انتخاب ابزار مناسب برای نمایش و بصری سازی داده ها: R Shiny، PowerBI یا Spotfire

ابزارهای نمایش و تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کارها و محققان به طور یکسان بسیار مهم هستند.

Power BI، Spotfire و R Shiny به عنوان بازیگران مهمی در بازار ظاهر شده اند. هدف این مقاله مقایسه این ابزارهای تجسم داده برای مشاغل در پارامترهای مختلف است و به شما کمک می کند تا بر اساس نیازهای داشبورد خاص خود تصمیمات آگاهانه بگیرید.

ببینید که چگونه R Shiny در مقابل Tableau به عنوان یک جایگزین اکسل قرار می گیرد. در مقایسه عمیق ما، تصمیم بگیرید که کدام ابزار متناسب با نیازهای شما است: Tableau در مقابل R Shiny: کدام گزینه برای شما مناسب تر است؟

خلاصه:

در این پست سه ابزار R Shiny، Power BI و Spotfire را مقایسه می‌کند و بر جنبه‌هایی مانند سهولت استفاده، سفارشی‌سازی، قابلیت‌ها، هزینه و عملکرد تمرکز دارد.

• R Shiny: انعطاف‌پذیری و سفارشی‌سازی بالا، مناسب برای تجزیه و تحلیل پیشرفته، نیازمند مهارت‌های برنامه‌نویسی R است.
• Power BI: کاربرپسند برای کاربران غیرفنی، مقیاس‌پذیری و عملکرد خوب، و هماهنگی مناسب با سایر محصولات مایکروسافت.
• Spotfire: قابلیت‌های تجزیه و تحلیل قوی را ارائه می‌دهد، عالی برای کنترل مجموعه‌داده‌های پیچیده، و درگیری آموزشی بالاتری دارد.
  انتخاب ابزار مناسب بر اساس نیازهای پروژه، مهارت‌های کاربر و زیرساخت سازمانی است.

ابزارهای تجاری بصری‌سازی داده‌ها – مرور

R Shiny

شاینی، یک پکیج R، به دلیل قابلیت ایجاد برنامه‌های تعاملی وب مستقیماً از R معروف است. یکی از ویژگی‌های اصلی آن یکپارچه‌سازی بی‌درنگ کتابخانه‌های قدرتمند تصویرسازی داده‌ها مانند ggplot2 و plotly است که کاربران را قادر می‌سازد نمایش‌های تصویری پیچیده و پویا از داده‌ها بسازند.

این چارچوب برای دسترسی آسان طراحی شده است، به‌طوری‌که حتی افراد بدون تجربه در توسعه وب قادرند برنامه‌هایی با پردازش حرفه‌ای بسازند. برنامه‌های Shiny به طور ذاتی واکنش‌پذیر هستند؛ یعنی خروجی‌ها به‌طور خودکار هنگام تغییر ورودی‌ها به‌روزرسانی می‌شوند، بدون نیاز به تازه‌سازی صفحه. این واکنش‌پذیری یکی از اصولی‌ترین ویژگی‌های تعاملی بودن Shiny است.

Shiny همچنین به رویکرد مدولار در توسعه برنامه تکیه می‌کند، که کاربران را قادر می‌سازد با استفاده از توابع اصلی UI آن واسط‌های کاربری پیچیده‌ای را طراحی کنند. این توابع امکان ایجاد واسط‌های کاربری جذاب و دلپذیر بدون نیاز به کدگذاری HTML یا CSS مستقیم را فراهم می‌کنند، که فرایند توسعه را ساده می‌کند و از طریق منطق سروری سفارشی امکان سفارشی‌سازی گسترده‌ای را ارائه می‌دهد. شما می‌توانید قالب‌های Shiny ما که منبع‌باز و قابل سفارشی‌سازی کاملی دارند را در وب‌سایت ما پیدا کنید.

در زیر لیستی از ویژگی‌های کلیدی که Shiny را به انتخاب برتری برای تجزیه و تحلیل داده می‌نشاند، آمده است:

مدل برنامه‌نویسی واکنش‌پذیر
ادغام با اکوسیستم پر کاربرد پکیج‌های R
واسط‌های کاربری قابل سفارشی‌سازی
قابلیت میزبانی و به اشتراک گذاری برنامه‌ها در وب
منابع و پشتیبانی جامعترین از جامعه

Shiny Gosling – تصویرسازی تعاملی داده‌های ژنومی

استفاده از قدرت‌های Python Dash و R Shiny را برای اتخاذ تصمیم منطبق بر پروژه‌های آینده خود کاوش کنید. در مراجعه به راهنمای دقیق ما بیشتر بیاموزید: Python Dash در مقابل R Shiny – کدام را در سال 2021 و بعد از آن انتخاب کنیم.

Power BI

پاور بی‌آی در هوش تجاری به دلیل ادغام قوی با سایر محصولات مایکروسافت و رابط کاربری کاربرپسند آن برجسته است. یکی از قابلیت‌های کلیدی پاور بی‌آی، ویژگی‌های پیشرفته هوش مصنوعی آن است که به کاربران این امکان را می‌دهد که هوش مصنوعی را در جریان داده‌های خود بهره‌برند، تقویت توان تحلیلی در دسترس آنان را.

این سرویس برای انعطاف‌پذیری در برخورد با گستره‌ای از سناریوهای تجاری طراحی شده است، از گزارش‌دهی در مقیاس کوچک تا تجزیه و تحلیل داده‌های سطح شرکتی. قابلیت اجرای عملیات تازه‌سازی ناهمگام پاور بی‌آی اطمینان می‌دهد که داده‌ها به‌روز باشند، بدون تأثیر بر عملکرد سیستم، یک جنبه اساسی برای کسب‌وکارهایی که بر تجزیه و تحلیل داده‌های زمان واقعی تکیه می‌کنند.

قابلیت‌های ادغام پاور بی‌آی بیشتر مورد تأکید قرار می‌گیرد با اتصال بی‌درنگ آن به انواع منابع داده، هم در محلی و هم در ابر. این انعطاف برای سازمان‌هایی که به اکوسیستم‌های داده‌ای متنوعی اداره می‌دهند، حیاتی است. پاور بی‌آی به کاربران این امکان را می‌دهد که کد R/Python را جاسازی کنند، بنابراین این ممکن است یک مزیت جذاب برای فردی با تجربه برنامه‌نویسی باشد.

مقایسه دو جایگزین برجسته اکسل، پاور بی‌آی و R Shiny. برای نیازهای تحلیل داده‌ای خود یک انتخاب آگاهانه انجام دهید. در تحلیل جامع ما غرق شوید: پاور بی‌آی در مقابل R Shiny: مقایسه دو جایگزین محبوب اکسل.

اسپات‌فایر ( Spotfire )

اسپات‌فایر به عنوان یک ابزار تجسم داده سطح شرکت به دلیل عمق و انعطاف تحلیلی‌اش برجسته است. کاربران می‌توانند با یک پلتفرم طراحی‌شده برای کنترل مجموعه‌داده‌های بزرگ و الگوریتم‌های پیچیده، به تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده بپردازند. انعطاف اسپات‌فایر در این است که قابلیت ادغام با منابع داده مختلف و پشتیبانی از انواع فرمت‌های داده را دارد.

پردازش قدرتمند در حافظه‌ی اسپات‌فایر قابلیت تحلیلی آن را بهبود می‌بخشد که اجازه می‌دهد برای کاوش و کشف داده‌های زمان واقعی استفاده شود. این به‌ویژه برای سازمان‌هایی که به تجزیه و تحلیل فوری از داده‌های خود نیاز دارند، مفید است. انعطاف این ابزار به گزینه‌های تجسمی آن نیز می‌رسد که شامل مجموعه‌ای گسترده از نمودارها، نمودارها و داشبوردهای تعاملی است.

قابلیت توسعه اسپات‌فایر یک مزیت کلیدی دیگر است. کاربران می‌توانند با برنامه‌ها و ادغام‌های سفارشی، قابلیت‌های پلتفرم را گسترش دهند و این ابزار را یک انتخاب چندکاره برای کسب‌وکارهایی با نیازهای تحلیلی خاص می‌کنند. در زیر فهرستی از ویژگی‌های انعطاف‌پذیر اسپات‌فایر آمده است:

• ادغام با R، Python و MATLAB برای تجزیه و تحلیل پیشرفته
• داشبوردها و تجسم‌های تعاملی قابل سفارشی‌سازی
• پشتیبانی از تجزیه و تحلیل داده‌های زمان واقعی و تاریخی
• گزینه‌های قوی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و داده‌های بزرگ

R Shiny در مقابل Power BI در مقابل Spotfire – کدام ابزار تجسم داده برای نیازهای کسب و کار شما بهتر است؟

جدولی که به زودی مشاهده خواهید کرد، تجزیه و تحلیل مقایسه‌ای بین سه ابزار انتخابی ما را نشان می‌دهد:

	R Shiny	PowerBI	Spotfire
انعطاف‌پذیری و سفارشی‌سازی	R Shiny در سفارشی‌سازی برتری دارد که به کاربران امکان می‌دهد داشبوردهای بسیار شخصی‌سازی و تعاملی بسازند. این امکان را برای سفارشی‌سازی گسترده با هزینه‌های ممکنه کمتر، به ویژه اگر تیم داخلی مهارت‌های برنامه‌نویسی R را داشته باشد، فراهم می‌کند.	PowerBI تعادلی بین سهولت استفاده و سفارشی‌سازی ارائه می‌دهد. این یک رابط کاربری کاربرپسند برای ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهای سفارشی فراهم می‌کند. هزینه‌های سفارشی‌سازی ممکن است افزایش یابد، به‌ویژه اگر نیاز به ویژگی‌های تحلیلی پیشرفته یا ادغام با شرکت‌های سوم باشد.	Spotfire تعادل خوبی از انعطاف و سفارشی‌سازی با قابلیت‌های پیشرفته تجسم داده را ارائه می‌دهد. هزینه‌های سفارشی‌سازی ممکن است بالا باشد، به‌ویژه برای مدل‌های داده پیچیده و ویژگی‌های تحلیلی پیشرفته.
تحلیل پیشرفته و تجسم	R Shiny، بر اساس R، برای تحلیل آماری و تحلیل پیشرفته قدرتمند است. این اجازه را برای راه‌حل‌های تحلیلی سفارشی می‌دهد و آن را برای نیازهای خاص چندگانه چندکاره می‌کند.	PowerBI با گذشت زمان قابلیت‌های تجزیه و تحلیل خود را بهبود بخشیده است و یک گزینه قوی برای کسب‌وکارهایی است که به تجزیه و تحلیل و تجسم نیاز دارند، به‌ویژه زمانی که با ابزارهای مایکروسافت ادغام می‌شوند.	Spotfire ویژگی‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل و تجسم را ارائه می‌دهد. این قابلیت‌های قوی مدلسازی پیش‌بینی و استخراج داده را فراهم می‌کند.

کشف تفاوت‌های اصلی بین SAS و برنامه‌نویسی R را بیابید و تصمیم بگیرید کدامیک برای شما مناسب است. مقایسه جزئیاتی را در مقاله ما بررسی کنید: “SAS در مقابل برنامه‌نویسی R: کدام را انتخاب کنید و چگونه به سوی آن بروید”.

R Shiny در مقابل PowerBI در مقابل Spotfire – محدودیت‌ها را مورد بررسی قرار دهید

هیچ ابزار داشبوردسازی داده برای کسب و کار کامل نیست و قبل از انتخاب باید از محدودیت‌ها آگاه شوید. در ادامه چند مورد را باید به آن توجه کنید:

Shiny:

اگرچه Shiny قادر است با مجموعه داده‌های بزرگ کار کند، بهینه‌سازی عملکرد برای این سناریوها نیاز به مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته R و مدیریت سرور دارد.
اگرچه امکان ایجاد برنامه‌های زیبا از لحاظ ظاهری وجود دارد، به دست آوردن سطح بالایی از زیبایی طراحی ممکن است نیازمند زمان و مهارت‌های اضافی در طراحی رابط کاربری/تجربه کاربری (UI/UX) باشد.
Shiny ابزار قدرتمندی است، اما نیازمند مسلط بودن کاربران به R است.

PowerBI:

قابلیت‌های مدل‌سازی داده PowerBI، اگرچه قوی هستند، ممکن است محدودیت‌هایی در هندل کردن تجزیه و تحلیل‌های آماری بسیار پیچیده داشته باشند که برای ابزارهای تحلیلی تخصصی مناسب‌تر هستند.
سفارشی‌سازی در PowerBI، اگرچه کاربرپسند است، ممکن است برای نیازهای خاص یا پیشرفته محدود شود و احتمالاً نیاز به ابزارها یا راه‌حل‌های جانبی داشته باشد.
وابستگی به اکوسیستم مایکروسافت ممکن است چالش‌هایی را در ادغام با برخی از فناوری‌ها یا پلتفرم‌های غیرمایکروسافت ایجاد کند.

Spotfire:

با وجود قابلیت‌های پیشرفته تحلیلی آن، Spotfire ممکن است برای پروژه‌هایی که نیاز به تجسم داده ساده است، به دلیل پیچیدگی و هزینه، بهترین انتخاب نباشد.
محدودیت‌هایی برای بهره‌بردن به‌طور مؤثر از ویژگی‌های پیشرفته Spotfire وجود دارد، به‌ویژه برای کاربرانی که تجربه‌ی قبلی در تحلیل داده ندارند.
هزینه‌های لایسنس و زیرساخت Spotfire ممکن است قابل توجه باشد، که باعث می‌شود کمتر دسترسی‌پذیر برای سازمان‌های کوچک یا پروژه‌های با بودجه محدود شود.

یافتن بهترین ابزار تجسم داده برای سازمان شما

هنگام ارزیابی بهترین ارزش برای سازمان شما، حیاتی است که از علامت قیمت ابزارهای تجسم داده فراتر نگاه کنید. هزینه کل مالکیت (TCO) را در نظر بگیرید که شامل هزینه‌های لایسنس اولیه نه تنها، بلکه هزینه‌های بلندمدت مرتبط با آموزش، نگهداری و به‌روزرسانی نیز می‌شود. ابزاری که در ابتدا به نظر ارزان می‌آید، ممکن است در طول زمان نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در این حوزه‌ها داشته باشد.

PowerBI و Spotfire مدل‌های مختلف لایسنس را ارائه می‌دهند که به اندازه و نیاز‌های مختلف سازمانی پاسخ می‌دهد و Shiny در طرف دیگر برای استفاده رایگان است. برای تعیین اینکه کدام ابزار ارزش بیشتری ارائه می‌دهد، سازمان‌ها باید ویژگی‌ها و پشتیبانی را با نیازهای خاص خود مقایسه کنند. در ادامه مقایسه‌ای ساده آورده شده است:

Shiny: رایگان و منبع باز؛ ایده‌آل برای کاربران R و توسعه سفارشی. لایه‌های اشتراکی برای ارسال برنامه‌ها به shinyapps.io.
PowerBI: لایه‌های اشتراکی؛ ادغام خوب با سایر محصولات مایکروسافت.
Spotfire: قیمت گذاری سطح شرکتی؛ قابلیت‌های تجزیه و تحلیل عمیق.

جمع‌بندی R Shiny در مقابل PowerBI در مقابل Spotfire

به طور خلاصه، Shiny، PowerBI و Spotfire هر یک قدرت‌های منحصربه‌فردی را ارائه می‌دهند که به نیازهای مختلف هوش تجاری پاسخ می‌دهند.

Shiny با امکانات سفارشی‌سازی و ادغام با R، مناسب برای آماردانان و داده‌شناسان است. PowerBI با رابط کاربری کاربرپسند و ادغام عمیق با سایر محصولات مایکروسافت، برای سازمان‌هایی که در اکوسیستم مایکروسافت گرفتار شده‌اند بسیار مناسب است. Spotfire با قابلیت‌های تجزیه و تحلیل قوی و اکتشاف داده در زمان واقعی، برای شرکت‌هایی که به تجزیه و تحلیل پیشرفته نیاز دارند، مناسب است.

در نهایت، انتخاب بین این ابزارها باید توسط نیازهای خاص پروژه، توانایی فنی کاربران و زیرساخت موجود سازمان را هدایت کند. با دقت در نظر گرفتن این عوامل، کسب‌وکارها می‌توانند از ابزار مناسب برای تبدیل داده‌های خود به بینش‌های قابل اجرا و تصمیم‌گیری اطلاع‌رسانی بهره ببرند.