Эй ай и вот это вот всё.
@chernov
https://chernovdev.ru/
https://vkvideo.ru/@chernovdev
Post #1712
718
BARC-Benchmark-PowerBI-Qlik.pdf1.6 MB
📊 BARC Benchmark: Сравнение производительности Power BI и Qlik в реальных условиях
Только что опубликовано первое в мире независимое исследование производительности и масштабируемости BI-платформ от авторитетной аналитической компании BARC (Германия). В фокусе — два гиганта рынка: Microsoft Power BI и Qlik.
🔍 Что это за исследование?
BARC разработала методологию для объективного сравнения BI-решений в условиях, максимально приближенных к реальным: одинаковые данные, модели, сценарии использования и нагрузка. Измерялось не только «сырое» быстродействие, но и продуктивность пользователей и способность системы масштабироваться под нагрузкой.
🧪 Ключевые метрики:
- Продуктивность: сколько задач может выполнить пользователь в час.
- Масштабируемость: как система ведёт себя при росте числа пользователей и объёма данных.
- Скорость отклика: время открытия и обновления отчётов, фильтрация.
📈 Главные выводы (основано на тестах до 50 concurrent users и 10 млн записей):
Общий счёт (BARC Benchmark Score)
PBI - 40% от Qlik 100%
💡 Что важно знать:
- Qlik показал значительно более стабильную производительность и предсказуемость под нагрузкой.
- Power BI иногда демонстрировал сильные колебания времени отклика — до нескольких минут в отдельных сценариях.
- Оба решения справились с нагрузкой, но Qlik сделал это в 2 раза эффективнее по итоговому счёту.
- Исследование проводилось на стандартных облачных версиях (не Enterprise/Premium).
❗Почему это важно?
Производительность — ключевой фактор принятия BI-систем пользователями. Задержки более 2–3 секунд ведут к снижению вовлечённости, особенно среди непрофильных пользователей. В эпоху AI и агентов, которые могут генерировать сотни запросов, масштабируемость становится критически важной.
Только что опубликовано первое в мире независимое исследование производительности и масштабируемости BI-платформ от авторитетной аналитической компании BARC (Германия). В фокусе — два гиганта рынка: Microsoft Power BI и Qlik.
🔍 Что это за исследование?
BARC разработала методологию для объективного сравнения BI-решений в условиях, максимально приближенных к реальным: одинаковые данные, модели, сценарии использования и нагрузка. Измерялось не только «сырое» быстродействие, но и продуктивность пользователей и способность системы масштабироваться под нагрузкой.
🧪 Ключевые метрики:
- Продуктивность: сколько задач может выполнить пользователь в час.
- Масштабируемость: как система ведёт себя при росте числа пользователей и объёма данных.
- Скорость отклика: время открытия и обновления отчётов, фильтрация.
📈 Главные выводы (основано на тестах до 50 concurrent users и 10 млн записей):
Общий счёт (BARC Benchmark Score)
PBI - 40% от Qlik 100%
💡 Что важно знать:
- Qlik показал значительно более стабильную производительность и предсказуемость под нагрузкой.
- Power BI иногда демонстрировал сильные колебания времени отклика — до нескольких минут в отдельных сценариях.
- Оба решения справились с нагрузкой, но Qlik сделал это в 2 раза эффективнее по итоговому счёту.
- Исследование проводилось на стандартных облачных версиях (не Enterprise/Premium).
❗Почему это важно?
Производительность — ключевой фактор принятия BI-систем пользователями. Задержки более 2–3 секунд ведут к снижению вовлечённости, особенно среди непрофильных пользователей. В эпоху AI и агентов, которые могут генерировать сотни запросов, масштабируемость становится критически важной.
