مدونات

[مقالة] لماذا قمت بالانتقال من برنامج Power BI إلى برنامج TURBOARD؟

كفريق ملتزم بتقديم حلول ذكاء أعمال مبتكرة، تعاونا بشكل وثيق مع عملاء اعتمدوا في البداية على Power BI لتلبية احتياجاتهم التحليلية. من خلال هذه الشراكات، اكتسبنا رؤى قيمة حول التحديات التي واجهوها وقيود الأدوات الحالية. شارك عملاؤنا تجاربهم في الانتقال إلى TURBOARD، مسلطين الضوء على كيفية توافقه بشكل أفضل مع متطلباتهم المتطورة في عالم يعتمد على البيانات.

في هذه المقالة، نجمع ما تعلمناه وردود الفعل من المؤسسات التي انتقلت من Power BI إلى TURBOARD. هدفنا هو تقديم نظرة موضوعية على الأسباب الرئيسية وراء هذا التحول، وتوفير الوضوح للآخرين الذين يفكرون في خطوة مماثلة.

تغطي مقارنتنا جوانب حاسمة مثل الدعم وإجمالي تكلفة الملكية، سهولة التعلم والاستخدام، واجهة المستخدم، البنية التحتية للويب، معالجة التواريخ، إعداد البيانات، والتحليلات المتقدمة، حيث يقدم TURBOARD مزايا كبيرة مقارنة بـ Power BI.


الدعم وإجمالي تكلفة الملكية	يشتهر TURBOARD بدعمه المتميز وبأسعار معقولة. هذا المستوى العالي من الدعم يساهم في خفض إجمالي تكلفة الملكية عن طريق تقليل الحاجة إلى مستشارين خارجيين مكلفين.	قد يكون العثور على مطوري Power BI ذوي الخبرة أمراً صعباً؛ المستخدمون المبتدئون غالباً لا يمكنهم حل المشكلات المعقدة. قد يكون توظيف دعم خبير مكلفاً، مما يزيد من إجمالي تكلفة الملكية للمؤسسات.
سهولة التعلم والاستخدام	يقدم TURBOARD واجهة مستخدم سهلة الاستخدام حيث يمكن تنفيذ المهام المعقدة باستخدام SQL أو صيغة مشابهة لـ Pandas، وهي معروفة وموحدة على نطاق واسع. تتيح المنصة بناء منطق معقد عبر واجهة المستخدم الرسومية، مما يقلل الحاجة إلى الترميز المكثف.	يتطلب Power BI غالباً كتابة استعلامات DAX معقدة حتى للمهام البسيطة مثل فرز أيام الأسبوع. قد يحتاج المستخدمون إلى التنقل بين نماذج البيانات وإضافة أعمدة إضافية لتمكين الفرز المخصص، مما يستغرق وقتاً ويتطلب فهماً عميقاً لـ DAX ونمذجة البيانات.
واجهة المستخدم	تم تصميم واجهة TURBOARD مع مراعاة ملاحظات المستخدمين، وغالباً ما يتم تقديم ميزات جديدة بسرعة، أحياناً خلال شهر، لدعم مشاريع التحليلات. المهام الشائعة سهلة الوصول، والمنصة حساسة لطلبات المستخدمين.	في Power BI، العديد من المهام الشائعة مدفونة في أماكن غير بديهية. على سبيل المثال، لتحرير تفاعلات الفلاتر لعنصر مرئي، تحتاج إلى التنقل عبر قوائم غير واضحة. تحديثات الواجهة أقل تكراراً، وبعض الوظائف مخفية، مما يجعل الوصول إليها أقل سهولة.
البنية التحتية للويب	يستخدم TURBOARD أحدث إصدار مستقر من Vue.js (Vue 3)، الذي تم إصداره مؤخراً، مما يضمن تجربة مستخدم حديثة وفعالة وسريعة الاستجابة. يتم تحديث المنصة بانتظام لدمج أحدث التطورات التكنولوجية وملاحظات المستخدمين.	تستخدم واجهة الويب لـ Power BI تقنية Angular 1 الأقدم، التي تم إصدارها قبل أكثر من 10 سنوات وانتهى دعمها طويل الأمد منذ سنوات. قد يؤدي استخدام هذه التقنية القديمة إلى تجربة مستخدم أقل حداثة مقارنة بالمنصات التي تستخدم أطر عمل أحدث.
معالجة التواريخ	يوفر TURBOARD معالجة تلقائية وبديهية للبيانات المتعلقة بالتواريخ. يمكن للمستخدمين بناء منطق تاريخ معقد باستخدام واجهة المستخدم الرسومية دون الحاجة إلى ترميز. تعمل فلاتر وتصورات التاريخ بسلاسة من البداية.	قد تتطلب الفلاتر الافتراضية أو العناصر المرئية المتعلقة بالتاريخ في Power BI تعديلات في كل مرة تستخدمها. يقوم التجميع التلقائي غالباً بإرجاع مستوى السنة، مما قد لا يكون مفيداً إذا كانت جميع البيانات في عام واحد. العديد من الوظائف الشائعة للتواريخ تتطلب كتابة استعلامات DAX، مما يضيف تعقيداً للعملية.
إعداد وتحضير البيانات	يتصل TURBOARD بسلاسة بمصادر البيانات المتنوعة في الوقت الحقيقي، مما يلغي الحاجة إلى عمليات ETL الإلزامية ويوفر الوقت. خيار معالجة البيانات في الذاكرة يضمن أداءً فائقاً ورؤى أسرع.	يسمح Power BI بالاتصال بمصادر بيانات مختلفة، ولكن قد يتطلب إعداد البيانات المعقدة خطوات إضافية. غالباً ما يحتاج المستخدمون إلى إنشاء علاقات وإدارة نماذج البيانات يدوياً، مما قد يستغرق وقتاً.
الأداء ضمن بيئة البيانات الضخمة	يضمن الاتصال الأصلي لـ TURBOARD بحلول تخزين البيانات الضخمة البارزة مثل Impala و Snowflake و Amazon Redshift وغيرها معالجة وتحليل بيانات عالية الأداء، مما يمكّن المستخدمين من استغلال الإمكانيات الكاملة لمواردهم من البيانات الضخمة.	قد يتطلب Power BI منتجات Microsoft إضافية مثل Azure HDInsight أو SSIS أو SSRS، والتي تتطلب جهدًا إضافيًا واعتبارات تقنية، مما قد يؤثر على سلاسة عملية التكامل الكلية.
التحليلات المتقدمة	يدمج TURBOARD قدرات مدعومة بـ Python، مما يوفر حلاً شاملاً للتحليلات المتقدمة. مع مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي المتاحة بنقرة واحدة، يمكن للمستخدمين تنفيذ نمذجة وتحليل البيانات دون الحاجة إلى أدوات أو مكتبات منفصلة.	قد يتطلب Power BI استخدام مكتبات Python إضافية أو أدوات خارجية للحصول على قدرات تعلم آلي متقدمة. قد يضيف دمج هذه النماذج للتصور وإعداد التقارير تعقيدًا إلى سير العمل.
النماذج والوحدات الإضافية	تقدم إضافات TURBOARD وظائف متقدمة وتلبي حالات استخدام متنوعة، ويمكن استخدامها بسهولة داخل المنصة دون الحاجة إلى تثبيتات إضافية أو التحويل إلى تطبيقات منفصلة. تشمل هذه الإضافات GIS-S (التصور الجغرافي)، PER-S (بطاقات الأداء)، EMB-S (التضمين)، FOR-S (منشئ النماذج)، و ANA-S (التحليلات).	قد يتطلب Power BI تطبيقات أو تثبيتات إضافية لحالات استخدام معينة، مثل تثبيت ”Microsoft R Open“ لوظائف البرمجة بلغة R.
الترخيص	يقدم TURBOARD حلاً شاملاً لجميع الاحتياجات المتعلقة بالبيانات، مما يوفر ميزة تكلفة مقنعة مقارنة بالأدوات الأخرى. تمكن العملاء من الانتقال بنجاح من استخدام أدوات BI متعددة إلى TURBOARD، مما أدى إلى تخفيض كبير في إجمالي تكلفة الملكية من خلال دمج عمليات إدارة البيانات وتعزيز الكفاءة التنظيمية العامة.	قد تواجه المؤسسات التي تستخدم أدوات Microsoft بشكل مكثف تكاليف أعلى للميزات المتقدمة في Power BI. على الرغم من أن Power BI مدرج في بعض حزم Microsoft، إلا أن الوصول إلى الخدمات المتميزة والوظائف المتقدمة يتطلب غالبًا دفع رسوم إضافية.

يرجى ملاحظة أن المحتوى المقدم في هذه المدونة يعتمد على ملاحظاتنا وتجاربنا. نحن نرحب بتعليقاتكم وأفكاركم، فلا تترددوا في الاتصال بنا على contact@turboard.com.

تتيانا شابسوغ / أخصائي تسويق (نُشر لأول مرة في 2023/08/07) 2024/11/20