Обе модели имеют право на жизнь — многое зависит от ваших ресурсов и целей.
Поэтому мы честно предлагаем не верить никому на слово, а провести простой и прозрачный конкурс: пусть ваша команда оценит стоимость и сроки разработки, а мы предложим свой вариант. Сравнение обычно сразу показывает реальную картину.
Когда целесообразна собственная разработка:
Если у вас есть:
— свободная команда сильных аналитиков/разработчиков,
— готовность поддерживать свою платформу дальше,
— потребность решить узкую и уникальную задачу,
то кастом на Python/SQL может быть оправдан. Но важно понимать: если такие специалисты свободны и недозагружены — значит, у вас очень сильная и редкая команда, а таких компаний единицы.
Когда лучше выбирать промышленный BI:
Промышленный BI — это не просто дашборды. Это:
— единая модель данных,
— контроль доступа и ролей,
— управляемая архитектура,
— стабильность и предсказуемость,
— документированность, версионность, SLA.
Главное отличие — BI-система масштабируется и работает независимо от конкретных людей и их файлов, а Excel и Python-скрипты нет.
Мы рекомендуем честный подход:
ваша команда оценивает, сколько будет стоить и сколько займет разработка “внутри”,
мы оцениваем вариант BI,
вы сравниваете риски, TCO и сроки.