«Изначально аналитики могли использовать в платформе Visiology только схему данных «звезда» (Star Schema) — де-факто стандарт для хранилищ данных. Однако сейчас, с трендом на демократизацию аналитики, необходима и быстрая работа с простыми табличными данными. В новой версии поддерживаются обе парадигмы работы с данными, причем одновременно: например, аналитик может загрузить таблицу в систему и связать ее с данными из хранилища данных. Это нововведение радикально снижает затраты на внедрение системы в части загрузки данных», — рассказывает Иван Вахмянин, генеральный директор Visiology.
Аналитикам в новой версии теперь станет удобнее работать с большим объемом данных, благодаря индикатору загрузки при использовании функции drilldown. В настройках запроса к данным виджета теперь можно менять показатели, атрибуты измерений и группы показателей местами с помощью функции drag&drop. Помимо этого, разработчикам сняты ограничения по объёму загружаемых в платформу .xls и .csv файлов, а аналитический отчет в формате .pdf сильно уменьшен в объеме при выгрузке.
Процессы переключения между страницами и открытия форм ввода стали выполняться оперативнее, помимо этого, в два раза увеличена средняя скорость выполнения аналитических запросов, втрое увеличена скорость загрузки данных в платформу Visiology 2.16.
Основные изменения в системе сбора данных касаются возможности создания бизнес-правил в виде python-скриптов (это дает возможность создать расчет любой сложности), возможности оставлять свой комментарий для каждой ячейки в таблице ввода. Особенно полезным в работе будет отображение в истории изменения ячейки информация об источнике изменения: пользователь сможет узнать, каким образом была заполнена ячейка: согласно бизнес-правилу, API или посредством ручного ввода. Появилась возможность разграничивать права доступа по элементам справочника. Статусы бизнес-процессов элементов измерений теперь доступны в ViQube и могут быть использованы для построения дэшбордов.
Платформа включена в реестр отечественного программного обеспечения и использует технологии работы с большими данными, предиктивной аналитики и искусственного интеллекта.