Сайт о телевидении

Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В комментариях к моим предыдущим читатели неоднократно просили написать мануал по работе с Microsoft Power BI. В этой статье я расскажу, как начать работу с данной платформой.

Кратко о возможностях Microsoft Power BI

Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:

• Power BI Desktop предназначен для разработки модели данных и отчетов;
• Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.

Как правило, декстопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service . Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop по этой ссылке .

Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя по этой ссылке.

Откуда можно загружать данные?

Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:

1. Группа «Файл»:

Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.

Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:

• линейчатая диаграмма с накоплением;
• гистограмма с накоплением;
• линейчатая диаграмма с группировкой;
• гистограмма с группировкой;
• нормированная линейчатая диаграмма;
• нормированная гистограмма;
• график;
• диаграмма с областями;
• диаграмма с областями с накоплением;
• линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
• линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
• каскадная диаграмма;
• точечная диаграмма;
• круговая диаграмма;
• диаграмма дерева;
• карта;
• таблица;
• матрица;
• заполненная карта;
• воронка;
• датчик;
• многострочная карточка;
• карточка;
• ключевой показатель эффективности;
• срез;
• кольцевой график;
• визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).

Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.

Сразу оговорюсь, что данная статья не претендует на статус полного руководства. Скорее, является личным опытом визуализации управленческих данных.

Понятие «аналитика» обладает большим количеством определений. Одно из них: «Аналитика - это процесс получения знаний и новых данных на основе фактов». С точки зрения бизнеса аналитика позволяет получить массу новой информации из огромного количества данных, которые формируются при ведении деятельности предприятия.

Визуализация этих данных позволяет упростить процесс восприятия.

При этом не всегда все необходимые источники данных заключены в единой учетной системе. Бюджет может формироваться в Excel, информация по отгрузкам и по запросам от клиентов может быть доступна в тестовых форматах, метрики посетителей сайта - через веб-портал и т. д. Как все это увязать в единую «панель управления предприятием»? Microsoft Power BI способна помочь в решении данной задачи.

Ниже описаны процесс подключения 1С в качестве источника данных и настройка взаимосвязей с другими информационными системами.

Нам понадобятся:

• 1С:Управление торговлей, опубликованная и доступная из сети Интернет - будем использовать 1С, развернутую в Azure.
• Действующая подписка на Microsoft Power BI.
• Дополнительный источник данных, который будем связывать с данными из 1С - возьмем Excel-файл.

Публикация информационной базы 1С

Прежде, чем мы сделаем данные доступными для Power BI, необходимо предоставить веб-доступ к информационной базе, а, точнее, к интерфейсу OData. Для этого опубликуем информационную базу с аутентификацией через операционную систему.

Запускаем 1С в режиме «Конфигуратор» с правами локального администратора и переходим в Администрирование - публикация веб-расширения. Включаем авторизацию через Windows.

Теперь необходимо запустить 1С:Предприятие и перейти «Все функции» - «Обработки» - «Настройка автоматического REST-сервиса».

В данной обработке необходимо просто отметить нужные объекты и нажать кнопку «Сохранить и закрыть». Данная обработка стандартная и входит во все типовые конфигурации 1С.

Ищем и отмечаем в списке данные, которые мы планируем анализировать в Power BI. Например, Справочники - Партнеры, Документы - Заказы клиента и т. д.

Public-host-name - внешнее DNS-имя или IP-адрес сервера.
BaseName - имя информационной базы, которое мы использовали при публикации.

Document_РеализацияТоваровУслуг_Товары - данные, которые предоставляются из 1С. Это могут быть справочники, регистры и т. д.

Подключаем источники в Power BI

Теперь запускаем Power BI Desktop. Программа доступна через портал https://powerbi.microsoft.com/ после успешной регистрации и авторизации.

Скачиваем, устанавливаем и запускаем.

Подключим необходимые источники данных. Для этого необходимо нажать «Подключить данные» на панели инструментов и выбрать канал OData:

Нажав кнопку «Ok», необходимо указать данные авторизации. Далее мы увидим часть полученных данных.

Нажав кнопку «Изменить», мы попадем в редактор запроса, где можем модернизировать данные и добавить необходимые вычисления с помощью языка DAX.

После добавления нескольких источников необходимо настроить взаимосвязи между данными. Для этого переходим в режим Представления связей.

Добавление других источников

Аналогичным образом мы можем добавить другие источники данных, например, файл Excel. Делается это также через меню Получить данные.

В качестве других источников мы можем использовать огромное количество вариантов:

После подключения всех источников и создания связей между данными можно приступить к визуализации информации.

Визуализация данных

В главном окне Power BI на панели инструментов выбираем элемент визуализации.

Перетаскивая нужные поля в параметры элемента, получаем визуальное представление данных.

После создания необходимого отчета можно перейти к его публикации. Для этого просто нажимаем кнопку «Опубликовать» и выбираем рабочую область, в которой необходимо разместить отчет.

Когда процесс публикации закончится, система выдаст ссылку для просмотра отчета в браузере. Теперь отчет можно сделать доступным для всех или только определенному кругу лиц.

От себя добавлю, что данный инструмент позволил нашей компании получить ряд знаний о нас и наших клиентах. Примером может служить понимание географии клиентов, выделение «золотых» партнеров, перегруженных сотрудников и т. д.

Smart 1C - продукт интеграции программ семейства 1С с облачной системой бизнес-аналитики Power BI. Выше вы уже могли кликнуть и ознакомиться с демо-версией одного из наших отчетов, построенных на данных 1С. 1С - популярная программа для учета операций в бизнесе. Однако отчеты, которые можно сделать в 1С, не могут в полной мере удовлетворить потребности руководителя в аналитике.
Решения Smart 1C будут полезны предпринимателям и бизнесменам, у которых учет ведется в программе 1С. Польза заключается в том, что ручной труд по сбору данных из 1С и подготовке отчетов будет автоматизирован. А настроенные отчеты - автоматически обновляться до 8-ми раз в день. К тому же все отчеты будут находиться на единой информационной панели Power BI.

Как внедрить в свой бизнес

Интеграцию 1С и Power BI можно производить как собственными силами, так и привлекая сторонних разработчиков.

Первый вариант подходит крупному бизнесу, который имеет в штате квалифицированных специалистов таких направлений: программист 1С (язык 1С, регистры сведений, протокол oData, http-сервис и др.), разработчик Power BI (язык M Query, запросы DAX, OLAP-моделирование и др.) и аналитик, который и будет отчеты.

Второй вариант - это привлечение внешних разработчиков. Например, компанию SMART METRIKA. В этом случае BI настраивают наши специалисты, уже имеющие опыт в этом деле. Сбор, преобразование и передача потока данных в веб-службу Power BI - по сути основа будущей системы. Визуализация данных, т.е. построение отчетности, обычно делается под задачи каждого конкретного бизнеса. Такие отчеты, как PnL (о прибылях и убытках), CashFlow (о движении денег), динамка дебиторской и кредиторской задолженности, анализ продаж, затрат и прибыли, точка безубыточности, наиболее востребованы руководителями. Хотя вывести в Power BI можно любые данные, которые есть в 1С.

Как быстро происходит внедрение

Время реализации проекта определяется в первую очередь аналитикой, которая нужна бизнесу. Понимание всех аналитических срезов и показателей дает информацию о том, какие данные нужно забирать из 1С. Небольшие проекты могут быть выполнены за 2 недели (участвуют 3 специалиста), сложные - 1-2 месяца. Важный фактор, влияющий на время выполнения проекта, - это соответствие запрашиваемой аналитики с источником данных - 1С. Окончательный срок и дедлайн выполнения проекта может быть назван определенно при наличии составленного технического задания.

Сервис и аналитическая поддержка

Важной составляющей любого нашего внедрения является обслуживание системы после сдачи проекта по требованию. Для наших клиентов мы всегда остаемся на связи и при первой необходимости помогаем решить вопрос или сделать доработку.

Давайте обсудим?

Предлагаем вам прямо сейчас обсудить с нами необходимость BI для вашего бизнеса. Это поможет лучше осознать - нужна вам эта система или нет. Просто нажмите на кнопку Обсудить и заполните форму. Мы ждем вас!

Каждый руководитель сталкивался с отчетами в виде обширной таблицы с цифрами оборотов и итогов, распечатанными на бумаге. Иногда это несколько страниц формата А4, скрепленных степлером, иногда испещренный мизерным шрифтом формат А3. Вооружившись маркером и линейкой, можно начинать разбираться в хитросплетениях строк и столбцов. Или отправить исполнителя переделывать отчет, прочитав долгую лекцию о том, какие показатели действительно важны (а в следующем отчетном периоде вы, возможно, захотите видеть те же данные в другом разрезе). Оба пути как минимум не оптимальны.

Интересным вариантом является исследование отчетов, сгенерированных с помощью бухгалтерских IT-продуктов (1С — яркий пример). В этом случае можно столкнуться с непонятной терминологией и с чрезмерной детализацией данных.

А если для принятия решения требуется быстро получить и сопоставить данные из отдела маркетинга, склада и финансовой службы?

Комплексное решение этих проблем ― внедрение аналитической системы, в задачи которой входит не учет, а именно анализ данных. Такая система служит для представления информации в выборочном, отфильтрованном виде, с учетом требований конкретного пользователя, нужной детализацией.

Пример наглядной визуализации данных с помощью BI

Сложные информационные системы содержат множество функций и интерфейсов. Как правило, даже простое перечисление их характеристик может занять немало времени. Поэтому, прежде чем углубляться в подробное изучение продукта, нужно проверить, что выбранное IT-решение отвечает главным требованиям. В их число однозначно входят:

1. Анализ данных. Система должна «уметь» в несколько кликов мышью делать выборку из базы, сравнивать информацию по периодам, определять текущий уровень показателей, создавать сценарии и строить прогнозы на будущее.
2. Визуализация данных всеми популярными диаграммами ― гистограммы, секторные диаграммы, воронки, пузырьковые, радар и так далее. Очень желательна быстрая смена вида диаграммы, а также удобный доступ к их выбору.
3. Сбор данных из различных источников. Как правило, в компании несколько хранилищ информации: различные базы данных, электронные таблицы, в некоторых случаях также выгрузки из сторонних баз данных. Например, возможна такая ситуация: корпоративная учетная система 1С использует SQL Server, на сайте компании информацию хранится в базе формата MySQL, а сотрудники активно используют файлы Excel. Аналитическая система должна подключиться и импортировать все эти виды данных, а затем оперировать ими комплексно как единым целым.
4. Доступ через интернет-браузер. Если в работе с приложением можно использовать любое устройство (ПК, планшет, смартфон), это радикально расширяет рабочее пространство. Сотрудники компании смогут работать не только в офисе, но и в командировках, дороге, дома ― где угодно.
5. Настраиваемый внешний вид. Чем адаптивнее интерфейс программного обеспечения к требованиям конкретных пользователей, тем удобнее им будет пользоваться системой. Тем меньше ошибок они допустят, быстрее получат данные, выполнят свои рабочие задачи.
6. Разграничение прав доступа. Это очевидный, но критично важный аспект. В идеале IT-решение должно полностью и буквально отражать всю структуру полномочий, действующую в организации.

Критерии для оценки качества IT-решения

С точки зрения руководителя организации-заказчика информационной системы она должна отвечать нескольким ключевым требованиям. Речь идет скорее о качествах системы, чем о качестве. А именно:

1. Быстрое внедрение. Ситуация в мире меняется быстро, и этот процесс только ускоряется. Поэтому важным свойством современных IT продуктов является их быстрое внедрение и возможность модификации в достаточно короткие сроки.

Эта проблема не стоит остро, когда модель учетной системы уже имеет в своем составе BI сервисы. Либо компания может себе позволить высококлассных специалистов, создающих OLAP кубы и приложения, способные с ними работать.

Организациям, имеющим несколько учетных систем и соответственно источников данных, необходимы IT-решения, которые готовы к эксплуатации сразу после инсталляции. Иначе эффективность автоматизации придется делить на сроки и расходы по внедрению и настройке программного обеспечения.

2. Простота использования и кастомизации (доработка под нужды заказчика). Дальнейшее внедрение в нашу жизнь мобильных устройств и возможности удаленной работы требуют от программных продуктов упрощения использования. Установка фильтров и выбор аналитик желательно должны осуществляться с помощью мыши или сенсорного экрана. Подготовка и изменение отчетов ― с помощью различных «конструкторов», которые не требует познаний в программировании, а лишь знакомства с интерфейсом программы.

3. Мощность ― мгновенный отклик. Архитектура некоторых IT-решений основана на запросах к базам данных, для которых требуется время, иногда весьма продолжительное. Системы, которые загружают данные в оперативную память, дают ощутимое преимущество в скорости работы. В масштабе организации, с учетом количества сотрудников, подразделений, объектов, контрагентов ― это очень существенный показатель.

4. Полнофункциональный бесплатный клиент . Для ознакомления с возможностями информационной системы крайне желателен доступ ко всем ее функциям сразу, еще до установки или внедрения. Конечно, со стороны потенциального заказчика IT-решения потребуется отвлечь своих сотрудников на изучение и пробную работу с программой, но по сравнению с расходами на приобретение и полный переход ― это действительно почти бесплатно.

Пожалуй, наибольший эффект дает соблюдение самых простых и банальных правил. Все знают, что профилактика проблем обходится в разы дешевле, чем устранение их последствий. Вот несколько советов, пренебрегать которыми себе дороже, в прямом смысле слова. Заказчикам IT-решений следует проверить, что у них есть:

1. Четкий регламент хранения данных . Следует утвердить места хранения информации каждого вида, наименований документов, таблиц баз данных, из которых следует получать информацию. Если сотрудники компании упустят что-либо в техническом задании ― программа сама «не догадается», и это приведет как минимум к неточностям, а как максимум ― к ошибкам в отчетах.
2. Обеспечение взаимосвязи данных . Под взаимосвязью предполагается наличие уникального идентификатора, имени для каждого элемента учета. Это критично для объединения нескольких информационных потоков и хранилищ. Часть данных может быть в виде наименований продукции на сайте, другая часть в бухгалтерской программе, на складе, где-то еще. Все артикулы и уникальные коды товаров должны быть одинаковыми или, по крайней мере, однозначно сопоставляться по заранее описанным правилам.
3. Отсутствие дублированной информации . Распространенной ошибкой становится наличие дублей в корпоративных информационных системах. Часто один и тот же клиент или поставщик имеет разное наименование в разных базах данных и файлах. Естественно, это приводит к путанице и снижает качество аналитики.
4. Фиксация формул расчета . Логично, что все показатели, используемые при анализе данных, должны быть унифицированы – то есть полностью совпадать для однотипных выборок и ситуаций. Без соблюдения этого условия преимущества единого информационного пространства и комплексного анализа будут девальвированы.

Использование аналитических систем позволяет увидеть бизнес в виде единого целого. Чем лучше в IT-решении проработана визуализация, чем меньше на экране лишней, отвлекающей информации ― тем понятнее и нагляднее данные в аналитических отчетах. Это дает возможность вовремя заметить «узкие места», принять управленческие решения высокого качества и решать проблемы заранее, упреждающе.

Материал подготовлен специалистами компании «Абис Софт»

Аналитическая платформа, состоящая из ряда компонентов (клиент, сервер, «конфигуратор Studio») и ориентированная на решение бизнес-задач с помощью методов Data Mining. Базируется на собственных разработках и собственном аналитическом движке. Интересной особенностью продукта является возможность многоступенчатых преобразований информации, которые описываются в режиме конструктора. Произвольный OLAP-анализ не является основным направлением, но тоже присутствует. В большей степени продукт ориентирован на использование математических методов для решения таких задач, как прогнозирование продаж, оптимизация запасов, анализ клиентской базы. Также предлагаются отраслевые решения.

Для интеграции с 1С продукт использует COM-адаптер. Т.к. эта технология работает медленно, то на больших базах ее предлагается использовать для переноса изменений, а начальную выгрузку дополнительно настроить методами SQL.

Отметим также, что данный продукт использует собственное клиентское программное обеспечение для построения отчетов и аналитических вычислений.

С.М.А.Р.Т. (система многомерного анализа реляционных таблиц) — это другая известная аналитическая разработка. Продукт построен на основании собственного серверного и клиентского программного обеспечения, также он может работать по трехуровневой модели через Web-модуль. Существует возможность создавать автономные кубы.

Кроме модуля OLAP в состав продукта входят модули: «Эконометрика», «Правило сочетаний», «Карты продаж», «Деревья принятия решений», «Генетические алгоритмы» и т.д. Направления использования традиционны для Data Mining: анализ клиентской базы, расчеты идеальных складских остатков, выявление тенденции продаж и т.д.

Продукт позиционируется как система для крупного бизнеса и имеет опыт интеграции с SAP, Oracle и другими системами. Что касается использования 1С как источника данных, то специальных инструментов не предлагается, но заявлен опыт подобных работ.

Фирма BIX предлагает комплексное решение на платформе Microsoft SQL Sever. Т.к. MS SQL Sever, как правило, и используется в качестве сервера для баз 1С, то может оказаться, что серверный OLAP-продукт у организации уже есть. Правда, он должен быть версии не ниже Standard, т.к. в младшие версии не входят службы Analysis Service.

Продукт позволяет строить кубы на документах и их табличных частях, со справочниками и перечислениями в качестве аналитик. Для справочников могут выгружаться их атрибуты.

Для работы с OLAP-кубами можно использовать Excel или любой другой OLAP-клиент. Кроме построения кубов, предлагается использовать средства MS SQL Reporting Service для генерации отчетности.

Продукт «ИНТАЛЕВ: Корпоративная аналитика для 1С» использует Microsoft SQL Server в качестве сервера OLAP. Все настройки проводятся в режиме «1С:Предприятия» визуально и без программирования, а все стадии формирования OLAP-базы полностью автоматизированы.

В то же время возможности продукта достаточно широки: формируются кубы по документам, справочникам, регистрам накопления и регистрам бухгалтерии. Несколько таблиц факта могут быть собраны в один куб с общими измерениями, что позволяет делать их совместный анализ. Для измерений можно указать атрибуты анализа, как примитивных типов, так и ссылочные (реализуется топология «снежинка»). Для типовых конфигураций можно использовать готовые аналитические модели.

В продукте настраиваются роли и ограничения безопасности. Доступ настраивается пообъектно. Разрешения ролей объединяются. Это позволяет настроить, к примеру, доступ к бухгалтерским данным по разрешениям на субконто, чего не позволяет 1С.

Продукт «ИНТАЛЕВ: Корпоративная аналитика» легко внедряем и его можно рекомендовать тем, кто хочет быстро и с минимальными затратами получить OLAP-систему для 1С 8.1.

Сравнение продуктов

Для того чтобы, сравнить данные продукты, мы предложили представляющим их компаниям оценить возможность построения OLAP-базы для решения следующих задач:

1. Анализ продаж товаров (50 млн записей в таблице),

2. Анализ складских запасов с детализацией до дней,

3. Анализ данных бухгалтерии (30 млн записей в таблице проводок регистра бухгалтерии, количество аналитик 40) с возможностью построения оборотных и шахматных ведомостей.

При этом мы потребовали возможность анализа по атрибутам и ролевой безопасности. Еще одно условие — с базой должны работать 50 человек.

Представители всех опрошенных компаний подтвердили реализуемость данных задач в полном объеме. Их ответы по срокам и стоимости обобщены в виде таблицы.

* Microsoft SQL Server Standard Edition на 50 пользователей

** Microsoft Office 2007 Standard Russian OLP NL

Создание OLAP-контура для быстрого анализа данных 1С сегодня уже не представляет проблем. С точки зрения авторов обзора, имеет смысл выбирать OLAP-продукт исходя из требуемой функциональности, возможностей собственной IT-команды и допустимого бюджета.

Продукты от BaseGroup Labs и «М-Лоджикс» имеет смысл выбирать в тех случаях, когда недостаточно OLAP-анализа и организация хочет использовать еще и наработки данных компаний в области Data Mining. Также данные продукты имеют механизмы консолидации разнородных источников, поэтому если существует желание построить корпоративное хранилище, объединяющее информацию из баз 1С 8.1, 1С 7.7 или, к примеру, баз Oracle — мы рекомендуем рассматривать среди прочих и эти продукты.

При выборе между Deductor и С.М.А.Р.Т. имеет смысл обратить внимание на разность подходов к внедрению продукта. В первом случае внедрение ведется консультантами поставщика OLAP, во втором — собственными сотрудниками после обучения.

Достоинством решений на платформе Microsoft (Bix BI и «ИНТАЛЕВ: Корпоративная аналитика для 1С») является более простая интеграция с другими продуктами данного поставщика, например с SharePoint, позволяющая создавать DashBoard с KPI, рассчитываемыми с помощью OLAP. Также они могут использовать Data Mining службы Analysis Service. Решение от Bix требует больших затрат на настройку, но оно ближе к индивидуальному проекту.

Следует учесть, что если организация уже использует Microsoft SQL Server и Excel, то продукты от Bix и ИНТАЛЕВ позволяют ограничиться только покупкой дополнительных лицензий для этих продуктов, сэкономив на серверном программном обеспечении.