Аналитические отчёты в Yandex DataLens

Что входит

Строим аналитические дашборды в Yandex DataLens: подключаем источники, проектируем витрины и визуализации, которые помогают принимать решения.

Запрос на дашборд почти всегда звучит одинаково: «хотим видеть цифры в одном месте». За ним стоит понятная усталость. Отчёт к понедельнику собирается руками из выгрузок CRM, 1С и рекламных кабинетов, занимает полдня, а на совещании выясняется, что выручка в двух отчётах разная, и обсуждение уходит в выяснение, чей файл правильный.

Работа начинается не с графиков, а с вопросов, на которые дашборд должен отвечать. Кто на него смотрит и какое решение принимает: руководитель раз в неделю по общей динамике, руководитель отдела ежедневно по своим людям, маркетолог по каналам. Из этого получается список показателей с определениями, и этот этап всегда оказывается длиннее, чем ожидают, потому что «выручка» и «конверсия» в разных отделах считаются по-разному. Затем подключаются источники, проектируются витрины данных и собираются сами дашборды с фильтрами и разграничением доступа, чтобы руководитель отдела видел свой отдел, а не всю компанию. Небольшой дашборд по готовым источникам собирается за неделю, комплект с несколькими системами и подготовкой данных занимает до четырёх.

После запуска цифры обновляются сами, а подготовка отчёта перестаёт занимать полдня. Спор о том, чей файл правильный, заканчивается, потому что определение каждого показателя зафиксировано и доступно всем, кто смотрит на дашборд.

Этапы работы

1. 01Сбор требований и метрик
2. 02Подключение источников данных
3. 03Проектирование витрин и дашбордов
4. 04Настройка доступов и публикация

Частые вопросы

К каким источникам подключается DataLens?

К базам данных PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, к Yandex Cloud, к Google-таблицам и файлам, а также к системам через промежуточное хранилище. CRM и 1С обычно подключают не напрямую, а через выгрузку в базу, потому что прямые запросы к боевой системе замедляют её работу в рабочее время. Схему подключения выбираем на этапе сбора требований.

Почему DataLens, а не Excel?

Таблицы работают, пока отчёт собирает один человек и смотрит небольшая группа. Дальше начинаются знакомые проблемы: файл живёт в нескольких версиях, формулы ломаются при изменении выгрузки, а доступ выдаётся отправкой копии по почте. Дашборд обновляется сам, показывает одну версию цифр и разграничивает доступ. Если задача решается таблицей, мы так и скажем.

Сколько это стоит в эксплуатации?

У DataLens есть бесплатный тариф, которого хватает небольшим командам. Платить обычно приходится не за сам сервис, а за хранилище данных в облаке, и эта сумма зависит от объёма и частоты обновления. Расчёт делаем на этапе проектирования, чтобы ежемесячная цифра не стала сюрпризом после запуска.

Что нужно от вас?

Доступы к источникам и человек, который знает, как в компании считаются показатели. Ещё полезно принести пару текущих отчётов в том виде, в каком их сейчас собирают: по ним быстрее всего видно, какие цифры действительно смотрят, а какие попали в отчёт когда-то и с тех пор никому не нужны.