Подключение power bi к 1с
Многие не любят аналитику, потому что не понимают, как с ней работать и зачем. Сегодня на примере системы Microsoft Power BI расскажем, как знание простой программы для аналитики может облегчить жизнь любому бизнесу. И не важно, аналитик вы или маркетолог.
Что это вообще такое?
Если хотя бы раз в жизни вам нужно было сделать красивый отчет, вы знаете, что это отнимает очень много времени. Нужно найти данные, проанализировать, скомпоновать и красиво визуализировать. Для упрощения процесса и жизни маркетологов/аналитиков/предпринимателей Microsoft придумали Power BI.
Эта бесплатная программа умеет распознавать и подключать более чем к 70 источникам данных. Например, xlsx, csv файлы, txt, данные из баз SQL. Также она может очистить данные или обработать их и привести весь миллион табличек к единой модели данных. Или вы можете задать собственные нестандартные метрики, которые используются конкретно в вашей компании.
Главный и огромный плюс Power BI — она позволяет делать графические красивые и понятные отчеты. Варианты на любой запрос — гистограммы, диаграммы, таблицы, срезы, карточки и т.д. Потом все это можно сохранить в специальном облачном сервисе онлайн-службы Power BI Service и «допиливать» отчёт вместе с коллегами.
Как это работает?
Итак, есть 5 составляющих, по которым система работает:
- окно «Получить данные»
- редактор запросов Power Query
- связи
- данные
- отчеты
Это же своего рода алгоритм работы программы. То есть сначала нам нужно получить необходимые данные как раз в одноименном окне. У нас откроется окно, где нужно выбрать данные для подключения. Их можно вытащить из штатных баз данных, например MySQL, из табличек Excel или из интернет-ресурсов типа MailChimp, Facebook и других.
Когда мы выбрали нужное, появится два окна: слева будут указаны выбранные ранее параметры, справа — сами данные. Сразу можно нажать «загрузить» и начать делать отчеты. Либо выбрать «правка», которая как раз откроет редактор Power Query.
Редактор отобразится отдельным окном. В нем мы можем упорядочить все, что на нас свалилось. На первый взгляд окно редактора чем-то напоминает Word/Excel и другие программы: сверху — панель с нужными инструментами, слева — все запросы, справа — окно «параметры запросов». В этом окне будут отображаться все операции, которые вы проделывали с данными — удаляли строки, переименовывали что-то.
По логике отдаленно похоже на работу со слоями в фотошопе. В целом, в редакторе мы можем чистить, обрабатывать, приводить данные к единому виду, если они были из разных источников, что-то объединить или разъединить.
Основная рабочая зона с данными будет посередине. После того, как вы сформируете все запросы, нужно нажать «сохранить и применить». Тогда вы вернетесь обратно в рабочее окно, а программа запомнит все сформированные вами запросы. Дальше, если вы будете обновлять данные, все манипуляции обработки исходных данных будут происходить автоматически.
Связи
Дальше мы приступаем к режиму «связи». Кстати, если данные уже подготовлены, можно не проделывать все вышеописанное и сразу приступить к связям.
Тут все относительно просто — мы можем устанавливать связи между столбцами разных таблиц, сформировать им направленность (однонаправленные/двунаправленные связи), также можем связать несколько таблиц между собой. Здесь, конечно, нужно изучать инструментарий, чтобы на выходе было понятно, точно и красиво. Хотя то же самое касается инструментов редактора.
Данные
Режим «данные» создан, чтобы вы могли дополнить текущие модели данных какими-то расчетами — меры, таблицы, столбцы. И тут важный момент — все расчеты создаются через строку формул на специальном языке DAX. Это язык функций и формул, который разработали Microsoft для своих продуктов. Скорее всего, вы встречались с ним, если когда-нибудь работали в Excel.
Отчеты
Наконец, мы пришли к самому главному — режим «Отчеты». Тут уже все приобретает презентабельный и реально понятный вид. Все варианты отчетов содержатся в графе «визуализации». Еще есть панель «фильтры», благодаря которой вы можете отфильтровать какие-то данные с конкретной страницы или уровня отчета.
Вообще, режим «отчеты» — самый простой уровень из всех, что есть у Power BI. Тут вы просто перетаскиваете нужный вариант графика в поле отчета или накладываете фильтр.
Кому полезно работать с Power BI
На самом деле есть масса вариантов, кому может пригодиться знание этой программы. Ей пользуются продуктовые аналитики, SEO-специалисты, разработчики и тестировщики. Power BI будет одинакова полезна как в IT-компании, так и в e-commerce. Ведь всегда лучше полагаться на реальные цифры, чтобы понять, куда сделать шаг для дальнейшего развития.
Минимальный вариант использования —просматривать готовые отчеты коллег, чтобы сделать выводы или посмотреть количество текущих запасов. В программе есть информационная панель реального времени.
Маркетолог может посмотреть прибыльность разных каналов продаж, чтобы усилить какие-то из них или совсем отключить. Кстати, Power BI можно подключить к Google Analytics и посмотреть, например, количество посещений сайта.
Также специалист по продажам может ориентироваться на отчеты, чтобы понимать свою эффективность или изучать данные о новых клиентах. Руководителям компаний в принципе необходимо смотреть и разбираться в отчетах, чтобы понять, что вообще происходит. К слову, посмотреть отчеты можно даже из приложения, удобно во время командировок.
Ну а созданием этих отчетов может заниматься кто угодно – коммерческий директор, руководитель отдела продаж и т.д. Конечно, на более глубоком и профессиональном уровне это делают аналитики.
Резюмируем
Power BI — настоящий спасатель в мире огромного количества данных, которые нужно красиво и понятно упорядочить. Самое важное, что можно сделать это с любыми типами данных и привести их к единому виду. Объединить отчет из Google Analytics и MySQL.
Программа довольно проста в использовании, поэтому изучить функционал полезно будет не только аналитикам. Все отчеты, созданные в программе, могут находиться в облачном хранилище. То есть их можно смотреть в любое время, в любом месте и делать нужные выводы.
В данной статье я хотел бы подробнее остановиться на данной теме, так как данные из 1С в том или ином виде есть почти у каждого нашего клиента. Всего мы знаем 5 разных способов подключения к данным, из которых в своей практике использовали 4:
- выгрузка файлов Excel/XML в папку;
- коммерческий коннектор (АТК, BI Consult, Первый Бит);
- публикация базы 1С в вебе и подключение к ней по протоколу oData;
- построение собственной аналитической базы SQL и наполнение ее выгрузками из 1С;
- подключение напрямую к рабочей базе SQL 1С и разбор метаданных.
Спойлер — нельзя сказать, что какой-то способ лучше других. В зависимости от объема данных и бюджета следует рассмотреть каждый из этих способов и подобрать оптимальный именно для вашего проекта.
1. Выгрузка файлов Excel в папку или на FTP сервер
Отличный способ, когда нужно максимально быстро и просто получить обновляемые файлы из базы 1С. С помощью штатного инструмента 1С Рассылка отчетов вы можете выложить файлы в общую папку на сервере/FTP ресурс/облачный диск. Программисты 1С вместо Excel файлов могут использовать XML файлы, которые используют при обменах между базами 1С.
В первую очередь вам нужно подготовить Универсальный отчет . В отчете вы задаете какой объект конфигурации вам нужен, какая таблица, период, указываете отбор. Далее вы сохраняете получившийся вариант отчета.
Далее вам нужно воспользоваться инструментом Рассылка отчетов . Вы указываете подходящий Вариант отчета , настраиваете расписание, формат выходного файла и его местоположение.
Вы можете задать локальную папку, сетевую или FTP ресурс.
Наверно, самым большим ограничением данного способа, является то, что сложно обеспечить добавление данных и обычно предполагается, что каждый файл перезатирает предыдущий. Таким образом поддерживается достоверность данных.
Обычно мы предлагаем такую схему- ночью происходит полная выгрузка исторических закрытых периодов, а ежечасно днем — выгрузка текущего/прошлого месяца. Обычно > 90% информации редактируется в текущем периоде и достаточно оперативно выгружать только его, объем данных составит несколько мегабайт и это позволит оперативно делать такие выгрузки на рабочей базе 1С.
Конечно, такой способ отлично работает когда файлов относительно немного. Если речь пойдет о сотнях файлов со сложной структурой и расписанием, то наверно из этого способа вы уже выросли и стоит перейти к следующим.
Примерные трудозатраты и бюджет : условно бесплатно, можно сделать самостоятельно без участия программистов, максимум 1 час на каждый файл.
2. Коммерческие коннекторы (АКТ, BI Consult, Первый Бит и другие)
Крупные игроки на рынке BI аналитики Qlik разработали собственные коммерческие коннекторы к 1С. Мы тестировали коннектор от АТК, поэтому мои дальнейшие выводы основаны на его использовании.
Реализация коннектора будет зависеть от используемой базы SQL под 1С. Если используется Microsoft SQL то коннектор работает в полном режиме, создает SQL базу, в которой будут специальные представления View, которые представляют собой уже расшифрованные в удобном для аналитике виде данные 1С.
В режиме Postgre SQL коннектор работает гораздо проще, не может создать представление View, а просто генерирует текстовые файлы запросов, которые можно использовать в BI системе. То есть запрос на рисунке выше вы сможете использовать напрямую в Power BI.
Стоит отметить, что коннектору обязательно нужны доступы как к самой базе 1С, так и SQL базе.
Именно в этой SQL базе, но в собственной схеме коннектор и будет делать представления данных View, которые будут создаваться после успешного подключения к данным.
Коннектор сможет отсканировать все объекты метаданных конфигурации 1С, чтобы аналитик мог выбрать нужные ему документы и регистры.
Стоит отметить, что в выходных таблицах View коннектора он сразу может преобразовывать многочисленные ключи справочников в их значения. То есть простой документ может уже сразу содержать нужные наименования Организации, Номенклатуры, Контрагента и так далее и нет нужды тянуть к документу еще пару десятков справочников.
Таким образом, коннектор помогает аналитику выбрать подходящие объекты конфигурации, сразу увидеть их значения и подключить BI систему к базе SQL. Это экономит десятки часов по раскодированию/расшифрове метаданных 1С. Это одно из главных преимуществ коннектора, возможность развернуть его за 1 рабочий день аналитика и почти сразу получать нужные данные из 1С.
Из минусов коннектора отметим, что в режиме PostgreSQL он может генерировать только текстовые файлы-запросы, которые мог бы нам сделать и обычный программист 1С. Поэтому рекомендуется использовать Microsoft SQl для полного функционала коннектора. Также сторонников безопасности может насторожить тот факт, что коннектору нужен доступ на запись в рабочую базу SQL 1C для создания представлений View (но в другой схеме).
Примерные трудозатраты и бюджет : от 60 000 рублей за 1 базу 1С, в рамках 1 рабочего дня программиста 1С на подключение.
3. Публикация базы 1С в вебе и подключение к ней по протоколу oData
Этот способ сейчас активно рекламируется и продвигается различными аналитиками. В первую очередь, потому что это довольно просто. Нужно просто опубликовать базу 1С на веб-сервере (у нас на сайте есть статья-инструкция на эту тему) и затем согласно справке можно делать такие запросы вида:
В ответ вы получите файл-справочник Номенклатура. Более того в справке 1С можно найти команды, которые позволят вам сделать преобразование ссылок в значения на лету, то есть вам не нужно будет выгружать десяток справочников, чтобы собрать один документ. Также поддерживается возможность задать разные фильтры, чтобы ограничить объем получаемых данных.
На выходе получается файл json со всеми реквизитами и значениями справочника.
Так в чем же проблема этого метода? Проблем я вижу две.
Первое, подключение к Odata довольно медленное, если файл будет содержать сотни тысяч записей, а то и миллионы (а для регистра бухгалтерии это довольно обычный объем), то файлы будут запрашиваться по 5-10-15 минут, могут возникнуть обрывы подключения. Каждый новый документ и справочник потребует генерации нового источника данных и нового файла. В итоге при большом объеме данных этот способ не сильно будет отличаться от выгрузок Excel файлов.
Второе, не все готовы публиковать базу 1С на веб-сервере. Иногда, например для синхронизации 1С и CRM системы клиенты уже это делают, но есть и консервативные компании, которые не работаю с облачными сервисами и доступом принципиально из-за угроз утечки данных.
Не смотря на указанные недостатки выше, все равно это очень популярный способ и многие аналитики, интеграторы публикуют инструкции и доп. сервисы, облегчающие генерации нужных веб-запросов к опубликованной базе 1С.
Примерные трудозатраты и бюджет : условно бесплатно, необходимо участие программиста 1С, настраивается примерно за 1 рабочий день.
4. Построение собственной аналитической базы SQL и наполнение ее выгрузками из 1С
Думаю, что если скажу, что для серьезной аналитики с большими данными нужна своя аналитическая база SQL, то большинство аналитиков со мной согласится.
Работая с файлами Excel/Json вы столкнетесь с проблемами производительности и сложностью администрирования и технической поддержки. Пытаясь разобраться в структуре данных SQL 1C базы, вы столкнетесь с тем, что она проектировалась для оптимизации работы 1С, а не для аналитиков. Простой документ может потянуть за собой десяток справочников, а каждый справочник может использовать дочерние справочники, а дочерние справочники какие-нибудь перечисления и так далее. Можно легко получить 3-5 уровней нормализации данных, что также не всегда нужно аналитику.
Поэтому для больших проектов мы будем предлагать этот вариант, хотя он самый трудозатратный и дорогой.
В чем преимущество данной базы? Во первых, вы сможете в ней объединить данные из разных источников. Вот пример схемы из моего реального проекта.
Мы получали данные из различных источников:
- 1С УПП
- веб-сервис ГИС с геоданными
- база данных производственной программы
- ряд Excel файлов финансовой службы.
Все эти данные аккумулировались в специальной аналитической базы, а пользователи могли подключаться к ней через Excel или BI инструменты — Power BI или любой другой.
Во вторых, внутри этой базы вы можете разложить свои данные на несколько уровней. Аналитики различают несколько уровней и преобразований данных:
Данные, которые без изменений приходят из различных источников
На этом уровне происходит фильтрация ошибочных значений, обновление данных, приведение их к единому формату, обогащение данных доп. информацией
На этом уровне происходит агрегирование данных, представление данных в удобном для аналитике виде.
Таким образом внутри аналитической базы вы сможете проводить расчеты любой степени сложности. Данные расчеты могут быть выполнены быстрее, чем к примеру в Power Query от Power BI.
А как же наполнять эти данные выгрузками из 1С? Скорей всего вам придется самостоятельно написать нужные обработки и регламентные задания, которые представляют собой запросы к базе 1С и выгрузку результатов этих запросов в заранее созданные SQL таблицы. Вот пример подобного запроса:
Для программиста 1С такой запрос не представляет особой сложности, но работа может быть довольно трудоемкой, если данные нужны из различных документов, регистров и справочников. Для каждого такого объекта нужно будет подготовить свою таблицу SQL и свои запросы.
Проектирование подобной базы стоит доверить опытному аналитику, который имеет доступ ко всем источникам данных для проектам и сможет правильно их соединить, обработать и подготовить в необходимом для анализа виде.
Примерные трудозатраты и бюджет : от 1 недели до 1 года в зависимости от объема данных, количества источников, совместимости данных друг с другом и множества других факторов. Бюджет от 100 000 рублей до нескольких миллионов для крупных компаний.
5. Подключение напрямую к рабочей базе SQL 1С и разбор метаданных
Честно говоря, я никогда не рассматривал этот способ всерьез. У него есть несколько существенных минусов.
Во первых, это запрещено лицензионной политикой 1С.
Нельзя обращаться к данным информационной базы напрямую, минуя уровень объектов работы с данными «1С:Предприятия», например при помощи средств СУБД или при помощи внешних компонент, которые реализуют прямой доступ к СУБД. Это ограничение распространяется на любые действия с данными, в том числе на изменение их структуры, а так же на чтение или изменение самих данных информационной базы или служебных данных «1С:Предприятия».
Во вторых, подключившись к таблице документа мы увидим что-то подобное:
Большинство полей будут представлять собой ссылки на другие таблицы (справочники, перечисления), плюс все названия таблиц, столбцов представляют собой так называемые Метаданные — особую структура базы данных 1С в которой разобраться может быть непросто.
С другой стороны, от коллег я с удивлением узнал, что множество аналитиков использует этот способ и один раз разобравшись со сложной структурой метаданных могут очень быстро получать любые данные из рабочей базы SQL 1C.
Примерные трудозатраты и бюджет : условно бесплатно, необходимо участие программиста 1С, настраивается примерно за 1 неделю.
Таким образом как вы видите способ получения данных из 1С довольно много. Нельзя сказать, что какой-то самый лучший, а какой-то самый плохой. Все эти способы имеют право на существование и успешно используются в разных проектах. Можно начать с самого простого — выгрузок в Excel, построения первых аналитических отчетов и постепенное развитие культуры аналитики в компании. А можно сразу начать проектирование корпоративного хранилища данных. Все зависит от целей и задач аналитики и мы с удовольствием проконсультируем и подберем оптимальное решение для ваших задач и бюджета.
Вам знакома такая ситуация, когда в компании скопилось множество данных, из которых можно извлечь много полезной информации? Но как это сделать? Ранее мы писали о том, что в этом вам могут помочь Self-Service BI . В этой статье мы продолжим развивать эту тему и подробнее рассмотрим лучший, на наш взгляд, инструмент в этой области — Microsoft Power BI, а конкретнее Power BI Desktop. Мы расскажем о том, где его можно скачать, для чего он необходим и из чего он состоит.
то вас направят в Microsoft Store, где вы сможете установить программу на свой компьютер. Если вы нажмете на «Дополнительные параметры скачивания»,
После этого, вам необходимо выбрать нужную загрузку и нажать на кнопку «Next». Файл загрузится на ваш компьютер и его нужно будет установить.
Обратите внимание, что данное приложение работает только на операционной системе Windows и аналогов под другие ОС нет.
Power BI Desktop предназначен для создания отчетов, с помощью которых вы можете проводить анализ данных благодаря тому, что данные в этом отчете представлены в понятном визуальном виде. Словосочетание «создание отчетов» включает в себя ряд последовательных действий:
- получение данных;
- обработка данных;
- моделирование (установление связей, создание вычислительных столбцов и мер);
- создание визуализаций (отчетов).
Все эти действия вы можете выполнить в рамках одного продукта — Power BI Desktop.
Так как в приложении сосредоточено несколько направлений деятельности, то его можно условно разделить на 3 части:
- редактор запросов;
- редактор модели;
- редактор отчетов.
Каждый раздел ориентирован на реализацию определенных задач, которые помогут нам для выполнения вышеуказанных действий.
Рассмотрим подробнее каждую из частей.
Редактор запросов
Редактор запросов Power Query позволяет получать данные из различных источников и обрабатывать их, для последующего использования при моделировании и визуализации.
Приложение дает возможность подключаться к большому числу различных источников (файлы, базы данных, интернет-службы и др.). Кроме этого, Microsoft постоянно добавляет новые источники, поэтому в списке подключений часто можно встретить подпись « Бета-версия» или «Предварительная версия» .
Из-за того, что эти источники в режиме тестирования, не рекомендуется использовать их в рабочем процессе.
Для того, чтобы подключиться к данными, необходимо на вкладке « Главная» нажать на кнопку «Получить данные» .
Затем откроется окно со списком возможных подключений. Выберите нужный вам источник данных и нажмите кнопку «Подключить» .
Далее сценарий может отличаться, в зависимости от выбора источника. Например, если вы хотите загрузить данные из CSV — файла, то появится окно с выбором нужного вам файла на компьютере. После всего этого нужно нажать кнопку «Загрузить» .
Чтобы перейти в раздел Power Query, нужно на вкладке «Главная» нажать кнопку «Изменить запросы» .
Или в окне загрузки данных, после выбора источника и нужной таблицы, нажать на кнопку «Изменить» .
После этого откроется окно редактора запросов.
Слева будут отображены запросы (по одному на каждую таблицу в базе данных).
Редактор позволяет провести множество преобразований данных. Например, вы можете изменить тип данных в столбце. Для этого нажмите на изображение в левом углу в названии столбца и выберите другой тип.
Тоже самое можно сделать из панели инструментов в разделе «Главное».
Чтобы удалить ненужный столбец, вызовите контекстное меню и выберите пункт «Удалить». Здесь же вы можете преобразовать значения в столбце,
а также выполнить другие действия, представленные на изображении выше.
Все ваши действия будут отражены в правой части окна, тем самым вы можете удалять ненужные шаги или изменять очередность операции.
Эти шаги фиксируются в Power Query на языке М, поэтому вы можете вручную вносить корректировки в запрос или даже писать его с нуля. Для этого вам надо открыть расширенный редактор, нажав на «Расширенный редактор» во вкладке «Просмотр» .
Появится окно, в котором вы можете на языке М изменять существующие или вносить новые преобразования.
Указанные вами шаги, записываются в редактор PQ, поэтому, при каждом подключении запроса к источнику данных, они выполняются, чтобы данные всегда формировались указанным образом.
Для объединения таблиц необходимо нажать на кнопку «Объединить запросы» .
В появившемся окне нужно выбрать какие таблицы вы хотите объединить (они должны быть загружены), по какому столбцу и тип объединения. Здесь представлены 6 типов объединений с кратким их описанием.
Например, у нас есть 2 таблицы: «Курсы валют»
и «Параметры валют».
Мы хотим, чтобы в первой таблице была информация о названии и коде валюты. Для этого в окне слияния выберем наши таблицы. Объединять будем по столбцу «Идентификатор валюты» (кликаем по столбцу в каждом окне) с типом «Внешнее соединение слева» .
Нажимая «ОК» , получим
Далее нужно развернуть слитую таблицу, нажав на и выбрать нужные нам столбцы: «Название» и «Символьный код».
Галочку с «Использовать имя столбца как префикс» мы уберем, чтобы не усложнять имя столбца, иначе столбец будет называться в формате:
Имя старой таблицы. Название столбца
В итоге мы получили то, что хотели.
Важно отметить то, что Power Query не вносит изменения в исходный источник данных. Редактор поэтапно (по вашим шагам) преобразовывает данные для дальнейшего использования в конкретной рабочей сессии.
Редактор модели
Итак, с помощью редактора запросов мы сформировали наборы данных, которые загружаются в модель в виде таблиц. Теперь с этими таблицами мы можем работать в редакторе моделей, как по отдельности, так и объединять их при помощи связей. Связи превращают множество отдельных таблиц в единую общую модель данных. Они помогают нам, находясь в одной таблице, получать информацию из другой, связанной с ней, таблицы.
По умолчанию PBI постарается определить связи автоматически. Как правило, связь устанавливается по одноименным столбцам с одинаковым типом данных и пересекающимися значениями.
Однако мы рекомендуем всегда (при каждом создании/изменении модели) проверять правильность автоматического обнаружения связей и, в зависимости от стоящей перед вами задачи, вносить необходимые изменения.
Для того, чтобы установить связь, необходимо в разделе «Связи» слева выделить столбец из одной таблицы и потянуть его к другому столбцу нужной нам таблицы.
Или же вы можете в разделе «Главное» нажать на кнопку «Управление связями» . Откроется окно, в котором необходимо выбрать нужные таблицы и нажать на «Создать» или «Изменить» в зависимости от вашей цели.
Затем выберите по какому столбцу будут связываться таблицы, кратность, направление кросс-фильтрации и нажмите «Ок» .
Теперь, когда связи установлены, можно перейти к созданию дополнительных показателей.
Эти показатели (меры) позволяют более качественно производить анализ вашего предприятия. То, какие меры создавать, зависит от ваших целей. Это могут быть: различные коэффициенты эффективности компании, количество постоянных клиентов, коэффициент конверсии, количество успешных сделок у менеджеров продаж и т.д.
Анализ данных осуществляется с помощью языка DAX. DAX — это язык функций и операторов для получения одного или нескольких значений. Подробнее о мерах (их вычислении и значении) вы можете почитать в статьях: «DAX — разбор мер» и «Анализ данных amoCRM с помощью Power BI (часть 3 — Меры DAX)» .
В качестве примера вычислим среднее значение доллара США за период. Для этого необходимо на вкладке «Моделирование» нажать на кнопку «Новая мера» .
Появится такое окно, в котором надо ввести формулу на языке DAX, имеющую следующий вид:
Функция CALCULATE вычисляет среднее значение (AVERAGE) в столбце « Курс» таблицы «Курсы валют» , при условии, что символьный код равен USD (доллару США).
Таким образом, с помощью мер мы можем получить новую информацию из наших данных.
Редактор отчетов
Данный раздел позволяет представлять данные в визуальном понятном виде, с помощью графиков, диаграмм и т.д.
Microsoft Power BI предоставляет широкий выбор различных визуализаций, базовый набор которых расположен справа экрана в разделе «Отчет» .
Также вы можете добавить дополнительные элементы из файла (формата .pbiviz) или из магазина MarketPlace, нажав на многоточие или самостоятельно создать новую визуализацию. Пример такой кастомной визуализации приведен в нашей статье «Разработка кастомных визуализаций Power BI — новая услуга от myBI» .
Чтобы построить, например, график нужно нажать на соответствующий элемент на панели визуализаций. Затем перенести значения из списка полей на соответствующие места для оси Х (Ось) и оси Y (Значения).
Так мы можем получить график значений USD,
выбрав в фильтре показывать значение валюты только для доллара США.
Можно также вывести нашу меру, которая покажет среднее значение доллара за весь период.
Во вкладке «Формат» можно изменить дизайн графика (изменить цвет линии или фона, шрифт, ширину линии и т.д.).
Располагать элементы можно как угодно, а также изменять размер.
Таким образом Power BI дает прекрасную возможность строить отчеты под себя или под свой бизнес. Извлекайте данные, анализируйте и заставьте их «работать на себя» и результат не заставит себя долго ждать. Имея под рукой подробный отчет, вы всегда будете в курсе дел и сможете принимать качественные решения по дальнейшему развитию.
Однако надо понимать, что каждая из частей PBI (редактор запросов, редактор модели, редактор отчета) предназначена для определенной цели. Например, несмотря на то, что Power Query имеет достаточно широкий ассортимент различных обработок данных, его необходимо использовать в первую очередь для их изучения. И в случае, если необходимо строить отчеты, которые должны работать максимально стабильно, показывая достоверную информацию, и, которые опираются на довольно большой объем данных, то использование Power Query необходимо свести к минимуму, за счет использования уже подготовленных данных.
Где брать подготовленные данные? В решении этой задачи, вам поможет сервис myBI Connect, который создает облачное хранилище данных, с последующей загрузкой в него информации с ваших источников и с ежедневным их обновлением. Таким образом, вы можете подключиться непосредственно к хранилищу, тем самым практически исключив работу с Power Query, и переходить сразу к обработке данных на уровень модели.
О том, как загружать данные из myBI Connect и о преимуществах такого подхода, вы можете почитать в статье «Анализ данных amoCRM с помощью Power BI (часть 1 — Моделирование)» .
Таким образом, в рамках данной статьи мы постарались сделать общий обзор продукта Power BI Desktop, рассказали для чего он необходим и как в нем работать. Мы надеемся, что данный материал поможет вам, в создании ваших первых отчетов.
Следующая статья будет посвящена онлайн-сервису Power BI, в которой вы узнаете о том, как в дальнейшем можно использовать отчет, созданный в Power BI Desktop.
Анализ работоспособности в организации – это в первую очередь способ достижения положительных результатов, нежели работа ради работы. Информация, представленная в визуальном виде, позволит оперативно дать оценку коммерческой ситуации предприятия. Что в свою очередь даст толчок к развитию. Для визуализации аналитических данных используют различные программные продукты в список, которых входит Microsoft Power BI. Эта программа отличный помощник в построении динамических графиков или диаграмм, а также в формировании альтернативных отчетов. Power BI позволяет получать аналитику из сторонних программ по средствам подключения через интерфейс OData . Перед переходом к практической части статьи, закрепим понимание важности аналитики. Понятие «Аналитика» представляет собой искусство рассуждения логических учений об анализе проводимых операций. Проще говоря, аналитика – это, то, что нужно постоянно применять каждому руководителю подразделения или целого предприятия, чтобы развиваться в лучшую сторону. Вообще любая информация, представляемая визуально, воспринимается куда легче, поэтому практическое использование вспомогательных средств для построения диаграмм просто необходима. Часто встречаются случаи, когда в компании информацию ведется и хранится разрознено, то есть данные по сотрудникам ведутся в 1С:ЗУП 3.1, номенклатура учитывается в Excel и так далее. В таком случае использование Power BI является решением этих проблем.
Выгрузка информации из 1С в Power BI.
Так как в конфигурации «Управление IT-отделом 8» поддерживается функционал работы с интерфейсом OData, а также в программе ведется учет заявок Service Desk или номенклатуры предприятия, рассмотрим пошаговую выгрузку данных и подключение к Power BI. Сперва нужно предоставить доступ к базе данных, а также к интерфейсу OData путем публикации конфигурации. Для этого откроем программу в режиме конфигуратора, перейдем в раздел «Администрирование» -> «Публикация на веб-сервере» и установим флаг «Публиковать стандартный интерфейс OData». Если публикация базы осуществляется на веб-сервере IIS (Internet Information Service), то тогда дополнительным шагом необходимо установит флаг «Использовать аутентификацию операционной системы», что позволит использовать доменную авторизацию, при использовании интерфейса OData. После установки всех настроек, нажимаем опубликовать и при успешной публикации высветится диалоговое окно, которое сообщит об успешной публикации.
После успешного открытия доступа к интерфейсу OData через WEB, перейдем к дальнейшей настройке. Откроем конфигурацию в режиме 1С:Предприятие, перейдем в меню «Все функции» и откроем обработку «Настройка стандартного интерфейса OData».
Примечание: «Для того, чтобы включить команду «Все функции», необходимо перейти в «Настройки» -> «Параметры» и активировать чек-бокс «Отображать команду «Все функции»».
Подключение к Power BI.
Откроем и запустим программу Power BI Desktop, которую можно бесплатно скачать на официальном сайте компании Microsoft. Для того, чтобы выполнить подключение и дальнейшую загрузку полученных данных из 1С, перейдем в верхнем меню в раздел «Получить данные» и выберем из списка «Канал OData». В высветившемся диалоговом окне укажем URL- адрес для подключения к информации и нажимаем «Ок».
Откроем и запустим программу Power BI Desktop, которую можно бесплатно скачать на официальном сайте компании Microsoft. Для того, чтобы выполнить подключение и дальнейшую загрузку полученных данных из 1С, перейдем в верхнем меню в раздел «Получить данные» и выберем из списка «Канал OData». В высветившемся диалоговом окне укажем URL- адрес для подключения к информации и нажимаем «Ок».
Microsoft Power BI — это коллекция программных служб, приложений и соединителей, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы превратить разрозненные источники данных в согласованные, визуально иммерсивные и интерактивные аналитические сведения. Сегодня мы делимся с вами начальным руководством по этому бесплатному инструменту. Из руководства вы узнаете следующее:
- Как службы и приложения Power BI работают вместе.
- Как с помощью PowerApps повысить эффективность бизнеса.
- Как создавать впечатляющие визуальные элементы и отчеты.
Введение
Представлены ли ваши данные простой книгой Microsoft Excel или коллекцией облачных и локальных гибридных хранилищ данных, Power BI позволяет легко подключаться к источникам данных, визуализировать (или выявлять) важные аспекты и предоставлять общий доступ к результатам всем, кому это необходимо.
Power BI может работать просто и быстро, формируя краткие аналитические сведения на базе книги Excel или локальной базы данных. Однако Power BI также является надежным продуктом корпоративного уровня, который пригоден не только для масштабного моделирования в режиме реального времени, а также для разработки индивидуальных решений. Таким образом, он может выступать в качестве вашего личного средства визуализации и ведения отчетов, а также служить подсистемой аналитики и принятия решений для групповых проектов, отделений или целых организаций.
Если вы только начинаете знакомиться с Power BI, этот модуль поможет вам начать работу. Если же вы уже опытный пользователь Power BI, то этот модуль поможет установить взаимосвязи между основными понятиями и устранить имеющиеся пробелы в знаниях.
Компоненты Power BI
Power BI состоит из классического приложения для Microsoft Windows — Power BI Desktop, веб-службы SaaS (программное обеспечение как услуга), называемой службой Power BI, и мобильных приложений Power BI, доступных на смартфонах и планшетах Windows, а также на устройствах Apple iOS и Google Android.
Эти три элемента (Desktop, служба и мобильные приложения) позволяют людям создавать, использовать аналитические бизнес-сведения и обмениваться ими наиболее эффективно с точки зрения личных или служебных задач.
Взаимосвязь Power BI с вашей ролью
Подход к использованию Power BI может зависеть от вашей роли в проекте или в рабочей группе. Другие люди, занимающие другие должности, могут использовать Power BI иначе, и в этом нет ничего страшного.
Например, вы можете просматривать отчеты и информационные панели в службе Power BI, и, возможно, этим ваше использование Power BI ограничится. А ваш коллега, занимающийся обработкой числовых данных и составлением бизнес-отчетов, может активно использовать Power BI Desktop (и публиковать отчеты в службу Power BI, которые вы затем просматриваете). Другой коллега из отдела продаж может отдавать предпочтение приложению Power BI для телефона, отслеживая ход выполнения своего плана продаж и изучая новые данные о потенциальных клиентах.
Вы также можете использовать каждый из элементов Power BI в разное время в зависимости от поставленных целей и вашей роли в проекте или прилагаемых усилий.
Например, вы можете просматривать сведения о запасах и ходе производства с помощью информационной панели реального времени в службе, а также создавать в Power BI Desktop статистические отчеты для своей команды о взаимодействии с клиентами. Подход к использованию Power BI может зависеть от того, какой компонент или какая функция Power BI являются оптимальными в сложившейся ситуации. При этом вам всегда доступны все компоненты Power BI, что и делает этот продукт таким гибким и привлекательным.
Позднее мы подробнее рассмотрим каждый из этих компонентов: Desktop, службу и мобильные приложения. В последующих блоках и модулях мы также создадим отчеты в Power BI Desktop, осуществим общий доступ к ним в службе и проанализируем их на своем мобильном устройстве.
Последовательность работы в Power BI
Общая последовательность работы в Power BI начинается с Power BI Desktop, где создается отчет. Затем этот отчет публикуется в службе Power BI, после чего с этими данными могут работать пользователи мобильных приложений Power BI Mobile.
Хотя это и не всегда происходит описанным образом. Но мы будем использовать именно такой порядок, чтобы помочь вам освоить различные компоненты Power BI и понять, как они дополняют друг друга.
Теперь, когда вы получили общее представление в модуле о продукте Power BI и трех его основных элементах, давайте посмотрим, как именно строится работа с Power BI.
Использование Power BI
Теперь, когда вы знаете основы Microsoft Power BI, давайте перейдем к практическим знаниям и пошаговому руководству.
По мере того как вы будете знакомиться с функциями Power BI, учитывайте, что все эти действия и весь анализ в Power BI обычно выполняются в общей последовательности. Общая последовательность действий в Power BI представляет собой следующее:
- перенос данных в Power BI Desktop и создание отчета;
- публикация в службе Power BI, где можно создавать визуализации или информационные панели;
- совместное использование информационных панелей с другими пользователями, особенно с теми, кто находится в дороге;
- просмотр общих информационных панелей и отчетов в приложениях Power BI Mobile и взаимодействие с ними.
Как упоминалось ранее, вы можете ограничиться использованием службы Power BI для просмотра визуальных элементов и отчетов, которые были созданы другими пользователями. Это абсолютно нормально. Кто-то другой из вашей команды может проводить все свое время в Power BI Desktop, что тоже хорошо. Мы представим полный спектр возможностей Power BI, чтобы помочь вам разобраться. Затем вы сможете решить, как использовать этот инструмент наиболее эффективно.
Итак, давайте начнем осваивать все это на практике. Компаниям в первую очередь необходимо узнать об основных стандартных блоках Power BI, что послужит основой для изучения процесса преобразования данных в отчеты и визуальные элементы в Power BI.
Читайте также: