- Особенности сервиса Яндекс DataLens
- 5 причин выбрать сервис Яндекс DataLens
- Примеры использования Яндекс DataLens
- Возможности сервиса Яндекс DataLens
- Инфраструктура
- Архитектура
- Отказоустойчивость
- Возможности масштабирования
- Создание резервных копий
- ETL
- Материализация
- Режимы Drill-Down, Drill-Up и Drill-Through.
- Возможности работы с показателями
- Кастомизация
- Источники данных
- Экспорт и шеринг
- API
- Интеграции отдельных приложений и внедрение отчетов в существующие системы клиента
- Навигация
- Возможность поиска
- Поддержка совместной разработки и системы контроля версий
- Управление правами доступа
- Преимущества и недостатки Яндекс DataLens
- Часто задаваемые вопросы о Яндекс DataLens
- Можно ли хранить данные в DataLens?
- Что такое материализация данных и обязательно ли её использовать?
- Яндекс и весь мир увидят мои данные?
- Существуют ли расширения для DataLens?
- Почему инструмент бесплатный? Станет ли платным?
- Для кого не подходит DataLens?
- Какие цели у DataLens?
25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%
Скачать материалы
Что это такое? Яндекс DataLens – инструмент аналитики, рассчитанный на корпоративных пользователей. Предоставляет массовый доступ, что облегчает работу целой команды.
Как работать? Для использования сервиса не нужно покупать лицензию или ежемесячно вносить оплату – DataLens бесплатный. Следует лишь зарегистрироваться и начать пользоваться возможностями системы аналитики.
Особенности сервиса Яндекс DataLens
Анализ данных стал неотъемлемой частью успешного бизнеса, предоставляя компаниям ценную информацию для принятия решений, разработки эффективных стратегий и удовлетворения потребностей пользователей. Объем данных постоянно растет, поэтому потребность в их анализе и интерпретации становится все более выраженной.
Для получения максимальной пользы от работы с информацией компаниям необходимы опытные аналитики. Эти специалисты играют важную роль в обработке данных, создании отчетов и выявлении ценных инсайтов, которые помогают в стратегическом планировании и улучшают работу отдельных подразделений.
Такие сотрудники применяют BI-системы, которые автоматически собирают информацию из источников и позволяют создавать подробные отчеты. К примеру, для анализа статистики продаж или оценки результатов рекламных кампаний на различных платформах.
Некоторые зарубежные сервисы прекратили свою деятельность в России. Хотя отдельные компании все также применяют зарубежные BI-системы, для многих предприятий эти инструменты стали недоступными, поэтому они переключились на отечественные платформы и проекты с открытыми исходными данными.
Яндекс DataLens – это мощный инструмент для бизнес-аналитики, который предоставляет возможность подключиться к источнику, описать модель данных, создать визуальные отображения информации, разработать дашборды и легко обмениваться результатами с командой. С самого начала своего развития DataLens является внутренним инструментом Яндекса. В то же время он представляет собой облачное решение для клиентов Yandex Cloud.
DataLens, используемый внутри Яндекса, является корпоративным стандартом для визуализации данных и бизнес-аналитики. Если вы пользуетесь услугами Яндекса, то, скорее всего, вы уже взаимодействовали с DataLens, например, при анализе оценок на КиноПоиске.
DataLens, доступный как облачный сервис в Yandex Cloud, имеет более 100 000 экземпляров. Они применяются как небольшими технологическими стартапами, так и крупными банками, и федеральными розничными сетями.
Яндекс DataLens был разработан как инновационный инструмент для создания запросов к разнообразным источникам данных с возможностью интерактивной визуализации. Однако DataLens не хранит информацию внутри себя, а напрямую взаимодействует с базами данных. Источником может являться внешняя БД, другое облако или on-premise.
Продуманная архитектура и обширный функционал для визуализации делают DataLens универсальным инструментом для работы с различными сценариями: от формирования графиков по метрикам до крупных дашбордов, где данные могут быть проанализированы, сопоставлены друг с другом, представлены на карте и использованы для выявления трендов. Эффективность анализа во многом зависит от качества информации.
5 причин выбрать сервис Яндекс DataLens
- Безопасность. Инструмент внесен в реестр отечественного ПО и строго соблюдает все нормы безопасности.
- Совместимость с экосистемой Яндекса. Это позволяет решать все задачи в одном месте. К примеру, интеграция с Яндекс.Картами помогает осуществлять геоаналитику и дает возможность отмечать на карте торговые точки и анализировать их прибыльность, а также выявлять перспективные места для открытия новых магазинов.
- Гибкость в работе с данными. Вы можете легко подключить DataLens к Яндекс.Директу, Google-таблицам, CSV-файлам для хранения таблиц, а также базам данных (ClickHouse, PostgreSQL, MySQL, Greenplum).
- Совместная работа. DataLens представляет собой облачный сервис, который облегчает совместное использование отчетов с партнерами, клиентами и сотрудниками.
- Активное сообщество пользователей. Сервис имеет комьюнити, в котором обсуждаются последние новости и размещаются полезные ссылки на обучающие ресурсы.
Примеры использования Яндекс DataLens
Рассмотрим несколько компаний, успешно использующих этот сервис:
- «Магнит». Используя DataLens, «Магнит» проводит анализ цифровых продуктов, таких как программы лояльности и доставка. Эффективность этого подхода была продемонстрирована на конференции Yandex Scale 22.
- «ТрансКонтейнер». Более 600 сотрудников перенесли свою отчетность в DataLens. Теперь они могут отслеживать движение вагонов и контейнеров, а также фиксировать задержки в перевозках, имея доступ к подробной истории событий.
- «Ренессанс Страхование». Всего за 3 месяца компания полностью интегрировала аналитику по страховым объектам и страховым случаям в DataLens. Этот BI-сервис используется практически всеми отделами компании.
- «SkyEng». Компания успешно перенесла 7 терабайт данных с AWS на Yandex Cloud и создала в DataLens инструмент анализа данных для 1000 пользователей.
Опыт, накопленный внутренними заказчиками, может стать ценным источником информации для других компаний. В качестве примера можно взять Яндекс.Маркет и Yandex Go. Обе эти команды применяли Tableau для своей core-отчётности.
Когда появился DataLens, было принято решение перевести на него отчетность для массовых ролей, таких как сотрудники поддержки, внештатные рабочие и складской персонал. Через некоторое время обе команды поняли, что DataLens предоставляет всё необходимое для удовлетворения их потребностей. В течение всего трех месяцев они перенесли более 700 отчетов для 4000 пользователей на эту платформу.
Подобные истории успеха помогают новым пользователям DataLens лучше понять, как применять данный сервис для решения конкретных задач.
Возможности сервиса Яндекс DataLens
Инфраструктура
При использовании DataLens вам не нужно беспокоиться о выборе программного или аппаратного обеспечения, так как платформа интегрирована в Data Platform в рамках экосистемы Yandex.Cloud. DataLens – это полностью облачное решение, которое соответствует современным требованиям и стандартам безопасности. Для доступа к этой платформе пользователям, администраторам и разработчикам достаточно иметь веб-браузер.
Архитектура
DataLens является облачным решением SaaS. Архитектура распределена по трём ЦОДам на территории России. Благодаря особенностям DataLens компании не нужно беспокоиться о технических аспектах внутренней реализации.
Отказоустойчивость
Инструмент демонстрирует свою надежность и устойчивость даже при интенсивном общественном использовании. К примеру, при сборе и анализе статистики COVID, рейтингов актеров и фильмов на Kinopoisk.
Возможности масштабирования
DataLens – это масштабируемый инструмент с дневной аудиторией в 200-300 тысяч уникальных посетителей. Его архитектура способна принимать ещё 1 миллион пользователей без необходимости изменения структуры.
Создание резервных копий
Функция автоматического создания резервных копий интегрирована в SaaS-сервис. Случайно удаленные объекты можно восстановить. Для этого нужно просто обратиться в службу поддержки.
ETL
DataLens не имеет собственных инструментов ETL. Однако инфраструктура Yandex.Cloud предоставляет разнообразные альтернативы для выполнения ETL-процессов, включая Data Transfer, DataProc, DataSphere, Cloud Functions, Managed Service for Apache Kafka, Data Streams и Apache Airflow.
Материализация
Существует два режима работы с источниками данных в DataLens:
- Прямой доступ к источникам (установлен по умолчанию).
- Режим материализации (опционально). В этом режиме данные предварительно загружаются в хранилище DataLens и периодически обновляются. При активации материализации информация загружается в базу данных ClickHouse. Затем запросы идут именно к этой БД.
Режимы Drill-Down, Drill-Up и Drill-Through.
Вы можете сформировать иерархию и воспользоваться ею для активации режима drill—down/drill—up. Drill-through позволяет перейти на связанный отчет по ссылке.
Возможности работы с показателями
Основные функции включают выбор типа данных, агрегации, формата (число/процент), размерности, а также префикса и постфикса для показателей (измерений). При этом есть возможность изменять показатели не только при формировании набора данных, а в любой момент в процессе работы.
В DataLens также имеется конструктор для создания вычисляемых полей, который расширяет базовые возможности по формированию показателей. Кроме того, вы можете использовать SQL-запросы для описания источника данных или создания специальных графиков, которые нельзя построить с помощью стандартных виджетов (QL-чартов).
Кастомизация
Хотя кастомизация стандартных виджетов недоступна, вы можете создавать собственные виджеты с помощью кастомных скриптов и библиотек на базе Yandex DataSphere.
Источники данных
DataLens обеспечивает эффективную работу со множеством источников данных непосредственно из платформы, включая ClickHouse, CSV-файлы, PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, GreenPlum, Oracle, Google Sheets, YandexDatabase, Yandex Cloud Billing, Yandex Metrica и Yandex AppMetrica.
Чтобы интегрировать данные в DataLens, можно применять разнообразные инструменты Yandex.Cloud. К примеру:
- Cloud Functions,
- Apache Airflow,
- DataTransfer,
- Data Proc,
- Message Queue,
- Data Streams,
Экспорт и шеринг
Сервис позволяет экспортировать данные в различные форматы, включая *.xls, *.csv, *.markdown.
API
Для Yandex.Cloud доступно публичное API, документацию к которому можно найти на официальном веб-сайте. В ближайшем будущем будет разработано API DataLens, предназначенное для автоматизированного описания чартов и получения информации из внешних сервисов.
Интеграции отдельных приложений и внедрение отчетов в существующие системы клиента
Можно встроить платформу во внешние порталы без дополнительной платы. Предполагается, что в будущем будет реализована опция встраивания во внутренние защищенные порталы, но за это пользователю придется заплатить определенную сумму.
Навигация
Все элементы отчетности (дашборды, чарты, датасеты, подключения) находятся в каталогах. Каждый пользователь имеет личную папку и ограниченный доступ к общим ресурсам. Вы можете скопировать общий объект к себе и внести в него необходимые изменения в личном каталоге.
Возможность поиска
Сервис позволяет осуществлять поиск как по различным типам объектов, так и по всей базе данных.
Поддержка совместной разработки и системы контроля версий
DataLens поддерживает совместную работу пользователей и создание отчетов. Платформа предоставляет стандартный функционал баз данных и сервисов интеграции. На данный момент отсутствует возможность сохранения разных версий дашбордов, но эту функцию планируется внедрить в скором времени.
Управление правами доступа
Пользователи, которые имеют аккаунты Яндекс, добавленные в ваш бизнес-аккаунт, могут назначать права доступа к объектам. Кроме того, сервис позволяет создавать ссылки для публичного доступа к дашбордам.
Преимущества и недостатки Яндекс DataLens
Начнем с преимуществ:
- отсутствует плата за использование;
- функционал постоянно расширяется;
- обучение работе с Яндекс DataLens не займет много времени даже для обычного пользователя;
- платформа интегрируется с другими Yandex.Cloud сервисами;
- вы можете формировать показатели на любом этапе, а не только при создании датасетов;
- сервис имеет высокий уровень надежности и устойчивости к сбоям.
Недостатки:
- не подстраивается под корпоративный стиль при интеграции в рабочую среду заказчика;
- ограниченные возможности кастомизации;
- отсутствие функции автоматического сохранения;
- отсутствие взаимодействия между виджетами на дашборде Яндекс DataLens;
- отсутствие функции экспорта дашбордов в форматах PDF и PPT.
Часто задаваемые вопросы о Яндекс DataLens
Можно ли хранить данные в DataLens?
С помощью DataLens можно создать свой дашборд для визуализации данных. Инструмент позволяет загружать небольшие файлы формата CSV. Однако для хранения и обработки больших объемов информации рекомендуется воспользоваться управляемыми БД на платформе Yandex.Cloud.
Что такое материализация данных и обязательно ли её использовать?
Материализация – это перенос данных из их источника во встроенное хранилище DataLens. При работе с БД эта операция может и не выполняться. Все файлы формата CSV автоматически проходят процесс материализации.
Яндекс и весь мир увидят мои данные?
Нет, ваша конфиденциальность будет соблюдена, если вы не внесете соответствующие настройки. Платформа Yandex.Cloud и все ее сервисы соответствуют современным стандартам безопасности России и международного уровня.
Существуют ли расширения для DataLens?
Да, существует Marketplace, где есть полезные примеры дашбордов, датасеты и дополнительные коннекторы к различным системам.
Почему инструмент бесплатный? Станет ли платным?
Этот инструмент бесплатен в связи с тем, что он является частью платформы Яндекс Облако, которая имеет хорошую конверсию. Однако в будущем появятся дополнительные платные функции. К примеру, secure embedding, позволяющий встраивать дашборды в защищенные порталы и личные кабинеты. Стандартная функция embedding останется бесплатной.
Для кого не подходит DataLens?
Этот инструмент не подойдет тем, кто ищет глубокую кастомизацию (CSS).
Какие цели у DataLens?
Основные цели проекта:
- увеличение популярности аналитики;
- повышение доверия пользователей к облачным решениям и обработке приватной информации;
- создание активного сообщества пользователей.
DataLens – это простой и бесплатный инструмент для self-service-аналитики. Сервис является очень простым в использовании. При этом его функционал постоянно расширяется.
