Переход с Power BI на Yandex Datalens (На что обратить внимание)

Если вы хотите перейти с Power BI на Yandex Datalens возникает проблема переноса данных. О том, какие есть подводные камни и как решить задачу по переходу, рассказываем в статье.
21 ноября 2022
Время чтения: 8 мин.
Задать вопрос

Прежде чем перейти к технологии перехода с Power BI на Yandex Datalens, давайте поговорим про особенности перехода с Power BI на Datalens. 

Для Power BI схема работы выглядит чаще всего вот так:

1.png

А вот для Yandex Datalens схема кардинально отличается:

2.png

Т.е. вся выгрузка данных из 1С/сайта/ и т.д., обработка данных, загрузка выносится за рамки BI-системы Yandex Datalens и исполняется ранее, отдельным/отдельными инструментами.

Эти две BI-имеют несколько очень важных отличий в архитектуре, которые обязательно надо учитывать при переходе от Power BI к Yandex Datalens (немного сложных слов, можно пропустить)

Критерий

Power BI

Yandex Datalens

Имеет встроенную базу данных

Да, в pBI внутри встроена своя внутренняя in-memory база данных («БД»)

Нет. YDL не имеет своей БД, а использует вычислительные возможности «Источника данных», в качестве которого может выступать:

  • Clickhouse;
  • MySQL;
  • PostgreSQL;
  • MS SQL;
  • GreenPlum;
  • CSV-файлы;
  • Google Sheets
  • И др.

Имеет свой встроенный механизм загрузки и трансформации данных

Да – это богатые возможности по загрузке данных в свою БД и язык М, для трансформации данных при загрузке

Нет, так как загрузка данных делается в БД «Источника данных»

Имеет свой собственный язык

Да, есть – это DAX, скриптовый язык извлечения, агрегации и расчета данных

Да, есть, но это SQL-подобный язык выражений, формулы которого в итоге трансформируются в SQL-запросы к источнику данных

Возможность работы real-time

Скорее нет (во всяком случае в режиме импорта данных и в лицензии Power BI Pro, сделать хорошо это очень затруднительно)

Да можно, так как все запросы к «Источнику данных» выполняются real-time. И если вы сделаете такое «Источник данных», в который данные будут поступать в реальном времени, то в Datalens вы будете также видеть все данные в реальном времени

Особенности

Вся цепочка: ETL «Extract -> Transform -> Loading» часто реализуется внутри Power BI

Цепочка: ETL «Extract -> Transform -> Loading» реализуется внешними инструментами, а Yandex Datalens уже пользуется результатами этой цепочки


Для наиболее популярных источников данных для аналитики, у нас есть готовые коннекторы:

  • это «Экстрактор данных 1С -> BI» для автоматизированной выгрузки данных из 1С в БД Clickhouse
  • Битрикс24 (есть свой коннектор - Битрикс24 -> БД Clickhouse, дарим в проектах)
  • AMO CRM
  • сайты на 1С-Битрикс
  • и т.д.

Особенности перехода с Power BI на Yandex Datalens

Выгрузка из 1С в Yandex Datalens работает так:


Т.е. все процессы по извлечению, трансформации и загрузке данных по расписанию, «Экстрактор данных 1С -> BI» берет на себя. Какие плюсы вы получаете, при использовании «Экстрактора данных 1С -> BI»:
  1. Подготовка, трансформация данных, на этапе формирования набора данных для выгрузки.
  2. Система работает для любой современной 1С 8.3, как файловой, так и клиент-серверной.
  3. Выгрузка выполняется по согласованному расписанию.
  4. Источником данных для Yandex Datalens и Power BI является подготовленная специализированная база данных (DWH) – сейчас это Clickhouse и Microsoft SQL Server.

Возникли вопросы?

Напишите нам — мы подскажем и поможем подобрать лучшее решение под вашу задачу.
Оставьте заявку

Другие статьи

Как построить конвейер данных для BI: видео вебинара + ответы про 1С, ETL, DVT и DWH
Как построить конвейер данных для BI: видео вебинара + ответы про 1С, ETL, DVT и DWH
Собрали запись вебинара и подробные ответы экспертов на 25 вопросов о том, как выгружать данные из 1С, строить ETL-конвейеры, готовить ви...
Подробнее
MDM-система: что это такое и как управлять мастер-данными в компании
MDM-система: что это такое и как управлять мастер-данными в компании
Разбираем, как MDM-система объединяет мастер-данные из 1С, CRM, ERP и других источников, устраняет дубли, формирует эталонные записи и го...
Подробнее
Куда выгружать данные из 1С для BI: ClickHouse, PostgreSQL, MS SQL или 1С:Шина, Kafka, Artemis
Куда выгружать данные из 1С для BI: ClickHouse, PostgreSQL, MS SQL или 1С:Шина, Kafka, Artemis
Разбираем, куда выгружать данные из 1С для BI: ClickHouse, PostgreSQL, MS SQL, 1С:Шина, Kafka или Artemis. Сравниваем варианты по объему,...
Подробнее
Качество данных: что это, критерии оценки и как улучшить Data Quality
Качество данных: что это, критерии оценки и как улучшить Data Quality
В статье мы рассмотрим, что такое качество данных и Data Quality, какие критерии используют для оценки данных, как выявить ошибки, дубли,...
Подробнее
Low-code ETL: как подготовить данные для BI без ручной сборки и долгой разработки
Low-code ETL: как подготовить данные для BI без ручной сборки и долгой разработки
Разберем, как low-code ETL помогает ускорить подготовку данных, упростить обновление отчетов и уменьшить объем ручной работы.
Подробнее
Все статьи
Заказать демо