Назад
Что такое 1С:Аналитика
Понимая потребности своих пользователей, компания «1С» выпустила собственный инструмент для бизнес-анализа – «1С Аналитика», который включает в себя:
- Механизм автосоздания копии БД 1С (т.е. ввод данных и оперативная работа происходит в «рабочей» базе, а построение отчетов - в «отчетной» базе).
- Новый механизм работы с данными – «Data Accelerator». Это встраиваемая в 1С in-memory база данных, где данные для построения отчетности хранятся в оперативной памяти.
- Ну и Web-интерфейс (визуализация) дашбордов и чартов, которые строятся по данными в «Data Accelerator» - это, собственно, и есть – 1С Аналитика.
Примечательным является замечание от 1С о том, что необходимо контролировать объем оперативной памяти, используемый службой «Data Accelerator». Это нужно для того, чтобы избежать «падения» данной службы.
1С Аналитика является частью платформы 1С:Предприятие 8, поэтому для того, чтобы начать работать с сервисом, не нужно создавать новые учетные записи и придумывать, как передать данные во внешнюю систему бизнес-анализа. Перейти к построению дашбордов можно прямо из интерфейса 1С.
Что требуется для работы с 1С:Аналитика
Для того, чтобы начать работать в 1С:Аналитике, требуется:
- 1С Сервер (кластер серверов);
- Web-публикация 1С;
- Достаточно места в оперативной памяти для корректной работы in-memory движка Data Accelerator.
С помощью встроенного в 1С сервиса аналитики можно быстро свести данные по всем записям в регистре или по документам в один отчет, а затем детализировать его до отдельного документа или элемента справочника. Из диаграммы можно получить ссылку на документ в 1С, чтобы отредактировать его или подробно изучить.
Как выглядит построение дашборда в 1С:Аналитика
Источниками данных выступают все объекты метаданных 1С, но легкого механизма их связывания в пользовательском режиме нет. Необходимо будет привлечь программиста, чтобы собрать нужный «Запрос», который далее оформляется как «Источник данных».
Пример демо-дашборда, созданного в 1С:Аналитика:
Сильные и слабые стороны 1С:Аналитика
Мы протестировали данное решение на демо-базе и выявили для себя + и -:
|
Плюсы |
Минусы |
|
Вся работа строится в единой «экосистеме» 1С |
Работа только с данными 1С |
|
Удобный drill-down вплоть до реального документа |
Необходимость развертывания системы на кластере 1С Серверов и достаточно высокие требования к оборудованию |
|
Есть кросс-фильтрация, но иногда она усложняет понимание отчетов |
Развертывание системы предполагает хорошую квалификацию Администраторов системы |
|
Достаточно функциональная сводная таблица |
Сложности работы с картами, иерархиями, кросс-фильтрацией |
|
Поддерживается иерархия справочников 1С |
Отсутствие аналитических функций: LOD, Before filter By, TOTAL, и др. |
В целом, 1С Аналитика оставляет двойственное ощущение:
- С одной стороны – возможность «провалиться» в данные 1С. Также это хорошее решение для адептов «исключительно 1С»;
- С другой стороны - со всех сторон ограничения: это и замкнутая экосистема, и развертывание исключительно внутри сети Заказчика, и сложности UI, и т.д.
Если же вам требуется нечто большее, или вы хотите работать не только с данными, полученными из 1С, то посмотрите на Yandex Datalens и наше решение для интеграции «1С и Yandex Datalens».
Часто задаваемые вопросы
Сравнительный анализ
Традиционная парадигма разработки ПО, основанная на императивном программировании, требует высокой квалификации и много ресурсов. В этой модели создание и отладка кода — трудоемкие задачи, требующие глубоких знаний и навыков.
Low-code платформы предлагают другой подход. Они используют графические элементы и упрощают кодирование. Это сокращает время разработки и делает её понятной для пользователей с любым уровнем навыков.
Другие статьи
История начинается одинаково почти у всех
В компании появляется запрос на аналитику, причем не абстрактный — а очень конкретный.
инкрементальные загрузки с ретроактивными изменениями, DDS со SCD2, обработка 300M строк стоков, CI/CD для пайплайнов и витрины, которые аналитики могут развивать сами.
Очистка данных — обязательный этап подготовки информации перед анализом и отчётностью.
В статье разбираем, какие проблемы возникают в корпоративных данных, как проводят анализ качества, какие подходы к очистке используют на практике и почему без формализованных правил аналитика быстро теряет надёжность.
Подписка на новости
Подпишитесь на наши новости!