Yandex DataLens: дашборды, визуализация и аналитика данных

Yandex DataLens — это BI-инструмент для визуализации и анализа данных. С его помощью можно подключаться к источникам данных, создавать датасеты, строить чарты, собирать интерактивные дашборды, добавлять селекторы и делиться аналитикой с другими пользователями.

DataLens используют для мониторинга продуктовых и бизнес-метрик, отчетности, self-service аналитики и визуализации данных без программирования. В статье разберем, что такое Yandex DataLens, из каких сущностей состоит сервис, как связаны подключения, датасеты, чарты и дашборды, а также как устроен базовый процесс работы с данными.

Что внутри:

что такое Yandex DataLens;
для чего используют DataLens;
подключение к источникам данных;
датасеты и подготовка данных для анализа;
чарты: таблицы, диаграммы, карты и другие визуализации;
дашборды, селекторы и текстовые блоки;
DataLens Marketplace;
принцип работы: источник данных → датасет → чарт → дашборд;
self-service аналитика для бизнеса;
доступы и совместная работа с отчетами.

Yandex DataLens – представленный весной 2019 года компанией «Яндекс.Облако» (дочерней компании «Яндекс») бесплатный сервис визуализации и анализа данных, позволяющий настраивать аналитические дашборды с диаграммами, таблицами и другими вариантами визуализации над различными источниками, предоставляя к ним сторонний доступ. В основе сервиса лежит продукт Yandex Stat – внутренняя система аналитической отчетности «Яндекса».

Сервис позволяет подключаться к различным источникам данных, строить визуализации, собирать дашборды и делиться полученными результатами.

С помощью Yandex DataLens вы можете отслеживать продуктовые и бизнес-метрики напрямую из источников, чтобы принимать решения, основанные на данных.

Yandex DataLens не тарифицируется.

Платформа «Яндекс.Облако», на которой работает Yandex DataLens, была запущена в 2018 году и предоставляет частным и корпоративным пользователям в формате as a service ряд инфраструктурных сервисов, среди которых Yandex Compute Cloud, Yandex Object Storage, Yandex Message Queue, Yandex Virtual Private Cloud и Yandex Identity and Access Management, а также платформенные сервисы Yandex Managed Service (для различных баз данных), Yandex SpeechKit и Yandex Translat.

На текущий момент, DataLens является корпоративным стандартом для всех бизнес юнитов внутри Яндекса, им регулярно пользуется больше 15000 сотрудников компании.

Бесплатность, быстрый старт, полноценный self-service а также возможность работы без участия вендора и партнера - делает этот инструмент все более популярным и для внешних компаний, что подтверждает большое открытое комьюнити пользователей.

Экосистема облачаной платформы и соответствие не только российским, но международным требованиям безопасности - открывает широкие возможности для сложных, гибко масштабируемых аналитических дата-проектов для заказчиков Enterprise уровня.

Взаимосвязь сущностей

DataLens состоит из нескольких сущностей, которые обеспечивают полный цикл работы с данными.

DataLens состоит из следующих сущностей:

Подключение — набор параметров для доступа к источнику данных.
Датасет — описание набора данных из источника.
Чарт — визуализация данных из источника данных, датасета в виде таблиц, диаграмм и карт.
Дашборд — набор чартов, селекторов для фильтрации данных и текстовых блоков.

Вы можете создавать объекты сущностей самостоятельно, а также использовать готовые решения из DataLens Marketplace.

Принцип работы с DataLens

Подключение к источнику

Сначала необходимо подключиться к источнику. Это базовая сущность и с этого начинается работа с данными.

Создание датасета

Далее Yandex DataLens создает датасет на основе источника данных, для которого существует подключение.

Датасет — это логическое описание набора данных, которое содержит в себе все поля из базы данных, а также созданные нами расчётные поля. Датасет может состоять из одной плоской таблицы базы данных или являться результатом соединения нескольких таблиц.

Если нужно работать с несколькими таблицами, то нужно придерживаться схемы «звезда» или «снежинка». Также можно делать описание датасета через собственный SQL-запрос к источнику.

В датасете можно переименовывать поля, добавлять описания, поменять логику агрегации данных, дублировать существующие поля. Также, можно создавать новые поля используя встроенный конструктор и аналитические функции.

Создание чарта

Далее необходимо создать чарты.

Чарт — это визуализация данных из датасета в виде таблицы, диаграммы или картограммы. Он редактируется в специальном конструкторе Wizard.

Доступны следующие типы чартов:

Диаграммы:
- Линейная диаграмма;
- Диаграмма с областями;
- Нормированная диаграмма с областями;
- Столбчатая диаграмма;
- Нормированная столбчатая диаграмма;
- Линейчатая диаграмма;
- Нормированная линейчатая диаграмма;
- Точечная диаграмма;
- Круговая диаграмма;
- Древовидная диаграмма;
Таблицы и детализация:
- Таблица;
- Сводная таблица;
- Индикатор;
- Географическая карта:
- Точечная карта;
- Фоновая карта;
- Тепловая карта.

На уровне чарта можно создавать расчётные поля. Но нужно быть внимательным, так как созданные в рамках чарта новые расчётные поля будут доступны только на уровне чарта, а не всего датасета.

Создание дашборда

И наконец дашборд (информационная панель), который содержит в себе набор чартов, а также набор селекторов для фильтрации и текстовые элементы.

Между селекторами (или по-другому фильтрами) можно настраивать связи. Можно настроить так, чтобы селектор влиял только на один, все или выбранные графики. Кроме того, по добавить разные вкладки (страницы) в дашборд.

Каждая вкладка будет иметь свой набор чартов и фильтров. Причём эти наборы могут быть построены на совершенно разных датасетах. Используйте несколько вкладок и различные стили навигации для организации связанных диаграмм, минимизируйте сложность любой отдельной вкладки — так вы улучшите производительность отчета и избежите «информационной перегрузки» для пользователей дашборда.

Редактировать шаблон очень просто, для этого достаточно одной только мышки. Можно перетаскивать чарты и селекторы, изменять их размер и формировать шаблон так, как вам нужно.

В целом, логика построения дашборда очень похожа на логику работы в Tableau, где мы также сначала строим необходимы чарты, а потом из этих чартов собираем дашборд. Это отличается от логики построения дашборда в Google Data Studio, где чарты строятся прямо на полотне дашборда.

Преимущества Yandex DataLens

Простой в освоении

Быстро начать, подключиться к источнику, построить график и собрать дашборд — это просто. Преобразуйте необработанные данные в показатели и измерения, необходимые для создания простых для понимания отчетов и информационных панелей — без кода или запросов.

Работает с разными источниками

Легко подключайте свои данные из Google Sheets, CSV, ClickHouse, PostgreSQL, MySQL, Yandex Database, Яндекс.Метрики, Yandex.AppMetrica и др.

Для командной работы

Есть возможность поделиться дашбордом с командой или со всем интернетом. Вооружите людей знаниями о ваших KPI, делясь автоматическими дашбордами, которые регулярно обновляются, чтобы они могли больше сосредоточиться на том, что важно.

Часть экосистемы Яндекса

Яндекс Метрика, Карты, ClickHouse, AppMetrica, Яндекс Облако. Например, благодаря интеграции с Яндекс картами вы можете в несколько кликов строить визуализацию прямо на карте.

Бесплатный

Для большинства сценариев использования, даже корпоративных. Без ограничений на количество пользователей и запросов.

Примеры дашбордов

Большой FAQ по Datalens

FAQ

Вопрос: Что такое Yandex DataLens?

Ответ: Yandex DataLens — это BI-сервис для анализа и визуализации данных. Он позволяет подключать источники, создавать датасеты, строить чарты и собирать дашборды с бизнес-метриками.

Вопрос: Из каких сущностей состоит DataLens?

Ответ: Основные сущности DataLens — подключение, датасет, чарт и дашборд. Подключение отвечает за доступ к источнику, датасет описывает данные, чарт визуализирует показатели, а дашборд объединяет визуализации и фильтры.

Вопрос: Можно ли работать с DataLens без программирования?

Ответ: Да, DataLens рассчитан на self-service аналитику: многие задачи по созданию визуализаций, фильтров и дашбордов можно выполнять через интерфейс без написания кода.

Вопрос: Какие источники данных можно подключать к DataLens?

Ответ: DataLens поддерживает разные источники данных: базы данных, файлы, облачные сервисы и другие подключения. Конкретный список лучше проверять в актуальной документации сервиса.

Вопрос: Чем чарт отличается от дашборда?

Ответ: Чарт — это отдельная визуализация: таблица, график, карта или другой вид представления данных. Дашборд — это набор чартов, селекторов, текстовых блоков и элементов управления на одной странице.