Все развивается и FineBI не стоит на месте. В последней версии FineBI 6.1 нас ждут большие изменения по части обработки данных. Благодаря смене движка и изменениям в архитектуре, скорость обработки запросов увеличится в разы, при том, что со стороны разработчика никаких дополнительных усилий прикладывать будет не нужно: мы получим те же самые отчеты, что и на FineBI 6.0, но с гораздо лучшей производительностью.

Обновленная архитектура, которая получила название Polars, позволит дополнительно распределять нагрузку на портал и сделает его работу более стабильной и отказоустойчивой.

По сравнению с FineBI 6.0, где BI и движок данных объединены, в Polars FineBI 6.1 самые ресурсоёмкие вычисления движка находятся отдельно — в структуре Master-Worker.

Master сохраняет ключевые метаданные, в то время как Worker остается stateless и не сохраняет свое состояние. Таким образом, движок и BI не будут мешать друг другу, что снижает вероятность простоя и задержек.

Восточная мудрость глубоко осознает ценность времени и значимость использования предоставленных судьбой возможностей. Путь к самосовершенствованию, обретению мудрости, благородства и процветания требует длительных усилий. Если растрачивать время впустую, можно просто не успеть достигнуть своей цели. Но и достигнув её — легко скатиться вниз и потерять обретенное.

Восточная философия подчеркивает необходимость постоянного движения вперед, непрерывного самосовершенствования и бережного отношения к времени как к драгоценному дару.

В то же время не следует слишком зацикливаться на работе, стараясь поймать все возможные шансы. Такой подход не только нереалистичен, но и может быть контрпродуктивным. Время это ресурс не только для свершений, но и для наслаждения красотой и гармонией мира, взаимоотношениями, прекрасными образцами искусства и книгами.

Баланс между продуктивностью и наслаждением жизнью необходим для полноценного существования. Умение ценить моменты созерцания, общения и культурного обогащения так же важно, как и стремление к достижениям. Этот подход позволяет не только достигать целей, но и обогащать свою жизнь яркими впечатлениями, эмоциями и опытом, что в конечном итоге способствует более глубокому пониманию мира и себя в нем.

Пусть данные обрабатываются так быстро, что у вас будет время для жизни.

Наши коллеги, занимающиеся развитием бизнеса, работают с ключевыми партнерами и поставщиками, налаживают с ними отношения и стремятся отслеживать ситуацию на рынке. Перед ними стоит цель выяснить кто и какую технику импортирует, в каком объеме, по какой цене? Как выявлять новых потенциальных партнеров и как держать руку на пульсе рынка?

Ответы на эти и другие вопросы мы можем получать из информации от внешнего поставщика данных, которая собирается от таможенных органов. Однако данные поступают в виде отдельных выгрузок Excel по каждому виду техники, которые необходимо предварительно обработать и объединить для возможности анализа.

По всем файлам нужно было бы проводить очистку, стандартизировать, консолидировать данные в сводные таблицы и при этом проводить минимально возможную аналитику. Важно отметить, что коллеги являются профессионалами своего дела: грамотно работают с представительствами и развивают отношения с партнерами. И нашей задачей стало предоставление инструмента, который будет являться отправной точкой, одним из кирпичей в их успешной деятельности.

Наши внутренние заказчики имели представление, какую информацию они хотят видеть в дашбордах. Они определили основные аспекты, которые необходимо учитывать (состояние техники, бывшая в употреблении или нет, страна происхождения, производитель, импортер, стоимость, количество и др.), после чего мы начали процесс разработки.

Основной проблемой в начале обработки поступающей информации был объем выгрузок и разнородность исходных данных — на старте проекта у нас было порядка 700 выгрузок Excel. Автоматизированный сбор и консолидацию мы решили делать с помощью Python. После обработки данные планировали загружать в корпоративное хранилище данных, откуда, в свою очередь — в FineBI для визуализации.

После нескольких итераций и доработок скрипта мы получили максимально чистые данные (по нашим оценкам ~ 95% чистоты) и они уже готовы для анализа и визуализации в FineBI. К сожалению, иногда попадаются записи, которые мы никак не можем идентифицировать — их мы маркируем как «N/A».

Данные на дашбордах мы решили отображать в двух разрезах: в разрезе импортеров/поставщиков и по брендам техники.

Оба дашборда схожи в том, что в левой части борда представлены визуализации по тематике отчета, а в правой находится Tab-component — это инструмент из коробки, благодаря которому можно сделать несколько вкладок с разным наполнением. Дополнительно с помощью фильтров можно сфокусироваться на конкретных вопросах, например, задать границы по стоимости техники.

На втором дашборде коллеги отслеживают данные по конкретным брендам, смотрят общую динамику и могут декомпозировать ее на виды техники.

Т.к. данные в BI загружаются в готовом виде, то и никаким дополнительным преобразованиям они не подвергаются. Наш дашборд является примером того, что построить минимальную аналитику по готовым данным в FineBI не составляет труда. Но если проявить аналитическую смекалку и знания инструмента, то и результат будет лучше. Под капотом кроется большой труд по анализу данных, их преобразованию и конструированию макета отчета.

Благодаря проведенной работе у коллег из бизнеса теперь есть наглядный инструмент для принятия решений и коммуникации с поставщиками. Вот некоторые ключевые возможности, которые получает бизнес:

Расскажу об интересных возможностях FineBI, которые мы использовали в этих отчетах.

Одной из фишек, которую мы применяем практически во всех своих отчетах, является параметризация визуализаций. На примере ниже видно, что при следующих выбранных параметрах «Декомпозиция» и «Период» визуализация построена в виде Column Chart (столбиковую диаграмму) по месяцам. При переключении этих же параметров визуализация перестраивается в Line Chart (линейный график) по кварталам.

Как это выглядит в конструкторе? На полку горизонтальной оси кладем измерения «Год» и «Период». Это вычисляемые столбцы, которые собираются на основании параметров, выбранных пользователем. Последний отображает значения по месяцам, кварталам или годам. Причем, если нужно увидеть динамику по годам, то измерение «Год» превратится в null (пусто), чтобы не дублировать на оси подпись.

Далее на полку вертикальной оси кладем вычисления, которые тоже зависят от выбранного параметра:

1. Если параметр равен «Общая динамика», то работает первая мера, иначе null
2. Аналогично для второй – если параметр равен «Вид техники»

Далее для каждой меры с помощью Custom Chart настраивается визуализация: Column Chart и Line Chart. Когда мера выдает null, то и визуализировать нечего. Остается подобрать цвета, шрифты, подсказки и готово.

Теперь о сравнительной динамике Год к Году. В расчете стоимости техники в предыдущих годах нам помогает функция DEF(). Год в конструкторе кладем в Fine-grained, чтобы меры «разбивались» в каждом месяце на соответствующие года. В агрегирующей мере прописываем условие суммирования: если год, который используется в компоненте, меньше максимального года во всем массиве, который отфильтрован по выбранному пользователем параметру, то суммируются значения calculatedpriceinrub, а иначе null.

Кстати, в FineBI нет возможности из коробки делать легенду графика на уровне подписи (непосредственно рядом с графиком в начале или в конце, как на изображении ниже). По крайней мере на момент проведения марафона. В нашем случае это год и можно сделать меру. Важно, чтобы результатом было число. Если будет измерение, то FineBI воспримет это как новую гранулярность и разобьет график на части.

Сегодня мы погрузимся в мир табличных вычислений! FineBI предоставляет возможность проводить расчёты прямо на текущей визуализации без необходимости прописывать сложные формулы вручную. Табличные вычисления выполняются «на лету», что позволяет быстро анализировать данные, например, для расчета нарастающего итога продаж за период или для вычисления доли каждого продукта в общем объёме продаж.

Вам предстоит применить эти функции в ваших визуализациях, чтобы сделать анализ данных более гибким и информативным.

Примените табличные вычисления в разработанных визуализациях.

Попробуйте следующие примеры:

• Рассчитайте нарастающий итог по вашему показателю (например, продажи за период).
• Вычислите долю каждого элемента (например, долю продукта в общем объеме продаж за квартал).
• Попробуйте другие виды табличных вычислений, доступные в FineBI.

После выполнения задания отправьте скриншоты визуализаций с применёнными табличными вычислениями и опишите, какие расчёты были использованы и как они помогли глубже понять данные.

Этот шаг поможет вам освоить дополнительные возможности для анализа данных в FineBI!

А что если сделать самый обычный столбиковый график, но вместо оси X сделать круг? Наверное, такую визуализацию будет полезно использовать при отображении данных в разрезе 24 часов дня… Или нет. Но вы все равно попробуйте ее сделать в FineBI.