Как сделать свою визуализацию в power bi

Обновлено: 04.07.2024

Каждый день маркетологи анализируют сотни строк таблиц. И чем масштабнее проект, тем больше источников: CRM, Яндекс.Метрика, Google Analytics, личные кабинеты рекламных систем и коллтрекинга, Excel, Google Sheets… Рано или поздно мозг специалиста перестает справляться с таким объемом цифр, и на сцену выходит автоматизация и визуализация – удобные графики и диаграммы, собранные в одном месте.

В этой статье мы рассмотрим 10 сервисов для визуализации маркетинговых данных, которыми вы можете воспользоваться, чтобы облегчить себе жизнь.

1. Google Data Studio

Пожалуй, самый известный сервис для визуализации маркетинговых данных. Среди его преимуществ – бесплатная работа, отличная обработка данных из сервисов Google, различные настраиваемые форматы графиков и диаграмм, а также большое количество партнерских коннекторов (включая коннекторы Яндекса). Коннекторы – это своего рода программы-посредники для передачи сведений из нужного сервиса в Google Data Studio.

Вы можете создать собственный отчет вручную из нужных данных. А если на это нет времени, есть много готовых шаблонов. Ниже вы видите пример визуализации данных из Google Ads.

Чтобы узнать, как создавать, настраивать и экспортировать отчеты в Data Studio, читайте эту статью.

2. Microsoft Power BI

Другой самый популярный продукт для визуализации и сквозной аналитики. Он позволяет создавать наглядные индивидуализированные отчеты практически о любых аспектах интернет-рекламы и продаж, которые она приносит. Внешний вид автоматически обновляемых отчетов можно настроить буквально до пикселя так, чтобы вам было удобно отслеживать информацию именно по вашим KPI.

Сервис имеет бесплатную пробную версию и 2 платных тарифа (Pro и Premium). На текущий момент, начало августа 2021 года, Power BI Pro стоит 9,99 долларов в месяц для 1 пользователя и позволяет индивидуализировать данные и делиться ими с коллегами для совместной работы. Тариф Premium за 20 долларов в месяц дает возможность работать с бóльшим объемом данных и предоставляет доступ к расширенным возможностям AI и машинного обучения для анализа информации.

3. Databox

4. Tableau

Этот сервис многие любят прежде всего за эффектную графику. Здесь можно создать десятки комбинаций диаграмм, пересекающихся областей и карт.

Этот сервис многие любят прежде всего за эффектную графику. Здесь можно создать десятки комбинаций диаграмм, пересекающихся областей и карт.Многим нравится возможность наглядно отображать данные на календаре, выбирая нужные для анализа периоды, от дней до лет.

Легко настроить цветовую индикацию групп данных, чтобы еще быстрее ориентироваться в своих отчетах.

Сервис имеет бесплатный пробный период. Система оплаты довольно сложна на первый взгляд, но впоследствии становится удобной и привычной для многих, так как сразу показывает роли пользователей: Creator (создает отчеты) – 70 долларов в месяц, Explorer (может редактировать отчеты) – 42 доллара в месяц, Viewer (может только просматривать отчеты) – 15 долларов в месяц.

5. Infogram

Современный сервис визуализации с принципом работы drag-and-drop. Он позволяет составлять настоящие красивые инфографики, поэтому подходит не только для маркетологов, но и для дизайнеров, ученых, преподавателей и студентов. Один из огромных плюсов платформы – возможность индивидуальной настройки отчета под клиента с использованием его шрифтов, иконок и логотипа. Это может пригодиться, например, фрилансеру или агентству, которые регулярно высылают отчеты своим заказчикам. А один из недостатков – неочевидная навигация и возможные трудности с подтягиванием данных из внешних сервисов (разобраться в этом новичку непросто).

Сервис имеет целых 4 платных тарифа с разным набором возможностей: от Pro за 25 долларов в месяц и возможностью создания до 100 проектов до Enterprise с индивидуальной ценой и возможностью работы с 10 000 проектов.

6. Zoho Analytics

Популярный сервис для интеграции данных из огромного количества источников, начиная с документов, хранящихся на Google Drive, и заканчивая статистикой из профилей в социальных сетях.

Имеет широкие возможности для работы с табличной информацией еще до ее визуализации: позволяет группировать, фильтровать, ранжировать данные, находить невалидные данные и отсекать их. Это своего рода Exсel, но более интуитивно понятный и использующий искусственный интеллект для обработки информации.

Одна из фишек сервиса – возможность создавать информативные визуализированные презентации на основе ваших данных (так называемый Data Storytelling). Это может быть полезно для ежемесячной или ежеквартальной отчетности перед коллегами, партнерами и клиентами.

Стоимость сервиса составляет от 24 до 455 долларов в месяц.

7. Yandex DataLens

Этот отечественный сервис для наглядной аналитики данных точно заинтересует тех, кто уже изучил и опробовал сквозную аналитику в Яндекс.Метрике (мы писали о ней в отдельной статье). DataLens отображает не только привычные графики и диаграммы, но и такие визуальные форматы, как точечные, фоновые и тепловые карты. Особенно хорошо Yandex DataLens работает с данными Метрики и Директа, дает возможность подгружать информацию из PostgreSQL, MySQL, ClickHouse и других баз данных, из CSV-файлов.

8. ChartBlocks

Современный, простой в использовании веб-сервис, позволяющий за считанные секунды составлять наглядные настраиваемые диаграммы из любых табличных данных. Визуализации можно экспортировать в форматах EPS, PDF, SVG, в том числе и для последующего редактирования в пакетах графического ПО. В ChartBlocks можно также создавать HTML5-визуализации, которые подстраиваются под любые размеры экранов. Созданные графики и диаграммы можно размещать непосредственно на сайте или в соцсетях. До 50 диаграмм доступны бесплатно, за большее количество нужно будет заплатить от 20 долларов в месяц.

9. Qlick Sense

Qlick – это целая экосистема сервисов для сквозной аналитики и визуализации данных. Она позволяет объединять разрозненную информацию, качественно обрабатывать ее и представлять в наглядной, удобной и эстетичной форме.

Этот мощный инструмент аналитики позволяет подгружать данные из большинства современных источников, включая базы данных, облачные сервисы, приложения или статичные файлы. В списке поддерживаемых источников сотни наименований.

Сервис имеет бесплатный пробный период. Стоимость платной версии начинается от 30 долларов в месяц, а для крупных клиентов предлагается индивидуальный расчет в зависимости от потребностей.

10. Datawrapper

Один из самых престижных сервисов, который используют такие гиганты, как Гарвардский университет, ЮНЕСКО или The Times. Он позволяет создавать графики, диаграммы, карты и удобные для работы таблицы.

Сервис позиционируется как инструмент для СМИ, общественных и финансовых организаций. Он также будет удобен для учебных работ и исследовательских статей.

Сервис имеет полноценную бесплатную версию с неограниченным количеством визуализаций. Ее минусами являются:

ограниченные возможности дизайна;
экспорт только в PNG;
пометка Created with Datawrapper.

Платная версия, включающая все дизайнерские возможности и экспорт в EPS, PDF, SVG, стоит 599 долларов в месяц.

В рамках первого модуля рассматриваются ключевые теории и модели организационных изменений. Модуль предполагает практикумы по стратегическому позиционированию организации на рынке, выбору приоритетных цифровых сквозных технологий и оптимальных моделей изменений при цифровой трансформации. Завершается освоение модуля защитой Концепции внедрения организационных изменений в условиях цифровой трансформации.

Второй модуль направлен на изучение инструментов анализа и визуализации данных в сервисе Power BI. Модуль знакомит с приемами и методами построения отчётов, отображающих статистику компании в реальном времени; построения системы сквозной аналитики и мониторинга основных показателей бизнеса; визуализации данных с помощью наглядных графиков; эффективного отслеживания рекламных кампаний, конверсии и прибыли; оптимизации маркетинговой стратегии; организации комплексного управленческого учёта.

Третий модуль предполагает разработку проекта цифровой трансформации организации с применением сервиса Power BI. Модуль основан на выполнении реальных кейсов по управлению проектом изменений на всех этапах его жизненного цикла: от генерации проектных инициатив и расчета окупаемости проекта и оценки рисков до построения плана-графика реализации проекта в целом и плана-контроля его выполнения.

Четвертый модуль формирует ключевые компетенции лидера цифровой трансформации (soft-skills).

Курс базируется на лучших российских и зарубежных практиках, подтвердивших свою эффективность в управлении проектами изменений как в бизнесе, так и в системе государственного управления.

Воспользуйтесь всеми возможностями местоположения в интеллектуальном ведении бизнеса. С помощью ArcGIS Maps for Power BI, которая встроена в Microsoft Power BI, создавайте превосходные визуализации карт, подчеркивающие закономерности и тренды ваших данных. Получите контекстные данные, используя карты ArcGIS и демографические данные. Принимайте лучшие бизнес-решения с помощью ArcGIS Maps for Power BI, доступных бесплатно в настоящее время.

Создавайте карты, принимайте правильные решения

Добавьте серьезности с помощью визуализации карт

Интеллектуальное картографирование поможет вам выбрать правильный стиль и отображение для ваших данных, так что вы можете реализовать самый мощный бизнес-кейс. Визуализируйте свои данные в виде точек, областей или кластеров и используйте лучший фон, чтобы ваши данные могли раскрыться.

Дайте данным контекст

Используйте настроенные, готовые к использованию данные из ArcGIS, чтобы дать перспективу вашим картам. Выберите один из сотен демографических и базовых слоев, таких, как доход, население или погода. Добавьте глобальное содержимое для пространственного анализа ваших данных по отношению к другим критическим переменным.

Точный пространственный анализ

Нанесите на карту любой параметр местоположения: адрес, город, штат, почтовый индекс, название места, границу или широту и долготу. Сделайте ваши данные понятными, используя простые инструменты пространственного анализа, такие как карты интенсивности и время в пути. Используйте карты для быстрого выявления взаимосвязей и закономерностей, влияющих на принятие решений.

Как это работает

1. Откройте ArcGIS Maps for Power BI

Войдите в Microsoft Power BI и откройте визуальный элемент ArcGIS Maps for Power BI.

2. Начните работу

Начните работать с встроенной версией. Или войдите в вашу учетную запись ArcGIS для получения дополнительных возможностей и преимуществ.

3. Нанесите ваши данные на карту

Переместите данные о местоположениях, такие как адрес, почтовый код или название штата, в поле местоположения, выполнив простую операцию перетаскивания, чтобы начать создание вашей карты.

4. Сделайте больше

Усовершенствуйте вашу карту, применив пользовательские стили, анализ и добавив базовые слои, используя режим редактирования in-focus.

5. Используйте ваш отчет

Опубликуйте его в файле .pbix или как URL-ссылку.

Практические примеры Stryker

Stryker усиливает свой отдел продаж с помощью карт и визуальных данных

Практические примеры Stryker

Перенос местоположения в продукты Microsoft

ArcGIS Maps for Power BI – это лишь один из способов, с помощью которых Esri предоставляет качественные данные и усовершенствованные инструменты пространственного анализа для продуктов Microsoft. Программное обеспечение ArcGIS помогает пользователям с пользой задействовать географическую информацию в бизнес-данных. Вы сможете увидеть данные по-новому для более точных прогнозов и эффективного принятия решений. Попробуйте другие продукты, которые объединяют Microsoft и Esri.

Если 10 лет назад знания Excel для бухгалтера считались высшим пилотажем, то сейчас, извините, нет.

Большинству бухгалтеров и финансистов (если это не финдир Газпрома) названия Tableau, SQL, Power BI, Python кажутся набором букв. Можно подумать, что эти инструменты относятся к компетенции программистов и маркетологов, но никак не бухгалтеров.

Относятся, и еще как.

Не хочется, но придется

Раньше никто не жаловался. Все работали в привычном Excel, об инструментах Tableau, SQL, Power BI, Python мало кто знал, но это не отменяло их существование.

Но профессии трансформируются. Рынок труда уходит от мышления профобязанностями к мышлению компетенциями.

Кризис дает о себе знать. Компании сокращают штат или отдают работу на аутсорсинг. К оставшимся сотрудникам в штате начинают предъявлять большие требования.

Бухгалтер недоумевает: зачем узнавать новое, если все и так нормально получается в Excel? Да потому что это видимость, что Excel покрывает все потребности финслужбы. А директор, который сходил на модную конференцию про автоматизацию, не преминет об этом сказать.

А когда директор поговорит с молодым специалистом, который не признает привычный Excel, шансов у бухгалтера, работающего по старинке, становится еще меньше. Молодой специалист еще и стоит дешевле.

Вывод один: бухгалтер должен уметь запрашивать (и делать ее понятной руководству) аналитику самостоятельно, не привлекая программистов.

Системы аналитики и визуализации TABLEAU И POWER BI

Визуализация — это самый доступный способ доказать ваше мнение. Ну, все же знаем, что лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать в непонятном управленческом отчете.

И вот как раз Tableau специализируется на анализе данных через визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных.

Проще говоря — Tableau — отличный инструмент, чтобы показать директору, куда уходят его деньги и как их больше заработать.

Плюсы:

платформа заточена под новичков-непрофессионалов в области дизайна;
понятный и современный интерфейс;
часто используемые операции — за два клика мышкой;
множество руководств по созданию визуализаций, которые долго, сложно и некрасиво создавать в Excel.

Минусы:

программа на английском;
сложность во внедрении мало экспертов со знание администрирования этой платформы.

Tableau больше подойдет человеку, который готов больше развиваться в визуализации, настраивать свое рабочее окружение и нарабатывать себе портфолио (Tableau позволяет делиться своим публичным профилем эксперта).

Power BI— это облачная служба бизнес-аналитики от Microsoft, которая позволяет визуализировать и анализировать данные. Быстро, эффективно и с более высоким уровнем доступности.

Интерфейс был создан, чтобы расширить функционал MS Excel и прокачать его до требований времени.

Плюсы:

интерфейс будет хорошо знаком пользователям Windows (т.е. каждому);
Power BI тесно связан с MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server;
быстрая разработка информативных бизнес отчетов;
прост во внедрении;
приемлемые цены на лицензии.

В Power BI может разобрать человек с любыми минимальными навыками, особенно тот, кто знает Excel. У систем визуализации есть работающие интеграции с SQL и Python — и не надо ручками ничего выгружать и перекладывать, можно сразу по назначению направлять.

Совет. Если вы работаете на Microsoft, то обучайтесь сразу в Power BI, а не Tableau.

Языки работы с данными SQL И PYTHON

Рассказываем, почему самый популярный набор инструментов у аналитиков, это, пожалуй, Python SQL.

SQL— это не язык программирования, хотя и существует такое устоявшееся заблуждение. На самом деле, он больше похож на самую обычную английскую речь и является языком запросов к базам данным — то есть, по сути, таблицам (да, прямо как в Excel — теперь уже не так страшно? :-). Если у вас плохо с английским, не отчаивайтесь.

SQL— мощный инструмент для анализа и преобразования данных, который позволяет обращаться к различным базам данных внутри своей экосистемы. Так вам скажет какой-нибудь айтишник. Но, если честно, все равно ничего не понятно.

Например, есть некий набор данных (грубо говоря, табличка Excel). И из этого набора надо выбрать какие-то данные или посчитать итоги по известным критериям. В Excel это делается автофильтрами, автосуммами или можно написать макрос, который сам пролистает строки и нужное посчитает.

Но у Excel возможности ограничены — он плохо подходит для многопользовательской работы и для очень больших объёмов данных.

Здесь можно сделать выборку или базовый подсчёт с помощью SQL-запроса.

Для комфортной работы достаточно выучить около двадцати команд и научиться доставать данные без участия программистов.

И кстати, в SQL есть команды, которые заменяют конструкции из 5-6 сложных функций Excel — например, JOIN, позволяющие одновременно соединять таблицы, делать сводные и отсекать значения по нужным вам критериям (попробуйте сделать то же самое в Excel — намучаетесь с индексами, сложносочиненными ключами и последующей фильтрацией).

Если же нужна глубже зарыться в преобразование данных, можно достать и подготовить все с помощью SQL-запросов, а дальнейшие вычисления предоставить шустрому Python с его готовыми скриптами и библиотеками.

Python— с амый популярный язык программирования для обработки данных. Он хорош для всего, что хочется сделать быстро, но чтобы при этом не пришлось придумывать решение с нуля — в этом бонус входа в сообщества поклонников Python, ведь вашу задачу наверняка уже решил кто-то другой.

Возьмем, к примеру, трейдинг и фондовые рынки. Это золотые кейсы для Python. Совсем недавно этот вид деятельности был по плечу лишь институциональным инвесторам с миллионными бюджетами, однако сегодня при наличии ноутбука и интернета фактически любой может этим заниматься. Во многом благодаря Python трейдинг стал доступным. Торговать в автоматическом режиме можно почти любыми финансовыми инструментами: акциями, валютами, сырьем или кредитными продуктами.

Благодаря Python можно, к примеру:

рассчитывать риски по акциям;
делать прогнозы по возврату кредитов;
автоматизировать анализ кредитной истории;
смотреть на корреляцию каких-либо факторов для активов в портфеле.

Так что в итоге?

Финансист будущего — это специалист на стыке финансов и программирования.

С каждым даже не годом, а месяцем работодатели все больше будут ценить тех, кто умеет обращаться с базами данных, доставать оттуда нужные данные и визуализировать их сами, без разработчиков.

Бухгалтер, который победит Tableau, SQL, Power BI, Python, становится автономной боевой единицей.

А самое главное, что овладев новыми компетенциями, вы всегда будете в выигрыше и не только на своем месте работы. Благодаря аналитике и визуализации развитие финансиста и бухгалтера перестает быть тупиковым. Раньше штатный финансист мог претендовать на финдира, а с новыми ключевыми знаниями в его сфере открывается широкая линейка ролей. Например смело можно идти в сферу аналитики BI.

Не бойтесь учиться. Если не станете программистом, то, как минимум, поймете, что айтишники не небожители и сможете быть более эффективным, говоря с ними на одном языке.

Читайте также: