В современном мире трудно представить бизнес, который не опирался бы на цифровые технологии. В эпоху цифровой трансформации компании используют разнообразные технологические инструменты для оптимизации процессов, повышения эффективности и принятия обоснованных решений.

Ключевым элементом стратегического планирования и оперативного управления бизнесом стал анализ данных. Когда предприниматели поняли, что данные — это главный ресурс развития и масштабирования, тогда инструменты бизнес-аналитики и стали неотъемлемой частью каждой активно развивающейся компании.

Одним из наиболее популярных и универсальных инструментов для анализа данных является Microsoft Excel. В этой статье мы рассмотрим, как Excel интегрируется с другими инструментами бизнес-аналитики, такими как SAP Analysis и Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), и обсудим, почему выбор BI-системы может быть более предпочтительным для комплексного анализа данных.

А стоит ли вообще на что-то заменять? В современной бизнес-аналитике Excel и BI-системы функционируют как симбиотический ансамбль, где каждый элемент усиливает другой, вместо того чтобы вступать в конкуренцию. Excel, будучи универсальным инструментом для проведения первичного анализа, при интеграции с BI-системами расширяет свои возможности до уровня комплексного бизнес-анализа. Это позволяет пользователям не только эффективно обрабатывать большие объемы данных, но и применять сложные аналитические модели, представляемые BI-системами, для глубокого погружения в данные и выявления ценных бизнес-инсайтов. Excel стал не просто инструментом для работы с таблицами, а мощным порталом для доступа к расширенным аналитическим функциям BI-систем.

В этой статье мы не будем противопоставлять Excel и BI-системы, мы расскажем, как Excel расширяет возможности современных аналитических платформ посредством интеграции с ними. Поговорим о том, как сделать анализ данных максимально эффективным.

Excel — универсальный софт для работы с электронными таблицами. Он одинаково хорош как для составления примитивных отчётов или графиков, так и для глубокого анализа больших объёмов информации. Microsoft Excel уже давно является стандартом де-факто для работы с данными в бизнесе. Его популярность объясняется простотой использования, наличием функций для анализа данных и неплохими возможностями для визуализации. Одним из ключевых инструментов анализа данных в Excel являются сводные таблицы (Pivot Tables), которые позволяют быстро агрегировать и анализировать данные.

Основные функции Excel для бизнес-аналитики:

• Сводные таблицы (Pivot Tables): позволяют пользователям быстро суммировать, сортировать, фильтровать и анализировать данные;
• Диаграммы и графики: обеспечивают визуализацию данных, что упрощает их интерпретацию и представление;
• Формулы и функции: предоставляют возможности для выполнения сложных вычислений;
• Power Query: ETL-инструмент для извлечения, трансформации (очистки, обогащения, агрегации и т. д.) и загрузки данных, который позволяет подключаться к различным источникам данных и преобразовывать их перед анализом.

Интеграция Excel с BI-системами открывает новые возможности для анализа данных и принятия обоснованных решений. Excel, будучи одним из самых популярных инструментов для работы с данными, может служить мощным дополнением к BI-системам благодаря своей гибкости и удобству использования.

Преимущества интеграции Excel с BI-системами

1. Знание и привычность Excel
Большинство сотрудников уже знакомы с интерфейсом и основными функциональными возможностями Excel. А значит, пользователям не нужно заново учиться работать с новыми инструментами. Это снижает затраты на обучение и ускоряет процесс адаптации к новым рабочим процессам.

2. Дополнительные аналитические возможности
BI-системы могут значительно расширить аналитические возможности Excel, предоставляя доступ к более мощным функциональным инструментам анализа, таким как сложные сводные таблицы, углубленная визуализация и усовершенствованные модели прогнозирования. Пользователи могут легко импортировать данные из BI-систем в Excel для более детального анализа, используя привычные функции и формулы.

3. Улучшение качества данных
BI-системы обеспечивают качественную обработку данных, включая их очистку и стандартизацию. Это помогает минимизировать ошибки и несоответствия в данных. Также BI-системы способны объединять данные из различных источников, предоставляя пользователям централизованный доступ к консолидированной информации непосредственно из интерфейса Excel.

4. Автоматизация и эффективность
BI-системы позволяет автоматически обновлять данные из Excel, что способствует повышению точности и актуальности отчетов и аналитики.

5. Доступность
BI-системы часто включают в себя функции совместной работы, которые могут быть интегрированы с возможностями совместного использования Excel-файлов.

Какие проблемы решает интеграция?

Разберем актуальную для большинства компаний ситуацию: отдел продаж анализирует результаты работы с помощью Excel. Однако компания развивается, объемы данных и сложность задач растет (например, появляются новые филиалы, типы продукции и т. д.) и возможностей Excel не хватает для формирования полной картины бизнеса, необходимо внедрять BI-систему. Но для решения обычных, текущих задач удобнее оставить Excel, ведь подавляющее большинство сотрудников привыкло работать именно в нем. У руководителей возникает вопрос:

Решение: интеграция с BI-системой, которая имеет возможности подключения и совместной работы с Excel. Таких BI-платформ на рынке не так уж много, рассмотрим каждую в отдельности.

SAP является одним из лидеров в области корпоративного программного обеспечения и предлагает широкий спектр решений для управления бизнесом. Это расширение для Excel позволяет выполнять многомерный анализ данных, используя возможности SAP Business Warehouse (BW) и SAP BusinessObjects Business Intelligence (BI). SAP дает возможность пользователям выполнять анализ данных, используя знакомый интерфейс Excel.

Возможности интеграции Excel c SAP Analysis

1. Подключение к SAP: пользователи могут напрямую подключаться к SAP BW и SAP BI, используя свои учетные данные, что обеспечивает безопасный и надежный доступ к данным;
2. Обработка больших объемов данных: Excel в сочетании с SAP Analysis позволяет обрабатывать большие объемы данных, что является ключевым для корпоративного анализа;
3. Интерактивные отчеты: создание интерактивных отчетов с возможностью фильтрации, сортировки и детализации данных до уровня отдельных записей;
4. Планирование и прогнозирование: возможность использовать Excel для планирования и прогнозирования с последующей отправкой данных обратно в систему SAP

MS SSAS — это многомерный OLAP-сервер и часть Microsoft SQL Server, а также аналитический механизм, позволяющий анализировать большие объемы данных с использованием различных измерений. SSAS предлагает два основных типа моделей: многомерную и табличную. Обе модели предназначены для анализа больших объемов данных, но они используют разные подходы и архитектуры.

Многомерная модель (Multidimensional) — эта модель основана на традиционных OLAP-кубах, которые позволяют пользователям анализировать данные через многомерные структуры, называемые кубами. Кубы состоят из измерений (dimensions) и фактов (facts), где измерения представляют категории данных, а факты — числовые значения, которые можно анализировать.

Возможности использования многомерной модели MS SSAS в Excel:

1. Пользователи могут подключаться к многомерным кубам SSAS прямо из Excel, используя функцию "Подключение к данным" (Data Connection);
2. Excel позволяет выполнять сложные запросы к кубам и создавать отчеты с помощью Pivot Tables и Pivot Charts.;
3. Многомерные выражения (MDX) используются для формулирования запросов и анализа данных в Excel.

Табличная модель использует другую архитектуру, основанную на столбцах, и предназначена для быстрого анализа и обработки данных. Она хранит данные в памяти, что обеспечивает высокую скорость обработки запросов.

Возможности использования табличной модели MS SSAS в Excel:

1. Табличные модели также могут быть подключены к Excel, и пользователи могут интерактивно работать с данными через Power Pivot, который позволяет создавать сложные модели данных, включая отношения, вычисляемые столбцы и меры;
2. Для создания вычислений и анализа данных в табличной модели используется DAX (Data Analysis Expressions) — это мощный язык формул, который расширяет возможности Excel и позволяет выполнять сложные вычисления;
3. Табличные модели используют передовые алгоритмы сжатия, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных;
4. Модели позволяют создавать отношения между различными таблицами данных, что упрощает анализ связанных данных из разных источников.

Выбор между многомерной и табличной моделями зависит от конкретных потребностей бизнеса, объема данных и требований к производительности. Обе модели улучшают возможности анализа данных в Excel, делая его удобным инструментом для бизнес-аналитиков.

Tableau — BI-инструмент с акцентом на визуализацию данных, который может быть интегрирован с Excel через табличную модель MS SSAS. Такая интеграция позволяет пользователям использовать данные из табличных моделей SSAS в Tableau для создания более сложных красивых визуализаций и аналитических панелей.

Tableau поддерживает прямое подключение к SSAS, что позволяет пользователям использовать табличные модели данных непосредственно в Tableau без необходимости экспорта данных. В этом же сервисе есть функции фильтрации и сегментации данных, что улучшает анализ и помогает выявлять скрытые закономерности и тенденции.

Excel, SSAS и Tableau создают комплексную аналитическую экосистему, где Excel служит основой для анализа данных, SSAS обеспечивает аналитические возможности, а Tableau расширяет границы визуализации.

Таким образом, табличная модель SSAS в сочетании с Excel и Tableau предоставляет набор инструментов для анализа данных и создания визуализаций, что делает процесс принятия решений более информированным и эффективным.


Все вышеописанные BI-платформы являются зарубежными и на настоящий момент прекратили поставки и продление лицензий в России. Может ли российский рынок предложить достойную альтернативу? Да, безусловно.

Alpha BI — это многофункциональный конструктор корпоративных аналитических решений. Предоставляет возможности аналитики данных от построения многослойных корпоративных хранилищ данных (DWH) до формирования регламентной отчетности. Alpha BI — это полностью российская разработка, входящая в реестр российского ПО и совместимая с российскими операционными системами РедОС и Астра Линукс.

Microsoft Excel остается популярным инструментом для локального self-service анализа данных. Alpha BI обеспечивает централизованное хранение, интеграцию и моделирование данных с авторизованным доступом, что в сочетании с гибкостью Excel выводит аналитические возможности организации на качественно новый уровень аналитики, при этом сохраняются возможности self-service. При настройке системы учитывается отраслевая и региональная специфика, а также стратегические задачи заказчика.

Платформа Alpha BI включает следующие компоненты:

1. ETL-процессор: компонент, который управляет процессом извлечения, преобразования и загрузки данных для последующего анализа;
2. Аналитическое хранилище данных: специально организованный набор данных, обеспечивающий быстрый доступ к оперативной и исторической информации, а также многомерный OLAP-анализ данных;
3. Формы вывода: инструмент для просмотра, ввода, редактирования и анализа первичных, справочных и фактических данных;
4. Дашборды: визуализация сложной информации в интерактивных графиках для принятия управленческих решений;
5. Регламентированные отчеты: форматированное представление данных в соответствии с заданным шаблоном, предоставляющее удобное восприятие информации и возможности для обобщения и анализа данных;
6. Аналитические отчеты OLAP: решение self-service, которое позволяет пользователям самостоятельно создавать отчеты, оперируя бизнес-показателями.

Процесс интеграции Excel c Alpha BI:

1. Импорт данных из Excel: Alpha BI позволяет импортировать данные непосредственно из Excel-файлов, что упрощает начальный этап работы с данными. Пользователи могут загружать таблицы с данными о продажах, клиентах, операциях и других важных метриках.
2. Преобразование данных: после импорта Alpha BI может применять различные функции преобразования и очистки данных, чтобы гарантировать их точность и готовность к анализу.
3. Создание дашбордов и отчетов: с помощью Alpha BI пользователи могут создавать интерактивные дашборды и отчеты, которые отражают ключевые показатели эффективности (KPI) и другие важные данные. Эти дашборды могут покрыть самые сложные сценарии анализа, где кроме просмотра графиков требуется проваливание, детализация, фильтрация, формирование отчетов по выбранным срезам и т. д.
4. Анализ данных: Alpha BI предоставляет инструменты для проведения сложного анализа, включая прогнозирование, сегментацию и корреляционный анализ, что позволяет выявлять тренды и закономерности.
5. Обмен данными: пользователи могут экспортировать отчеты и дашборды обратно в Excel или в другие форматы для дальнейшего распространения или анализа. Экспорт данных из BI-систем в Excel и обратно предоставляет пользователям большие возможности для гибкого и всестороннего анализа данных, позволяет интегрировать результаты с другими инструментами и улучшать процессы принятия решений в организации.

Один из наших клиентов, крупная компания, столкнулась с проблемой экспоненциального роста данных: их бизнес-аналитики работали в сводных таблицах Excel, но количество строк перевалило за 200 миллионов записей, что значительно замедляло и усложняло анализ.

Хотя компания уже создала отдельное хранилище данных (DWH) и аналитические витрины на базе Clickhouse, их бизнес-процессы были настроены на работу в Excel. Перестраивать эти процессы было бы долго и дорого, поэтому возникла необходимость найти решение, которое позволило бы аналитикам продолжать работать в привычном Excel, но при этом использовать преимущества многомерной аналитики.

Ключевыми требованиями к решению были:

1. Сохранение Excel как инструмента для аналитиков;
2. Реализация многомерного анализа в сводных таблицах Excel;
3. Возможность предоставлять пользователям доступ только к определенным кубам и срезам данных с учетом их принадлежности к структурным подразделениям;
4. Возможность работать с большими объемами данных в DWH с учетом ролевой модели.

Решением стала платформа Alpha BI, которая позволила:

1. Подключиться к DWH как к внешнему хранилищу, построить метаописания кубов и обеспечить доступ к ним из Excel;
2. Настроить ролевую модель доступа к кубам и срезам данных;
3. Работать аналитикам с многомерными данными в привычном интерфейсе Excel.

Таким образом, Alpha BI стала ключевым звеном, которое позволило компании сохранить привычные бизнес-процессы, обеспечив при этом переход к многомерной аналитике с учетом растущих объемов данных и потребностей пользователей в гибком доступе к информации.

Подробно рассмотрим процесс подключения Excel к аналитическому хранилищу данных Alpha BI с использованием XMLA.

В первую очередь для настройки подключения по XMLA предварительно установите XMLA Provider Driver, выполнив следующие действия:

• скачайте драйвер по ссылке;
• для запуска программы установки после загрузки файла дважды нажмите по нему;
• нажмите на кнопку «Далее» («Next»);
• чтобы начать установку, нажмите на кнопку «Установить» («Install»);
• после завершения установки нажмите на кнопку «Готово» («Finish»).

Далее необходимо выполнить следующие действия:

• откройте программу Microsoft Excel и создайте новый файл;
• перейдите на вкладку «Данные»;
• перейдите в блок «Получение внешних данных/ Из других источников». Отобразится выпадающий список (рис. Вкладка «Данные»);
• из выпадающего списка выберите значение «Из мастера подключения данных» (см. рис. Вкладка «Данные»). Откроется окно (рис. Окно «Мастер подключения данных»);
• в окне «Мастер подключения данных» выберите значение «Дополнительно» и нажмите на кнопку «Далее». Откроется окно «Свойство канала передачи данных» на вкладке «Поставщик данных» (рис. Окно «Свойства канала передачи данных», вкладка «Поставщик данных»);
• выберите значение «XMLA Data Source» и нажмите на кнопку «Далее». Отобразится вкладка «Соединение»;
• на вкладке «Соединение» (рис. Окно «Свойства канала передачи данных», вкладка «Соединение») заполните следующие поля:

1. «Location» — введите с клавиатуры URL-адрес, к которому необходимо подключиться, с постфиксом «/xmla»;
2. "User name" - введите с клавиатуры логин пользователя;
3. «Password» — введите с клавиатуры пароль пользователя;
4. «Catalog» — выберите из выпадающего списка необходимый источник данных.

• для проверки корректности подключения нажмите на кнопку «Test Connection». Если данные введены корректно, откроется окно с сообщением: «Connection Successful». При открытии окна с сообщением об ошибке перепроверьте внесенные данные и повторно нажмите на кнопку «Test Connection»;
• после внесения всех данных и проверки корректности соединения нажмите на кнопку «ОК», откроется окно (рис. Окно «Мастер подключения данных»);

Важно! Если у ролей указанного пользователя нет доступа ни к одному кубу выбранного источника данных, или не проведена синхронизация аналитического хранилища данных, откроется окно с сообщением: «Не удается получить список баз данных от указанного источника данных».

• в списке выберите необходимый куб. При установке «флажка» в поле «Подключение к определенному кубу» данные будут сохранены по умолчанию — при последующей работе с подключением данные будут доступны данные только для одного выбранного куба;
• нажмите на кнопку «Далее», откроется окно (рис. Окно «Мастер подключения данных»);
• установите «флажок» в поле «Сохранить пароль в файле» для сохранения параметров подключения. При снятии «флажка» при последующей работе с внешним источником у пользователя будет запрашиваться пароль;
• при необходимости отредактируйте значения в полях и нажмите на кнопку «Готово». Подключение внешнего источника будет создано, откроется окно (рис. «Импорт данных»);
• в окне «Импорт данных» выберите способ представления данных, лист и ячейку, в которую необходимо поместить данные. Нажмите на кнопку «ОК», таблица будет настроена;
• внесите необходимые изменения в таблице путем перемещения полей в соответствующие области (рис. «Поля сводной таблицы»). Данные в таблице отображаются согласно настройкам доступа ролей пользователя, указанного при настройке подключения.

В дереве полей сводной таблицы меры выбранного куба отображаются в узле «Значения». Общие и локальные размерности, которые отсортированы в алфавитном порядке, отображаются в отдельных узлах.

Существует два способа обновления данных сводной таблицы в файле:

1) для ручного обновления данных на вкладке «Данные» в блоке «Подключения» выполните действия:

• нажмите на кнопку «Обновить все» для обновления всех таблиц в форме;
• нажмите на кнопку «Обновить» для обновления данных только по выбранной сводной таблице.

2) для автоматического обновления данных в блоке «Подключения» нажмите на кнопку «Свойства», откроется окно (рис. Окно «Свойства подключения»). Выполните следующие действия:

• установите «флажок» в поле «Обновлять каждые <количество минут> минут» и введите необходимое значение. Данные будут обновляться согласно настроенному интервалу времени;
• установите «флажок» в поле «Обновление при открытии файла». Данные будут обновляться при каждой инициализации файла с таблицей.

Для подключения к существующему источнику данных на вкладке «Данные» в блоке «Получение внешних данных» нажмите на кнопку «Существующие подключения». Откроется окно (рис. Окно «Существующие подключения»).

В блоке «Файлы подключения на этом компьютере» выберите необходимое подключение и нажмите на кнопку «Открыть», откроется окно настройки импорта данных. Выберите способ представления данных и область отображения. Нажмите на кнопку «ОК». На выбранный лист будет добавлена сводная таблица/диаграмма (рис. «Сводная диаграмма»).

Для просмотра детализирующих данных, на основе которых собрано значение ячейки, нажмите на ячейку правой кнопкой мыши и выберите пункт «Детализация». Откроется отдельный лист с таблицей детализации.

На российском рынке существует несколько альтернатив Microsoft Excel, которые могут быть использованы для работы с таблицами, анализа данных и создания отчетов.
Вот основные различия между основными аналогами Excel — LibreOffice Calc, OpenOffice Calc, ONLYOFFICE Spreadsheet и Яндекс. Таблицы:

1. Происхождение и разработка:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc являются ответвлениями одного и того же проекта;
• ONLYOFFICE Spreadsheet — отдельный табличный процессор, разработанный компанией Ascensio System SIA;
• Яндекс. Таблицы — онлайн-сервис для работы с электронными таблицами, разработанный компанией Яндекс.

2. Лицензия и стоимость:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc распространяются бесплатно под свободными лицензиями;
• ONLYOFFICE Spreadsheet доступен в бесплатной версии и в платных корпоративных редакциях;
• Яндекс. Таблицы — бесплатный онлайн-сервис.

3. Доступность и платформы:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc работают на Windows, macOS и Linux;
• ONLYOFFICE Spreadsheet поддерживает Windows, macOS, Linux, а также имеет веб-версию;
• Яндекс. Таблицы — это веб-сервис, доступный через любой современный браузер.

4. Функциональность:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc обладают широким набором функций для работы с данными, аналогичным Microsoft Excel;
• ONLYOFFICE Spreadsheet предлагает сравнимый функционал с возможностями Excel;
• Яндекс. Таблицы имеет базовый набор функциональности для работы с электронными таблицами.

5. Совместимость:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc обеспечивают хорошую совместимость с форматами Microsoft Excel;
• ONLYOFFICE Spreadsheet также поддерживает форматы .xls и .xlsx;
• Яндекс. Таблицы позволяет импортировать и экспортировать файлы в форматах .xlsx, .csv и др.

6. Производительность:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc, как правило, требуют меньше системных ресурсов, чем Excel, но значительно проигрывают Excel по скорости работы;
• ONLYOFFICE Spreadsheet демонстрирует сравнимую производительность с Excel;
• Производительность Яндекс. Таблиц ограничена возможностями веб-платформы.

7. Экосистема и поддержка:

• LibreOffice Calc и OpenOffice Calc имеют обширное сообщество пользователей и большее количество доступных ресурсов;
• ONLYOFFICE Spreadsheet поддерживается компанией-разработчиком;
• Яндекс. Таблицы интегрируется с другими сервисами Яндекса, но имеет меньшую внешнюю экосистему.

В целом, LibreOffice Calc и OpenOffice Calc являются наиболее зрелыми и функциональными бесплатными альтернативами Microsoft Excel. ONLYOFFICE Spreadsheet представляет собой платное коммерческое решение с расширенными возможностями, а Яндекс. Таблицы — удобный облачный сервис для базовой работы с электронными таблицами.

Эти аналоги могут быть хорошим выбором для тех, кто ищет альтернативные решения для работы с электронными таблицами, особенно если есть специфические требования или ограничения, связанные с лицензированием, стоимостью или функциональностью.

Причины замены Excel на аналоги:

1. Стоимость лицензии: Excel является платным продуктом, и для его использования требуется приобретение лицензии Microsoft Office. Многие альтернативы предлагают бесплатные версии или подписки с меньшей стоимостью.
2. Открытый исходный код: программы с открытым исходным кодом, такие как LibreOffice Calc, позволяют пользователям модифицировать и адаптировать программное обеспечение под свои нужды, что может быть важно для специализированных задач.
3. Облачные технологии и совместная работа: облачные сервисы, такие как Яндекс Таблицы и Google Sheet, облегчают совместную работу над документами в реальном времени, что является ключевым фактором для команд, распределенных по разным географическим точкам.
4. Интеграция с другими системами: некоторые альтернативы лучше интегрируются с другими бизнес-системами и CRM, что упрощает обмен данными и автоматизацию рабочих процессов.
5. Инновационные функции: альтернативные решения часто предлагают уникальные функции, которых нет в Excel, например, расширенные возможности для визуализации данных или управления проектами.
6. Локализация и поддержка: некоторые пользователи предпочитают программы, которые лучше адаптированы к их языку и культуре, а также предлагают поддержку на местном уровне.
7. Пользовательский интерфейс и удобство использования: интерфейс некоторых альтернатив может быть более интуитивно понятным для конкретных пользователей, что снижает порог вхождения и обучения.

Excel остается одним из наиболее популярных инструментов для анализа данных в бизнесе благодаря своей простоте использования и необходимому набору функций для первичного анализа. Однако BI-системы предоставляют широкие возможности для более комплексного анализа данных в реальном времени, обеспечения масштабируемости, визуализации и автоматизации процессов, что делает их более подходящими для комплексных и масштабных задач анализа данных.

По мере роста бизнеса компаниям не нужны революционные изменения, подразумевающие отказ от проверенных инструментов в пользу новых. Вместо сноса старого и возведения нового, более эффективный подход - строить новое решение рядом с существующим, постепенно интегрируя их. Такой эволюционный путь позволяет сохранить текущие бизнес-процессы, основанные на Excel, и заложить прочный фундамент для дальнейшего роста объемов данных и сложности аналитических задач.

Каждый инструмент имеет свои преимущества и может быть полезен в зависимости от конкретных потребностей компании. Важно оценить потребности вашего бизнеса и выбрать инструмент, который наилучшим образом соответствует вашим задачам анализа данных.