Роль Excel в современной бизнес-аналитике: интеграция с SAP BI, MS SSAS и BI-системой Alpha BI

Получите консультацию
по импортозамещению
BI-системы для вашей компании

Получите консультацию по внедрению
BI-системы для вашей компании
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 в бизнес-аналитике


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 данных.

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.
Рисунок 1 — Вид информационных панелей в Excel

Интеграция Excel с BI-системами

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. Увеличение эффективности работы с данными: интеграция позволяет автоматизировать многие рутинные процессы, такие как сбор и обработка данных. Например, Alpha BI предоставляет инструменты для автоматической загрузки данных из Excel в свою систему, что позволяет сэкономить до 70% времени на ручной ввод данных;
  2. Повышение точности аналитики: BI-системы используют продвинутые алгоритмы для анализа данных. При интеграции с Excel можно объединить мощные вычислительные возможности BI-систем с гибкостью Excel для получения более точных прогнозов;
  3. Визуализация данных: BI-системы предоставляют широкий спектр инструментов для визуализации данных. Интеграция с Excel позволяет легко преобразовывать сырые данные в наглядные графики и диаграммы. Alpha BI, например, предлагает более 30 типов визуализаций, которые могут быть настроены непосредственно в Excel.

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:
Как сделать так, чтобы Excel и внедряемая BI-система работали не конфликтовали, работали на одних и тех же данных и вместе давали полноценную картину бизнеса, делая аналитическую работу эффективной и удобной?

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.

Интеграция Excel c SAP BI


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
Рисунок 2 — Вид информационных панелей в SAP BI

Интеграция Excel c Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)

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.

Интеграция Tableau c Excel

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.
Рисунок 3 — Вид информационных панелей в Tableau

Интеграция Excel с BI-системой Alpha BI

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. В то время как Alpha BI обеспечивают 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-процессов, 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 Эти дашборды могут покрыть самые сложные сценарии анализа, где кроме просмотра графиков требуется проваливание, детализация, фильтрация, формирование отчетов по выбранным срезам и тдсложного 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.
Рисунок 4 — Вид информационных панелей в Alpha BI

Пример перехода от Excel к многомерной аналитике: как Alpha BI стала решением для крупного бизнеса

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. Позволить аналитикам работать с многомерными данными в привычном интерфейсе Excel
Таким образом, Альфа 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.

Аналоги Excel

На российском рынке существует несколько альтернатив Microsoft Excel, которые могут быть использованы для работы с таблицами, анализа данных и создания отчетов.
Вот основные отличия 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.

Получите консультацию
по импортозамещению
BI-системы для вашей компании

Получите консультацию по внедрению
BI-системы для вашей компании

Заключение

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.