Шесть лучших инструментов визуализации BigQuery

Начнем с хороших новостей — на рынке существует множество сервисов визуализации данных. Есть бесплатные онлайн-сервисы, платные офлайн-сервисы, сервисы для мобильных устройств, сервисы для десктопов, сервисы, позволяющие совместно редактировать отчеты, сервисы, поддерживающие комбинацию разных источников данных — все, что только может пожелать маркетолог (и бюджет). . Но какой сервис лучше всего справится с вашими задачами?​

В нашей статье мы рассмотрим шесть самых популярных инструментов визуализации BigQuery.​

Перед загрузкой данных в сервис визуализации их необходимо собрать в Google BigQuery. Если вы еще не собрали свои данные, воспользуйтесь OWOX BI — попробуйте бесплатно с пробным периодом.

• Как визуализировать данные с помощью Data Studio
• Визуализация данных в Google Sheets после импорта с помощью модуля OWOX BI
• Визуализация в BI-системах с помощью готовых коннекторов
• Power BI
• Таблица
• QlikView
• Умные данные OWOX BI
• Основные выводы

Чтобы начать работу в Google Data Studio, войдите в свою учетную запись Google и перейдите на https://datastudio.google.com.

1. Выберите «Начать новый отчет » на главной странице вверху слева или внизу справа (как показано на изображении выше).
2. Чтобы загрузить данные из GBQ в Data Studio, нажмите кнопку « Создать источник данных » и выберите Google -> BigQuery из списка коннекторов.

Примечание. Для работы с данными в GBQ необходима учетная запись Google Cloud Platform.

При выборе источника данных определитесь с проектом, набором данных и таблицей, которые должны быть связаны с отчетом. Затем откроется окно редактора, где вы сможете:

• изменить срок хранения данных
• предоставить доступ к сторонним инструментам визуализации
• редактировать поля в отчетах

Подробнее о возможностях обработки данных в Студии данных читайте в Справочном центре Студии данных.

Теперь вы можете визуализировать свои данные. Окно редактора отчетов откроется, как только вы выберете таблицу для своего отчета. Интерфейс редактора Data Studio очень прост для понимания и использования.

Редактор поддерживает одиннадцать типов визуализации, включая таблицы и отчеты, диаграммы и графики, динамические ранги и карты. Также есть отдельные элементы для визуализации отчета:

• Диапазон дат
• Фильтры
• Управление данными
• URL встроенного элемента

Чтобы добавить в отчет визуальный элемент, достаточно выбрать его из выпадающего меню и перетащить в рабочую область. Любой элемент можно редактировать с помощью меню настроек справа. В этом меню есть две вкладки, где можно изменить отображаемые данные и стиль их отображения.

Среди последних обновлений редактора — глубокая спецификация графиков. Например, теперь вы можете перейти от отображения стран к городам. Но самое главное, последнее обновление дает возможность объединять разные источники данных на одной диаграмме.

Google подготовил не только инфографику с простым объяснением того, как это работает, но и видео на YouTube.

Отличительной особенностью Data Studio является возможность совместной работы над отчетами. Вы можете предоставить доступ к отчету, используя стандартное диалоговое окно общего доступа, которое вы видите на Google Диске. Легко и просто!

При желании можно создать шаблон из любого отчета. Для этого в меню есть опция копирования отчета. Чтобы создать новый отчет из этого шаблона, выберите новый источник данных.

Преимущества Google Data Studio:

• Бесплатно
• Интуитивно понятный интерфейс
• Совместное редактирование отчетов
• Постраничное форматирование
• Возможность использовать несколько источников данных в одном отчете
• В случае ошибки можно использовать историю версий для отката к предыдущей версии отчета.

Недостатки Google Data Studio:

• Отсутствие обширных инструментов подготовки данных
• Нет предварительного просмотра отчета для мобильных устройств

Google Data Studio чрезвычайно прост в использовании. Его бесплатного функционала, интеграции с продуктами Google и более 150 коннекторов достаточно, чтобы удовлетворить требования малого и среднего бизнеса.

Хотите визуализировать отчеты в виде таблиц, диаграмм и графиков в Google Sheets и делать это на основе данных, хранящихся в Google BigQuery?

Если да, то все, что вам нужно — это модуль OWOX BI BigQuery Reports. Это позволяет быстро загружать данные, планировать отчеты и отправлять результаты в новую таблицу в GBQ.

Вы можете получить надстройку в Интернет-магазине Chrome или непосредственно в Google Таблицах, выбрав Дополнения → Получить надстройки ...:

Преимущества модуля OWOX BI BigQuery Reports:

• Вам не нужно входить в Google BigQuery.
• Ваши таблицы не будут тормозить, а все расчеты будут происходить в хранилище GBQ.
• Вы можете просто открыть надстройку и создать новый отчет. Это так просто :)

После того, как Google Sheets загрузит выбранную таблицу, вы можете начать визуализацию данных. Например, вы можете добавить диаграмму:

Для выбора графиков и диаграмм откройте меню в правом верхнем углу и выберите первый пункт. Справа будет меню с настройками элемента. Можно изменить тип диаграммы или выбрать диапазон данных.

Примечание. Таблицы содержат рекомендации по типам диаграмм, которые следует использовать с определенным набором данных.

Вы можете легко делиться отчетами с помощью стандартных настроек доступа Google.

• Преимущества Google Таблиц:
• Простое управление доступом к отчетам
• Совместное редактирование отчетов
• Совместимость с Excel

Недостатки Google Таблиц:

• Минимальный набор визуализаций
• Невозможно объединить источники данных

Несомненно, Google Таблицы стали облачной заменой Excel. Этот инструмент является мобильным и доступен везде, где есть подключение к Интернету. Если вам не нужна сложная визуализация данных, то этот бесплатный вариант точно для вас.

А для решения проблемы объединения данных из разных источников данных есть OWOX BI.

Этот инструмент от Microsoft следует логике «разделяй и властвуй». Для работы с Power BI потребуется настроить сразу две версии продукта:

1. Power BI Desktop для создания отчетов
2. Служба Power BI для мониторинга и анализа отчетов. Также ограничены возможности работы с данными.

Примечание. Power BI не поддерживает Linux или macOS.

Встроенный коннектор Google BigQuery можно найти только в настольной версии Power BI. Второй вариант — использовать отдельный разъем от драйверов Simba.

При использовании соединителя Power BI запросит доступ к вашей учетной записи Google BigQuery, и после аутентификации пользователь сможет начать загрузку данных.

При загрузке данных можно выбрать один из двух параметров подключения:

1. Импорт – передает копию данных; импортирует выбранные таблицы и столбцы, с которыми будет работать Power BI Desktop.
2. DirectQuery — создает динамическое соединение. Данные не копируются и не импортируются; запрашивается основной источник данных.

Среди преимуществ работы с DirectQuery — возможность работы с актуальными данными и отсутствие ограничения в 1 ГБ на наборы данных.

Недостатки DirectQuery:

• Ошибки при запросе слишком сложного запроса в редакторе
• Все таблицы должны быть из одной базы данных
• Нет временной логики операций (обработка столбцов даты: день, месяц, год)

Вы можете найти более подробную информацию о том, как использовать DirectQuery в официальной документации.

После загрузки данных мы можем перейти в редактор отчетов.

Как и в Google Data Studio, меню с настройками визуальных элементов в Power BI находится справа. Вы можете выбрать один из нескольких типов визуализации:

• Простые диаграммы
• Составные диаграммы
• Кластерные диаграммы
• Карты, датчики и воронки
• Таблицы и матрицы
• R-скрипты и Python-скрипты

Список полей, на основе которых можно строить визуализации, также расположен справа. Если вы не уверены, какой график использовать, просто укажите поля, которые вы хотите отобразить в отчете, и Power BI выберет для вас подходящую форму визуализации данных.

Примечание. Если вы добавите слишком много значений, сервис сообщит об ошибке и предложит ее исправить.

С помощью Power BI вы можете подготавливать данные непосредственно в интерфейсе редактора запросов (доступ к которому можно получить с помощью кнопки « Запросы на изменение» ). Вы можете выполнять следующие действия с данными:

• Чистый
• Переименовать
• Удалить
• Интегрировать

Существует два способа связывания запросов в Power BI:

1. Слияние (ассоциация) — полезно, если в таблицу необходимо добавить один или несколько столбцов.
2. Addition (добавление) — полезно, если в таблицу необходимо добавить строку данных.

К сожалению, чтобы поделиться созданным отчетом, вам нужны не только две версии продукта (как мы уже упоминали), но и платный пакет услуг под названием Power BI Pro.

Преимущества PowerBI:

• Широкие возможности для подготовки данных
• Applied Steps позволяет отменить шаги в редакторе запросов
• Предварительный просмотр отчетов. Возможна адаптация отчетов для мобильных устройств.

Недостатки Power BI:

• Модель Freemium: возможность делиться отчетами напрямую только в версии Pro
• Медленная загрузка данных из GBQ
• Недоступно для Linux или macOS

Полная интеграция Power BI с продуктами Microsoft может стать решающим фактором при выборе этой услуги. Однако, если вам не нравится Excel, вы можете столкнуться с некоторыми сложностями с интерфейсом и выполнением операций. Кроме того, Power BI плохо справляется с загрузкой большого объема данных.

Чтобы начать работу с данными в Tableau, выберите в меню серверов коннектор Google BigQuery.

В открывшемся окне выберите проект, набор данных и таблицу с данными, которые вы хотите визуализировать в своем отчете.

В нижнем меню перейдите на первую страницу отчета (Лист 1). Это приведет вас к редактору отчетов.

Элементы, доступные в меню справа, будут зависеть от количества выбранных параметров и метрик слева. Помимо стандартных видов визуализации вы можете найти:

• Карты деревьев
• Точечные и упакованные пузырьковые диаграммы
• Диаграмма Ганта

Примечание. Если вы наведете курсор на элемент, Tableau покажет, какие параметры и метрики необходимы для его отображения.

Этот сервис также позволяет добавить в отчет еще один источник данных из меню. Таким образом, можно комбинировать данные из разных баз данных.

Отчеты можно экспортировать (в формате PowerPoint или PDF) и публиковать в Tableau Online или Tableau Server.

Преимущества Табло:

• Доступ к видеозаписям и подробным инструкциям прямо из меню
• Возможность объединения источников данных
• Много возможностей для отчетов: можно создавать дашборды на основе страниц отчетов.

Недостатки Табло:

• Частые проблемы при работе со сложными моделями данных

Tableau отличается от других сервисов благодаря простому интерфейсу и активному сообществу пользователей. Еще один плюс — поддержка языка R; однако перед работой с этим сервисом необходимо подготовить данные.

Как и в случае с Power BI, в облачной версии QlikView нет прямого подключения к Google BigQuery.
Чтобы настольную версию QlikView можно было подключить к GBQ, необходимо настроить пакет соединителя ODBC.
Примечание. Доступ к GBQ предоставляется только пользователям с платными лицензиями на QlikView.

Когда вы впервые начинаете работать с отчетом, вы можете выбрать только один тип визуализации:

Затем нужно определить, какие поля будут представлены на этом графике или диаграмме. После этого можно либо добавить второй график или диаграмму, либо перейти к отчету.

Для получения дополнительных визуализаций вы можете выбрать в меню инструментов:

• Мастер быстрой диаграммы
• Мастер временных диаграмм
• Мастер диаграмм статистики
• Мастер блочной диаграммы

Созданные отчеты можно отправлять по электронной почте в виде вложений или загружать в репозиторий на сервере QlikView. Только авторизованные пользователи имеют доступ к этим отчетам.

Преимущества QlikView:

• Интерактивное обучение и видеозаписи
• Встроенные функции ETL (извлечение, преобразование, загрузка)
• Быстрая загрузка и обработка данных

Недостатки QlikView:

• Невозможно подключить данные от GBQ без дополнительного разъема
• Минимальное количество элементов для визуализации

Создатели корпоративного инструмента QlikView также предлагают QlikSense, предназначенный для индивидуальных пользователей. QlikView выделяется своей быстрой работой с данными и возможностью совместной разработки. Но для его успешного использования пользователи должны иметь техническую подготовку.

Этот инструмент для создания отчетов специально разработан для людей, не знающих SQL. Smart Data работает с данными из Google BigQuery; поэтому можно создать визуализацию сразу после выбора проекта и набора данных.

Существует три способа построения отчета с использованием Smart Data:

• Выберите тип отчета из галереи популярных шаблонов
• Построить отчет в Report Builder, выбрав параметры и метрики
• Сделать прямой запрос в сервис в поле поиска

В галерее шаблонов отчеты разбиты на тематические блоки. Например, отчеты по атрибуции, отчеты по базам CRM, отчеты по ROPO-эффекту.

Отчеты можно использовать несколькими способами:

1. Экспорт в Google Таблицы
2. Сохранить как CSV-файл
3. Скопируйте запрос SQL в буфер обмена

Также предусмотрен простой экспорт в Google Data Studio. Для этого в меню есть отдельная кнопка.

Преимущества OWOX BI Smart Data:

• Прямое подключение к данным в Google BigQuery
• Высокий уровень защиты данных в соответствии со стандартами PCI DSS, ISO 27001 и SOC 2.3.
• Подробный Справочный центр OWOX

Недостатки OWOX BI Smart Data:

• Ограниченный набор комбинаций для создания отчетов
• Минимальное количество элементов для визуализации

Ключевая особенность OWOX BI — дружественный интерфейс, созданный для нетехнических специалистов. Знание SQL не требуется для построения отчетов. Процесс достаточно прост: введите запрос, и система сама подберет подходящие отчеты.

Как решить, какой сервис визуализации лучше всего подходит для ваших отчетов? Следующие вопросы помогут выбрать лучший вариант:

1. Какие проблемы вы собираетесь решать с помощью отчетов?
2. Кто из ваших сотрудников будет пользоваться сервисом?
3. Какую сложность отчетов и графиков вы хотите получить?
4. Каковы ваши технические требования к услуге визуализации?

Для лучшего понимания этой темы советуем прочитать статью Визуализация данных: принципы, инструменты и полезные хитрости.