Назад
Новинка - Загрузка данных Excel в базу данных Clickhouse
Наш программный продукт "Экстрактор данных 1С в BI" умеет многое.
Но так или иначе мы в разработке крутились вокруг данных 1С.
При этом в бизнесе клиентов есть огромный пласт данных, которые никак не освоены - это разного рода таблицы в Microsoft Excel.
Мы немного подумали и решили, что надо закрыть потребность в загрузке данных из Excel в аналитическую базу Clickhouse. И реализовали функционал: Загрузка файлов Excel в БД Clickhouse (Datalens).
Релиз "Экстрактора 1С" уже доступен нашим клиентам, присоединяйтесь и Вы.
Но так или иначе мы в разработке крутились вокруг данных 1С.
При этом в бизнесе клиентов есть огромный пласт данных, которые никак не освоены - это разного рода таблицы в Microsoft Excel.
Мы немного подумали и решили, что надо закрыть потребность в загрузке данных из Excel в аналитическую базу Clickhouse. И реализовали функционал: Загрузка файлов Excel в БД Clickhouse (Datalens).
Релиз "Экстрактора 1С" уже доступен нашим клиентам, присоединяйтесь и Вы.
Чтобы попробовать Экстрактор данных 1С в BI, оставляйте заявку.
Мы предоставим демо-доступ к инструменту на 10 дней, чтобы вы смогли оценить скорость и простоту выгрузки данных с нашим инструментом.
Сравнительный анализ
Традиционная парадигма разработки ПО, основанная на императивном программировании, требует высокой квалификации и много ресурсов. В этой модели создание и отладка кода — трудоемкие задачи, требующие глубоких знаний и навыков.
Low-code платформы предлагают другой подход. Они используют графические элементы и упрощают кодирование. Это сокращает время разработки и делает её понятной для пользователей с любым уровнем навыков.
Другие статьи
LLM + OData + 1С: выдержит ли рабочая база AI-аналитику?
На вебинаре Степан Пыстин, технический директор «Денвик Аналитика», разбирает ограничения OData, риски нагрузки на продуктивную 1С и показывает, как построить независимый контур данных для AI-аналитики с помощью Экстрактора 1С, ClickHouse и MCP.
От задачи до BI-отчета: ИИ + MCP + Экстрактор 1С + DVT + DataLens
В данной статье на видео мы демонстрируем практический кейс AI-аналитики: ИИ-агент Codex через MCP помогает настраивать ETL-процессы в DVT, объединять данные 1С и Service Desk (Zammad) и создавать аналитическую отчётность в Yandex DataLens.
Как подготовить данные 1С для искусственного интеллекта: AI-ready архитектура
Статья – о том, как подготовить данные 1С для AI-аналитики: построить витрину данных для ИИ, проверить ее готовность к работе с моделью и получить показатели, которые сходятся с отчетами 1С. На примере выручки с возвратами разберем, как правила обработки данных влияют на итоговую сумму.
Когда стандартных отчетов 1С уже мало. Интервью с техническим директором "Денвик Аналитика"
Где заканчиваются возможности стандартных отчетов 1С, когда Excel стоит оставить, а когда пора автоматизировать получение и подготовку данных? Разбираем путь от обычного отчета до отдельного аналитического контура вместе с техническим директором «Денвик Аналитика».
История изменений и аудит-след при выгрузке данных из 1С: архитектура Append-only
Как сохранять полную историю изменений данных из 1С без UPDATE и DELETE? Разбираем архитектуру Append-only: инкрементальную выгрузку, аудит-след, обработку удалённых записей и пустых сегментов, формирование актуального среза в DWH, а также пошаговую настройку режима «Добавление» в Экстракторе 1С.
Где BI дает максимальный эффект в цепочке создания ценности
Максимальная ценность BI часто возникает на стыках процессов и информационных систем. Разбираем, как связать спрос, продажи, закупки, склад, производство, логистику и финансы в единую причинную модель и какую роль в архитектуре играют Экстрактор 1С, DVT, Инжектор и DCC.
BI в ритейле: запасы, спрос и маркетинг
Как понять, когда 600 единиц товара – большой запас, а когда уже риск дефицита? Разбираем Retail BI на расчётах запасов, прогнозировании спроса, экономике промо, российских исследованиях и реальных архитектурах данных.
Low-code ETL или код: как выбрать подход к подготовке данных
Первый pipeline можно собрать разными способами. Настоящая разница проявляется позже – при изменениях, ошибках, росте объёма и передаче проекта другому специалисту.
Инструкция: как получить Экстрактор 1С и настроить подключение к Yandex DataLens
Пошагово показываем, как получить и установить Экстрактор 1С, подключить его к Yandex DataLens и выполнить первую выгрузку данных. Разбираем весь путь от регистрации и лицензирования до появления таблицы из 1С в DataLens для дальнейшей аналитики.
Сверка данных между 1С:ERP и 1С:Бухгалтерией
Разбираем, как локализовать источник ошибки, организовать сверку данных и в каких случаях типовой синхронизации уже недостаточно и нужен управляемый интеграционный контур.
Yandex DataLens для управленческой отчетности: что подготовить до внедрения
Разбираем, что нужно подготовить до создания управленческих дашбордов в Yandex DataLens: от бизнес-задач, метрик и KPI до источников, модели данных и правил обновления отчетности.
Data Governance: что это, принципы и как внедрить управление данными
Разбираем Data Governance простыми словами: кто отвечает за данные, как согласовать правила, чем управление данными отличается от Data Management и с чего начать внедрение.
Подписка на новости
Хотите узнавать о лучших предложениях первыми?
Подпишитесь на наши новости!
Подпишитесь на наши новости!