Пример выгрузки Снежинка «Расчеты с клиентами по срокам. Остатки»

В современном мире бизнеса эффективное управление данными является ключевым фактором успеха. В этой статье мы рассмотрим пример выгрузки данных по расчётам с клиентами по срокам.

Работа со схемой данных

В современном мире бизнеса эффективное управление данными является ключевым фактором успеха. Одним из инструментов, который помогает в этом, является «Снежинка» — система, позволяющая осуществлять каскадную выгрузку нормализованных витрин данных. В этой статье мы рассмотрим пример выгрузки данных по расчётам с клиентами по срокам.

О том, что такое нормализация и денормализация данных, а также для чего они могут быть полезны и как используются в Экстракторе 1С, мы рассказали в данной статье.


Шаг 1: создание схемы данных

Для начала необходимо создать «Схему данных». Для этого открываем Экстрактор 1С и переходим в «Проекты».

Без имени1.png

Для того, чтобы создать Снежинку сначала необходимо создать "Схему данных", нажимаем кнопку Без имени2.png

Без имени3.png

Нажимаем кнопку для создания новой схемы данных и заполняем открывшуюся форму:

·         Наименование;

·         Подключение;

·         Префикс представлений (например, «v_»);

·         Префикс таблиц (например, «t_»);

·         Флаг «Транслитерация имён»;

·         Способ группировки («Факт и измерения»).

Затем нажимаем «Записать и закрыть».

Без имени4.png


Шаг 2: создание «Снежинки»

Теперь создадим саму «Снежинку». Заходим в созданную нами схему данных и нажимаем кнопку для сбора «Снежинки» Без имени5.png

Без имени6.png

Соберем Снежинку.

Без имени7.png

Заходим в «Регистры накопления» и выбираем таблицу фактов «Расчёты с клиентами по срокам. Остатки».

Без имени8.png

После нажатия на наименование выбранной таблицы фактов откроется список дерева всех полей данного факта. Выбираем следующие поля:

·         Договор;

·         Организация;

·         Партнёр;

·         Дата возникновения;

·         Дата планового погашения;

·         Долг (регл.) Остаток;

·         Предоплата (регл.) Остаток.

Выбранные поля добавляются в таблицы «Представление» и «Таблицы».

Без имени9.png


Шаг 3: проверка

Перед выгрузкой данных необходимо выполнить проверку. Она исключит дублирование полей, а также проверит допустимую длину именования полей и прочее. После выполнения проверки появится диалоговое окно с сообщением о результатах.

Без имени10.png

Нажимаем кнопку «Применить и закрыть».

Без имени11.png


Шаг 4: выполнение проекта

В результате в базе 1С Экстрактора создастся проект с тем видом группировки, который был указан при создании «Схемы данных».

Без имени12.png

У нас получилось два проекта:

·         «Расчёты с клиентами по срокам. Остатки» (Таблица фактов);

Без имени13.png

·         «Расчёты с клиентами по срокам. Остатки» (Таблицы измерений) с тремя строками.

Без имени14.png

Каждый из проектов для выгрузки следует выполнить, нажав последовательно кнопки «Сформировать очередь» и «Выполнить проект».

Дополнение

После выполнения выгрузки данных можно использовать их для анализа и принятия решений. Например, можно проанализировать остатки по договорам с клиентами, чтобы выявить проблемные договоры и принять меры по их урегулированию. Также можно использовать данные для прогнозирования будущих платежей и планирования финансовых потоков.

Кроме того, выгруженные данные можно использовать для создания отчётов и визуализации информации. Например, можно создать график, показывающий динамику остатков по договорам с клиентами, или таблицу, в которой будут отображаться основные показатели по каждому договору.

Это лишь некоторые из возможных способов использования выгруженных данных. В зависимости от конкретных потребностей бизнеса, данные можно использовать для решения различных задач, связанных с управлением отношениями с клиентами.

Инструмент

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.

Заказать демо

Другие статьи

Складская аналитика на данных из 1С
Складская аналитика на данных из 1С
Разбираем, как построить складскую аналитику на данных из 1С: какие данные нужны, какие метрики отслеживать, как анализировать остатки
Оркестрация ETL: как управлять расписаниями, зависимостями и ошибками пайплайнов
Оркестрация ETL: как управлять расписаниями, зависимостями и ошибками пайплайнов
Разбираем оркестрацию ETL-процессов: расписания, зависимости задач, статусы, повторы, уведомления, мониторинг и переход от скриптов к DVT
Какие данные из 1С нужны финансовому директору для управленческих дашбордов
Какие данные из 1С нужны финансовому директору для управленческих дашбордов
В статье разберем, какие данные 1С для финансовых дашбордов нужны в первую очередь, как на их основе рассчитывают управленческие показатели и как проверяют точность цифр в BI.
Можно ли запустить корпоративную BI+ETL-систему за 1,5 млн рублей? Обзор от компании «Белый код»
Можно ли запустить корпоративную BI+ETL-систему за 1,5 млн рублей? Обзор от компании «Белый код»
Обзор компании «Белый код», статья из серии, в которой интеграторы изучают российские BI-системы с поддержкой ETL для клиентов бизнеса.
Какие данные из 1С нужны для BI: документы, справочники, регистры или отчеты
Какие данные из 1С нужны для BI: документы, справочники, регистры или отчеты
В этой статье мы разбираем, какие данные из 1С нужны для BI-дашбордов: документы, справочники, регистры или готовые отчеты.
Как превратить 1С в надежный источник данных для корпоративного DWH
Как превратить 1С в надежный источник данных для корпоративного DWH
В статье разберем всю цепочку: от выбора объектов 1С до витрин и BI-дашбордов.
Инкрементальная выгрузка данных из 1С в BI: как настроить передачу изменений и не потерять данные
Инкрементальная выгрузка данных из 1С в BI: как настроить передачу изменений и не потерять данные
В статье разберем, как организовать выгрузку новых или измененных записей из 1С и с помощью каких инструментов можно автоматизировать этот процесс.
Контроль дублей и нормализация НСИ в 1С: почему ошибки обходятся бизнесу слишком дорого
Контроль дублей и нормализация НСИ в 1С: почему ошибки обходятся бизнесу слишком дорого
В статье рассмотрим причины появления дублей, методы нормализации нормативно-справочной информации (НСИ), подходы к управлению мастер-данными (MDM), а также алгоритм аудита, очистки и контроля справочников.
Экспорт данных из Excel в 1С с помощью Инжектора 1С: как автоматизировать загрузку и избежать ошибок
Экспорт данных из Excel в 1С с помощью Инжектора 1С: как автоматизировать загрузку и избежать ошибок
Рассказываем, как автоматизировать импорт номенклатуры, остатков и контрагентов с помощью Инжектора 1С и сократить трудозатраты.
Почему данные из 1С, CRM и Яндекс.Метрики не формируют единую картину бизнеса и как это исправить
Почему данные из 1С, CRM и Яндекс.Метрики не формируют единую картину бизнеса и как это исправить
В статье разберем, зачем нужна консолидация данных, из каких этапов она состоит и как можно автоматизировать этот процесс.
Ручная загрузка данных vs автоматизация: как бизнес теряет время и деньги без интеграции 1С
Ручная загрузка данных vs автоматизация: как бизнес теряет время и деньги без интеграции 1С
Разбираем, как работает ручная загрузка, почему автоматизация становится необходимостью и как Инжектор 1С помогает построить стабильный обмен данными.
Как выгрузить данные из 1С в SQL для BI, аналитики и отчетности. Способы, типичные ошибки и автоматизация обмена
Как выгрузить данные из 1С в SQL для BI, аналитики и отчетности. Способы, типичные ошибки и автоматизация обмена
В статье разберем, какие способы выгрузки используют чаще всего, чем они отличаются.

Подписка на новости

Хотите узнавать о лучших предложениях первыми?
Подпишитесь на наши новости!
Заказать демо