Напишите нам
и мы свяжемся с вами в ближайшее время
24.07.2026 ПУБЛИКАЦИИ
Как ускорить внедрение BI и DWH на данных 1С: 5 рекомендаций для успешного аналитического проекта
Разбираем ключевые выводы совместного вебинара Qlever Solutions и Денвик Аналитика, реальные кейсы и практические рекомендации, которые помогут сократить сроки внедрения BI и DWH
Компании продолжают инвестировать в цифровизацию, однако одна проблема остается неизменной — данные есть, а управленческие решения по-прежнему принимаются медленно. Причина зачастую кроется не в отсутствии или ограничениях ПО для аналитики, а значительно раньше, на этапе получения, объединения и подготовки данных.
Именно этой теме был посвящен совместный вебинар Qlever Solutions и Денвик Аналитика «Как ускорить внедрение BI и DWH на данных 1С».
Именно этой теме был посвящен совместный вебинар Qlever Solutions и Денвик Аналитика «Как ускорить внедрение BI и DWH на данных 1С».
Эксперты разобрали полный путь данных — от их извлечения из 1С до построения управленческих дашбордов, показали современную архитектуру аналитической платформы, продемонстрировали работу Экстрактора 1С и то, как данные из 1С превращаются в инструмент принятия решений с помощью BI.
В статье собрали основные выводы вебинара.
Почему проекты BI начинают буксовать еще до появления первого дашборда
Практически каждая современная компания уже располагает большим объемом разноформатных данных. Они хранятся изолированно друг от друга в информационных системах:
- 1С
- CRM
- ERP
- Excel-файлах
- Личных кабинетах маркетплейсов
- Внешних сервисах
Компании сталкиваются с типовыми последствиями разрозненности данных:
- сбор данных занимает часы или даже дни
- аналитики значительную часть времени тратят не на анализ, а на подготовку данных
- руководители получают разные цифры из разных подразделений
- при росте бизнеса аналитику сложно масштабировать
Особенно остро эти проблемы стоят при анализе данных из 1С. Выгружать данные для аналитики напрямую в BI запрещено лицензионной политикой вендора, и любое изменение отчета требует участия разработчика 1С и аналитиков.
Если проблема возникает еще до построения первого дашборда, значит и искать решение необходимо не в BI-платформе, а значительно раньше — на уровне архитектуры работы с данными. Именно этому вопросу была посвящена следующая часть вебинара.
Современная аналитика начинается с архитектуры данных
Во второй части вебинара технический директор Qlever Solutions Андрей Харлак рассказал о современной архитектуре аналитической платформы, которая позволяет поддерживать высокое качество и надежность данных.
Сегодня компании постепенно уходят от монолитных решений в пользу модульной архитектуры, каждый компонент которой отвечает только за свою задачу обработки данных:
- извлечение
- хранение
- преобразование
- оркестрация процессов
- построение витрин
- визуализация
Такой подход основан на модели a16z, позволяет независимо масштабировать каждый слой платформы и значительно упрощает развитие аналитической системы.
Во время вебинара эксперты отдельно остановились на роли корпоративного хранилища данных DWH как центрального элемента современной аналитической платформы.
DWH — единый источник истины для аналитики
DWH (Data Warehouse, корпоративное хранилище данных, КХД) – система, которая собирает, структурирует и обрабатывает данные из разных источников, а также готовит их для бизнес-аналитики и отчетности.
Именно DWH позволяет решить сразу несколько ключевых задач работы с данными:
- Создать единую версию правдыВсе подразделения начинают работать с одинаковыми данными и придерживаться единых правил расчета показателей. Это устраняет ситуацию, когда финансовый директор, коммерческий директор и руководитель продаж получают разные значения одного и того же KPI.
- Сохранить историю измененийDWH позволяет хранить большие объемы исторических данных, чтобы отслеживать тренды во времени, сравнивать показатели за любые периоды, проводить предиктивный анализ. Это особенно важно при работе с медленно изменяющимися измерениями, когда требуется понимать, каким объект был не только сейчас, но и несколько месяцев или лет назад.
- Разгрузить операционные системыДанные асинхронно загружаются в DWH, и именно там выполняются все расчеты, построение витрин и работа BI-систем. Аналитические запросы выполняются в аналитическом контуре, что снижает нагрузку на 1С и повышает стабильность работы системы.
- Отделить бизнес-логику от источников данныхВсе бизнес-правила начинают жить не внутри конкретной информационной системы, а внутри корпоративной модели данных. При обновлении ERP, CRM или других информационных систем аналитика остается стабильной и неизменной.
Как обойти узкое место проекта – извлечение данных из 1С
По опыту экспертов Qlever Solutions именно интеграция с 1С чаще всего определяет сроки внедрения DWH и BI.
Порядка 70–80% рынка российских ERP удерживает 1С и остается наиболее популярной системой для компаний из отраслей ритейла, промышленности, финансов.
В рамках вебинара были рассмотрены основные подходы получения данных из 1С:
Каждый из этих способов имеет свои ограничения, связанные с масштабированием, сопровождением, производительностью и затратами ресурсов разработчика 1С.
Поэтому все больше компаний переходят к готовому специализированному инструменту извлечения данных – Экстрактору 1С от Денвик Аналитика.
Порядка 70–80% рынка российских ERP удерживает 1С и остается наиболее популярной системой для компаний из отраслей ритейла, промышленности, финансов.
В рамках вебинара были рассмотрены основные подходы получения данных из 1С:
- ручные выгрузки
- прямое подключение к БД
- подключение по протоколу OData
- разработка http-запросов
Каждый из этих способов имеет свои ограничения, связанные с масштабированием, сопровождением, производительностью и затратами ресурсов разработчика 1С.
Поэтому все больше компаний переходят к готовому специализированному инструменту извлечения данных – Экстрактору 1С от Денвик Аналитика.
Возможности и преимущества Экстрактора 1С от Денвик Аналитика
Экстрактор 1С упрощает извлечение данных для последующей аналитики:
- Пользователь выбирает источник данных: объект конфигурации, запрос, программный источник
- При необходимости настраиваются время выгрузки, идентификатор базы, количество строк, служебные признаки
- Исторические данные автоматически разбиваются на сегменты, что позволяет выполнять многопоточную загрузку без существенной нагрузки на рабочую систему
- После первоначальной загрузки Экстрактор начинает отслеживать изменения и передает только те записи, которые действительно изменились
Преимущества Экстрактора 1С:
- Self-Service — аналитики самостоятельно настраивают выгрузку данных из 1С без участия разработчиков
- Готовое решение — быстрое внедрение, открытая документация и техническая поддержка
- Снижение затрат — сокращает объем доработок 1С и снижает стоимость сопровождения
- Минимальная нагрузка — работает с большими объемами данных без влияния на производительность 1С
- Безопасность — поддерживает локальное и облачное развертывание, передача данных по HTTPS
- Интеграция — поддерживает PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, MS SQL, MySQL, Kafka, ActiveMQ, Artemis и 1С:Шину
- Инкрементальная загрузка — передает только измененные данные по расписанию, событию или с минимальным интервалом
- Высокая производительность — многопоточная загрузка со скоростью до 10 000 строк в секунду
- Совместимость с 1С — работает с платформами 1С 8.2, 8.3 и 8.5, включая доработанные конфигурации
- Поддержка кастомизации — выгружает типовые и пользовательские объекты без дополнительной доработки продукта
Узнать больше о возможностях Экстрактора 1С →
В практической части вебинара технический директор компании Денвик Аналитика Степан Пыстин в режиме реального времени продемонстрировал настройку и выгрузку данных из 1С с помощью Экстрактора.
Во время демонстрации участники увидели, как за несколько минут можно:
В практической части вебинара технический директор компании Денвик Аналитика Степан Пыстин в режиме реального времени продемонстрировал настройку и выгрузку данных из 1С с помощью Экстрактора.
Во время демонстрации участники увидели, как за несколько минут можно:
- подключиться к базе 1С
- выбрать необходимые объекты конфигурации
- сформировать структуру таблиц
- настроить технические параметры выгрузки
- выполнить выгрузку данных
- настроить инкрементальное обновление данных
Демонстрация работы Экстрактора 1с в BI
Получите запись вебинара Qlever Solutions и «Денвик Аналитика», в рамках которого эксперты в режиме реального времени продемонстрировали весь процесс — от выгрузки данных из 1С до их визуализации в BI-системе.
Как данные из 1С превращаются в управленческие решения
В следующей части вебинара специалисты Qlever Solutions показали, как построить наглядный управленческий дашборд в BI на выгруженных из 1С данных.
На примере реального аналитического дашборда были продемонстрированы типовые задачи руководителя:
На примере реального аналитического дашборда были продемонстрированы типовые задачи руководителя:
- поиск причин отклонения показателей продаж
- анализ аномальных продаж
- оценка эффективности менеджеров
- исследование структуры выручки
Современная BI-система перестает быть статичным набором отчетов, а становится интерактивным инструментом исследования данных.
Руководитель может самостоятельно отвечать на возникающие вопросы без обращения к программистам 1С для подготовки новых выгрузок.
Руководитель может самостоятельно отвечать на возникающие вопросы без обращения к программистам 1С для подготовки новых выгрузок.
От данных 1С к готовой BI-аналитике
Запросите запись вебинара и узнайте, как автоматизировать получение данных из 1С и превратить их в реальные интерактивные дашборды для принятия управленческих решений.
Как оценить экономический эффект BI и DWH-проектов
Один из самых частых вопросов, который возникает при обсуждении проектов корпоративной аналитики: какой экономический эффект получит компания?
На вебинаре эксперты отметили, что любая технологическая инициатива должна приносить измеримый результат. Поэтому оценивать BI- и DWH-проекты стоит не только с точки зрения технологий, но и через их влияние на бизнес.
Для большинства проектов BI и DWH наиболее практичными являются два показателя:
При расчете TCO учитывается не только стоимость лицензий. В модель включают все расходы на протяжении жизненного цикла системы:
После расчета затрат важно определить выгоды, которые получает компания. Эксперты разделили их на две категории:
Прямые эффекты, которые относительно легко оценить:
Косвенные эффекты, которые сложнее выразить в деньгах, но зачастую именно они оказывают наибольшее влияние на бизнес:
Именно косвенные эффекты чаще всего становятся основным драйвером окупаемости аналитической платформы, поскольку влияют не на отдельные операции, а на качество управления компанией в целом.
На вебинаре эксперты отметили, что любая технологическая инициатива должна приносить измеримый результат. Поэтому оценивать BI- и DWH-проекты стоит не только с точки зрения технологий, но и через их влияние на бизнес.
Для большинства проектов BI и DWH наиболее практичными являются два показателя:
- TCO (Total Cost of Ownership) — совокупная стоимость владения системой
- ROI (Return on Investment) — возврат инвестиций, показывающий, когда проект начинает приносить компании экономическую выгоду
При расчете TCO учитывается не только стоимость лицензий. В модель включают все расходы на протяжении жизненного цикла системы:
- инфраструктуру (локальную или облачную)
- работы по внедрению
- обучение пользователей
- техническую поддержку и сопровождение
- развитие аналитической платформы
После расчета затрат важно определить выгоды, которые получает компания. Эксперты разделили их на две категории:
Прямые эффекты, которые относительно легко оценить:
- сокращение времени подготовки отчетности
- снижение трудозатрат аналитиков и разработчиков 1С
- уменьшение количества ручных операций
- сокращение стоимости сопровождения аналитических процессов
Косвенные эффекты, которые сложнее выразить в деньгах, но зачастую именно они оказывают наибольшее влияние на бизнес:
- ускорение принятия управленческих решений
- единая версия показателей для всех подразделений
- снижение количества ошибок в отчетности
- возможность быстрее реагировать на изменения рынка
- масштабирование аналитики без пропорционального роста затрат
Именно косвенные эффекты чаще всего становятся основным драйвером окупаемости аналитической платформы, поскольку влияют не на отдельные операции, а на качество управления компанией в целом.
Главный вывод: экономический эффект BI и DWH складывается не только из экономии на ручной подготовке отчетов. Основная ценность — в создании единой среды работы с данными, которая позволяет быстрее принимать решения, снижать операционные издержки и масштабировать аналитику вместе с ростом бизнеса.
5 практических рекомендаций для успешного проекта
Если объединить все рекомендации, прозвучавшие во время вебинара, можно сформулировать главный принцип успешной корпоративной аналитики:
Скорость получения управленческой аналитики определяется не BI-платформой, а грамотно выстроенной архитектурой работы с данными
1С → Экстрактор → DWH → BI → Управленческие решения
Комплексный подход позволяет отказаться от ручных операций, сократить сроки подготовки отчетности и обеспечить руководителей достоверной информацией для принятия решений.
Скорость получения управленческой аналитики определяется не BI-платформой, а грамотно выстроенной архитектурой работы с данными
1С → Экстрактор → DWH → BI → Управленческие решения
Комплексный подход позволяет отказаться от ручных операций, сократить сроки подготовки отчетности и обеспечить руководителей достоверной информацией для принятия решений.
По итогам встречи можно выделить несколько практических рекомендаций для компаний, которые планируют развитие корпоративной аналитики.
- Не начинайте проект с выбора BI-платформыСначала необходимо выстроить архитектуру данных и определить единые правила расчета показателей
- Автоматизируйте получение данных из 1СЭто позволит сократить сроки внедрения аналитических решений, снизить нагрузку на разработчиков и отказаться от ручных выгрузок
- Используйте корпоративное хранилище данных как единый источник истиныИменно DWH обеспечивает высокое качество и историчность данных
- Развивайте аналитику поэтапноНачните с решения одной приоритетной бизнес-задачи, а затем масштабируйте платформу с учетом результата тестирования MVP
- Давайте бизнесу возможность самостоятельно работать с даннымиSelf-Service BI сокращает зависимость от ИТ-подразделения и ускоряет принятие решений
Получите два практических материала по внедрению BI и DWH
Оставьте контакты, и мы отправим вам два полезных материала, которые помогут оценить готовность компании к внедрению аналитической платформы и понять, какую бизнес-ценность принесут BI и DWH.
Что вы получите:
ПОЛУЧИТЬ МАТЕРИАЛЫ Что вы получите:
- Гайд для бизнеса: «Почему необходимо внедрить DWH и BI»
- Шаблон экспресс-аудита готовности компании к внедрению BI и DWH