Инструменты для визуализации данных Google BigQuery

Начнем с хорошего — сервисов для визуализации данных на рынке представлено много. Бесплатные онлайн версии, платные офлайн, для мобильных устройств, для десктопов, с совместным редактированием отчетов или с комбинированием разных источников данных — все, чего душа (и бюджет) маркетолога пожелает. Осталось определиться: какой сервис лучше всего справится с моими задачами?

В нашей статье мы рассмотрим шесть наиболее популярных инструментов для визуализации данных из облачного сервиса Google BigQuery.

Перед тем, как загружать данные из GBQ в сервис визуализации, их нужно собрать и объединить в хранилище данных. Если вы до сих пор этого не сделали, воспользуйтесь сервисом OWOX BI — 7 дней бесплатного пробного периода.

Примечание: экспортировать данные в Data Studio можно напрямую из сервиса Google BigQuery:

Чтобы начать работу в Google Data Studio, необходимо зайти в свой рабочий аккаунт Google и перейти по ссылке https://datastudio.google.com.

1. На главной странице выбрать создание отчета: либо сверху слева, либо внизу справа.
2. Загрузить данные из GBQ в Data Studio (пункт «Создать источник данных», выбрать из коннекторов Google — сервис BigQuery).

Примечание: для работы с данными GBQ вам необходим аккаунт в Google Cloud Platform.

При выборе источника данных, определитесь с нужным проектом, набором данных и таблицей, которую надо связать с отчетом. Затем открывается окно редактора, с помощью которого можно:

• поменять срок хранения данных;
• дать доступ для сторонних визуализаций, созданных независимыми разработчиками;
• редактировать поля в отчетах.

Подробнее о возможностях Data Studio при обработке данных можно прочитать в справке сервиса.

Теперь можно переходить к визуализации. Окно редактора отчетов откроется, как только вы добавите выбранную таблицу к отчету. Сам интерфейс редактора Data Studio весьма прост в понимании и использовании. 

Редактор поддерживает 11 видов визуализации, таких как таблицы и сводки, диаграммы и графики, динамические ряды и географические карты. Также есть отдельные элементы для оформления отчета:

• диапазон дат;
• фильтр;
• управление данными;
• URL встраиваемого элемента.

Примечание: для разработчиков есть отдельная функция — можно добавить стороннюю визуализацию.

Чтобы добавить визуальный элемент в отчет, достаточно выбрать его из выпадающего меню и перетащить в рабочую область. Любой выбранный элемент можно редактировать при помощи меню настроек справа. В этом меню есть две вкладки, где можно менять доступные данные и стиль отображения.

Среди последних обновлений редактора стоит отметить углубленную детализацию графиков. К примеру, теперь вы можете переходить от отображения стран к городам.

Но самое главное, в последнем обновлении появилась возможность комбинировать разные источники данных в одной диаграмме.

Google Data Studio подготовил не только инфографику с простым объяснением, как это работает, но и видеоролик, который можно посмотреть на Youtube.

Отличительная особенность Data Studio — возможность совместной работы над отчетами. Для этого достаточно открыть доступ с помощью стандартного диалогового окна Google Drive. Легко и просто!

При желании готовый отчет можно использовать как шаблон. Для этого в меню есть опция “Создать копию…” . Чтобы получить новый отчет, надо просто выбрать новый источник данных.

Плюсы Google Data Studio:

• Бесплатный.
• Интуитивно понятный интерфейс.
• Групповое одновременное редактирование отчетов.
• Постраничное форматирование отчета.
• Возможность использовать несколько источников данных в одном отчете.
• В случае ошибки, можно воспользоваться историей версий и откатить отчет.

Минусы Google Data Studio:

• Нет обширных возможностей подготовки данных прямо в интерфейсе.
• Нет предпросмотра отчета для мобильных устройств.

Сервис крайне прост в использовании (внедрение, настройки, интерфейс). Его бесплатного функционала, интеграции с продуктами Google и более 150 коннекторов точно хватает для удовлетворения потребностей малого и среднего бизнеса.

Хотите визуализировать отчеты в виде таблиц, диаграмм и графиков в Google Sheets и делать все это на основе данных из хранилища Google BigQuery?
 
Тогда вам необходим OWOX BI BigQuery Reports Add-on. Это расширение позволяет быстро загружать данные, настроить выполнение отчетов по расписанию и делать выгрузку результатов запроса в новую таблицу GBQ.

Установить дополнение можно из Chrome Webstore или прямо из меню Google Sheets:

Преимущества использования OWOX BI BigQuery Reports Add-on:

• вам не нужно заходить в Google BigQuery;
• у вас не будет виснуть таблица, ведь все расчеты проходят в хранилище;
• вы открываете Add-on и создаете новый отчет. И все :)

После того, как Google Sheets загрузит выбранную таблицу, можно приступать к визуализации данных. Например, добавить диаграмму.

Для изменения графиков или диаграмм, нужно открыть меню в правом верхнем углу и выбрать первый пункт. Справа появится меню настроек для этого элемента. Здесь можно поменять тип диаграммы, накопления, выбрать диапазон данных.

Примечание: Sheets в начале показывает рекомендации — какие типы диаграмм стоит использовать с этим набором данных.

Созданным отчетом также можно легко поделиться с помощью стандартных настроек доступа от Google.

Плюсы Google Sheets:

• Простая настройка доступа к отчетам.
• Совместное редактирование отчетов.
• Совместимость с Excel.

Минусы Google Sheets:

• Минимальный набор элементов для визуализации.
• Нельзя объединить источники данных.

Несомненно Google Sheets стали облачной заменой всем известному Excel. Этот инструмент мобилен и доступен везде, где есть интернет. Если у вас нет потребности в сложной визуализации данных, то это бесплатное решение — точно для вас.
А для решения проблемы объединения данных из разных источников данных, есть сервис OWOX BI.

Инструмент от Microsoft следует логике разделяй и властвуй. Для успешной работы вам необходимо установить сразу две версии продукта:

• Power BI Desktop — для создания отчетов.
• Power BI Service — для мониторинга и анализа готовых отчетов. При этом сами возможности работы с данными ограничены.

Примечание: Power BI не работает с операционными системами Linux и MacOS.

Встроенный коннектор Google BigQuery есть только в десктопной версии. Второй вариант — можно воспользоваться отдельным коннектором от Simba drivers.

Power BI запросит доступ к вашей учетной записи в Google BigQuery и после подтверждения аутентификации, можно будет загрузить нужную таблицу из списка.

При загрузке данных можно выбрать параметры подключения:

• Импорт: передает копию данных. Импортирует выбранные таблицы и столбцы, с которыми будет работать Power BI Desktop.
• DirectQuery: динамическое подключение. Данные не копируются и не импортируются, запрашивается базовый источник данных.

Среди преимуществ работы с DirectQuery работа с актуальными данными, и отсутствие ограничения в 1Гб для набора данных для импорта.

К минусам относятся:

• ошибки при слишком сложном запросе в редакторе запросов;
• все таблицы должны поступать из одной базы данных;
• недоступна логика операций со временем (обработка столбцов даты: день, месяц, год).

Больше деталей об использовании DirectQuery можно прочитать в справке продукта.

• После загрузки данных, мы переходим в редактор отчетов.

Как и в Google Data Studio меню настроек визуальных элементов в Power BI находится справа. Здесь можно выбирать типы визуализации:

• диаграммы простые;
• диаграммы с группировкой;
• диаграммы с накоплением;
• карты, датчики, воронки;
• таблицы и матрицы;
• R-скрипты и Python-скрипты.

Также справа расположен список полей, на основе которых можно строить визуализацию. Если вы сомневаетесь в выборе графика, просто укажите поля, которые вы хотите показать в отчете, а Power BI сам выберет подходящую форму визуализации данных.

Примечание: при добавлении слишком большого количества значений, сервис тут же сообщит об ошибке и предложит исправление.

Обширные возможности сервиса позволяют прямо в интерфейсе редактора запросов (кнопка «Изменить запросы») подготовить данные:

К сожалению, чтобы поделиться созданым отчетом, вам понадобится не только две версии продукта, как упоминалось в начале, но и платный пакет услуг Power BI Pro.

Плюсы Power BI:

• Обширные возможности подготовки данных.
• Раздел «Примененные Шаги». Весьма полезная функция редактора запросов, которая позволяет отменить ошибочный шаг.
• Функция предпросмотра отчета. Можно увидеть книжную адаптацию отчета для экрана мобильного устройства.

Минусы Power BI:

• Условно-бесплатный: делиться отчетами напрямую можно только в версии Pro.
• Долгая загрузка данных из GBQ.
• Отсутствие версий для операционных систем Linux и MacOS.

Полная интеграция сервиса Power BI с продуктами Microsoft, может стать решающим пунктом в выборе инструмента визуализации. Однако, если вы не сторонник использования Excel, у вас могут возникнуть сложности с интерфейсом и выполнением операций. К тому же сервис плохо справляется с загрузкой большого количества данных, может зависнуть или вылететь.

Примечание: В отличии от остальных сервисов визуализации, локализации Tableau на русский язык не существует.

Для начала работы с данными, выбираем коннектор Google BigQuery из меню серверов.

В открывшемся окне выбираем проект, набор данных и таблицу, на основе которых будем визуализировать свой отчет.

В нижнем меню переходим на первую страницу отчета (Sheet 1) и попадаем в редактор отчетов.

В зависимости от количества выбранных параметров и метрик слева, в правом меню будут подсвечиваться доступные элементы. Помимо стандартных типов визуализации, к работе доступны:

• древовидные карты;
• точечные и пузырьковые диаграммы;
• диаграммы Ганта и географические карты.

Примечание: если просто навести на элемент курсор, Tableau подскажет, сколько параметров и метрик необходимо для его отображения.

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

Отчет можно экспортировать (как PowerPoint или pdf) и делиться внутри системы — Tableau Online или Tableau Server.

Плюсы Tableau:

• Доступ к видеоматериалам и подробным инструкциям прямо из меню.
• Объединение источников данных.
• Больше возможностей отчетов: можно создавать дашборды на основе страниц отчетов.

 Минусы Tableau:

• Нет русской локализации.
• Частые проблемы с построением сложных моделей данных.

Tableau отличается довольно простым интерфейсом и активным сообществом пользователей. Еще одним плюсом инструмента является поддержка языка R, однако данные необходимо подготовить перед работой с сервисом.

Как и в случае с Power BI, в браузерной (облачной) версии продукта отсутствует прямой коннектор к хранилищу Google BigQuery.
Чтобы в десктопной версии QlikView подключиться к GBQ, понадобится установить ODBC Connector Package.
Примечание: Доступ предоставляется только пользователям, которые пользуются платными лицензиями QlikView.

В начале работы с отчетом, на выбор предлагается только один тип визуализации:

После нужно определить, какие поля будут представлены этим графиком или диаграммой. Затем можно либо добавить второй график или диаграмму, либо сразу перейти к отчету.

Для большей визуализации в меню Инструменты можно выбрать:

• Мастер быстрого создания диаграмм;
• Мастер временных диаграмм;
• Мастер диаграмм статистики;
• Мастер коробчатой диаграммы.

Созданные отчеты можно отправить по почте как вложение, либо загрузить в репозитарий на сервере QlikView. Доступ к таким отчетам будет только у аутентифицированных пользователей.

Плюсы QlikView:

• Интерактивное обучение и видеоматериалы.
• Встроенный ETL.
• Быстрая скорость загрузки и обработки данных.

Минусы QlikView:

• Невозможно подключить данные из GBQ без дополнительного коннектора.
• Минимальный набор элементов для визуализации.

Сервис ориентирован на разного пользователя: QlikView — это корпоративный инструмент, а QlikSense — персональная версия. Платформа отличается быстрой работой с данными и возможностью совместной разработки, но для успешной работы требует от пользователя технической подготовки.

Инструмент для создания отчетов специально разработан для людей без знания SQL. Smart Data работает на основе данных из Google BigQuery, поэтому к визуализации можно приступать сразу после запуска и выбора проекта и набора данных.

Три способа построить отчет, используя Smart Data:

• выбрать тип отчета из галереи популярных шаблонов;
• построить отчет в конструкторе, выбирая параметры и метрики;
• сделать прямой запрос к сервису в поле поиск.
  

В галерее готовых шаблонов сервиса, отчеты разделены в тематические блоки. Например, отчеты по атрибуции, отчеты на базах данных CRM, отчеты о ROPO-эффекте и другие.

Созданный отчет можно:

1. Экспортировать в Google Sheets.
2. Сохранить как файл csv.
3. Копировать SQL запрос в буфер обмена.

Также предусмотрен легкий экспорт в Google Data Studio — для этого в меню есть отдельная кнопка.

Плюсы OWOX BI Smart Data:

• Прямое подключение к данным из GBQ.
• Высокий уровень защиты данных согласно стандартам безопасности PCI DSS, ISO 27001 и SOC 2,3.
• Подробная справка о продукте.

Минусы OWOX BI Smart Data:

• Ограниченый набор комбинаций для построения отчетов.
• Минимальный набор элементов для визуализации.

Ключевой особенностью сервиса является дружественный интерфейс, рассчитанный на нетехнического специалиста. Чтобы строить отчеты, не требуется знаний SQL, достаточно просто начать вводить свой запрос, а система сама подберет подходящие варианты.

Как же определить, какой сервис визуализации больше всего подходит вам для создания отчетов? Следующий список пунктов поможет вам выбрать наилучший вариант:

1. Какие задачи вы собираетесь решать с помощью своих отчетов?
2. Кто из ваших сотрудников будет пользоваться сервисом?
3. Какой сложности отчеты и графики вы хотите получить?
4. Какие технические требования к сервису визуализации?

Для большего понимания темы мы также советуем прочитать статью Визуализация данных: основные правила, полезные приемы и инструменты и посмотреть наш вебинар Визуализация отчетов с помощью Data Studio и Power BI.