Обзор Yandex DataLens
⏱ Время чтения текста – 6 минутВременно отвлечемся от проекта по сбору чековых данных. О нескольких следующих шагах этого проекта поговорим чуть позже.
Сегодня обсудим новый сервис от Яндекса — DataLens (доступ к демо мне любезно предоставил мой большой друг Василий Озеров и команда Fevlake / Rebrain). Сервис находится в режиме Preview и по сути является облачным BI. Ключевая фишка сервиса в том, что он легко и удобно работает с кликхаусом (Yandex Clickhouse).
Подключение источников данных
Рассмотрим основные вещи: подключение источника данных и настройку датасета.
Выбор СУБД не велик, но некоторые основные вещи присутствуют. Для целей нашего тестирования возьмем MySQL.

На основе созданного подключения предлагается создать датасет:

На этом этапе определяется какие атрибуты таблицы станут измерениями, а какие метриками. Можно выбрать тип агрегации данных для метрик.
К сожалению, мне не удалось найти каким образом возможно вместо одной таблицы указать несколько связанных таблиц (например, присоединить справочник для измерений). Вероятно, на данном этапе разработчики предлагают решать данный вопрос созданием нужных view.
Визуализация данных
Что касается самого интерфейса для визуализации — все довольно легко и удобно. Напоминает облачную версию Tableau. А в сравнении с Redash, который чаще всего используется в связке с Clickhouse, возможности визаулизации — просто потрясают.
Чего стоят сводные таблицы, в которых можно использовать Measure Names в качестве названия столбцов:

Разумеется, в DataLens от Яндекса есть возможность собрать и базовые графики:

Есть и диаграммы с областями:

Однако мне не удалось обнаружить каким образом осуществляется группировка дат по месяцам / кварталам / неделям. Судя по примеру данных, доступному в пробной версии, разработчики пока решают этот вопрос созданием дополнительных атрибутов (DayMonth, DayWeek, etc).
Дашборды
Пока интерфейс создания блоков дашборда выглядит громоздко и не всегда понятны интерфейсные окна. Вот, например, окно позволяющее указать параметр:

Однако в галерее примеров имеются очень функциональные и удобные дашборды с селекторами, вкладками и параметрами:

Ждем исправления интерфейсных недочетов, улучшения DataLens и готовимся к использованию в паре с Clickhouse!