Byte/RE ИТ-издание

Реальный опыт миграции с Qlik на PIX BI: кастомизация фильтров и перенос диаграммы Waterfall

-->

dashbord-pix.png

15 декабря 2023 эксперты Qlever Solutions приняли участие в мероприятии «PIX BI онлайн-митап #1: рост в 2023 и взгляд в 2024».

PIX Robotics – вендор PIX BI, российской платформы анализа данных с адаптивным интерфейсом, гибкой системой фильтрации и возможностью создания персонализированных отчетов. Компания Qlever Solutions является авторизованным партнером PIX Robotics.

На мероприятии вместе с партнерами и клиентами PIX Robotics подвели итоги развития платформы за прошедший год и обсудили планы на 2024 год, рассказали про self-service инструменты аналитики и продемонстрировали реальные кейсы миграции и лучшие практики работы с PIX BI.

Российская платформа PIX BI создана как альтернатива Qlik Sense, и в своем выступлении руководитель отдела аналитики Qlever Сергей Гульчак и BDR Дмитрий Корнеев сделали акцент на реальном опыте команды в миграции с Qlik на PIX BI.

На проектах миграции аналитических платформ клиенты часто просят перенести BI-приложения один к одному, чтобы элементы дашборда сохраняли прежнюю функциональность, логику работы и дизайн.

Для решения этих задач в PIX BI представлены блоки JavaScript. Они предназначены для импорта сторонних диаграмм и позволяют кастомизировать дашборды под бизнес-процессы клиента.

На примере реального дашборда мы рассказали, как настроили в PIX BI нестандартную фильтрацию данных и создавали диаграмму «Водопад» для отчета PnL с помощью JS-блоков.

Дашборд в Qlik, который нужно перенести

Один из запросов клиента Qlever при миграции дашборда был в том, чтобы наглядно видеть взаимосвязь данных в фильтрах по ключевым измерениям. При использовании стандартных средств платформы взаимосвязь не так наглядна – нужно использовать раскрывающийся список данных по каждому фильтру.

С помощью JS-блоков мы создали собственный фильтр в виде кнопок, который позволяет при выборе одного измерения подсвечивать вхождение в данную выборку других измерений и упрощает работу с дашбордом.

Кастомизированные фильтры в PIX BI. При выборе исполнительного директора «Винокуров О.В.» в соседних фильтрах подсвечиваются «Регионы» и «Сети», относящиеся к данному руководителю.

Еще одним запросом при миграции стал перенос диаграммы типа Waterfall (Водопад) с распределением расходов.

Сложность переноса диаграммы состоит в том, что модель данных, которая использовалась для работы с Qlik, не подходит для построения визуализаций на PIX. Стандартный вариант визуализации не дает возможности провести аналитические расчеты показателей непосредственно в самом приложении и вывести перечень мер с их названиями на графике.

Сравнение кастомизированных диаграмм со стандартными.
Для построения Водопада стандартными средствами данные должны быть представлены в виде определенного измерения и расчетной меры. На графике «Расходы» измерением выступают «Наименование показателя», а мерой – сумма по полю «Значение показателя», имеющаяся структура данных не всегда предполагает такой подход к их агрегации.

Чтобы обойти это ограничение, можно реализовать абсолютно новую логику обработки данных под систему, но быстрее и проще использовать возможности JS-кода. Он позволяет импортировать диаграмму в PIX BI без изменения первоначальной модели данных.

К тому же JS-визуализация дает возможность более глубокой настройки диаграммы. Например, можно настроить ширину столбцов, изменить отображение меток или вывести на диаграмму легенду.

Диаграмма типа «Водопад» в PIX BI

В рамках митапа мы продемонстрировали лишь пару примеров настройки визуализаций в PIX BI, но возможностей кастомизации дашбордов с помощью JS значительно больше.

Разработка визуализации на JavaScript упрощает и сокращает время миграции с Qlik на PIX BI, так как в среднем занимает всего 4–8 человеко-часов, в отличие от длительного процесса перестройки модели данных под новую платформу.

Экспертами Qlever Solutions успешно реализовано уже 4 проекта по миграции с Qlik на PIX BI, активно ведется более 10 пилотных проектов. Суммарное время, затраченное командой на реализацию и разработку на PIX BI, составляет более 800 часов – и это только начало.

Сейчас мы находимся в активной фазе нагрузочных тестирований платформы и исследуем возможности шардирования потоков данных в ClickHouse для распределения нагрузки и ускорения работы с большими объемами данных.


Вам также могут понравиться