Компания выросла, и держать отчётность в десятке отдельных таблиц больше не получается. Часть цифр приходит выгрузками из Excel, часть хранится в базе SQL, что-то выгружается из 1С — и раз в месяц сотрудник по нескольку дней руками сводит всё это в единый файл, который к моменту готовности уже неактуален. Задача — перевести отчётность в Microsoft Power BI и построить аналитический слой, которому будут доверять руководители и главы направлений. Нам не нужны десятки перегруженных экранов: достаточно нескольких понятных интерактивных дашбордов, отвечающих на живые вопросы бизнеса — динамика продаж, где теряется маржа, сколько средств лежит в остатках, кто из клиентов формирует выручку.
Нужен человек, который заберёт сырые источники, приведёт их в порядок средствами Power Query, выстроит аккуратную модель данных по схеме «звезда» и опишет меры DAX для корректных итогов, сравнения периодов и накопительных величин. Графики должны быть понятны сразу, фильтроваться по периоду, региону и номенклатуре и не скрывать пробелов в данных. Отдельно подчеркнём автоматизацию: важно настроить обновление по расписанию, чтобы утром дашборды уже отражали вчерашние показатели и никто не запускал пересчёт вручную. В финале ждём сжатую документацию, по которой наша команда поймёт устройство модели и сможет вести её самостоятельно.
Будем признательны за примеры ваших дашбордов и краткое описание подхода к сборке разнородных источников и надёжному обновлению.
Объём работ:
— подключение и очистка данных из Excel, SQL и выгрузок 1С через Power Query;
— проектирование модели данных по схеме «звезда» с прозрачными связями;
— меры DAX по продажам, марже, остаткам и клиентской аналитике;
— интерактивные дашборды с фильтрами по периоду, региону и номенклатуре;
— настройка обновления по расписанию и сверка достоверности данных;
— краткая документация и передача проекта команде.
Нужен человек, который заберёт сырые источники, приведёт их в порядок средствами Power Query, выстроит аккуратную модель данных по схеме «звезда» и опишет меры DAX для корректных итогов, сравнения периодов и накопительных величин. Графики должны быть понятны сразу, фильтроваться по периоду, региону и номенклатуре и не скрывать пробелов в данных. Отдельно подчеркнём автоматизацию: важно настроить обновление по расписанию, чтобы утром дашборды уже отражали вчерашние показатели и никто не запускал пересчёт вручную. В финале ждём сжатую документацию, по которой наша команда поймёт устройство модели и сможет вести её самостоятельно.
Будем признательны за примеры ваших дашбордов и краткое описание подхода к сборке разнородных источников и надёжному обновлению.
Объём работ:
— подключение и очистка данных из Excel, SQL и выгрузок 1С через Power Query;
— проектирование модели данных по схеме «звезда» с прозрачными связями;
— меры DAX по продажам, марже, остаткам и клиентской аналитике;
— интерактивные дашборды с фильтрами по периоду, региону и номенклатуре;
— настройка обновления по расписанию и сверка достоверности данных;
— краткая документация и передача проекта команде.
