Сравнение «Google Data Studio» и «Microsoft Power BI» для построения сквозной аналитики

Оглавление:

В современных реалиях, наличие систем аналитики на сайте стало обязательным требованием, без соблюдения которого не может осуществляться разработка и последующее обслуживание веб-ресурса. Для одних компаний – это простой счётчик, позволяющий узнать количество посетителей веб-сайта за определенный период времени, а для других – полноценный комплекс инструментов, способный отследить эффективность каждого вложенного рубля в различные виды рекламы и продвижение.

С точки зрения успешного развития бизнеса, второй вариант работы системы аналитики является наиболее объективным и правильным, так как «отрезание» нерациональных каналов привлечения посетителей на веб-ресурс и сосредоточивание финансовых средств на эффективных каналах - основа стабильного роста доходов и, соответственно, приумножение прибыли.

В данной статье приведен подробный разбор двух популярных во всем мире систем для построения сквозной аналитики:  «Google Data Studio» и «Microsoft Power BI». В чем различия между системами, и какую из них лучше выбрать для вашего бизнеса, Вы сможете узнать при дальнейшем ознакомлении с изложенным материалом.

Что такое сквозная аналитика?

В первую очередь, это совокупность специальных инструментов и различных способов измерения эффективности веб-ресурса, позволяющих увидеть полную цепочку событий, начиная от перехода на источник с какого-либо канала привлечения потенциальных клиентов и заканчивая совершением целевого действия, например, заказа. Сквозная аналитика позволяет определить эффективность рекламных кампаний и каких-либо других способов привлечения целевого трафика, а также выявить наиболее оптимальный и рациональный способ продвижения веб-сайта с точки зрения экономической эффективности, характеризующейся получаемой прибылью.

Принцип работы сквозной аналитики можно графически представить следующим образом:

Попадая на сайт, посетители осуществляют различные виды коммуникаций с ним, которые могут выражаться в заполнении форм обратной связи, оформлении заказа, общении с менеджером компании через онлайн-чат, а также обычный телефонный звонок. Все способы взаимодействия фиксируются средствами установленной и настроенной специальной образом аналитикой для дальнейшего построения сквозной отчетности.

Каждый источник трафика анализируется по-отдельности, что даёт возможность выявления наиболее эффективного, а также отказа от тех каналов, расходы на которые не удовлетворяют установленным нормам.

Кому нужна настройка сквозной аналитики?

Всем видам бизнеса, ведущим деятельность в интернете. Как только запускается какой-либо канал рекламы или подключается целый ряд различных площадок, служащих источником трафика для сайта, без детального анализа эффективности, принять решение о качестве продвижения невозможно.

В первую очередь, обратить внимание на сквозную аналитику стоит интернет-магазинам, как малым, так и крупным, использующие более двух каналов для привлечения клиентов. Организациям, осуществляющим деятельность в сфере предоставления услуг, в том числе инфобизнес, проведение семинаров, коучингов и тренингов, также будет полезно произвести настройку аналитических средств, интегрированных с сайтом.

Менее полезной сквозная аналитика будет для веб-ресурсов, использующих один канал для своего продвижения, а также для тех бизнесов, где преобладает офлайн-реклама.

Если происходит длительный цикл сделки, состоящий минимум из 3-4 шагов, для получения наиболее достоверной информации потребуется произвести интеграцию и с CRM-системой, в которой будут отражены все происходящие взаимодействия с клиентом.

Для построения сквозной аналитики можно использовать популярные бесплатные инструменты, такие как «Яндекс Метрика» и «Google Analytics». Однако на данный момент аналитические сервисы не позволяют производить фиксацию персональных данных посетителей веб-сайтов, что ограничивает «сквозную» наглядность.  Чтобы получить более объективную и достоверную картину, потребуется одновременно агрегировать (объединять) данные с целого ряда различных систем, в том числе и площадок, на которых производится размещение рекламы.

Именно для данных целей и были разработаны специальные сервисы: «Google Data Studio» и  «Microsoft Power BI», каждую из которых мы рассмотрим в дальнейшем более детально.     

Обзор «Google Data Studio» и «Microsoft Power BI»

Оба из сервисов являются прямыми конкурентами, обладающие своими преимуществами и недостатками.

«Google Data Studio» - собирает и визуализирует данные с таких источников, как сервис аналитики «Google Analytics», площадка «Adwords» (для размещения рекламы на поиске, а также на сайтах-партнёрах), табличные данные «Sheets», видео-аналитика «YouTube Analytics», инструмент для анализа эффективностей рекламных кампаний «Attribution 360», сервис обработки больших массивов данных «BigQuery». Интеграция с российскими популярными сервисами «Яндекс.Метрика» и «Яндекс.Директ» возможна, но требует дополнительной настройки с посредником, через который и осуществляется работа с «Google Data Studio».

Схему работы системы можно представить следующим образом:

«Сбор данных» --> «Визуализация» --> «Распространение».

На первом этапе осуществляется загрузка данных с других интегрированных систем, их предварительное структурирование и приведение к «базовому» для сервиса виду.

При визуализации производится графическое отображение статистики в виде графиков, диаграмм и таблиц на основании всех данных собранных в различных источниках. С точки зрения сквозной аналитики, можно увидеть весь путь следования клиента, например, начиная с ввода какого-либо запроса в поисковой системе и перехода по рекламе, до непосредственной сделки, в том числе, даже если посетитель ушёл с сайта и вернулся, спустя какой-либо период времени обратно на веб-ресурс за счет работы ремаркетинга. Благодаря персонализации данных, можно определить и последующие повторные продажи, распространить действие аналитики на более длительный период времени. За счёт предустановленной интеграции с инструментом «Google Sheets», визуализированные аналитические данные можно сразу оформить в виде презентации.

«Распространение» - скомпонованный отчёт можно отправить другим лицам путем «расшаривания», то есть открытия доступа к его просмотру непосредственно на сервисе необходимым лицам. В ходе ознакомлении с отчётом можно перестроить графики по своему усмотрению, наложить одни данные на другие. Данного функционала явно не хватает в «Яндекс Метрике» и «Google Analytics».

Главное преимущество веб-ресурса «Google Data Studio» – он бесплатный.

Чтобы воспользоваться сервисом, достаточно перейти по ссылке: https://datastudio.google.com/u/0/navigation/reporting

Более подробно весь процесс настройки веб-ресурса, а также его интеграции с другими сторонними сервисами, мы рассмотрим в следующем разделе.

«Microsoft Power BI» - платформа, позволяющая осуществлять комплекс работ по агрегированию различных типов данных, получаемых со сторонних источников.

Существует два варианта исполнения: онлайн-сервис и десктопная ПК-версия. Один выполняет функцию по отслеживанию, сбору и обновлению данных, второй в качестве конструктора, позволяющего создать отчёт под определенные потребности бизнеса.

Система работает со следующими типами данных:

• файлы с расширениями .xls, .csv, .xml – было бы странным, если продукт от компании  «Microsoft» не поддерживал своих коллег-компаньонов по производителю;

• json – формат передачи данных, базирующийся на языках программирования Java и JavaScript, Python, Ruby, PHP;

• БД MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Access и другие, менее популярные, но более профильные с точки зрения серверного железа;

• файловые группы «Azure» - набор служб, реализованных на основе облачных технологий, используемых для разработки и размещения приложений, управляемых через ЦОД (центров обработки данных), реализованных на серверных системах;

• системами аналитики «Facebook», «Tweeter», «Google Analytics»;

• рекламными площадками «AdWords», «DoubleClick Campaign Manager»;

• БД CRM-систем;

• информацией, доступной на «GitHub».

Возможности визуализации: в виде таблиц, графиков (диаграмм, гистограмм), матриц, сводок, карточек, воронок, отслеживаемых ключевых параметров эффективности.  

Кроме взаимодействия с системами аналитики, существует возможность сделать отдельный срез данных электронной коммерции.

Как и «Google Data Studio», продукт от компании «Microsoft» бесплатный.

Начать работу с ресурсом стоит с установки «Power BI Desktop», скачать установочный файл которого можно, перейдя по следующей ссылке (для Windows 10): https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/desktop/

На этой же странице можно найти версию и для более ранней версии операционной системы.

После настройки отчета в программе, дальнейшая работа с ним будет осуществляться в сервисе «Power BI Service».

Условно, изобразить принцип работы можно в виде следующей схемы: «Интеграция с источниками информации и настройка отчета» -> «Сбор данных и визуализация».

Итак, разобравшись с функциональными возможностями обоих инструментов, перейдем к их глубокому детальному изучению.

Как работать с «Google Data Studio»

После входа и авторизации, создадим источник данных, нажав на знак «+» и, ознакомившись с основными возможностями, выбираем «Начать работу».

Принимая пользовательское соглашение и давая разрешение на обработку данных, нажимаем «Начать работу».

На следующем этапе предстоит ответить на 4 вопроса, которые отвечают за получение рассылки на электронную почту, посвященные различным новшествам и исследованиям. Если не хотите «захламлять» свою почту или просто нет времени на прочтение дополнительно рассылаемых писем, нажимаем везде «Нет». Для людей, осуществляющих настройку и последующее обслуживание самостоятельно, рекомендуется всё же подписаться.

После завершения ввода первоначальных настроек, появится окно со списком доступных для интеграции сервисов.

Что доступно для быстрого подключения в «Google Data Studio»:

• AdWords;

• Атрибуция 360;

• BigQuery;

• CloudSQL;

• DCM;

• DFP;

• Google Cloud Storage;

• Analytics;

• MySQL;  

• PostgreSQL;

• Search Console,

• YouTube Analytics;

• Таблицы.

Часть из них нами ранее уже была рассмотрена, поэтому акцентируем внимание на ещё не упомянутых:

• MySQL, PostgreSQL, CloudSQL – это стандартная БД веб-ресурса и любой системы CRM. Настроив её выгрузку, можно осуществлять обмен с сервисом для получения более точной картины;

• DCM и DFP – данные сервиса «Double Click», который с 2007 года принадлежит компании «Google». Позволяют осуществлять размещение рекламы в различных поисковых системах, а также закупку мест для размещения медийных материалов, в том числе и видеоданных;

• «Google Cloud Storage» – облачное хранилище информации различных форматов и содержания;

• «Search Console» – сервис для нахождения и устранения технических ошибок на сайте, а также анализа поисковых запросов (CTR, количество показов и переходов, средняя занимаемая позиция). С точки зрения сквозной аналитики, важен для получения информации об эффективности SEO.  

Кроме указанных сервисов, существует возможность интеграции с огромным количеством различных интернет-ресурсов, подробный перечень которых доступен при нажатии кнопки «Подробнее о коннекторах».

Нажав «Добавить коннектор» осуществляем его перенос в общий список. Для России обязательно понадобится «Яндекс Метрика», расположенная в самом конце данного перечня.

Добавив сервис, сразу запустится процесс настройки интеграции. Нажав «Разрешить», произойдет переход к вводу данных для авторизации центра обработки данных в интересующей нас системе аналитики.

В завершении интеграции, выбираем необходимый счетчик, так как к одному аккаунту их может быть привязано несколько.

Теперь, нажав кнопку «Поля», выбираем те данные, которые необходимо будет передавать из «Метрики» в «Google Data Studio».

По умолчанию, система сама выбирает всё необходимое и важное. По этой причине, если вы не являетесь экспертом в области веб-аналитики, не рекомендуется что-либо менять и отключать!

Подключив метрику, аналогичным способом поступим и с другими важными для интеграции сервисами: «AdWords» и «Analytics».

Потратив всего 5 минут времени, мы произвели быструю интеграцию между тремя нам необходимыми сервисами.

Чтобы создать отчёт, идём в соответствующий раздел на главной странице.

Существует возможность создания своего вида отчета или использования уже готового шаблона. Рассмотрим каждый из способов.

1) Стандартные шаблоны позволяют за считанные минуты отобразить сведения, влияющие на эффективность всей деятельности в интернете.

Отобразим все доступные заготовленные варианты визуализации.

Для построения сквозной аналитики, наиболее удачным вариантом будет шаблон «Электронная торговля», при котором уже изначально осуществлена подгрузка данных в связке с рекламной площадкой. Останется лишь только установить дополнительные параметры.

В качестве визуального примера, выберем стандартный вариант шаблона «Google Adwords».

Выставив интересующий период времени, и, нажав «Использовать шаблон», запустим процесс визуализации.

В результате проделанных действий, появится окно для редактирования отчета. Нажав «Обновить данные», автоматически заменим шаблонную информацию на свою.

Примечание: как правило, при создании отчетов сервис осуществляет «представление», т.е. выдаёт данные не напрямую,  а через свои переменные, которые станут доступными во всех типах отчетов вне зависимости от источника. Иногда, в связи с этим, возможно возникновение ошибок (когда переменные назначаются несколько раз, например, одновременно в «Яндекс Метрике» и «Google Analytics»). В результате, информация не будет обновляться. Поэтому, чтобы решить проблему, вместо «Sample» устанавливаем «прямой источник». В нашем примере, вместо «Sample Adwords»,  необходимо задать просто «Adwords».

На этом работа с шаблоном не заканчивается. Можно добавлять свои графики, диаграммы и таблицы, отображающие определенную информацию. Необязательно, что данные должны браться с рекламной площадки «Adwords».

Для примера, к отображаемой информации добавим диаграмму, отображающую рекламные переходы с «Яндекс. Директа», чтобы можно было наглядно сравнить и выявить разницу.

Первым шагом, увеличиваем высоту рабочей области шаблона, для чего переходим в раздел макет и задаем своё значение. Изменим параметр с 900-та пикселей до 1200.

Теперь вставляем свой линейный график, выбрав его на верхнем меню. Для линейного графика изменим источник данных, найдя в списке «Яндекс Метрика».

Выбрав период времени и задав показатель для наблюдения, запустим процесс визуализации информации.

В нашем случае, установим «Директ» и «Сессии по источникам» или «Клики» (в первом случае отобразятся данные по запросам, во втором – суммарное значение).

Таким образом, в одном отчёте мы представили данные одновременно с двух различных источников. Обо всех возможных вариантах отображения данных мы подробно поговорим при рассмотрении процесса создания пользовательского (своего) шаблона.

По завершении работы над отчетом, производим предварительный просмотр и «расшариваем» его другим пользователям.

Есть возможность открыть доступ по ссылке или выдать персональный доступ для конкретного почтового ящика (аккаунта в Google).

2) Создание пользовательского (своего) отчета в «Google Data Studio».

На главной странице выбираем раздел «Отчеты» и пустой вариант.

Сразу же запустится процесс подключения доступных источников входных данных, настройку которых мы производили ранее.

Далее определяемся с видом отображаемых данных.

Доступные варианты:

• динамические ряды;

• гистограмма;

• комбинированная, круговая, точечная и линейчатая диаграммы;

• таблица;

• географическая карта;

• сводка;

• сводная таблица;

• диаграмма с областями.

Выбрав динамические ряды, можно осуществить представление динамики (изменчивости) данных.

Выбирая в качестве источника «AdWords» отобразится стандартный график.

Значения можно задавать, как в абсолютных значениях, так и в относительных (процентах). К примеру, создадим второй аналогичный график, отобразив на нём суммарные значения CTR рекламных кампаний по дням.

Полный перечень всех доступных показателей для данного типа отображения данных представлен на следующем изображении.

С точки зрения сквозной аналитики, наибольший интерес вызывают: средняя цена клика, CTR, клики, расходы, конверсия.

В случае с гистограммой, можно задать дополнительный параметр по горизонтальной оси, например «ключевой запрос», «расход по группам», «пол», «страна» и т.п.

Для каждого показателя можно создать фильтр, благодаря которому можно скрыть из представления отказы или какие-либо другие параметры, нежелательные к отображению.

В случае с комбинированным графиком, в одной области можно одновременно отобразить график с разбивкой данных. Например, клики по дням и их тип (по заголовку, быстрым ссылкам, контактной информации в объявлении на поиске).

Круговая, комбинированная и линейчатая диаграммы позволяют отобразить вклад определенного параметра в общее суммарное значение. К примеру, можно отобразить статистику кликов по запросам.

На такой способ отображения данных, как карта, особое внимание уделять не стоит. Достаточно задать код страны или выбрать конкретный континент/субконтинент для визуализации.

Таблица является одним из наиболее удобных параметров для представления огромного массива информации, приведенной к общей составляющей (базису).

В качестве примера отобразим в табличном формате ключевой запрос, количество кликов, число показов, среднюю стоимость перехода и суммарный расход, для чего задаём основной параметр и показатели.

Последним способом визуализации для рассмотрения будет сводка, которая позволяет отобразить какой-либо показатель в виде конкретного значения.

В настройках темы можно произвести стилизацию и изменить оформление отчета, установив свой шрифт, задав цветовую схему, варианты выравнивания.

Например, как в варианте, представленном ниже.

Чтобы написать комментарии, задать заголовки, включить в состав отчета свои изображения, можно воспользоваться дополнительным инструментарием. Там есть и элементы, позволяющие выделить определённую область фигурой прямоугольной или овальной формой.

Как и в случае с шаблоном, в одном отчете можно одновременно оперировать десятком различных параметров, получаемых различными источниками, в том числе «Яндекс Директ». В нашем случае, зададим вывод сводного показателя кликов по рекламным объявлениям, показ которых осуществляется в поисковой системе «Yandex» за отчетный период.

При составлении серьезных отчетов, как правило, не ограничиваются лишь одной страницей. По этой причине, есть возможность создания неограниченного количества страниц.

При этом сохраняется заданная ранее стилистика и оформление.

После завершения работ по составлению отчета, можно им поделиться, открыв к нему доступ владельцу определенной электронной почты или по ссылке.

При построении сквозной аналитики, объективность картины будет зависеть от грамотной настройки целей, достоверности замеров конверсии, а также учёта всех существующих каналов взаимодействия с посетителями.  При наглядной визуализации потребуется изобразить весь путь следования клиентов, начиная от захода пользователей на веб-ресурс, заканчивая свершением заказа. При длительном цикле сделки потребуется дополнительно подгружать и данные CRM-систем.

Рассмотрев наглядно способности сервиса аналитики от «Google», можно сделать следующий вывод: интуитивно-понятный интерфейс и легкость обучения основам работы значительно сокращают временные затраты на освоение и позволяют практически мгновенно приступить к работе.

Как работать с «Microsoft Power BI»

Ранее уже было отмечено, что для успешной работы с данным продуктом, потребуется осуществлять работу в двух различных программных решениях: «Power BI Desktop» и «Power BI Service».

1) «Десктопная» версия потребуется предварительной установки программы на рабочий персональный компьютер, работающий на операционной системе (ОС) Windows 7/8/8.1/10.

Ссылка для скачивания: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/desktop/

Процесс инсталляции мало чем отличается от установки какой-либо другой программы на ОС.  

После завершения процесса установки произойдет первый запуск программы, в ходе которого предстоит пройти регистрацию и создать учетную запись для принятия участия в использовании сервисов от компании  «Microsoft».

Вводим фамилию, имя, адрес электронной почты, телефонный номер, название компании, выбираем страну и указываем занимаемую должность, после чего нажимаем «Done».

Важное замечание: лучше указывать достоверную информацию, так как для активации учетной записи придется ввести специальный код, который будет выслан на указанный адрес электронной почты.

После процесса создания учетной записи нажимаем кнопку «Sign in» и начинаем работу с программным продуктом.

Область программы представляет собой графический редактор с уже готовыми заготовками для визуализации обрабатываемых данных.

Чтобы подключить «Google Analytics» необходимо нажать кнопку «Get Data» и выбрать его в качестве источника. Данный сервис расположен по следующему пути «More» -> «Online Services» -> «Google Analytics».

Далее устанавливаем связь между «Microsoft Power BI» и системой аналитики, для чего производим авторизацию в нём.

После настройки интеграции, выбираем необходимые нам для дальнейшей работы категории данных.

В отличие от сервиса «Google Data Studio», связь с каждым необходимым параметром и элементом, получаемым с системы аналитики, устанавливается вручную и самостоятельно. Нет настроек связей «по-умолчанию». По этой причине важно иметь представление о принципах группировки.

а) Ad Exchange – сведения, отражающие эффективность ведения рекламных кампаний на данной площадке;

б) Adsense – сбор сведений, отражающих деятельность РК в системе с одноименным названием;

в) Adwords – данные об успешности РК на поиске «Google», а также его сайтах-партнерах;

г) App Tracking – необходим при анализе эффективности продвижения мобильного приложения;

д) Audience – собираемые сведения о демографии, возрасте, поле и т.п.;

е) Channel grouping, Content Experiments, Content Grouping, Custom variables or columns – данные, получаемые в ходе проводимых экспериментов, операций с контентом и индивидуальных настроек, производимых пользователями системы аналитики;

ж) подгруппа Double Click – отражает всю информацию и сведения, получаемые из всемирно известной системы, позволяющей производить закупку различного вида рекламы;

з) Ecommerce – электронная коммерция, с точки зрения сквозной аналитики, как правило, вызывает наибольший интерес;

и) Traffic source – сведения, отражающие источники трафика на веб-ресурсе.

Кроме указанных, можно ещё также отметить, «Goal conversion» - данные о достижении настроенных пользователем системы целей, а также «Event tracking» - сведения о событиях на веб-ресурсе.

Одной из основных групп, подключение которой потребуется, как для настройки простой аналитики, так и сквозной, - «User», которая сообщает системе «Microsoft Power BI» общие данные о посетителях.

Можно рассмотреть и другие группировки данных, однако их значимость для построения сквозной аналитики не так существенна.

Итак, разобравшись с основными сведениями, рассмотрим принципы работы с визуализацией отчетных сведений.

Чтобы добавить график на рабочую область, достаточно его перетащить курсором мышки.

В области «Fields» выбираем данные, которые стали доступны после их выбора в качестве объекта наблюдения при интеграции сайта с системой аналитики.

Основываясь на этом, в качестве примера, строим три гистограммы, одна из которой будет отражать сведения о кликах, вторая – среднюю стоимость клика, третья – суммарные расходы.

Чтобы создать новое окно, достаточно нажать на значок «+», расположенный в нижней части рабочего окна. Аналогично предыдущему способу, добавим таблицу, содержащую детализированные данные по посещаемости за определенный период.

С помощью специального инструмента «Связи», можно задать свои алгоритмы для представления информации и установки своих типов связей различных типов данных.

Таким образом, в одной таблице можно выделить необходимые данные из CRM-системы и/или сервисов аналитики, разделить и сравнить их. Также можно задать и математические операции между ними, например, сложить или вычесть полученные значения.

Несмотря на более трудоемкий процесс по интеграции данных, за счет многообразия способов установки взаимосвязей различных типов данных, можно добиться ещё более объективной и наглядной картины, чем в рассмотренном нами ранее сервисе «Google Data Studio».

После окончания работ по оформлению отчета, идем дальше и, нажав кнопку «Publish», сохраняем рабочую версию нашего проекта. Этим действием мы подготовим сведения для выгрузки в другой сервис от «Microsoft» - «Power BI Service».

Отдельно стоит упомянуть об интеграции с системой аналитики «Яндекс Метрика» и рекламной площадкой «Yandex Direct». В отличие от аналитики «Google», интеграция с которой производится через специальный коннектор, российская система от «Yandex» на данный момент не имеет такую возможность. По этой причине, коннектор придется создавать самим, настроив выгрузку между «Яндекс Метрикой» и «Microsoft Power BI» через API или воспользоваться готовым инструментом, доступным на «GitHub» по следующей ссылке: https://github.com/maxim-uvarov/PQYandexMetrica

Там же приводится и инструкция по инсталляции готового решения, ознакомившись с которой, можно без какой-либо сложности произвести процесс интеграции всего за 10-20 минут.

Если Вы впервые слышите такие слова как token и API, данную настройку лучше будет доверить профильному специалисту.

Аналогичным образом придется поступить и для возможности обмена данными с российской социальной сетью «Вконтакте». Ссылка на готовое решение и инструкцию по его установке аналогично расположены на «GitHub»: https://selesnow.github.io/rvkstat/

Итак, рассмотрев принцип работы с программой для подготовки отчетов, перейдем к краткому обзору «Microsoft Power BI Service».

2) Онлайн-сервис, позволяющий актуализировать данные, содержащиеся в отчете. Используя способы представления информации, созданные в графическом редакторе, и добавив преимущества онлайн-инструментов, можно производить автоматическую актуализацию отражаемых сведений.

Ресурс доступен по следующей ссылке: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/

Нажав «Начните бесплатно», переходим к выбору необходимого нам продукта.

Нас интересует облачный инструмент, с ним и будем продолжать дальнейшую работу. Входим в созданную нами ранее учетную запись.

В случае успешной авторизации появится экран, содержащий сведения о наличии у вас лицензии на продолжение дальнейшей деятельности в продукте.

В результате нажатия на кнопку «Продолжить», появится рабочая область панели мониторинга.

Нажав кнопку «Создать», переходим к разработке/загрузке «Отчета».

Импортируем данные для того, чтобы перенести созданную нами ранее заготовку.

Загружаем наш файл из десктопной версии. Сразу бросается в глаза тот факт, что решение облачное, и, по этой причине, уже изначально предусмотрена быстрая интеграция практически со всеми используемыми хранилищами, особенно продуктами от «Microsoft».

Выбрав необходимое решение, произведем его загрузку.

Важное замечание: если в предыдущей операции при работе с графическим редактором нажималась кнопка публикации, то наработки по отчету уже доступны в списке отчетов. В случае, когда было произведено обычное сохранение без «Publisher», рабочий файл придется загружать с локального хранилища.

Над отчетом можно продолжать дальнейшую работу, добавлять новые графики, источники, устанавливать параметры фильтрации, задавать свои оси.

Каждый раз, когда будет осуществлять вход в «Отчёт», сведения будут актуализироваться и обновляться. Согласитесь, что это очень удобно.

Отображение редактора можно задать под себя, нажав кнопку «Вид». К примеру, есть возможность включить сетку, блокировать определенные объекты, изменить размеры и т.п.

Следует учесть, что новый источник данных нельзя подключить к отчету в данном сервисе. В том случае, когда потребуется дополнительно добавить, например, сведения «Яндекс Метрики», процесс интеграции придется производить непосредственно в десктопном графическом редакторе. К счастью, при публикации, данные станут сразу доступны в облачном варианте.  

По окончании работ с отчетом, нажимаем кнопку «Сохранить».

Заключение

На этом всё! Мы наглядно рассмотрели основные принципы работы в двух самых известных в мире сервисах для подготовки и составления качественных и объемных отчетов, в том числе и для сквозной аналитики. Теперь перейдём к самому  главному: сделаем выводы.

Сравнение сервисов «Google Data Studio» и «Microsoft Power BI»

При реализации обоих средств для агрегирования аналитических данных, сразу чувствуется, что были применены зарубежный подход и стандарты, как в реализации программного обеспечения, так и при легкости использования, интерфейса. Явно выражено, что оба сервиса изначально предрасположены к работе с инструментами своих «родителей».

Заранее подготовленные коннекторы в «Google Data Studio» делают его  незаменимым для взаимодействия с «AdWords», различными системами аналитики «Гугла». В то же время, с точки зрения возможности подключения к различным БД и CRM-системам, продукт явно уступает своему коллеге от «Microsoft», которые имеет расширенные технические возможности, в том числе и по интеграции с различными облачными решениями. Интеграция с одной только группой «Azure» – уже большой прогресс для крупных коммерческих компаний. Ещё одним дополнительным его преимуществом будет являться большая гибкость настроек, возможность на одном объекте визуализации (таблице, диаграмме, графике) отобразить данные из двух и более независимых друг от друга источников. Хоть с недавнего времени, решение от «Google» также позволяет осуществить данный процесс, но трудозатраты значительно превосходят конкурента.

С точки зрения скорости работ, простоты и возможности быстрой интеграции с «Яндекс Метрикой», явно выигрывает проанализированный и рассмотренный на примерах продукт от компании «Google». Необходимость создания собственного коннектора в «Microsoft Power BI» можно отнести к недостаткам, так как в России потребуется привлечение к работе специалиста в данной области.

С точки зрения сквозной аналитики, эффективность систем будет сильно зависеть от предварительной настройки данных электронной коммерции и метрических величин, правильности установок целей, объектов отслеживания, а также способности с максимальной точностью определить какую-либо заданную характеристику, например, конверсию.

Для большего удобства, в таблице, которую Вы увидите ниже, представлен сравнительный обзор между двумя рассмотренными сервисами:

Характеристика / параметр сравнения	Google Data Studio	Microsoft Power BI
Стоимость	Бесплатно	Условно бесплатно
Количество пакетов-услуг	Один, бесплатный	Два, бесплатный с 1 Гб облачного пространства и платный (PRO) с 10 Гб (стоимость в районе 10 долларов в месяц)
Количество средств, в которых необходимо осуществлять работу	Один универсальный	Один графический редактор, один облачный сервис
Уровень пользователя для создания отчета	Средний	Средний
Уровень пользователя для просмотра отчета	Новичок	Новичок
Количество коннекторов	Более 50 (при этом для РФ не хватает «Вконтакте», «Одноклассники»)	Более 100 (при этом для РФ не хватает «Яндекс Метрики» и «Вконтакте», «Одноклассники»)
Доступ в России	Свободный	Свободный
Формирование отчёта	Есть	Есть
Динамика в отображении данных	Есть	Нет
Возможность пройти онлайн-обучение	Есть	Есть
Групповое одновременное редактирование отчетов	Поддерживается	Не поддерживается
Интерфейс	Легкий, интуитивно-понятный	Немного тяжелее, требуется немного времени, чтобы привыкнуть

Напрашивается очевидный вывод: для малых и средних бизнес-компаний лучше всего подходит продукт от  «Google Data Studio», для крупных – «Microsoft Power BI», обширные технические возможности агрегирования данных которого превосходят коллегу от «Гугл».

Вне зависимости от того, какой из сервисов Вы выберете, объективность изложенной информации и её достоверность будет, главным образом, зависеть от качества настройки инструментов аналитики, правильной обработке массивов данных и только лишь в малой части от самого сервиса.