Разработка BI для продаж: от данных Битрикс24 до управленческой аналитики

Шесть лет назад я занималась внедрением BI-отчётности для отдела продаж.

Сейчас это уже привычная технология. У Битрикс24 появился BI Конструктор, Power BI стал значительно функциональнее, а обучающих материалов — в десятки раз больше.

Но тогда всё выглядело совсем иначе.Во многих компаниях управленческая отчётность по-прежнему собиралась вручную: данные выгружали в Excel, объединяли из разных источников, строили сводные таблицы и готовили отчёты для руководителей практически в ручном режиме.

Полноценные BI-системы только начинали появляться в российских компаниях, а информации о Power BI, DAX, Power Query и интеграции с Битрикс24 было совсем немного. Большую часть решений приходилось искать самостоятельно, экспериментировать и проверять на практике.

Именно в этот период мне довелось разрабатывать BI-систему для отдела продаж. Цель проекта заключалась не в том, чтобы сделать красивые графики. Нужно было построить полноценную аналитическую платформу: автоматически получать данные из Битрикс24, подготовить их к анализу, разработать модель данных и дать руководителям инструмент, который позволял принимать решения на основе актуальной информации, а не ручных отчётов.

На выходе получилась система, которая позволяла смотреть продажи не фрагментами, а как единый процесс:

С технической точки зрения это был не просто отчёт, а полноценное BI-решение:

То есть я работала не только с визуализацией, а с полной цепочкой: источник данных → загрузка → трансформации → модель → метрики → интерактивная аналитика.

Источником данных был Битрикс24, подключённый через API. Для извлечения использовался коннектор на основе batch-запросов, а дальше основная работа начиналась уже на стороне BI.

Из CRM загружались данные по:

С технической стороны важно понимать: CRM не отдаёт «готовую аналитику». Она отдаёт разрозненные сущности, JSON-структуры, пользовательские поля, технические идентификаторы, разные типы данных и бизнес-логические состояния, которые ещё нужно привести к рабочему виду.

Поэтому ключевая сложность была не в факте подключения Битрикс24, а в построении поверх него устойчивого аналитического слоя.

Основная инженерная работа велась в Power Query.

После получения данных из API мне нужно было:

Это особенно важно в проектах, где данные приходят из CRM, потому что там почти всегда есть:

Чтобы поверх таких данных можно было строить надёжную аналитику, их нужно было не просто «загрузить», а именно инженерно подготовить.

После этапа трансформаций строилась модель Power BI.

Я выделяла:

Такой подход позволял:

Для бизнеса это означает «в отчёте всё связано между собой». Для разработчика — что модель не разваливается при росте количества визуализаций и сценариев анализа.

Одна из важных функций системы — возможность быстро переключать логику анализа.

Например, на одном и том же наборе страниц пользователь мог смотреть:

Для этого использовалась отдельная таблица-переключатель и меры на DAX, где логика строилась через SELECTEDVALUE() и условное переключение между агрегатами.

Иными словами:

Это кажется простой функцией с точки зрения пользователя, но за ней стоит довольно важная разработческая работа:

Помимо переключателя показателей, в отчёте были реализованы сквозные фильтры:

На практике это означало, что руководитель мог выбрать, например:

и затем увидеть этот же контекст одновременно:

С точки зрения бизнеса это удобно: не нужно заново настраивать каждую страницу, всё работает как единое пространство анализа.

С точки зрения разработки это тоже важный показатель зрелости решения: сквозные фильтры работают только тогда, когда правильно собраны модель, меры и логика взаимодействия элементов отчёта.

В итоге BI-система охватывала практически весь контур продаж.

Позволяла анализировать движение сделок по этапам, видеть количество, выручку, прибыль и рентабельность.

Показывали входящий поток и распределение по менеджерам.

Позволяли не смешивать промежуточный и фактический результат, что особенно важно для B2B-продаж.

Давали руководителю понимание текущего портфеля и состояния активных сделок.

Показывали причины потерь, объём упущенных возможностей и распределение по менеджерам.

Помогала оценивать вклад поставщиков, брендов и направлений.

Позволяла смотреть новых клиентов, размещённые и реализованные заказы в клиентском разрезе.

Подсвечивали случаи, где оборот есть, а прибыльность бизнеса — под вопросом.

Отдельный блок позволял анализировать:

То есть по сути это был не один дашборд, а единая BI-система для управления отделом продаж.

Для собственника или руководителя ценность BI не в том, что «всё красиво нарисовано». Ценность в том, что появляется возможность принимать решения на основе связанной картины, а не разрозненных цифр.

После внедрения такой системы можно было быстрее отвечать на вопросы:

Проще говоря, продажи становились прозрачными и управляемыми.

Шесть лет назад этот проект был для меня прежде всего техническим вызовом. Сегодня я понимаю, что его главная ценность была совсем в другом.

Руководителям не нужны сложные модели данных, DAX или ETL-процессы сами по себе. Им нужна возможность быстро получить ответ на вопрос: что происходит с продажами и почему.

Именно это и должна делать хорошая BI-система — превращать разрозненные данные в понятную картину, на основе которой можно принимать решения.

Инструменты за эти годы сильно изменились. Многие задачи теперь решаются проще, чем тогда. Но сама цель осталась прежней: сделать так, чтобы бизнес опирался не на ощущения и ручные сводки, а на актуальные данные.

Думаю, именно поэтому этот проект остаётся актуальным для меня и сегодня.