Сегодня маркетолог работает с десятками источников данных: рекламные кабинеты, веб-аналитика, CRM, отчёты из Excel. Всё это разрозненно и требует времени на сбор и сверку. BI-дашборды решают проблему: собирают ключевые метрики в одном окне и помогают принимать решения на основе данных быстрее и точнее.
Скриншот дашборда CyberBrain
Чтобы выбрать BI-решение под ваши задачи, важно учитывать:
Стоимость. Есть бесплатные open source решения и платные корпоративные продукты.
Подключения. С какими рекламными и аналитическими источниками сервис работает «из коробки» (например, Яндекс.Метрика, Директ, CRM).
Удобство. Насколько просто строить визуализации, фильтровать данные и обновлять отчёты.
Совместная работа. Можно ли делиться дашбордами с коллегами и ограничивать права доступа.
Порог входа. Справится ли маркетолог самостоятельно или придётся подключать ИТ-специалистов.
Плюсы:
Можно собрать в один отчёт данные из разных систем — Excel, CRM, рекламные кабинеты, соцсети.
Удобный интерфейс с готовыми визуализациями. Также с помощью визуального конструктора можно собирать панели и графики из готовых блоков без кода.
Есть бесплатная лицензия (личное использование, без общего доступа) и платные тарифы для совместной работы — Power BI Pro и Premium Per User (PPU).
Минусы:
Для сложных дашбордов придётся изучать язык выражений DAX — это формулы Power BI для расчётов.
Лимиты: в Pro — до 1 ГБ на датасет и 10 ГБ хранилища на пользователя, до 8 обновлений в сутки. В Premium Per User — до 100 ГБ на модель и до 48 обновлений в сутки. На больших моделях возможны задержки при фильтрации и обновлении.
Power BI Desktop доступен только на Windows. На macOS и Linux нативной версии нет: можно пользоваться веб-версией для просмотра и базовых действий, но редактирование файлов проекта (.pbix — формат Power BI для сохранения отчётов и моделей данных) возможно только через Windows — например, через виртуальную машину или удалённый доступ.
Плюсы:
Минимальный порог входа: есть визуальный конструктор запросов, базовые панели собираются без SQL.
Open-source версия — бесплатно (self-hosted). Облачный Starter — $85 / мес. (на сентябрь 2025), включает 5 пользователей, далее $5 за пользователя.
Поддерживает подключение к популярным базам данных (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, ClickHouse и др.). Данные из рекламных кабинетов обычно загружают в БД через ETL, после чего Metabase строит отчёты.
Минусы:
Ограничения по визуализациям: меньше типов диаграмм и настроек оформления, чем у конкурентов.
При сложных запросах и больших объёмах данных дашборды грузятся медленно.
Для продвинутых сценариев часто нужен SQL, поэтому понадобится помощь аналитика.
Плюсы:
Подходит для онлайн-мониторинга: панели обновляются автоматически, можно отслеживать ключевые метрики в режиме, близком к реальному времени.
Подключается к множеству источников: Prometheus, ClickHouse, PostgreSQL, Elasticsearch. Функционал расширяется за счёт плагинов (например, GitHub, Google Sheets или новые типы визуализаций вроде геокарт).
Минусы:
Интерфейс и терминология ориентированы на DevOps. Маркетологу потребуется время или готовые шаблоны, чтобы освоиться.
На наборах с очень большим количеством строк возможны задержки при построении графиков.
Расширенные функции (ролевое управление доступами, PDF-экспорт, кэширование запросов) доступны только в платных версиях Enterprise / Cloud.
Плюсы:
Простой интерфейс: подключаете источники, собираете графики и делитесь дашбордом с командой.
Интегрируется с сервисами Яндекса: Метрика, Директ, AppMetrica.
Есть два плана: бесплатный Community (для небольших проектов, без оплаты; аутентификация через Yandex ID / 360) и платный Business. Параллельно доступна open-source-версия DataLens для развёртывания на своих серверах.
Минусы:
Лимиты: до 32 таблиц и 1200 полей в одном датасете, импорт CSV до 200 МБ, экспорт графика до 50 МБ.
Нет экосистемы пользовательских плагинов; сложные сценарии и расчёты приходится готовить в базе данных, а в DataLens остаётся только визуализация.
Плюсы:
Фокус на корпоративных внедрениях. Поддерживает on-prem (развёртывание на серверах компании, а не в облаке), интеграцию с корпоративными системами аутентификации (AD/LDAP/SSO), работу с ClickHouse (российская СУБД, оптимизированная для аналитики больших данных).
Подходит для многопользовательской работы и больших объёмов данных. Используется для управленческих отчётов и витрин — план-факт, бюджетирование, ROI, сложные дашборды с разграничением прав доступа.
Оптимизирована под большие объёмы данных и командную работу. Есть механизмы ускорения загрузки и возможность создавать пользовательские виджеты под задачи компании.
Минусы:
Более высокий порог входа. Для внедрения и настройки часто нужен аналитик или BI-специалист: проектирование модели данных, интеграции и расчётные показатели требуют экспертизы.
Ограничения «из коробки». Меньше готовых презентационных шаблонов, чем у некоторых конкурентов; для нестандартных визуализаций и сценариев часто создают пользовательские виджеты или используют скрипты.
Плюсы:
Сильна в работе с большими данными. Оптимизирована для анализа миллионов строк без заметной потери скорости.
Встроенные инструменты продвинутой аналитики. Есть модули data mining: можно искать сегменты клиентов, выявлять взаимосвязи между показателями и строить прогнозы.
Расширенный набор визуализаций. Помимо стандартных графиков доступны инструменты для анализа связей и потоков данных — помогает понять, как разные факторы влияют друг на друга.
Минусы:
Не самый лёгкий старт: для внедрения обычно нужны интеграторы или специалисты по BI, которые настроят подключение к источникам, модель данных и первые отчёты.
Интерфейс насыщен функциями, требует адаптации.
Плюсы:
Понятный интерфейс для бизнеса. Пользователи отмечают простоту освоения: отчёт можно собрать без участия ИТ-специалистов.
Удобная навигация и оформление. Отчёты легко структурировать, можно подстраивать цвета и оформление под бренд компании.
Подходит для малого и среднего бизнеса. Не требует большого ИТ-штата для запуска, а стоимость ниже, чем у «тяжёлых» корпоративных BI-систем.
Минусы:
Ограниченные возможности для сложной аналитики. Встроенных инструментов может не хватить для прогнозов или продвинутых моделей.
Если нужно подключить нестандартные источники (например, редкие ERP или CRM) или построить сложные прогнозные модели, может потребоваться помощь ИТ-специалистов.
Цифры:
точность данных в дашборде
экономия времени команды на подготовку отчётов
снижение CPA ежемесячно при условии использования дашборда на постоянной основе
Плюсы:
Быстрый поиск точек роста
Отчёты выстроены так, чтобы вы концентрировали внимание на нужных срезах и сразу находили верные решения.
Готовые сценарии оптимизации
Рекомендации с точностью до рубля на уровне источников, кампаний, креативов и таргетингов.
Единое понимание результатов и однозначные выводы
Дашборд служит единой точкой принятия решений для всей команды, исключая разные трактовки и трату времени на расшифровку отчётов.
DataLens — быстрый старт и готовые интеграции в экосистеме Яндекса.
PIX BI — удобно малому и среднему бизнесу: можно начать без ИТ-штата, простой интерфейс.
Power BI — стандарт для компаний в экосистеме Microsoft.
Visiology — корпоративный BI с локальным развёртыванием и тонким разграничением доступов.
Polymatica — для анализа больших данных и построения прогнозов.
Metabase — бесплатный open source, но администрирование и обновления остаются на вашей стороне.
Grafana — для мониторинга показателей в режиме, близком к реальному времени.
⚡️ У CyberBrain есть собственный дашборд — для тех, кому важны не только цифры, но и пути роста. Напишите на hello@cybrain.io — покажем в работе и разберёмся, как закрыть ваши задачи.