Картинка статьи
Никита Лисицын CEO CyberBrain

Дашборды и BI-системы: обзор популярных решений

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

Критерии выбора инструмента

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.

Power BI

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.

Metabase

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.

Grafana

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.

Яндекс DataLens

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.

Visiology

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.

Polymatica

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.

PIX BI

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.

Дашборд CyberBrain

Цифры:

99%

точность данных в дашборде

84 часа в месяц

экономия времени команды на подготовку отчётов

18%

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.

  • Отточенный инструмент для правильных решений
    Дашборд построен на опыте топ-50 рекламодателей РФ. Содержит все необходимые отчёты для взвешенных и точных решений по управлению и оптимизации кампаний.

Перейти на страницу продукта

Итог

  • 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.

поделиться:
Популярные статьи
статья 10 min read Как и зачем внедрять data-driven атрибуцию в бизнес: 5 основных шагов Атрибуция на основе данных — мощное решение для контроля эффективности и оптимизации рекламы. Но как его интегрировать и можно ли это сделать самостоятельно? В этой статье мы вместе преодолеем пять основных препятствий на пути к внедрению атрибуции — и превратим их в пять конкретных шагов для реализации.
Никита ЛисицынCEO CyberBrain
оптимизация 12 min read Больше лидов — меньше CPA: первый и единственный гайд по оптимизации медийной рекламы от CyberBrain Медийная реклама должна работать на продажи — и точка. В статье вас ждёт описание фреймворка, который служит именно этой цели.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
3 min read Анализ расхождений трекера и кабинетов Системный подход к оптимизации медийной рекламы невозможен без чистых данных. Но что если данные трекера и рекламного кабинета не совпадают? Рассказываем, откуда берутся расхождения и что с этим делать.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
об атрибуции просто 10 min Распространённые ошибки в маркетинговой атрибуции и как их избежать Ошибки в атрибуции могут стоить бизнесу дорого: вы теряете бюджет, усиливаете неэффективные каналы и делаете неверные выводы. В этой статье — типичные ошибки в настройке и интерпретации атрибуции и рекомендации, как их избежать.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
об атрибуции просто 8 min First click или Last touch? Отличия, когда и какую модель использовать Объясняем отличия моделей атрибуции в Яндекс.Метрике и даём рекомендации по их применению.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
digital словарь 5 min Как эффективно работать с метрикой CPC? Девять точек фокуса для маркетологов Рассказываем, на что влияет Cost-Per-Click, когда и где применяется и как можно улучшить результаты по рекламным кампаниям за счет комплексной аналитики.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
Подписывайтесь на канал Мониторим рынок из первоисточников и делимся краеугольными событиями IT и digital-рынков