Conteq разработал дашборд «Анализ данных маркетплейсов» для Melon Fashion Group

2025: Создание BI-дашборд

Компания Conteq 15 августа 205 года сообщила о разработке BI-дашборда на базе Visiology для компании Melon Fashion Group.

𝓲

Фото: Conteq

Цель проекта — создание дашборда, который позволит:

• протестировать взаимодействие созданного технологического стека с существующими системами;
• оценить функциональные возможности BI-платформы Visiology;
• обеспечить пользователей гибким инструментом динамического анализа данных.

Для выполнения цели проекта было необходимо разработать отчет с ключевыми показателями по продажам и остаткам с расчетом оборачиваемости. Для расчета требовалось создать меры на языке DAX внутри BI-платформы Visiology, что позволило бы полноценно оценить возможности инструмента. Гид по российским системам PAM (Privileged Access Management) 88.7 т

Команда Conteq спроектировала и реализовала дашборд на платформе Visiology (версия 3.10). Выбор платформы был обусловлен рядом качеств, ключевым из которых стала поддержка языка DAX — инструмента для построения гибких и адаптивных аналитических моделей. Например, при помощи DAX можно исследовать данные в любом разрезе (по категории, складу, сезону, региону, бренду и т.д.), а также быстро адаптировать отчетность под новые бизнес-задачи без привлечения ИТ-специалистов.

Пользователи DAX используют меры (measures) – выражения, позволяющие проводить сложные вычисления и получать новую информацию, которую можно использовать для анализа и визуализации данных. Меры помогают аналитикам самостоятельно создавать и изменять вычисляемые поля, не прибегая к помощи разработчиков, значительно ускоряя процессы анализа и принятия решений.

Результаты

• Проведена интеграция с Excel;
• Оценена высокая производительность аналитической БД при работе с большими объемами данных маркетплейсов;
• Создан дашборд на базе Visiology, обеспечивающий, динамическое сравнение по периодам и площадкам (в качестве примера были выбраны маркетплейсы Wildberries и Lamoda);
• Протестирован удобный сценарий self-service BI — пользователи аналитики могут работать с данными самостоятельно.