Top.Mail.Ru
Меню
Урок 1: Что такое DataLens и как он устроен — Курс по Yandex DataLens
Курс по Yandex DataLens · Урок 1 из 10

Что такое DataLens
и как он устроен

Разбираемся с ключевыми понятиями, схемой работы и тем, зачем это вообще нужно маркетологу или аналитику

⏱ Время чтения: ~15 минут
📊 Уровень: Новичок
🛠 Практика: Без установки

Что такое DataLens и зачем он нужен

Представьте: у вас есть данные из Яндекс Директа, CRM и Google Таблицы одновременно. Директолог смотрит в один файл, маркетолог — в другой, руководитель просит «сводный отчёт» в пятницу. Каждый раз это ручная работа на несколько часов.

DataLens решает именно эту проблему. Это облачный BI-сервис от Яндекса, который подключается к вашим данным, строит из них красивые графики и собирает всё в интерактивный дашборд — один раз. Дальше данные обновляются сами.

Из официальной документации

«DataLens — сервис для бизнес-аналитики. Позволяет подключаться к различным источникам данных, строить визуализации, собирать дашборды, отчёты и презентации, а также делиться полученными результатами.» — yandex.cloud/ru/docs/datalens/concepts ↗

Кто использует DataLens на практике

DataLens не только для разработчиков или аналитиков. Реальные пользователи — это:

  • Маркетологи — следят за CTR, CPC, конверсиями из рекламы
  • Продакт-менеджеры — смотрят на воронку, retention, DAU
  • Руководители — получают еженедельный дашборд вместо Excel-файла
  • Аналитики — строят сложные отчёты с формулами и SQL
  • Владельцы бизнеса — видят выручку, расходы и маржу в реальном времени
Пример из жизни

Агентство контекстной рекламы ведёт 20 клиентов. Раньше каждый понедельник аналитик вручную собирал отчёты из Директа и ВКонтакте в Excel — это 4 часа работы. После внедрения DataLens дашборды обновляются автоматически, а клиенты смотрят результаты сами по ссылке.

Пять ключевых понятий

DataLens работает через строгую иерархию объектов. Понять её — значит понять всю логику сервиса. Вот пять сущностей, с которыми вы будете работать постоянно:

01
Подключение
Настройки доступа к источнику данных. Это как «логин и пароль» к вашей базе или файлу. Создаётся один раз.
02
Датасет
Описание набора данных: какие поля использовать, как их называть, как агрегировать. Описывает структуру, а не сами данные.
03
Чарт
Конкретная визуализация: столбчатая диаграмма, линейный график, карта, таблица. Строится на основе датасета.
04
Дашборд
Страница с набором чартов, фильтрами и заголовками. То, что вы в итоге видите и с чем взаимодействуете.
05
Отчёт
Документ с чартами и текстом, который можно экспортировать в PDF. Аналог презентации с живыми данными.
Важно запомнить

DataLens не хранит ваши данные. Он работает поверх существующих источников и каждый раз запрашивает данные напрямую при открытии дашборда или смене фильтра. Ваши данные остаются там, где были.

Как они соотносятся между собой

Отношение между объектами строится по принципу «от общего к частному». Одно подключение может давать жизнь нескольким датасетам. Из одного датасета можно построить десятки чартов. Чарты собираются на дашбордах — и их тоже может быть несколько.

По сути, это как в фотографии: подключение — это фотоаппарат, датасет — отснятая плёнка, чарт — конкретный отпечаток, дашборд — фотоальбом.

Как данные проходят через DataLens

Нажмите на любой шаг, чтобы увидеть, что происходит на этом этапе и как это выглядит на практике в маркетинговом проекте.

Путь данных: от источника до дашборда
Кликните на шаг, чтобы узнать подробнее
🗄️
Источник
Откуда данные
🔌
Подключение
Как получить доступ
📋
Датасет
Описание данных
📈
Чарт
Визуализация
🖥️
Дашборд
Итоговый результат
🗄️ Источник данных

Источник — это место, где живут ваши данные. DataLens не требует переносить данные куда-то ещё. Он умеет работать с базами данных (ClickHouse, PostgreSQL, MySQL), файлами (CSV, Excel, Google Sheets), а также с Яндекс Метрикой, AppMetrica, Яндекс Директом и другими сервисами.

Пример: данные о рекламных кампаниях лежат в Google Таблице, которую менеджер обновляет каждую неделю. DataLens подключается к ней напрямую.

🔌 Подключение

Подключение — это набор настроек для доступа к источнику: адрес базы данных, логин, пароль или OAuth-токен для Google. Создаётся один раз, после чего все датасеты и чарты используют его автоматически. Если данные переехали на новый сервер — обновляете только подключение, всё остальное остаётся.

Пример: создаёте подключение к Google Sheets один раз, указываете ссылку на таблицу — и всё, DataLens уже видит ваши данные.

📋 Датасет

Датасет — это не сами данные, а описание того, как с ними работать: какие поля брать, как их называть по-человечески, как агрегировать (суммировать, считать среднее и т.д.). Один датасет можно использовать для десятков разных чартов.

Пример: в исходной таблице колонка называется "campaign_spend_rub". В датасете вы переименовываете её в "Расходы, ₽" и задаёте тип — числовой показатель с агрегацией SUM.

📈 Чарт

Чарт — конкретная визуализация. Берёте датасет, в Wizard перетаскиваете поля по осям, выбираете тип графика — и получаете диаграмму. DataLens поддерживает столбчатые, линейные, круговые, точечные графики, карты, сводные таблицы и многое другое.

Пример: берёте поля "Дата" (ось X) и "Расходы, ₽" (ось Y), выбираете тип "Линейный график" — и видите динамику трат по дням.

🖥️ Дашборд

Дашборд — финальная «витрина». Это страница, на которой вы собираете чарты, добавляете фильтры (по дате, кампании, источнику), заголовки и пояснения. Дашборд можно дать по ссылке коллегам или встроить на сайт. Дашборд адаптируется под мобильные устройства автоматически.

Пример: дашборд с четырьмя графиками — расходы, CTR, конверсии и CPC — с фильтром по периоду. Клиент открывает ссылку и сам смотрит актуальные данные.

Три способа создать чарт

Документация DataLens выделяет три инструмента для построения визуализаций, и выбор зависит от вашего уровня:

Wizard
Визуальный конструктор без кода. Перетаскивайте поля — получайте графики. Подходит для 90% задач новичка.
QL-чарты
Пишете SQL-запрос вручную, получаете визуализацию на его основе. Для тех, кто знает SQL.
Editor
Создание виджетов на JavaScript. Максимальная гибкость. Для продвинутых разработчиков.

В этом курсе мы сосредоточимся на Wizard — он покрывает большинство задач и не требует никакого кода.

DataLens vs Excel vs Google Sheets

Самый частый вопрос от новичков: «У меня всё есть в Excel, зачем мне DataLens?» Ответ зависит от масштаба задачи.

Критерий Excel / Google Sheets Yandex DataLens
Обновление данных Вручную (или макросы) Автоматически при открытии
Несколько источников Сложно, нужны VLOOKUP/Power Query Нативно, в пару кликов
Совместный доступ Файл по почте или ссылка на Sheets Ссылка на живой дашборд
Большие данные Тормозит от ~100k строк Миллиарды строк через ClickHouse
Интерактивные фильтры Срезы, но ограниченные Полноценные селекторы
Мобильная версия Неудобно Адаптивный дизайн
Порог входа Минимальный, все умеют Нужно разобраться (час-два)
Стоимость Бесплатно / в составе Office Бесплатный тариф Community
Когда DataLens — правильный выбор

Если вы обновляете отчёты чаще раза в неделю, показываете их нескольким людям, или данных больше 50 000 строк — DataLens сэкономит вам время уже с первого месяца.

Тарифы: что бесплатно, а что нет

DataLens доступен в трёх тарифах. Для начала работы и большинства небольших проектов хватит бесплатного тарифа Community.

Community
0 ₽ / навсегда
  • Без ограничений на пользователей
  • Все базовые визуализации
  • SQL-запросы
  • Подключение к основным источникам
  • Авторизация через Yandex ID
Enterprise
По запросу
  • Развёртывание в своей инфраструктуре
  • Индивидуальные SLA
  • Персональный менеджер
Совет для начинающих

Начните с Community. Платить не нужно, регистрация через Яндекс ID — и вы уже в DataLens. Для первых экспериментов, учебных проектов и небольших команд этого тарифа хватает с запасом.

Проверьте себя

Ответьте на несколько вопросов — это поможет убедиться, что ключевые понятия из урока усвоены. Если что-то не так, это нормально — просто вернитесь к нужному разделу.

Вопрос 1 из 4
Правильных ответов: 0

Что мы разобрали

  • DataLens — это облачный BI-сервис от Яндекса для визуализации данных
  • Он работает с данными там, где они живут — ничего не копирует и не хранит у себя
  • Четыре главных объекта: подключение → датасет → чарт → дашборд
  • Для начала работы достаточно тарифа Community — он бесплатный
  • Новичкам рекомендован Wizard — визуальный конструктор без кода
В следующем уроке

Урок 2: Первое подключение к данным — подключаем Google Sheets и загружаем CSV-файл. Никакого кода, только интерфейс DataLens.