Details

Данная работа посвящена разработке высокопроизводительного BI-решения. Рассматриваются этапы создания дашборда и применения к нему комплекса мер по повышению эффективности его работы. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Изучение функционала Yandex DataLens как инструмента визуализации данных. 2) Выбор СУБД в качестве источника данных для разработки дашборда. 3) Исследование особенностей совместного использования выбранной СУБД и DataLens для построения дашбордов. 4) Изучение существующих методов и решений по повышению производительности дашбордов. 5) Разработка базового дашборда на основе исходного набора данных. 6) Повышение производительности дашборда с помощью архитектурных и проектных решений на стороне СУБД и DataLens. 7) Сравнительный анализ производительности дашборда до и после внесенных изменений. В результате работы спроектирован дашборд с улучшенными характеристиками отклика и сформулирован набор практических рекомендаций по повышению производительности BI-решений при использовании Yandex DataLens совместно с выбранной СУБД. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: инструмент визуализации Yandex DataLens, система управления базами данных ClickHouse, облачный сервис Postgres Pro, графический клиент для работы с базами данных DBeaver.

The given work is devoted to the development of a high-performance BI solution. The stages of creating a dashboard and applying a set of measures to improve its efficiency are considered. Tasks that were solved during the research: 1) Exploring the functionality of Yandex DataLens as a data visualization tool. 2) Choosing a DBMS as a data source for dashboard development. 3) The study of the features of the joint use of the selected DBMS and DataLens for building dashboards. 4) Exploring existing methods and solutions to improve dashboard performance. 5) Development of a basic dashboard based on the initial data set. 6) Improving dashboard performance through architectural and design solutions on the DBMS and DataLens side. 7) Comparative analysis of dashboard performance before and after the changes made. As a result, a dashboard with improved response characteristics was designed and a set of practical recommendations was formulated to improve the performance of BI solutions when using Yandex DataLens in conjunction with the selected DBMS. To achieve these results, the following information technologies were used in the work: the visualization tool Yandex DataLens, the ClickHouse database management system, the Postgres Pro cloud service, and the graphical client for working with DBeaver databases.