Рекламные источники в отчетах Power BI: способы интеграции

В мире бизнес-аналитики существует множество источников, данные которых необходимо анализировать и представлять в удобном для понимания формате. Именно здесь нам поможет Power BI, мощный инструмент от Microsoft, который позволяет создавать детализированные и интерактивные отчеты. Но какие именно рекламные источники можно интегрировать в отчеты Power BI и что делать если источник не предоставил API для подключения?

API – ваш лучший друг

Power BI предоставляет широкие возможности для интеграции различных источников данных. Ваш отчет может включать в себя данные из Яндекс.Директа, Vkads, MyTarget , систем аналитики, коллтрекингов и многих других источников.

Как же это происходит? Большинство платформ предоставляют API (программный интерфейс приложения), который позволяет автоматически получать данные напрямую в ваш отчет. Это означает, что вам не нужно вручную собирать и вводить данные, что сэкономит вам массу времени. Вам просто нужно написать функцию, которая будет обращаться к API и тянуть данные.

Ниже приведён пример простого запроса к API с использованием Power Query в Power BI или Excel для получения данных в формате JSON:

Json.Document(
    Web.Contents(
        "https://api.youradplatform.com/getdata?apikey=yourapikey"
    )
)

Как вы видите по примеру запроса, в нём всегда есть ссылка для получения данных и токен или API_KEY, который используется в качестве логина-пароля. С помощью токена (или ключа API) сервис понимает, что запрос делает реальный пользователь, который хочет забрать свои данные, а не случайный человек. Поэтому свои токены нужно охранять не хуже паролей - не нужно давать их непроверенным подрядчикам или случайным людям.

Реальные коннекторы состоят из десятков или сотен строк кода, но при наличии API и хорошей справки можно быстро создать нужное подключение и не заниматься ручными выгрузками данных. Если отправить справку API в ChatGPT, он быстро напишет вам простое подключение на том же Power Query, которое при желании можно развить до полноценного коннектора.

Парсинг данных, он же веб-скрапинг

Если веб-сервис не предоставил API или другой возможности скачивания данных, всегда есть альтернативные способы. Один из них - парсинг или веб-скрапинг.

Всё довольно просто - вы пишете программу, которая заходит на платформу и вызывает нужную страницу со статистикой точь-в-точь как вы бы сделали из браузера. Далее происходит скачивание статистики из интерфейса сервиса и загрузка данных в хранилище.

Иногда для получения статистики нужно нажать на какую-то кнопку или подождать какое-то время, но всё это реализуемо, а сама реализация зависит от конкретного инструмента.

В качестве инструмента парсинга отлично подойдёт Python - на нём уже есть несколько библиотек, которые вам помогут. Другим хорошим (но платным) инструментом для вас может стать Zennoposter - он может быть полезен если схема более сложная и требует имитации ручных действий.

Один из частых примеров, где многие применяют парсинг - получение исторических данных из сервиса Wordstat. Так как историю Wordstat нельзя забрать по API, а список интересующих запросов довольно большой, коллеги производят парсинг соответствующих страниц. Это даёт возможность собрать нужные данные и построить развёрнутый отчёт по популярности своего бренда в сравнении с конкурентами.

Google Таблицы и ручное заполнение

Бывает, что и спарсить данные нельзя, потому что просто неоткуда - ведь не всегда ваши рекламные расходы хранятся в каком-то сервисе. Расходы на SEO-продвижение, посевы в Telegram или реклама у блогера могут просто заноситься в блокнот. Эти данные нужно учитывать, но пока вы не внесли их куда-то, забрать их в отчёт Power BI не получится.

Хорошим решением в подобных случаях могут стать Google-таблицы. Если создать аккуратную таблицу, куда будут вноситься все подобные траты, вы легко сможете добавить их в отчёт Power BI наравне с другими рекламными источниками.

Конечно, в Google-таблицах популярна 429-я ошибка - это когда сервис считает, что вы слишком часто обращаетесь к нему с запросами. Но вы можете один раз получить Google-таблицу в поток данных (Power BI Dataflow) и далее обращаться уже к потоку данных без всяких ошибок.

Выводы

Интеграция различных источников данных в Power BI открывает широкие возможности для анализа и представления информации. Используя API, а в некоторых случаях и парсинг, вы можете автоматизировать процесс сбора почти любых данных и создать наглядные и информативные отчеты.

Конечно, всегда будут источники данных, которые придется заполнять вручную. Важно правильно организовать процесс заполнения данных, чтобы обеспечить их регулярное и корректное появление в отчетах Power BI.

Оригинал видео ниже (не забудьте включить VPN чтобы оно подгрузилось):

*Социальные сети Instagram и Facebook запрещены в РФ. Решением суда от 21.03.2022 компания Meta признана экстремистской организацией на территории Российской Федерации.