Интеграция 1С с BI-системами (Power BI, Apache Superset, Yandex DataLens)

Введение. Платформа 1С:Предприятие широко используется для ведения учета и хранения данных по различным направлениям бизнеса[1]. Эти данные представляют большой интерес для бизнес-аналитики, однако напрямую подключиться к базе 1С и выгрузить информацию непросто, так как 1С – закрытая проприетарная система[2]. Более того, лицензионная политика 1С прямо запрещает прямое обращение к базе данных 1С через SQL-запросы[3]. Поэтому для интеграции 1С с внешними BI-инструментами используются специальные механизмы и обходные пути. В этом руководстве мы рассмотрим основные подходы к импорту данных из 1С в популярные BI-системы (Microsoft Power BI, Apache Superset, Yandex DataLens), их настройку, плюсы и минусы, а также вопросы прав доступа и безопасности. Также приведем практический кейс – выгрузка данных из 1С в CSV по расписанию с последующим подключением Power BI к этому файлу.

1. Использование СКД для подготовки данных

Система компоновки данных (СКД) – встроенный механизм 1С для формирования отчетов и наборов данных. СКД позволяет описать желаемый результат отчета (набор полей, группировки, условия) без детального программирования алгоритма – платформа сама строит итоговый набор данных по заданным настройкам[4]. Этот механизм быстро и эффективно сводит данные из различных таблиц 1С, позволяет выполнять расчеты, строить сводные таблицы, диаграммы и т.д., без написания кода[5]. Благодаря СКД можно подготовить нужные данные в удобном виде перед их выгрузкой во внешнюю BI-систему.

Практическое применение СКД: В конфигурациях 1С уже есть преднастроенные универсальные отчеты на базе СКД. Вы можете настроить «Универсальный отчет» или создать свой отчет с нужными полями и фильтрами (например, отобрать продажи за период с детализацией по товарам). После этого 1С позволяет экспортировать полученный отчет в распространенные форматы – Excel, CSV, XML – вручную или автоматически.

Особенно полезна функция «Рассылка отчетов»: она позволяет задать расписание для формирования отчета и сохранения файла. Например, можно настроить, что каждое утро 1С формирует нужный отчет и сохраняет его в файл CSV. В настройках рассылки указываются: какой отчет использовать, формат выгрузки (Excel, CSV или XML), расписание, и куда складывать файл – в локальную папку или на FTP-сервер[6]. Таким образом, СКД в сочетании с планировщиком 1С избавляет от ручной работы по регулярной выгрузке данных.

Плюсы подхода СКД:

Не нарушает лицензию и логику 1С. Выгрузка выполняется штатными средствами 1С, что сохраняет целостность данных. Используются те же бизнес-правила, что и в интерфейсе 1С.
Гибкость подготовки данных. СКД позволяет объединять данные из разных источников (справочники, документы, регистры) и делать вычисляемые поля. Можно получить готовые сводные данные, которые сразу подходят для BI.
Автоматизация встроенными средствами. С помощью регламентных заданий и «Рассылки отчетов» можно настроить регулярную выгрузку без дополнительного программирования. Например, ежедневный экспорт отчета в CSV-файл на сервере.

Минусы и ограничения:

Требуется настройка отчетов. Если нужного отчета нет «из коробки», понадобится помощь специалиста 1С для создания отчета/обработки на СКД с нужным набором данных[7]. Для сложных выгрузок нужно разбираться в структуре данных 1С и языке запросов 1С.
Полные выгрузки без инкремента. Стандартные отчеты выгружают все выбранные данные целиком. При каждом обновлении приходится формировать и сохранять заново весь отчет, нет простого механизма выгрузки только изменений (инкремента)[8]. Это может быть неэффективно на больших объемах.
Ограниченная масштабируемость. Подход с экспортом отчетов подходит для относительно небольших объемов данных и числа показателей. По мере роста количества выгрузок и данных увеличивается риск ошибок и ручной работы[8]. В крупных проектах поддерживать множество различных отчетов для выгрузки тяжело.

Тем не менее, для малого и среднего бизнеса метод с подготовкой данных через СКД часто является самым простым стартовым решением. Вы получаете отлаженный в 1С набор данных и можете вручную или автоматически переносить его в BI (через файлы или другие методы). Далее рассмотрим более прямые способы передачи данных – через веб-сервисы.

2. Подключение к данным 1С по OData

Интерфейс OData – стандартный RESTful API, поддерживаемый платформой 1С. Начиная с версии 8.3.5, в 1С появился стандартный протокол OData 3.0 для доступа к данным через HTTP[9]. Проще говоря, OData позволяет получать данные из базы 1С по веб-запросу – в формате XML или JSON – без необходимости писать код в самой 1С. С помощью OData можно читать (и в некоторых случаях изменять) объекты 1С – справочники, документы, регистры – используя единый веб-протокол.

Как настроить OData в 1С: Для работы OData необходимо опубликовать информационную базу 1С на веб-сервере и включить поддержку OData. Делается это через толстый клиент 1С: под администратором зайдите в меню Администрирование – Публикация на веб-сервере, выберите имя публикации и установите флажок «Публиковать стандартный интерфейс OData», затем нажмите «Опубликовать»[10]. После успешной публикации ваш сервис OData станет доступен по URL-адресу вида:

http://\<сервер>/\<имя базы>/odata/standard.odata

(протокол и порт зависят от настроек веб-сервера, также можно использовать HTTPS). Например: http://server-company/TradeDB/odata/standard.odata.

💡 Примечание: В новых версиях типовых конфигураций 1С доступ ко всем объектам через OData по умолчанию закрыт[11]. Администратор 1С должен явно разрешить нужные объекты для OData – например, включить в настройках конфигурации возможность использования OData для конкретных справочников, документов и регистров. Также убедитесь, что пользователь, от имени которого выполняются OData-запросы, имеет права на внешнее соединение и чтение соответствующих объектов[12] (в 1С существует отдельное право на работу через веб-сервисы).

После публикации и настройки прав можно получать данные. Формат запросов OData в 1С соответствует стандарту OData v3. Например, чтобы получить список номенклатуры, вы обращаетесь по URL (GET-запросу):

http(s)://\<сервер>/\<база>/odata/standard.odata/Catalog_Номенклатура?$format=json

Этот запрос вернет список элементов справочника «Номенклатура» в формате JSON (по умолчанию возвращается XML, поэтому используется параметр $format=json для удобства). Можно добавлять параметры $filter, $select, $expand для фильтрации, выбора полей и связанных объектов, соответственно – аналогично стандарту OData 3.0[13][14].

Подключение Power BI через OData: Большим плюсом OData является то, что Microsoft Power BI имеет встроенный коннектор OData. В Power BI Desktop достаточно выбрать источник OData Feed («OData-канал») и указать URL вашего сервиса OData. Порядок действий: в Power BI нажмите «Получить данные», выберите OData Feed, введите URL публикации 1С (например, https://server/TradeDB/odata/standard.odata)[\[15\]](https://alexrovich.ru/info/articles/integratsiya-1s-i-powerbi/#:~:text=1,URL%20%D0%BF%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B8%D0%B7%201%D0%A1). Затем укажите учетные данные для доступа – как правило, тип аутентификации Basic, вводятся логин и пароль пользователя 1С, которому разрешено OData. После подключения вы увидите список доступных объектов (наборы данных) и сможете выбрать нужные справочники/документы, которые хотите загрузить в Power BI[16][17]. Power BI импортирует данные и позволит настроить обновление по расписанию (через Power BI Gateway при подключении к локальной 1С).

Подключение Yandex DataLens и Superset через OData: В отличие от Power BI, другие BI-системы не имеют штатной поддержки протокола OData. Yandex DataLens на момент написания не умеет напрямую брать данные по OData (нет встроенного коннектора к веб-сервисам 1С). Apache Superset также работает с SQL-источниками данных (через SQLAlchemy) и не предназначен для прямого обращения к REST API. Поэтому для интеграции 1С с DataLens/Superset можно использовать OData как промежуточный слой – например, написать скрипт, который будет периодически запрашивать данные из 1С OData и складывать их в базу данных, к которой уже подключится BI-система. Но прямого «подключиться к OData из DataLens» нет. Именно поэтому чаще вместо прямого использования OData с этими инструментами применяются альтернативные подходы (см. следующий раздел) либо специальные коннекторы. Например, Yandex DataLens предлагает партнерский коннектор «Экстрактор 1С», который под капотом использует механизмы OData/REST и выгружает данные в облачную БД для последующего анализа[3][18].

Плюсы использования OData:

Стандартный интерфейс и минимум кода. Не требуется писать собственные обработки в 1С для каждой выгрузки – достаточно включить стандартный веб-сервис. Это относительно быстро и не требует глубокого вмешательства в конфигурацию.
Актуальные данные по запросу. BI-система может в любой момент сделать запрос к 1С и получить свежие данные (в пределах поддерживаемой нагрузки). OData особенно удобен для получения небольших оперативных выборок данных в режиме близком к реальному времени[19].
Фильтрация и выбор полей на стороне 1С. Протокол OData поддерживает фильтры, сортировку, проекцию полей, объединение связанных объектов и другие операции на стороне сервера. Это позволяет запрашивать только нужные данные, уменьшая трафик и объем пост-обработки.

Минусы и особые моменты OData:

Настройка публикации и безопасность. Необходимо поднять веб-сервис 1С на сервере (IIS, Apache или встроенный), что открывает доступ к данным через сеть[20]. Если сервис публикуется в интернет, возникают риски утечки данных[21]. Требуется обеспечить безопасность: использовать HTTPS, сильные пароли, возможно ограничить доступ по IP или через VPN. В компаниях с жесткой политикой безопасности часто запрещено публиковать базу 1С наружу.
Ограничения протокола. OData не предназначен для очень сложных запросов и огромных выборок. Длина URL-запроса ограничена, поэтому при попытке сделать чрезмерно сложный фильтр или запрос с множеством условий вы получите ошибку[22]. Кроме того, производительность OData невысока на больших объемах данных – тысячи записей еще можно выгрузить, но десятки-сотни тысяч строк будут передаваться очень долго[23]. При большом количестве объектов и запросов OData-сервис может работать нестабильно и стать узким местом системы.
Потребление лицензий и ресурсов. В режиме клиент-сервер каждый OData-запрос к 1С создает сессию от имени пользователя, который обращается. Это может занимать клиентскую лицензию 1С на время запроса[24] (для COM-соединения явно указано потребление лицензии, для OData зависит от режима, но обычно учитывается как тонкий клиент). Кроме того, выполнение запроса нагружает сервер 1С (по сути, OData запрос – это тот же запрос 1С). Поэтому массовое одновременное обращение BI к OData (например, множество дэшбордов) способно создать нагрузку на 1С.

Таким образом, OData хорошо подходит для периодической выборки относительно небольших объемов данных (например, справочники, ежедневные агрегаты) и для случаев, когда нужно быстро наладить интеграцию с Power BI без разработки. Для больших данных или очень строгих требований к надежности лучше рассмотреть другие методы.

3. Альтернативные способы интеграции данных 1С и BI

Помимо отчетов и OData, существуют другие способы извлечения данных из 1С. Выбор зависит от размеров данных, требований к актуальности, бюджета и навыков. Рассмотрим плюсы, минусы и особенности нескольких альтернативных подходов.

3.1 Прямой доступ к базе 1С (SQL)

Структура данных 1С хранится в реляционной СУБД (например, Microsoft SQL Server или PostgreSQL) – если ваша инфобаза работает в клиент-серверном режиме. Теоретически BI-система (или вы сами) можете подключиться напрямую к этой базе данных и строить SQL-запросы к таблицам 1С. Однако этот путь официально не поддерживается и нарушает лицензионное соглашение 1С[3]. Компания 1С предостерегает: прямое подключение к SQL-базе 1С может привести к повреждению базы или проблемам в работе, а также служит основанием для отказа в технической поддержке[25].

Даже если рисками пренебречь, есть серьезные технические сложности:

Непонятная структура таблиц. Внутренние таблицы и поля 1С не имеют «человеческих» имен – они зашифрованы/кодированы идентификаторами[26]. Например, справочник «Контрагенты» может храниться в таблице с именем вроде _Reference123 с полями _Fld245Type и т.п. Без расшифровки метаданных очень трудно понять, где какие данные. Существуют инструменты и скрипты, которые читают метаданные 1С и строят понятные представления (SQL VIEW) с «расшифрованными» названиями столбцов[27]. Некоторые из них бесплатны, другие коммерческие, но их нужно устанавливать и поддерживать отдельно.
Отсутствие бизнес-логики. При обращении напрямую к SQL-таблицам вы обходите уровень бизнес-логики 1С. Например, в 1С может быть логика «пометка удаления», проведение документов, актуальность остатков – всего этого при простом SELECT из базы вы не учитываете. Есть риск получить некорректные данные для аналитики, если неправильно объединить таблицы или не отфильтровать «лишние» записи.
Сложность SQL-запросов. Чтобы получить связные данные, нужно разбираться в связях между таблицами 1С. А они нетривиальны: например, значения перечислений, реквизитов-характеристик хранятся в отдельных таблицах. Среднему пользователю или аналитику написать правильный SQL к базе 1С практически нереально без специального знания конфигурации[28]. Даже опытному 1С-программисту может понадобиться время, чтобы составить большой JOIN по многим таблицам для воссоздания того или иного отчета.
Отсутствие приращений и отслеживания изменений. SQL-выборка не знает, что поменялось с прошлого раза – вы либо забираете всю таблицу целиком, либо как-то вручную сверяете. Обычно приходится каждый раз повторять запрос и выгружать все, а это неэффективно[29]. Настроить механизм инкрементальной загрузки (CDC) из базы 1С – нетривиальная задача, так как в таблицах 1С нет, например, явных меток времени последнего изменения каждой бизнес-сущности (можно отслеживать через Версионирование в 1С или с помощью триггеров в SQL, но это сложная доработка).

Вывод: Прямое подключение BI (будь то Superset, DataLens или любой другой) к продуктивной базе 1С – не рекомендуется. Оно нарушает поддержку, требует глубокого разбора структуры и несет риск ошибок. В крайнем случае, некоторые компании идут на это, создавая реплику базы 1С (например, настроив Log Shipping или стриминг WAL для PostgreSQL в отдельное хранилище) и подключая BI к копии. Но даже тогда без расшифровки метаданных получить осмысленные поля трудно. Если очень нужно, существуют коммерческие продукты-коннекторы, которые автоматически строят представления SQL с удобными названиями (например, ATK BIView от компании АTK)[30][31]. Такие коннекторы могут значительно сэкономить время на создание модели данных, но формально они тоже работают с прямой базой и поэтому не соответствуют политике 1С[32].

Читай также: Внедрение Сквозной Бизнес-Аналитики: От ROMI до Power BI и Битрикс24

3.2 Экспорт в промежуточную SQL-базу (выгрузка через запросы)

Более безопасная альтернатива прямому чтению – построить аналитическую базу-«витрину», куда регулярно выгружать данные из 1С. Идея в том, чтобы написать серию запросов или обработок, которые вытягивают из 1С нужные таблицы и складывают их (например, через ODBC/JDBC или SQL-запросы) в отдельную базу данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, MS SQL). В эту же базу могут стекаться данные и из других систем. Затем BI-система подключается только к этой аналитической базе.

Преимущества подхода:

Нет нагрузки на боевую 1С при анализе. Все тяжелые аналитические запросы выполняются по внешней базе, 1С же лишь периодически выгружает обновления (например, ночью).
Единое хранилище данных. Можно объединить данные из 1С и других источников (CRM, сайты, и т.п.) и сделать сквозную аналитику. В 1С:Аналитике (встроенной BI 1С) это затруднительно[33][34].
Гибкость пост-обработки. В промежуточной базе можно доводить данные до ума с помощью SQL, хранимых процедур, триггеров – рассчитав нужные метрики заранее.

Однако минусы во многом похожи на прямое подключение:

Фактически дублирование данных 1С вне платформы. Хотя вы и не лезете в живую базу 1С напрямую, но все равно «обходите» платформу – а значит, такие выгрузки тоже не приветствуются 1С (формально нарушение лицензии, если реализовано через прямые SQL-запросы к базе)[35][36]. Если же выгрузка реализована через механизм 1С (например, внешняя обработка, которая с помощью COM или HTTP сервиса выгружает данные) – это лучше в плане лицензии, но тогда упираемся в ограничение по скорости выгрузки.
Большие трудозатраты на разработку и поддержку. Нужно разработать и отладить отдельные SQL-запросы/обработки для выгрузки каждого необходимого объекта: отдельно по справочникам, документам, регистрами[36]. Причем запросы должны учитывать особенности конфигурации (например, фильтровать только проведенные документы, раскодировать ссылки и т.д.). Затем эти выгрузки нужно сопровождать: при обновлении конфигурации 1С (изменении структуры) – править запросы, добавлять новые поля в витрину и т.д.[37]. По сути, вы сами создаете маленькое хранилище данных – это дорого и долго. В крупных компаниях бюджеты таких проектов могут исчисляться миллионами рублей[38].
Риск рассинхронизации и ошибок. Всегда есть вероятность, что выгрузка чего-то не учтет, где-то преобразует данные неверно. При большом объеме ручной работы и ручного кода возможны несостыковки между 1С и витриной, которые сложно отлавливать. Требуется тщательно тестировать и валидировать данные, иначе в BI-отчетах будут ошибки[39].

Таким образом, собственная аналитическая база имеет смысл, когда объем данных очень большой или нужно объединить множество источников, и компания готова вложиться в полноценное DWH-хранилище. Для малого и среднего бизнеса создание и обслуживание отдельного хранилища может быть избыточно. Часто вместо этого выбирают готовые решения – те же коннекторы и экстракторы данных.

Примечание: Решения вроде 1С:Аналитика (поставляется фирмой 1С) как раз и представляют собой попытку встроенного хранилища. Но функциональность 1С:Аналитики довольно ограничена[33], и она работает только с данными 1С – не поможет, если нужно соединять с внешними данными. Поэтому многие предпочитают внешние BI-платформы с более широкими возможностями.

3.3 Обмен через REST/SOAP web-сервисы (кастомный API)

Помимо стандартизированного OData, платформа 1С позволяет создавать пользовательские веб-сервисы. Есть два подхода:

SOAP-веб-сервисы 1С: в конфигураторе можно описать веб-сервис (методы, которые будут доступны по SOAP). Внешние приложения могут вызывать эти методы и получать данные в виде, формируемом программистом. Сейчас SOAP теряет популярность, и его обычно используют для интеграции с другими корпоративными системами, но для BI его применять неудобно (нужно кодировать парсинг SOAP-ответов).
HTTP-сервисы (REST): 1С позволяет обрабатывать произвольные HTTP-запросы. В конфигурации можно прописать HTTP-сервис, который по определенному URL будет запускать вашу функцию на 1С. Вы сами определяете формат данных (JSON, CSV, XML) и логику – по сути, строите мини-API к 1С. Это гибкий способ реализовать практически любую интеграцию.

Например, можно разработать HTTP-сервис /export/sales, который на GET запрос выдает последние продажи в формате JSON. Внутри 1С этот сервис выполнит запрос к регистрам и вернет результат. BI-система (если умеет работать с JSON API) может периодически опрашивать этот URL. В случае DataLens или Superset, которые не умеют сами ходить по REST, можно сделать промежуточный скрипт-загрузчик.

Преимущества кастомных REST-сервисов:

Формат данных и логика полностью под вашим контролем. Можно вернуть JSON в нужной структуре, сразу агрегированный, с нужными фильтрами – то есть минимальная обработка на стороне BI.
Можно реализовать инкрементальную выгрузку: например, HTTP-сервис может принимать параметр ?since=datetime и отдавать только записи, измененные после указанной даты. Так можно оптимизировать обмен.
Безопасность можно настроить точечно: закрыть сервис базовой авторизацией, токенами API, выводить только определенные данные и т.п.

Недостатки:

Требуется писать код на 1С. Нужно уверенно программировать на языке 1С (платформе) и понимать, как поднять и поддерживать веб-сервис.
Сервис нужно где-то разместить. Если база 1С файловая или не опубликована через веб-сервер, придётся настраивать публикацию (как и для OData). В итоге вы все равно открываете 1С наружу, со всеми вопросами безопасности.
Поддержка и масштабируемость: с ростом числа методов API и интеграций управлять ими становится сложно. Для этого 1С предлагает продукт 1C:Enterprise Шина (ESB) – централизованную шину данных. Но 1С:Шина – это отдельный платный продукт, который оправдан, только если интеграций десятки[40], к тому же она сама не является готовым источником данных для BI[41] (это инфраструктура для обмена сообщениями).

В целом, написание собственных REST-сервисов в 1С имеет смысл, если у вас есть квалификация 1С-разработчика и нужны очень специфичные интеграции, которые не покрываются OData. Для задач BI это используется редко – проще либо OData, либо файлы/SQL. Тем не менее, упомянем, что такой способ есть, и некоторые компании делают целые микросервисы на 1С, отдающие данные в нужных разрезах.

3.4 COM-соединение (COMConnector)

Еще один способ получения данных – использовать COM-интерфейс 1С. Платформа 1С может выступать как COM-сервер (ActiveX объект) на Windows. Внешнее приложение (например, скрипт на Python, C#, VBScript, даже Excel VBA) может через COMConnector запустить фоновую копию 1С, подключиться к базе и выполнять код на языке 1С. Таким образом, COM-соединение позволяет программно управлять 1С из вне, например, вызывать методы, читать справочники и т.д. Этот механизм изначально задумывался для обмена данными между двумя базами 1С, но его можно применить и для выгрузки в BI[42].

Как это работает на практике: вы создаете, скажем, скрипт на VBScript/PowerShell, который:

Создает COM-объект V83.COMConnector и с его помощью открывает информационную базу 1С (нужно указать путь к базе или соединение к серверу, а также учетные данные пользователя 1С).
Получив объект Application, вы можете вызвать, например, метод NewObject(«Запрос») и выполнить запрос 1С, или вызвать заранее написанную в конфигурации общую процедуру, которая возвращает нужные данные.
Полученные данные записать в файл или сразу в нужный источник (например, тот же Excel или базу).

Этот способ дает полный доступ к возможностям платформы 1С, но у него есть существенные минусы:

Работает только на Windows. COMConnector – технология Windows/COM. Если ваша BI-инфраструктура на Linux (тот же Superset обычно на Linux-сервере), использовать COM-напрямую не выйдет, нужен Windows-хост.
Нужен установленный клиент 1С на том же компьютере. Версия 1С должна соответствовать разрядности приложения, которое вызывает COM (например, 64-разрядный Python потребует 64-битную 1С). Настройка окружения может быть нетривиальной[43].
Расход лицензий и ресурсов. Каждое COM-соединение потребляет одну клиентскую лицензию 1С[44], как полноценный пользователь. Если у вас ограничено число лицензий, массированный обмен через COM их быстро израсходует. Также при подключении через COM происходит загрузка почти всей информационной базы в память (инициализация контекста), что может занимать значительное время для крупных баз[45].
Необходимость писать код. Нужно писать код сразу на двух сторонах: снаружи (скрипт на языке интеграции) и, часто, внутри 1С (например, общая процедура, которую вызывает COM). Требуются навыки в языке 1С и языке внешнего скрипта.

В итоге COM-соединение применяется в случаях, когда другие методы невозможны (например, нельзя опубликовать веб-сервис, а прямого доступа к SQL нет). В современные BI-проекты COM включают редко, так как это устаревающая технология с точки зрения интеграции данных. Тем не менее, она может выручить, если нужно получить данные из файловой базы 1С: к файловой базе невозможно подключиться по SQL или OData без сервера, а вот через COM – можно открыть файл-базу и прочитать данные. В таких ситуациях COM – чуть ли не единственный вариант автоматизации.

3.5 Прочие варианты и инструменты

Сторонние коннекторы и «экстракторы». На рынке существуют готовые решения для выгрузки данных из 1С в SQL-ориентированные хранилища. Мы уже упоминали ATK BIView (генерирует SQL-представления для 1С) и «Экстрактор 1С» от Денвик. Последний, например, устанавливается как расширение в базу 1С и автоматически выгружает все данные (в том числе из файловых баз 8.2/8.3) в отдельные таблицы MS SQL или ClickHouse[46][47]. Он поддерживает инкрементальную загрузку (отслеживает изменения) и может работать по расписанию[47], плюс рассчитан на высокую скорость (многопоточность). Подобные инструменты избавляют от ручной разработки, однако за удобство приходится платить – это коммерческие продукты, требующие лицензирования (например, для «Экстрактора 1С» нужна отдельная лицензия на каждую базу 1С[48]). Они могут быть оправданы, если ценой является существенная экономия времени и трудозатрат в крупном проекте. Но для малого бизнеса часто лучше начать с бесплатных методов, описанных выше, и перейти к коннекторам при росте объемов.

1С:Шина данных. Коротко отметим, что 1С:Enterprise Шина – это программная шина (ESB) для обмена сообщениями между системами. Она умеет подключаться к различным системам через коннекторы (SOAP, HTTP, JDBC, FTP, и др.)[49]. Теоретически через шину можно настроить выгрузку из 1С в другую БД или API. Однако шина не предназначена для аналитических выгрузок как таковых[41] – это скорее инфраструктурный инструмент для предприятий с десятками интеграций. Внедрение шины – длительный и дорогой процесс, оправданный только при очень высоких требованиях и масштабе[50]. Для задачи BI интеграции она избыточна.

4. Кейс: Выгрузка CSV по расписанию и подключение Power BI по ссылке

Сценарий: предположим, нужно организовать ежедневную выгрузку определенных данных из 1С (например, остатки товаров или продажи за день) в файл CSV, публиковать этот файл на веб-сервере, и подключить к нему Power BI. Такой подход хорош тем, что разгружает 1С – все тяжелые расчеты выполняются в заранее спланированное время, а BI просто забирает уже подготовленный файл. Рассмотрим, как это реализовать на практике:

1. Настройка выгрузки CSV в 1С. Мы можем использовать уже обсуждаемые механизмы: СКД + регламентное задание. Например, создадим в 1С внешний отчет или обработку, которая формирует нужный набор данных (через запрос). Затем нужно записать этот набор в CSV-файл. В 1С нет встроенной функции «ВыгрузитьВCSV», поэтому придется сформировать текст самостоятельно. Ниже приведен упрощенный пример кода на 1С, демонстрирующий основные шаги: выполнили запрос, получили ТаблицуЗначений, сформировали строки CSV и записали их в файл:

// Процедура формирования CSV-файла с данными номенклатуры
Запрос \= Новый Запрос;
Запрос.Текст \=
«ВЫБРАТЬ
| Номенклатура.Код КАК Код,
| Номенклатура.Наименование КАК Наименование,
| Номенклатура.ЕдиницаИзмерения КАК Единица
|ИЗ Справочник.Номенклатура КАК Номенклатура»;
ТаблицаЗначений \= Запрос.Выполнить().Выгрузить(); // Выполняем запрос и получаем таблицу результата

// Формируем текст CSV (с заголовком)
Разделитель \= «;»;
ТекстCSV \= «Код» + Разделитель + «Единица» + Разделитель + «Наименование» + Символы.ПС;
Для Каждого Запись Из ТаблицаЗначений Цикл
ТекстCSV \= ТекстCSV + Запись.Код + Разделитель + Запись.Единица + Разделитель + Запись.Наименование + Символы.ПС;
КонецЦикла;

// Записываем текст в файл (UTF-8 без BOM, либо ANSI, зависит от требуемого формата)
ФайлCSV \= «C:\Exports\Nomenklatura.csv»;
ТекстовыйФайл \= Новый ЗаписьТекста(ФайлCSV, КодировкаТекста.UTF8);
ТекстовыйФайл.ЗаписатьСтроку(ТекстCSV);
ТекстовыйФайл.Закрыть();

В реальности код нужно доработать: убедиться, что разделитель (например ; или |) не встречается в самих данных; возможно, оборачивать текстовые поля в кавычки; выбрать кодировку (UTF-8 предпочтительна для корректного отображения). Тем не менее, общий принцип отражен в примере: с помощью объектов Запрос и ЗаписьТекста данные выгружаются из 1С в файл на диске[51][52].

Читай также: ODS и витрины данных (Data Marts) в BI

Процедуру выгрузки CSV следует вызывать автоматически. Для этого в конфигурации 1С настраивается регламентное задание (фоновое задание по расписанию). Допустим, нужно ежедневное обновление: настраиваем задание на 1:00 ночи, которое запускает нашу обработку/отчет выгрузки. В типовых конфигурациях можно интегрировать эту обработку через механизм «Дополнительных отчетов и обработок» и вызывать из планировщика.

2. Размещение файла на HTTPS. После того, как файл генерируется, его надо сделать доступным по ссылке. Здесь несколько вариантов:

Внутренний веб-сервер: Если 1С уже опубликована через веб-сервер (IIS/Apache), можно настроить виртуальный каталог, указывающий на папку с выгрузками CSV. Тогда файл будет доступен по URL вида https://yourserver/reports/Nomenklatura.csv. Можно ограничить доступ базовой авторизацией или настроить доступ только из локальной сети.
Отдельный HTTP(S)-сервер: Если 1С не опубликована, можно настроить небольшой веб-сервер (например, IIS на Windows) просто для раздачи файлов. Регламентное задание будет сохранять CSV прямо в папку веб-сервера (как указано C:\Exports\, смонтированную на сайт). Стоит позаботиться о безопасности: либо не публиковать этот сайт в интернет, либо включить на нем авторизацию (Basic Auth over HTTPS) или хотя бы генерировать сложное имя файла/путь, неизвестное посторонним.
Облачное хранилище или файловой шаринг: Альтернативно, 1С может скриптом отправлять файл на FTP/SFTP или в облако (например, Amazon S3, Yandex Object Storage и т.п.). Однако это требует дополнительных скриптов или использования HTTP-запросов из 1С. Проще держать файл на своем сервере.

Предпочтительно использовать HTTPS, чтобы шифровать передаваемые данные. Для внутреннего использования можно обойтись и HTTP (если, например, Power BI шлюз доступа стоит в той же сети и подключается по HTTP), но в целом сейчас всё стараются перевести на HTTPS.

3. Подключение Power BI к CSV по ссылке. В Power BI Desktop выберите «Получить данные» – «Веб». Укажите URL файла CSV (тот самый, где разместили файл, например https://yourserver/reports/Nomenklatura.csv). Power BI может запросить учетные данные доступа: если вы настроили базовую авторизацию, выберите тип Basic и введите логин/пароль, либо Windows (если интегрирована Windows-аутентификация). После этого Power BI загрузит CSV. Вам будет предложено указать разделитель CSV (обычно запятая или точка с запятой) и Power Query отобразит данные в табличном виде. Далее работайте с ними как обычно – настраивайте типы столбцов, создавайте визуализации.

Обновление данных: Поскольку файл формируется каждую ночь, в Power BI можно настроить обновление (Refresh). В Power BI Desktop просто нажимайте «Обновить» для получения новых данных. Если отчет публикуется в Power BI Service, для обновления по ссылке потребуется настроить шлюз данных (on-premises data gateway), если ссылка на CSV не общедоступна. В самом Power BI Service при настройке планового обновления укажите время, соответствующее тому, когда файл гарантированно обновлен (например, каждое утро в 7:00, после ночной генерации в 1:00). Power BI будет обращаться к URL и получать обновленный CSV.

В Yandex DataLens подключение к CSV делается иначе: DataLens умеет загружать данные из файлов, но обычно это разовая загрузка или подключение к облачному хранилищу. В DataLens вы можете создать датасет с типом «Файл» и загрузить CSV вручную, либо подключиться к файлу в Yandex Object Storage (S3) – тогда DataLens может обновлять данные по расписанию, считывая новый файл. Если нужно автоматизировать, можно настроить скрипт, который каждый день заливает CSV в Yandex Object Storage с тем же именем – DataLens будет его подхватывать. Либо использовать упомянутый «Экстрактор 1С», который интегрируется с DataLens напрямую.

4. Права доступа и безопасность в таком решении: Здесь мы намеренно разделили процесс получения данных и процесс их использования. 1С сама выгружает файл, поэтому права в 1С должны быть настроены на запуск задания (обычно задания выполняются от имени встроенного администратора или другого пользователя с полными правами на чтение нужных данных). Следует убедиться, что в выгружаемый CSV не попадают данные, которые не должны быть раскрыты аналитикам или внешним пользователям. Если требуется, можно выгружать разные файлы для разных ролей (но в рамках одного BI отчета это сложно разделить, поэтому лучше очищать/обезличивать данные заранее, либо контролировать доступ к самим отчетам BI).

На стороне веб-сервера, раздающего CSV, позаботьтесь о том, чтобы ссылка не стала общедоступной без вашего ведома. Если файл содержит конфиденциальную информацию, лучше закрыть доступ хотя бы базовой аутентификацией (Power BI умеет хранить и передавать базовый логин/пароль при обновлении). Если же решите упростить и оставить без авторизации, то ограничьте URL знанием – например, используйте нестандартный порт или длинный уникальный путь к файлу, не публикуйте его открыто.

Наконец, мониторинг: стоит настроить уведомления или проверки, что процесс выгрузки прошел успешно. Например, если по какой-то причине 1С не смогла сформировать файл (ошибка, сбой), чтобы вы это вовремя узнали – иначе BI будет продолжать показывать старые данные. Можно реализовать отправку почты из 1С после успешной выгрузки или настроить сторожок на веб-сервере, который проверяет обновление файла.

5. Особенности интеграции с Apache Superset и Yandex DataLens

Рассмотрев все методы, обобщим рекомендации именно для Superset и DataLens, так как они несколько отличаются от Power BI в подходе к источникам данных.

Apache Superset: этот open-source BI инструмент подключается к данным через SQLAlchemy (поддерживает множество СУБД: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Oracle, etc.[53]). Прямого коннектора к 1С у него нет, поэтому Superset может работать с данными 1С только опосредованно:

Если база 1С на MS SQL/PostgreSQL и политика компании допускает прямое чтение, можно подключить Superset прямо к этой базе (через соответствующий драйвер SQL). Но, как обсуждали, придется разбираться в схемах таблиц. На практике лучше не так.
Оптимальный путь – загрузка данных 1С в промежуточную БД, доступную Superset. Например, с помощью скриптов или инструмента-экстрактора выгружаете данные 1С в PostgreSQL или ClickHouse (эти СУБД хорошо поддерживаются Superset). Далее в Superset создаете подключение к этой БД и работаете с уже «чистыми» табличками. Часто для удобства создают представления (VIEW) с понятными названиями колонок – т.е. делают мини-модель данных для аналитики.
Альтернативно, Superset позволяет загружать CSV-файлы вручную (есть функция Upload CSV в интерфейсе). Можно, например, выгрузить из 1С CSV и через веб-интерфейс Superset импортировать его в внутреннюю SQLite базу. Но это подходит только для небольших статических наборов данных или разовых анализов. Для регулярных обновлений этот путь неудобен – лучше, чтобы Superset обращался к внешней базе, куда данные загружаются по расписанию.

В контексте рассмотренных методов: Superset хорошо сочетается с методом 3.2 (промежуточная база) и 3.5 (готовые коннекторы). Например, коннектор «Экстрактор 1С в BI» от Денвик может выгружать данные в ClickHouse или PostgreSQL, к которым Superset потом подключается[46][54]. Напрямую к OData Superset не подключается, к файлам CSV – только через импорт.

Yandex DataLens: этот облачный BI-сервис от Яндекса также не умеет обращаться напрямую к платформе 1С или ее механизмам. DataLens поддерживает подключения к облачным БД (Yandex DB, ClickHouse, PostgreSQL и др.), а также к источникам типа CSV и Google Sheets[55]. Поэтому варианты такие:

Выгрузка данных 1С в облачную БД: например, в Yandex Managed ClickHouse или PostgreSQL (Managed Service). Далее DataLens подключается к этой базе (через встроенные коннекторы) и строит датасеты на SQL-запросах. Этот способ аналогичен описанному для Superset.
Загрузка данных через партнерский коннектор «Экстрактор 1С»: Яндекс предлагает готовое решение от фирмы Денвик, где вы устанавливаете расширение в 1С, оно автоматически создает облачную базу ClickHouse и загружает туда все данные, а DataLens подключается к этой базе по токену[18][48]. Это удобный путь, но платный (нужна лицензия на каждую базу 1С). Зато он снимает головную боль с настройкой – все уже сделано за вас, остается только строить дашборды.
CSV/файлы в DataLens: DataLens позволяет загружать собственные данные. Вы можете каждый день обновлять CSV-файл и перезагружать его в DataLens (вручную через интерфейс или с помощью API DataLens). Также DataLens поддерживает привязку к файлам в Yandex Object Storage: можно разместить CSV там и настроить DataLens Materialized View, которая по расписанию перечитывает файл (до 1 раза в час, по документации). Таким образом, можно обойтись даже без базы данных – 1С будет складывать CSV в Object Storage (напрямую REST-запросом или через промежуточный скрипт), а DataLens его подхватывать. Этот способ требует некоторой DevOps-настройки, но не требует покупать коннекторы.
Подключение к Google Sheets: В некоторых случаях данные из 1С можно выгружать в Google Sheets (через OData + скрипт, либо через Comma). DataLens умеет подключаться к Google Sheets таблицам. Однако это решение для очень небольших объемов и при наличии Google-инфраструктуры.

По сравнению с Power BI, DataLens и Superset чаще предполагают, что вы подготовите хранилище данных для них. Встраивать логику выгрузки непосредственно в них сложнее, поэтому на этапе интеграции с 1С обычно используют либо файлы, либо промежуточные БД. Универсальных рецептов нет – выбор зависит от возможностей конкретной компании. Малый бизнес часто начинает с CSV-файлов по расписанию, потому что это проще всего и не требует дополнительных лицензий. При росте задач могут перейти к OData + Power BI для более интерактивного получения данных. В крупных внедрениях нередко сразу закладывают выгрузку в Data Warehouse или используют специализированные коннекторы, чтобы минимизировать кастомную разработку.

6. Ссылки на документацию и ресурсы

Для углубления темы и пошаговых инструкций приведем несколько полезных источников:

Официальная документация 1С по веб-сервисам и OData: раздел «Механизмы интернет-сервисов» в руководстве разработчика 1С[56][57], а также статья 1C-Developer о правилах формирования запросов OData[58]. На сайте 42clouds есть примеры работы с OData в 1С[59].
Публикация OData-сервиса: справка по настройке публикации 1С на веб-сервере (например, руководство SamaraSoft с описанием шага включения OData)[10].
Статья по интеграции 1С и Power BI через OData: например, блог Alexrovich с описанием шагов подключения Power BI к OData 1С[17].
Обзор способов выгрузки данных из 1С для аналитики: большая статья на Хабре, сравнивающая 7 методов извлечения данных (SQL, файлы, OData, COM, 1С:Шина, коннекторы и пр.)[2][60].
Пример реализации CSV-выгрузки в 1С: статья компании WiseAdvice о загрузке и выгрузке CSV в 1С с примером кода обработки[51][61].
Интеграция 1С и Yandex DataLens: обзор способов от команды Yolva IT-консалтинг[62][28], а также инструкция Яндекс.Облака по использованию «Экстрактора 1С» для DataLens[3][18].
Документация Apache Superset: официальные гайды по подключению баз данных через SQLAlchemy (на superset.apache.org) – пригодится при настройке подключения Superset к PostgreSQL/ClickHouse с данными 1С.
Ресурсы сообщества 1С: форум Infostart (infostart.ru) – множество обсуждений по выгрузке данных, готовые обработки для OData и REST; Mista.ru – форумы 1С, где часто обсуждают, как вытянуть данные.

Этот гайд охватил основные варианты интеграции 1С с BI-системами. Выбор метода зависит от ваших задач и ограничений: для оперативности и простоты подходят OData и регулярные выгрузки CSV, для масштабируемости – хранилище данных или коннекторы, а для полной гибкости – собственные API/COM-скрипты. Всегда учитывайте вопросы безопасности и лицензии 1С при организации обмена данными. При правильном подходе вы сможете извлечь максимум ценной информации из 1С и совместить ее с мощными средствами визуализации, чтобы получить действенную бизнес-аналитику.

[1] [2] [6] [7] [8] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [49] [50] [60] 7 способов выгрузить данные из 1С для бизнес-аналитики / Хабр