OLAP в финансовом управлении. Подготовка отчетности в ERP-системах. Пример использования OLAP -технологий для анализа в сфере продаж

Виды OLAP систем

В зависимости от метода хранения и обработки данных, все OLAP системы могут быть разделены на три основных вида.

К этим видам OLAP систем относятся:

1. ROLAP (Relational OLAP – реляционные OLAP системы) – этот вид OLAP системы работает с реляционными базами данных. Обращение к данным осуществляется напрямую в реляционную базу данных. Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Пользователи имеют возможность осуществлять многомерный анализ как в традиционных OLAP системах. Это достигается за счет применения инструментов SQL и специальных запросов.

Одним из преимуществ ROLAP является возможность более эффективно осуществлять обработку большого объема данных. Другим преимуществом ROLAP является возможность эффективной обработки как числовых, так и текстовых данных.

К недостаткам ROLAP относится низкая производительность (по сравнению с традиционными OLAP системами), т.к. обработку данных осуществляет сервер OLAP. Другим недостатком является ограничение функциональности из-за применения SQL.

2. MOLAP (Multidimensional OLAP – многомерные OLAP системы). Этот вид OLAP систем относится к традиционным системам. Отличие традиционной OLAP системы, от других систем, заключается в предварительной подготовке и оптимизации данных. Эти системы, как правило, используют выделенный сервер, на котором осуществляется предварительная обработка данных. Данные формируются в многомерные массивы – OLAP кубы.

MOLAP системы являются самыми эффективными при обработке данных, т.к. они позволяют легко реорганизовать и структурировать данные под различные запросы пользователей. Аналитические инструменты MOLAP позволяют выполнять сложные расчеты. Другим преимуществом MOLAP является возможность быстрого формирования запросов и получения результатов. Это обеспечивается за счет предварительного формирования OLAP кубов.

К недостаткам MOLAP системы относится ограничение объемов обрабатываемых данных и избыточность данных, т.к. для формирования многомерных кубов, по различным аспектам, данные приходится дублировать.

3. HOLAP (Hybrid OLAP – гибридные OLAP системы). Гибридные OLAP системы представляют собой объединение систем ROLAP и MOLAP . В гибридных системах постарались объединить преимущества двух систем: использование многомерных баз данных и управление реляционными базами данных. HOLAP системы позволяют хранить большое количество данных в реляционных таблицах, а обрабатываемые данные размещаются в предварительно построенных многомерных OLAP кубах. Преимущества этого вида систем заключаются в масштабируемости данных, быстрой обработке данных и гибком доступе к источникам данных.

Существуют и другие виды OLAP систем, но они в большей степени являются маркетинговым ходом производителей, чем самостоятельным видом OLAP системы.

К таким видам относятся:

WOLAP (Web OLAP). Вид OLAP системы с поддержкой web интерфейса. В этих системах OLAP есть возможность обращаться к базам данных через web интерфейс.
DOLAP (Desktop OLAP). Этот вид OLAP системы дает возможность пользователям загрузить на локальное рабочее место базу данных и работать с ней локально.
MobileOLAP. Это функция OLAP систем, которая позволяет работать с базой данных удаленно, с использованием мобильных устройств.
SOLAP (Spatial OLAP). Этот вид OLAP систем предназначен для обработки пространственных данных. Он появился как результат интеграции географических информационных систем и OLAP системы. Эти системы позволяют обрабатывать данные не только в буквенно-цифровом формате, но и в виде визуальных объектов и векторов.

После того как данные получены, очищены, приведены к единому виду и помещены в хранилище, их необходимо анализировать. Для этого используется технология OLAP.

Двенадцать определяющих принципов OLAP были сформулированы в 1993 году Е.Ф.Коддом, "изобретателем" реляционных баз данных. OLAP - это OnLine Analytical Processing, то есть оперативный анализ данных. Позже определение Кодда было переработано в так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - быстрый анализ разделяемой многомерной информации), который требует, чтобы OLAP-приложение предоставляло следующие возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации: высокая скорость; анализ; разделение доступа; многомерность; работа с информацией..

Высокая скорость . Анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. При этом допустимое время отклика составляет не более 5 секунд.

Анализ . Должна существовать возможность производить основные типы числового и статистического анализа - предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.

Разделение доступа. Доступ к данным должен быть многопользовательским, при этом должен контролироваться доступ к конфиденциальной информации.

Многомерность . Основная, наиболее существенная характеристика OLAP.

Работа с информацией. Приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.

Многомерное представление. OLAP предоставляет организациям максимально удобные и быстрые средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Что наиболее важно - OLAP обеспечивает пользователя естественной, интуитивно понятной моделью данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями (dimensions) многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для процесса продаж это может быть категория товара, регион, тип покупателя. Практически всегда в качестве одного из измерений используется время. Внутри куба находятся данные, количественно характеризующие процесс, - так называемые меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т.п. Пользователь, анализирующий информацию, может "нарезать" куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) данные и осуществлять прочие операции, которые необходимы ему для анализа.

Хранение данных OLAP . В первую очередь нужно сказать о том, что, поскольку аналитик всегда оперирует некими суммарными (а не детальными) данными, в базах данных OLAP практически всегда хранятся наряду с детальными данными и так называемые агрегаты, то есть заранее вычисленные суммарные показатели. Примерами агрегатов может служить суммарный объем продаж за год или средний остаток товара на складе. Хранение заранее вычисленных агрегатов - это основной способ повышения скорости выполнения OLAP-запросов.

Однако построение агрегатов может привести к значительному увеличению объема базы данных.

Другой проблемой хранения OLAP-данных является разреженность многомерных данных. Например, если в 2000 году продаж в некотором регионе не было, то на пересечении соответствующих измерений куба не будет никакого значения. Если OLAP-сервер будет хранить в таком случае некое отсутствующее значение, то при значительной разреженности данных количество пустых ячеек (требующих, тем не менее, места для хранения) может во много раз превысить количество заполненных, и в результате общий объем неоправданно возрастет. Решения, предлагаемые для этого компанией Microsoft, приводятся ниже.

Разновидности OLAP. Для хранения OLAP-данных могут использоваться:

Специальные многомерные СУБД (OLAP-серверы). В этом случае говорят о MOLAP (Multidimensional OLAP) . При выполнении сложных запросов, анализирующих данные в различных измерениях, многомерные СУБД обеспечивают большую производительность, чем реляционные. При этом скорость выполнения запроса не зависит от того, по какому измерению производится «срез» многомерного куба.

Традиционные реляционные СУБД - ROLAP (Relational OLAP) . Применение специальных структур данных - схемы «звезды» (star) и «снежинки» (snowflake), а также хранение вычисленных агрегатов делают возможным многомерный анализ реляционных данных. Реляционные СУБД исторически более привычны, и в них сделаны значительные инвестиции, поэтому пока ROLAP более распространен.

Комбинированный вариант - HOLAP (Hybrid OLAP) , совмещающий и тот и другой вид СУБД. Одним из вариантов совмещения двух типов СУБД является хранение агрегатов в многомерной СУБД, а детальных данных (имеющих наибольший объем) - в реляционной.

Компания Microsoft предлагает следующие средства OLAP-анализа:

В комплект Microsoft SQL Server 7.0 входит полнофункциональный OLAP-сервер - SQL Server OLAP Services. Сервер, естественно, предназначен для обслуживания запросов клиентов, а для этого требуется некий протокол взаимодействия и язык запросов. Например, для взаимодействия клиента с серверной реляционной СУБД - SQL Server - используются протоколы ODBC или OLE DB и язык запросов SQL. Для доступа к OLAP-серверу компанией Microsoft был разработан протокол OLE DB for OLAP и язык запросов к многомерным данным - MDX (MultiDimensional eXpression). Аналогично тому, как для упрощения и удобства над OLE DB разработан слой объектов ADO (ActiveX Data Objects), над OLE DB for OLAP построен ADO MD (MultiDimensional ADO).

Средства анализа данных в Microsoft Office 2000. Microsoft Excel 2000 содержит новый механизм сводных таблиц - OLAP PivotTable, который заменил собой одноименный механизм предыдущих версий. Наряду с прежними возможностями анализа реляционных данных, механизм PivotTable теперь включает возможности анализа OLAP-данных, то есть выступает в качестве OLAP-клиента. В качестве сервера может использоваться Microsoft SQL Server 7.0, а также любой продукт, поддерживающий интерфейс OLE DB for OLAP. Механизм сводных таблиц Excel в полном объеме поддерживает возможности, предоставляемые описанным выше сервисом PivotTable Services (PTS). Таким образом, анализируемые OLAP-данные могут находиться как в локальных кубах, так и на OLAP-сервере.

Microsoft Office 2000 содержит также набор ActiveX-компонентов, называемых Office 2000 Web Components , которые позволяют организовать анализ OLAP-данных средствами просмотра Web. К ним относятся следующие четыре компонента:

Spreadsheet - реализует ограниченную функциональность листа Excel.

PivotTable - "близнец" сводных таблиц Excel; может работать с данными OLAP Services.

Chart - позволяет строить диаграммы, основанные как на реляционных, так и на OLAP-данных.

Data Source - служебный компонент для привязки остальных компонентов к источнику данных.

При работе с OLAP-данными Web Components обращаются к PivotTable Services.

5.5. ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА «DATA MINING»

Появление технологии Data Mining связано с необходимостью извлекать знания из накопленных информационными системами разнородных данных. Возникло понятие, которое по-русски стали называть «добыча», «извлечение» знаний. За рубежом утвердился термин «Data Mining».

Широко использовавшиеся раньше методы математической статистики оказались полезными главным образом для проверки заранее сформулированных гипотез (verification-driven data mining) и для «грубого» разведочного анализа, составляющего основу оперативной аналитической обработки данных (online analytical processing – OLAP).

Ключевое достоинство «Data Mining» по сравнению с предшествующими методами – возможность автоматического порождения гипотез о взаимосвязи между различными параметрами или компонентами данных. Работа аналитика при работе с традиционным пакетом обработки данных сводится фактически к проверке или уточнению одной-двух порожденных им самим гипотез. В тех случаях, когда начальных предположений нет, а объем данных значителен, существующие системы теряют работоспособность и превращаются в пожирателей времени аналитика.

Еще одна важная особенность систем Data Mining возможность обработки многомерных запросов и поиска многомерных зависимостей. Уникальна также способность систем data mining автоматически обнаруживать исключительные ситуации – т.е. элементы данных, "выпадающие" из общих закономерностей.

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining

ассоциация

последовательность

классификация

кластеризация

прогнозирование

Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборки и виде распределений значений анализируемых показателей. Примеры заданий на такой поиск при использовании Data Mining приведены в таблице 1.

Таблица 1 – Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining

OLAP (On-Line Analytical Processing) – это класс приложений и технологий, предназначенных для оперативной аналитической обработки многомерных данных (сбор, хранение, анализ) для анализа деятельности корпорации и прогнозирования будущего состояния с целью поддержки принятия управленческих решений. Технология OLAP применяется, чтобы упростить работу с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом и не погрязнуть в их большом объеме, а также превратить набор количественных показателей в качественные, позволяет аналитикам, менеджерам и управляющим сформировать свое собственное видение данных, используя быстрый, единообразный, оперативный доступ к разнообразным формам представления информации. Такие формы, полученные на основании первичных данных, позволяют пользователю сформировать полноценное представление о деятельности предприятия.

Функциональность OLAP, как систем реализующих интеллектуальный анализ данных, заключается в динамическом многомерном анализе консолидированных данных предприятия, направленном на поддержание следующих аналитических и навигационных видов деятельности пользователя:

вычисления и моделирование, примененные к измерениям и/или их конкретным элементам, использующие информацию об иерархиях
анализ временных тенденций и взаимозависимостей показателей (анализ трендов), учет которых помогает повысить качество принимаемых оперативных и стратегических решений
формирование срезов многомерного представления для просмотра на экране
переход к более глубоким уровням детализации
доступ к исходным данным
"вращение" многомерных представлений: перемещение измерений с целью формирования различных форм представления данных на экране компьютера

OLAP-технология

OLAP-технология является альтернативой традиционным методам анализа данных, основанным на различных системах реализации SQL-запросов к реляционной БД. OLAP-системы играют важнейшую роль в анализе и планировании деятельности крупных предприятий и являются одним из направлений развития ИТ. В основу кладутся требования людей принимающих решения к предоставляемой информации, сложившейся индивидуальные особенности ведения дел и принятый механизм принятия решения. С точки зрения пользователя основное отличие OLAP-системы от ХД заключается: в предметной структурированности информации (именно предметной, а не технической). Работая с OLAP-приложением, пользователь применяет привычные категории и показатели – виды материалов и готовой продукции, регионы продаж, объем реализации, себестоимость, прибыль и т. п. А для того чтобы сформировать любой, даже довольно сложный запрос, пользователю не придется изучать SQL. При этом ответ на запрос будет получен в течение всего нескольких секунд. Кроме того, работая с OLAP-системой, экономист может пользоваться такими привычными для себя инструментами, как электронные таблицы или специальные средства построения отчетов.

Разработка решений по управлению предприятием

Разработка решений по управлению предприятием попадает в разряд областей наиболее сложно подающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь руководителю в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Фактически, руководители различных рангов получают принципиально новый инструмент для более эффективного принятия управленческих решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия.

На сегодняшний момент проблему понимания и установления взаимосвязей между агрегированными данными наилучшим образом решают продукты, использующие многомерный оперативный анализ данных OLAP. Корпоративная аналитическая система, построенная на основе OLAP-технологии, позволяет различным категориям пользователей компании в реальном масштабе времени работать с обобщенной аналитической информацией и эффективно ориентироваться в больших объемах данных. OLAP-модули редко взаимодействуют с другими системами автоматизации, ведь БД последних зачастую имеют достаточно своеобразный вид и набор специальных показателей.

Главная особенность аналитических БД (OLAP) – это возможность формирования нерегламентированных запросов к аналитической БД. Загрузка данных в систему производится из оперативной БД предприятия. Корпоративная аналитическая система может состоять из нескольких модулей, каждый из которых обрабатывает несколько информационных массивов, необходимых для проведения всестороннего анализа соответствующего аспекта деятельности предприятия. Информационная модель, на основе которой разработана информационная система, в полном объеме описывает все аспекты предметной области и обеспечивает наглядность и простоту доступа к необходимым для анализа данным.

Внешнее отображение информации в системе

Внешнее отображение информации в системе реализовано в виде электронной таблицы или графика с использованием механизма двумерных сечений куба многомерной БД. Сечение определяется пользователем путем выбора двух независимых размерностей (ребер куба), значения которых будут представлены в строках и столбцах электронной таблицы, и фиксации значений всех других размерностей информационной модели. Интерфейс предлагаемой системы представляет собой несколько экранных форм, каждая из которых включает в себя электронную таблицу или график.

OLAP (On-Line Analytical Processing) - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология, это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Термин OLAP очень популярен в настоящее время и OLAP-системой зачастую, но не совсем верно, называют любую DSS-систему, основанную на концепции ХД и обеспечивающих малое время выполнение (On-Line) аналитических запросов, не зависимо от того, используется ли многомерный анализ данных.

Удивительное - рядом...

По ходу работы мне часто требовалось делать сложные отчеты, я все время пытался найти в них что-то общее, чтобы составлять их более просто и универсально, даже написал и опубликовал по этому поводу статью «Дерево Осипова». Однако мою статью раскритиковали и сказали, что все те проблемы, которые я поднял, давно уже решены в MOLAP.RU v.2.4 (www.molap.rgtu.ru) и порекомендовали посмотреть сводные таблицы в EXCEL.
Это оказалось настолько простым, что приложив к этому свои гениальные ручонки, у меня получилась очень простая схема для выгрузки данных из 1С7 или любой другой базы данных (в дальнейшем под 1С подразумевается любая база данных) и анализа в OLAP.
Я думаю, многие схемы выгрузки в OLAP слишком усложнены, я выбираю простоту.

Характеристики :

1. Для работы требуется только EXCEL 2000.
2. Пользователь сам может конструировать отчеты без программирования.
3. Выгрузка из 1С7 в простом формате текстового файла.
4. Для бухгалтерских проводок уже имеется универсальная обработка для выгрузки, работающая в любой конфигурации. Для выгрузки других данных имеются обработки-образцы.
5. Можно заранее сконструировать формы отчетов, а затем применять их к разным данным без их повторного конструирования.
6. Довольно хорошая производительность. На первом длительном этапе данные сначала импортируются в EXCEL из текстового файла и строится куб OLAP, а затем довольно быстро на основе этого куба может быть построен любой отчет. Например, данные о продажах товара по магазину за 3 месяца с ассортиментом 6000 товаров, загружаются в EXCEL 8 минут на Cel600-128M, рейтинг по товарам и группам (OLAP-отчет) пересчитывается за 1 минуту.
7. Данные выгружаются из 1С7 полностью за указанный период (все движения, по всем складам, фирмам, счетам). При импорте в EXCEL возможно использование фильтров, загружающих для анализа только нужные данные (например, из всех движений, только продажи).
8. В настоящее время разработаны способы анализа движений или остатков, но не движений и остатков вместе, хотя это в принципе возможно.

Что такое OLAP : (www.molap.rgtu.ru)

Предположим у вас есть торговая сеть. Пусть данные о торговых операциях выгружены в текстовый файл или таблицу вида:

Дата - дата операции
Месяц - месяц операции
Неделя - неделя операции
Вид - закуп, продажа, возврат, списание
Контрагент - внешняя организация, участвующая в операции
Автор - человек, выписавший накладную

В 1С, например, одна строка этой таблицы будет соответствовать одной строке накладной, некоторые поля (Контрагент, Дата) при этом берутся из шапки накладной.

Данные для анализа обычно выгружаются в OLAP-систему за определенный период времени, из которого в принципе можно выделить другой период применением фильтров загрузки.

Эта таблица является исходной для OLAP-анализа.

Отчет	Измерения	Данные	Фильтр
Сколько товара и на какую сумму продается за день?	Дата, Товар	Количество, Сумма	Вид="продажа"
Какие контрагенты поставили какой товар на какую сумму помесячно?	Месяц, Контрагент, Товар	Сумма	Вид="закуп"
На какую сумму выписали операторы накладных какого вида за весь период отчета?		Сумма

Пользователь сам определяется, какие из полей таблицы будут Измерениями, какие Данными и какие Фильтры применять. Система сама строит отчет в наглядной табличной форме. Измерения можно размещать в заголовках строк или столбцов таблицы отчета.
Как видно, из одной простой таблицы можно получить множество данных в виде различных отчетов.

Как использовать у себя :

Данные из дистрибутива распаковать именно в каталог c:\fixin (для торговой системы возможно в c:\reports) . Прочитайте readme.txt и выполните все инструкции в нем.

Сначала вы должны написать обработку, которая выгружает данные из 1С в текстовый файл (таблицу). Вам нужно определить состав полей, которые будут выгружаться.
Например, уже готовая универсальная обработка, которая работает в любой конфигурации и выгружает для OLAP-анализа проводки за период, выгружает для анализа следующие поля:

Где под префиксами Дт(Кт) идут субконто Дебета (Кредита), Группа - это группа данного субконто (если имеется), Раздел - группа группы, Класс - группа раздела.

Для торговой системы поля могут быть такие:

Для анализа данных используются таблицы "Анализ движений.xls" ("Анализ бухгалтерии.xls"). Открывая их, не отключайте макросы, иначе вы не сможете обновлять отчеты (они запускаются макросами на языке VBA). Исходные данные эти файлы берут из файлов C:\fixin\motions.txt (C:\fixin\buh.txt), в остальном они одинаковые. Поэтому возможно, вам придется скопировать ваши данные в один из этих файлов.
Чтобы в EXCEL загрузились ваши данные, выберите или напишите свой фильтр и нажмите кнопку "Сформировать" на листе "Условия".
Листы отчетов начинаются префиксом "Отч". Перейдите на лист отчета, нажмите "Обновить" и данные отчета изменятся в соответствии с последними загруженными данными.
Если вас не устраивают стандартные отчеты, есть лист ОтчШаблон. Скопируйте его в новый лист и настройте вид отчета, работая со сводной таблицей на этом листе (о работе со сводными таблицами - в любой книге по EXCEL 2000). Рекомендую настраивать отчеты на небольшом наборе данных, а затем уже запускать их на большом массиве, т.к. нет никакой возможности отключить перерисовку таблиц при каждом изменении макета отчета.

Технические комментарии :

При выгрузке данных из 1С пользователь выбирает папку, куда ему выгружать файл. Я сделал это потому, что вполне вероятно в ближайшем будущем будут выгружаться несколько файлов (остатки и движения). Затем по нажатию в Проводнике кнопки "Отправить" --> "На OLAP-анализ в EXCEL 2000" данные копируются из выбранной папки в папку C:\fixin. (чтобы эта команда появилась в списке команды "Отправить" и нужно скопировать файл "На OLAP-анализ в EXCEL 2000.bat" в каталог C:\Windows\SendTo) Поэтому выгружайте данные сразу давая имена файлам motions.txt или buh.txt.

Формат текстового файла:
Первая строка текстового файла - заголовки колонок разделенные "|", остальные строки содержат значения этих колонок, разделенные "|".

Для импорта текстовых файлов в Excel используется Microsoft Query (составная часть EXCEL) для его работы необходимо наличие в каталоге импорта (C:\fixin) файла shema.ini, содержащего следующую информацию:

ColNameHeader=True
Format=Delimited(|)
MaxScanRows=3
CharacterSet=ANSI
ColNameHeader=True
Format=Delimited(|)
MaxScanRows=3
CharacterSet=ANSI

Пояснение: motions.txt и buh.txt - это название раздела, соответствует имени импортируемого файла, описывает, как импортировать текстовый файл в Эксель. Остальные параметры означают, что первая строка содержит названия колонок, разделителем колонок является "|", набор символов - Windows ANSI (для ДОС - OEM).
Тип полей определяется автоматически исходя из содержащихся в колонке данных (дата, число, строка).
Перечень полей не нужно нигде описывать - EXCEL и OLAP сами определят, какие поля содержатся в файле по заголовкам в первой строке.

Внимание, проверьте ваши региональные настройки "Панель управления" --> "Региональные настройки" . В моих обработках числа выгружаются с разделителем запятая, а даты в формате "ДД.ММ.ГГГГ".

Данные при нажатии кнопки "Сформировать" загружаются в сводную таблицу на листе "База", а из этой сводной таблицы и берут данные все отчеты на листах "Отч".

Я понимаю, что любители MS SQL Server и мощных баз данных начнут ворчать, что у меня слишком все упрощено, что моя обработка загнется на годичной выборке, но в первую очередь я хочу дать преимущества OLAP-анализа для средних организаций. Я бы позиционировал этот продукт как инструмент годичного анализа для оптовых компаний, квартального анализа для розничной торговли и оперативного анализа для любой организации.

Мне пришлось повозиться с VBA, чтобы данные брались из файла с любым списком полей и можно было заранее готовить бланки отчетов.

Описание работы в EXCEL (для пользователей):

Инструкция по использованию отчетов:
1. Отправьте на анализ выгруженные данные (уточните у администратора). Для этого нажмите правой кнопкой на папке, в которую у вас выгрузились данные из 1С и выберите команду "Отправить", затем "На OLAP-анализ в EXCEL 2000".
2. Откройте файл "Анализ движений.xls"
3. Выберите Значение фильтра, нужные вам фильтры можно дописать на закладке "Значения".
4. Нажмите кнопку "Сформировать", при этом выгруженные данные будут загружены в EXCEL.
5. После загрузки данных в EXCEL, можно смотреть различные отчеты. Для этого достаточно нажать кнопку "Обновить" в выбранном отчете. Листы с отчетами начинаются на Отч.
Внимание! После того как вы поменяете значение фильтра, нужно еще раз нажать кнопку "Сформировать", чтобы данные в EXCEL перезагрузились из файла выгрузки в соответствие с фильтрами.

Обработки из демо-примера:

Обработка motionsbuh2011.ert – последняя версия выгрузки проводок из Бухгалтерии 7.7 для анализа в Excel . В ней есть галочка «Присоединить в файл», которая позволяет выгружать данные частями по периодам, присоединяя их в один и тот же файл, а не выгружая в один и тот же файл заново:

Обработка motionswork.ert выгружает данные о продажах для анализа в Excel.

Примеры отчетов :

Шахматка по проводкам:

Загруженность операторов по видам накладных:

P.S. :

Понятно, что по аналогичной схеме можно организовать выгрузку данных из 1С8.
В 2011 году ко мне обращался пользователь, которому нужно было доработать эту обработку в 1С7, чтобы она выгружала большие объемы данных, я нашел аутсорсера и выполнил эту работу. Так что разработка вполне актуальна.

Обработка motionsbuh2011.ert доработана, чтобы справляться с выгрузкой большого объема данных.