55k+активных пользователей DataLens в месяц внутри Яндекса — платформа проверена на собственном масштабе вендора

3 редакцииCloud, On-Premises Enterprise и Open Source — один движок для облака, закрытого контура и self-host

РФроссийская платформа без санкционного риска: доступна для новых проектов и импортозамещения

до 1 млнстрок на фоновый экспорт (до 1 ГБ) — датасеты и выгрузки для управленческой отчётности

Отраслевые решения

Что можно сделать на Yandex DataLens

Ритейл и e-commerce Собрать дашборды продаж, воронок и товарной аналитики поверх ClickHouse и Метрики Оперативная аналитика продаж и маркетинга в одном облачном BI

Девелопмент и строительство Свести управленческие показатели проектов и продаж в дашборды для руководителей BI-дашборды девелопера и управленческая отчётность

Производство Показать план-факт, себестоимость и загрузку на дашбордах поверх DWH Управленческая аналитика производства на данных из 1С и MES

Внутренняя аналитика Встроить дашборды в корпоративный портал и раздать доступ по ролям Self-service-аналитика и встраиваемые дашборды внутри компании

Возможности

Возможности Yandex DataLens

ClickHousePostgreSQLЯндекс Метрика1С через ETLDataLens: датасеты, чарты, дашбордыНейроаналитика: AI-формулы и саммариДашборды и встраиваниеPDF-отчётыAI-инсайты

Слева — источники российского data-стека (ClickHouse, PostgreSQL, Яндекс Метрика, выгрузки 1С через ETL); в центре DataLens (датасеты, чарты, дашборды, нейроаналитика); справа — потребители: веб-дашборды и встраивание, PDF-отчёты и AI-инсайты.

Коннекторы к российскому data-стеку

Нативные коннекторы к ClickHouse, PostgreSQL и Trino (облако и on-prem), параметризованные датасеты и фоновый экспорт до 1 млн строк — BI ложится поверх российского стека данных без прослоек.

Нейроаналитика

«Конструктор формул» пишет формулы на языке DataLens и объясняет логику простым языком, AI собирает спеки чартов, саммари отчётов и интерпретации данных — аналитик получает черновик, а не пустой лист.

Reports и data storytelling

Многостраничные отчёты, экспорт в PDF, презентационный и полноэкранный режим, pixel-perfect вёрстка — управленческая отчётность собирается в самом BI, без выгрузки в PowerPoint.

Встраиваемые дашборды

Встраиваются не только отчёты, но и дашборды, с token-refresh для постоянных сессий — DataLens подходит для продуктовой embedded-аналитики внутри вашего сервиса.

Editor и кастомные чарты

Кастомные JS-чарты, несколько источников в одном дашборде, интеграция по API и безопасное browser+server исполнение — визуализация не упирается в набор стандартных типов.

Enterprise-контур

On-Premises Enterprise с LDAP и RLS, экспорт и импорт workbook между Cloud, Open Source и On-Prem, шаблоны DataLens Gallery и API для автоматизации и миграции из другого BI.

Полное условное форматирование

Гибкое условное форматирование таблиц и показателей — дифференциатор DataLens против Superset и Metabase там, где важна управленческая читаемость отчёта.

Подход

Как мы внедряем Yandex DataLens

Без модификаций ядра

Не форкаем и не патчим ядро Yandex DataLens. Yandex DataLens остаётся на стандартной обновляемой версии — бизнес-логику выносим в отдельные микросервисы рядом, поэтому обновления платформы не ломают ваши доработки.

Международные стандарты, а не велосипеды

Там, где есть зрелое международное решение, используем его, а не изобретаем собственный протокол или платформу. Прежде чем писать код — изучаем, как задача уже решена в индустрии.

Отчуждаемость

Решение слабосвязанное и задокументированное: его можно передать между командами и подрядчиками без переписывания. Вы не привязаны к нам.

Совместимость с AI

Yandex DataLens в AI-контуре

Нейроаналитика вместо ручных формул

Встроенный AI-конструктор пишет формулы на языке DataLens и объясняет их простым языком — порог входа для бизнес-пользователя падает, аналитик закрывает рутину быстрее.

AI-саммари и интерпретации отчётов

Модель собирает краткие выводы и интерпретации по дашборду — руководитель читает вывод, а не сам разбирает десяток графиков.

Roadmap: AI поверх Data Catalog

Вендор ведёт DataLens к AI-сценариям поверх каталога данных и корпоративной базы знаний, AI-рассылкам, триггерам и рекомендациям — BI движется от визуализации к активной аналитике.

AI-слой KT.Team над BI

Поверх DataLens мы ставим агентов и MCP-обвязку: подготовка витрин, проверка данных и ответы на естественном языке по вашим показателям — BI встраивается в ai-native-контур, а не живёт отдельно.

Контекст 2026

Что изменилось на рынке

Дефолтный облачный BI в РФ

После ухода Power BI и Tableau DataLens занял место облачного BI по умолчанию для новых российских проектов: русский интерфейс, бесплатный тариф для небольших команд, сильные гео-карты и нативная связка с Метрикой.

Две лиги BI, а не одна

DataLens играет в облачной self-service-лиге. Тяжёлый on-prem BI из реестра Минцифры — другая лига (Visiology, AW BI, Luxms). KT.Team честно советует по обеим: под облачную скорость берём DataLens, под закрытый on-prem-контур — реестровое решение или Superset.

Когда выбрать DataLens

Берите DataLens, когда нужен быстрый запуск поверх ClickHouse и Метрики без санкционного риска. Нужен полный on-prem-контроль и встраивание в продукт — смотрите Apache Superset; самый быстрый путь к P&L для маленькой команды — Metabase.

Три редакции под контур

Cloud (datalens.ru), On-Premises Enterprise (LDAP, RLS, поддержка) и Open Source с ограниченным набором визуализаций — один движок разворачивается в облаке, в закрытом контуре или на self-host, с переносом workbook между ними.

Честно

Плюсы и минусы

Плюсы

Российское облачное решение без санкционного риска: доступно для новых проектов и импортозамещения, с русским интерфейсом и поддержкой.
Нативная связка с российским data-стеком: ClickHouse, PostgreSQL и Яндекс Метрика из коробки, сильные гео-карты.
Быстрый старт: бесплатный тариф для небольших команд и облако без установки — время до первого дашборда минимально.
Нейроаналитика и полное условное форматирование дают управленческую читаемость выше, чем у Superset и Metabase на типовых задачах.
KT.Team использует DataLens ежедневно внутри компании — это практика, а не реселлерская страница.

Минусы

Облачная self-service-лига, а не тяжёлый on-prem enterprise-BI: под закрытый контур из реестра Минцифры смотрят Visiology, AW BI, Luxms или self-host Superset.
Open Source-редакция ограничена по типам визуализаций — полный набор возможностей в Cloud и On-Premises Enterprise.
Экосистема завязана на Яндекс: плюс для связки с Метрикой и облаком, минус, если контур принципиально мультивендорный.

Блог