DataReducer — R-консоль для «1С:Предприятия»

Публикация № 642784

Разработка - Инструментарий разработчика

R импорт интеграция консолидация веб HTTP API сервис XML JSON визуализация диаграмма график анализ статистика

Программа для обработки, анализа и визуализации данных информационных баз «1С:Предприятия» с использованием возможностей языка программирования R.
Почему R? Язык R был создан для статистических вычислений и в настоящий момент является одним из наиболее мощных инструментов для работы с данными. Среди многих тысяч пакетов, расширяющих базовую функциональность R, можно найти реализацию практически любых способов преобразований и анализа данных. За кажущейся непривычностью синтаксиса R скрывается возможность выполнения сложных манипуляций с данными простыми лаконичными командами. Нужно также отметить богатую функциональность R в части импорта данных любых форматов из всевозможных источников.

 

Пример 1: Консолидация данных из разных источников и веб-отчеты

Пример 2: Статистические функции языка R и HTML-виджеты

Области применения программы DataReducer:

Консолидация данных

 

Публикация отчетов в веб

DataReducer позволяет объединять данные из разных источников: информационные базы 1С, таблицы Excel, базы данных SQL, XML-документы, файлы множества других форматов.   DataReducer включает веб-приложение, предназначенное для передачи аналитической информации другим пользователям по сети. Данные 1С могут быть быстро опубликованы в виде веб-отчета.

Визуализация данных

 

Интеграция 1С с другими системами

R обладает мощными графическими возможностями. Вы можете создавать интерактивные диаграммы на основе данных из 1С и автоматически встраивать их в страницы сайта или корпоративного портала.   Веб-приложение DataReducer автоматически конвертирует данные в форматы XML и JSON и предоставляет к ним доступ по HTTP. DataReducer можно использовать как сервис интеграции с 1С.

Статистический анализ

 

Предварительная обработка данных

Ко множеству сфер применения R относятся статистика, эконометрика, финансовые исследования, машинное обучение. Если перед вами стоит задача статистического анализа данных 1C, то лучшего инструмента чем R не найти.   DataReducer можно использовать для извлечения и обработки данных перед их передачей в 1С. Возможности R по работе с различными API и форматами данных превосходят аналогичные возможности платформы 1С.

Системные требования

  • Операционная система: Windows 10 x64 / DEB-based Linux x64
  • 1C:Предприятие 8 - Версия 8.3.9 или старше

Схема развертывания

Процесс развертывания DataReducer состоит из следующих этапов:

  1. Публикация интерфейса OData информационных баз 1С на веб-сервере.
  2. Запуск сервисов rserve и rapport в Docker-контейнерах.
  3. Установка и настройка приложения DataReducer Console.

Эти этапы подробно описаны в Руководстве пользователя.


Интерфейс главного окна программы

1. Список информационных баз 4. Наборы данных скрипта R 7. Область вывода графики
2. Дерево метаданных 5. Область вывода сообщений
3. Вкладка скрипта R 6. Таблица данных

Пример 1: Консолидация данных из разных источников и веб-отчеты

Требуется выполнить план-фактный анализ поступлений денежных средств компании за квартал. Компания состоит из двух юридических лиц — организаций «УноФарма» и «ПортоФарма». Бухгалтерский учёт организаций ведётся в двух разных информационных базах «1С:Бухгалтерия предприятия 3.0»:

Запланированные значения поступлений необходимо получить из таблицы Excel, в которой отражены суммарные данные по всем организациям:

Шаги решения поставленной задачи в программе «DataReducer Console»

  1. Добавляем настройки подключения к информационным базам «УноФарма» и «ПортоФарма». Интерфейс OData этих баз предварительно должен быть опубликован на веб-сервере и настроен в соответствии с документацией платформы «1С:Предприятие». В DataReducer можно одновременно работать с данными любого количества информационных баз. Список подключенных баз отображается в главном окне программы.
  2. После подключения информационной базы, DataReducer Console выводит дерево её метаданных. Дерево метаданных включает все сущности, доступные через интерфейс OData (справочники, регистры, виртуальные таблицы и пр.). Для свойств сущностей выводится их тип. Для свойств с ссылочным типом выводится связанная сущность.
  3. Создаём новый скрипт R и открываем его. Каждый скрипт открывается в отдельной вкладке.
  4. Находим в дереве метаданных информационной базы «УноФарма» виртуальную таблицу оборотов регистра бухгалтерии «Хозрасчётный» и через контекстное меню добавляем её в наборы данных скрипта R. Повторяем для информационной базы «ПортоФарма». Любой набор данных можно открыть в отдельном окне и загрузить данные для просмотра.
  5. Поочерёдно открываем окна созданных наборов данных и вводим настройки запросов. Перечень доступных настроек зависит от типа объекта, которому соответствует набор данных. Начало и конец периода получения оборотов регистра бухгалтерии «Хозрасчетный» задаём в виде параметров ${periodBegin} и ${periodEnd}. Значения этих параметров будут общими для всех наборов данных скрипта R.
  6. Пишем код на языке R (см. листинг). Обращение к наборам данных осуществляется по их именам.
  7. Выполняем скрипт. На экран выводятся сообщения о ходе выполнения, в том числе сформированные запросы REST-сервису «1С:Предприятия». В области вывода графики выводится построенная диаграмма. Результаты выполнения скрипта (таблицу данных и диаграмму) можно сохранить в файлы, используя методы языка R.

 

 Листинг примера 1

 

 

На данном примере были продемонстрированы основные инструменты программы «DataReducer Console» для импорта данных информационных баз «1С:Предприятия» и некоторые методы языка R для обработки этих данных. Были консолидированы данные из трёх разных источников: двух информационных баз «1С: Бухгалтерия предприятия 3.0» и файла Excel. С помощью пакета ggplot2 была построена столбчатая диаграмма, отображающая отклонения фактических значений показателей от плановых.

Теперь опубликуем веб-отчет, содержащий результаты анализа.

В строке №96 листинга скрипта изменяем каталог сохранения файлов на /mnt/webapp-files , соответствующий каталогу файлов веб-приложения.

На вкладке «Веб-доступ» скрипта ставим галочку «Веб-доступ». При необходимости на этой вкладке можно изменить имя веб-ресурса и определить роли доступа.

В главном меню программы выбираем «Файл → Загрузить модель на сервер». Список ресурсов модели, к которым открыт веб-доступ, появится на главной странице веб-приложения:

Страница отчета с шаблоном по умолчанию:

Добавим на страницу ресурса период отчета, ссылку на скачивание данных в формате Excel и сгенерированную в R диаграмму. Для этого внесём изменения в шаблон страницы ресурса.

На вкладке «Веб-доступ» скрипта снимаем галочку «Шаблон по умолчанию». После этого шаблон страницы можно редактировать:

Добавляем в контейнер <body> следующие элементы:

<p><i>Период: с ${periodBegin?keep_before('T')} по ${periodEnd?keep_before('T')}</i></p>

<p><a href="/rapport/files/${resourceName}/${requestId}/ПланФакт.xlsx">Сохранить в Excel</a></p>

<p><img src="/rapport/files/${resourceName}/${requestId}/chart.png" class="img-responsive"></p>

После повторной загрузки модели на сервер мы увидим новую страницу ресурса:


Пример 2: Статистические функции языка R и HTML-виджеты

Основное назначение языка R – статистические вычисления. Если перед вами стоит задача статистического анализа данных «1С:Предприятия», то лучшего инструмента, чем R не найти.

В данном примере мы попробуем предсказать значение показателя прибыли от продаж по значениям показателей дебиторской и кредиторской задолженностей при помощи линейной регрессии.

Также мы построим интерактивный график, на который выведем как известные, так и прогнозные значения показателей. График будет иметь формат HTML и может быть опубликован в веб-отчете DataReducer.

Для построения регрессионной модели воспользуемся данными учета компании за 16 предыдущих кварталов. Эти данные мы получим из информационной базы «1С:ERP Управление предприятием 2».

Введём обозначения переменных и определим источники данных.

prib — Прибыль от продаж (зависимая переменная)

Прибыль от продаж = Выручка от продаж - Себестоимость продаж - Коммерческие и управленческие расходы

Источники данных: обороты регистров накопления «Выручка и себестоимость продаж» и «Прочие расходы».

deb — Дебиторская задолженность (независимая переменная)

Источники данных: остатки регистра накопления «Расчеты с клиентами по документам».

kred — Кредиторская задолженность (независимая переменная)

Источники данных: остатки регистра накопления «Расчеты с поставщиками по документам».

Таким образом, каждому кварталу будет соответствовать четыре набора данных по числу запросов к регистрам информационной базы. Необходимо получить данные по 16-ти периодам, значит, всего будет выполнено 64 запроса.

Формируем наборы данных, используя дерево метаданных информационной базы и конструкторы запросов.

 

Наблюдение по каждому кварталу и итоговую таблицу данных для анализа создаём следующим образом:

001  # Получаем значения показателей для каждого квартала
002  Q1_2014 <- data.frame(
003          period = "${Q1_2014_end}",
004          prib   = Q1_2014_ВыручкаИСебестоимость[1, c("СуммаВыручкиTurnover")] -
005                   Q1_2014_ВыручкаИСебестоимость[1, c("СтоимостьTurnover")] -
006                   Q1_2014_ПрочиеРасходы[1, c("СуммаTurnover")],
007          deb    = Q1_2014_РасчетыСКлиентами[1, c("ДолгBalance")],
008          kred   = abs(Q1_2014_РасчетыСПоставщиками[1, c("ДолгBalance")])
009  )
010  Q2_2014 <- data.frame(
011          period = "${Q2_2014_end}",
012          prib   = Q2_2014_ВыручкаИСебестоимость[1, c("СуммаВыручкиTurnover")] -
013                   Q2_2014_ВыручкаИСебестоимость[1, c("СтоимостьTurnover")] -
014                   Q2_2014_ПрочиеРасходы[1, c("СуммаTurnover")],
015          deb    = Q2_2014_РасчетыСКлиентами[1, c("ДолгBalance")],
016          kred   = abs(Q2_2014_РасчетыСПоставщиками[1, c("ДолгBalance")])
017  )
(...)
131 # Объединяем все наблюдения в одну таблицу 
132 df <- rbind(Q1_2014, Q2_2014, Q3_2014, Q4_2014, Q1_2015, Q2_2015, Q3_2015, Q4_2015, 
133  Q1_2016, Q2_2016, Q3_2016, Q4_2016, Q1_2017, Q2_2017, Q3_2017, Q4_2017)

«Q1_2014_ВыручкаИСебестоимость», «Q1_2014_ПрочиеРасходы» и пр. - это имена, которые мы дали наборам данных, соответствующим виртуальным таблицам регистров накопления. «СуммаВыручкиTurnover», «СтоимостьTurnover» и пр. - имена полей этих таблиц, формируемые платформой 1С. Периоды задаем в виде параметров.

 

Смотрим полученную таблицу данных:

 

Создадим интерактивный график изменения показателей по кварталам. Для этого воспользуемся пакетом «dygraphs», предоставляющем R-программисту возможности одноименной JavaScript-библиотеки:

135  # Приводим данные к формату xts
136  library(xts)
137  data_xts <- xts(df[,-1], order.by=as.POSIXct(df[,1]))
138  
139  # Строим график
140  library(dygraphs)
141  graph <- dygraph(data_xts, width=750, height=350) %>%
142      dySeries("prib", label = "Прибыль") %>%
143      dySeries("deb", label = "Деб_зад") %>%
144      dySeries("kred", label = "Кред_зад") %>%
145      dyOptions(drawPoints=TRUE, pointSize=2, drawAxesAtZero=TRUE, labelsKMB=TRUE) %>%
146      dyRangeSelector()
147  
148  # Сохраняем виджет с графиком 
149  library(htmlwidgets)
150  saveWidget(graph, file="/mnt/host/prib.html", selfcontained = TRUE)

 

 

Создаём линейную модель и предварительно оцениваем её:

155  model <- lm(data=df, prib~deb+kred)
156  paste(capture.output(print(summary(model))), collapse='\n')

 

Как видно из последнего столбца таблицы, коэффициенты при переменных deb и kred статистически значимо отличаются от нуля при p < 0.01 и p < 0.001, соответственно. Это указывает на то, что и дебиторская и кредиторская задолженности влияют на показатель прибыли от продаж. Взятые вместе, они на 57% описывают изменения показателя (Multiple R-squared: 0.571).

Теперь проверим данные и посмотрим, можем ли мы нашу модель улучшить.

Для этого воспользуемся методами, реализованными в пакете car (пакет уже установлен в Docker-контейнере rserve).

Проверим, что ошибки регрессии нормально распределены (одна из предпосылок линейной регрессии, которые должны выполняться, чтобы мы могли считать модель адекватной). Выполним это графически, построив Q-Q график, или график Квантиль-Квантиль:

160  library(car)
161  qq <- qqPlot(model, labels = row.names(df), simulate = TRUE, main = "Q-Q plot")
162  print(qq)
163  dev.off()

 

На графике хорошо видно, что одно из наблюдений выпадает из доверительных границ (изображенных пунктирными линиями) — это т. н. «выброс», т. е. наблюдение, которое плохо предсказывается моделью.

 

Удаляем «выброс» и снова оцениваем модель:

165  # Удаляем "выброс"
166  df1 <- df[-c(12),]
167  
168  # Снова оцениваем модель
169  model1 <- lm(data=df1, prib~deb+kred)
170  paste(capture.output(print(summary(model1))), collapse='\n')

 

Как мы видим, после удаления «выброса» значимость коэффициентов при независимых переменных увеличилась и модель в целом стала лучше соответствовать данным (Multiple R-squared: 0.793).

 

Проверим выполнение всех остальных предпосылок линейной регрессии при помощи функции gvlma() из пакета gvlma.

173  library(gvlma)
174  gvmodel <- gvlma(model1)
175  paste(capture.output(print(summary(gvmodel))), collapse='\n')

 

 

Воспользуемся моделью для предсказания прибыли от продаж за три последующих квартала:

177  # Создаем таблицу с плановыми данными дебиторской и кредиторской задолженностей
178  # и приводим её к формату xts
179  q1_2018_plan <- data.frame(period="2018-03-31T23:59:59", deb=${deb_plan1}, kred=${kred_plan1})
180  q2_2018_plan <- data.frame(period="2018-06-30T23:59:59", deb=${deb_plan2}, kred=${kred_plan2})
181  q3_2018_plan <- data.frame(period="2018-09-30T23:59:59", deb=${deb_plan3}, kred=${kred_plan3})
182  plan_df <- rbind(q1_2018_plan, q2_2018_plan, q3_2018_plan)
183  plan_xts <- xts(plan_df[,-1], order.by=as.POSIXct(plan_df[,1]))
184  
185  # Предсказываем прибыль от продаж
186  predicted <- predict(model1, newdata=plan_xts, interval="prediction")

 

Предсказанные значения показателя, а также доверительные интервалы, выводим на интерактивный график:

191  # Объединяем все наборы данных
192  combined <- cbind(data_xts, plan_xts, predicted)
193  
194  # Строим новый график
195  graph1 <- dygraph(combined, width=750, height=350) %>%
196      dySeries("prib", label = "Прибыль", color="red") %>%
197      dySeries("deb", label = "Деб_зад", color = "blue") %>%
198      dySeries("kred", label = "Кред_зад", color = "green") %>%
199      dySeries("deb.1", label = "Деб_зад_план", color = "blue", strokePattern="dashed") %>%
200      dySeries("kred.1", label = "Кред_зад_план", color = "green", strokePattern="dashed") %>%
201      dySeries(c("lwr", "fit", "upr"), label = "Прибыль_прогноз", color = "red", strokePattern="dashed") %>%
202      dyEvent("2018-03-31", "Прогноз", labelLoc = "bottom", color="red", strokePattern="dotted") %>%
203      dyLegend(width = 300) %>%
204      dyOptions(drawPoints=TRUE, pointSize=2, drawAxesAtZero=TRUE, labelsKMB=TRUE) %>%
205      dyRangeSelector()
206  
207  # Создаем каталог для хранения файлов в точке монтирования /mnt/webapp-files,
208  # соответствующей каталогу файлов веб-приложения.
209  requestDir <- '/mnt/webapp-files/${resourceName}/${requestId}
210  dir.create(requestDir, recursive=TRUE)
211  
212  # Сохраняем виджет с новым графиком в каталоге для публикации
213  graphPath <- paste(requestDir, 'prib_predicted.html', sep='/')
214  saveWidget(graph1, file=graphPath, selfcontained = TRUE)

 

 

Подробнее о методах, используемых в данном примере:

  • Лысенко М.В., Лысенко Ю.В., Якушев А.А., Согрина Н.С. «Cтатистический анализ дебиторской и кредиторской задолженности при оперативном прогнозировании прибыли от продаж» // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 12-4. – С. 884-890
  • Цикл видео-лекций Демешева Б.Б. по курсу Эконометрики
  • Кабаков Р.И. «R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R» / пер. с англ. Полины А. Волковой. – М.: ДМК Пресс, 2014. – 588 с.: ил.

Достоинства

Интеграция с 1С через REST-интерфейс

 

Конструктор запросов к 1С

Способ взаимодействия DataReducer с «1С:Предприятием» не требует запуска клиента 1С и программирования на стороне 1С.   DataReducer позволяет конструировать HTTP-запросы к REST сервису «1С:Предприятия» при помощи графических средств. Результаты выполнения каждого запроса можно посмотреть в отдельном окне.

Кэширование ресурсов 1С

 

Открытый исходный код

Данные, импортированные из 1С, сохраняются в кэше. Это значительно сокращает время повторного обращения к ресурсам и выполнения скриптов R.   Программа имеет открытый исходный код и распространяется по лицензии GNU GPL v2.

Кроссплатформенность

 

Простая установка из Docker-образов

Программа DataReducer написана на Java и работает под управлением операционных систем Windows и Linux.   Серверные компоненты DataReducer распространяются в виде Docker-образов, что упрощает установку и работу с программой.

Техническая поддержка

Вы можете свободно обращаться к автору по любым вопросам, касающимся использования программы.

Также предлагаю расширенную техническую поддержку, которая может включать:

  • Решение конкретных задач с помощью DataReducer (см. Области применения программы)
  • Создание внешних обработок для двусторонней интеграции DataReducer с 1С
  • Подготовка индивидуальных Docker-образов (например, с нужными вам пакетами R)
  • Доработки программы по вашему техническому заданию

Автор будет рад, если в комментариях вы расскажете о вашем опыте использования DataReducer или R для анализа данных 1С!


Сравнение версий

 
 Изменения в версиях

DataReducer 1.1.14 (22.04.19)

  • Исправление ошибок

Руководство пользователя 2.2 (22.04.19)

  • Добавлен раздел "Двусторонняя интеграция с 1С" и новый пример использования

DataReducer 1.1.13 (31.03.19)

  • Изменен формат ввода параметров. Подробности в п. 3.4 Руководства пользователя
  • Набор конфигурационных файлов Docker-контейнера datareducer_rapport дополнен файлами server.xml и log4j2.xml
  • В схему ответа сервера на запрос данных в форматах XML или JSON добавлен атрибут типа поля
  • Другие небольшие доработки и исправление ошибок

Руководство пользователя 2.1 (31.03.19)

  • Документация актуализирована

 

 

Гарантия возврата денег

ООО "Инфостарт" гарантирует Вам 100% возврат оплаты, если программа не соответствует заявленному функционалу из описания. Деньги можно вернуть в полном объеме, если вы заявите об этом в течение 14-ти дней со дня поступления денег на наш счет.

Программа настолько проверена в работе, что мы с полной уверенностью можем дать такую гарантию. Мы хотим, чтобы все наши покупатели оставались довольны покупкой.

Для возврата оплаты просто свяжитесь с нами.

Файлы для установки

Наименование Файл Версия Размер
Файлы для развертывания Docker-сервисов

.zip 7,93Kb
30.08.18
5
.zip 7,93Kb 5 Скачать бесплатно
DataReducer Console — версия для Windows 10 x64 (за SM)

.exe 61,28Mb
22.04.19
1
.exe 1.1.14 61,28Mb 1 Скачать
DataReducer Console — версия для DEB-based Linux x64 (за SM)

.deb 67,20Mb
22.04.19
0
.deb 1.1.14 67,20Mb Скачать

23.04.2019
1.1.14 0 1000 руб.

Моментальная
доставка


23.04.2019
1.1.14 1 1000 руб.

Моментальная
доставка

Документация и модели из примеров

Наименование Файл Версия Размер
Руководство пользователя DataReducer

.pdf 2,65Mb
30.08.18
31
.pdf 2.2 2,65Mb 31 Скачать бесплатно
Пример 1: Консолидация данных из разных источников и веб-отчеты

.xml 33,14Kb
30.08.18
6
.xml 33,14Kb 6 Скачать бесплатно
Пример 2: Статистические функции языка R и HTML-виджеты

.xml 414,95Kb
30.08.18
5
.xml 414,95Kb 5 Скачать бесплатно

Специальные предложения

Комментарии
В избранное Подписаться на ответы Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. spezc 676 10.07.17 13:23 Сейчас в теме
Интересная работа. Но мне кажется среди адинесников мало спецов по R будет. А в конторах где есть собственные R-спецы уже имеются инструменты для контакта с базой 1С. Но это только имхо. Желаю удачи найти своего покупателя)
2. Техподдержка 10.07.17 14:02
(1) Спасибо за пожелания! Я, в своё время, открыл для себя R, когда искал решение нестандартной задачи объединения и анализа данных из нескольких разных источников, среди которых были и базы 1С. Оказалось, что средствами 1С эту задачу было решить довольно затруднительно, в то время как в R решение было найдено сравнительно легко. Так R и оказался в копилке моих инструментов, как 1C-ника. Для тех, кто раньше не имел дела с R, я, конечно, рекомендую установить и начать использовать IDE RStudio. Если кому-то из 1С-разработчиков язык R понравится также, как и мне, то, возможно, и моя разработка окажется полезной.
3. Steelvan 10.07.17 22:17 Сейчас в теме
Плюсанул чисто за "замене латинской буквы "R" на кириллическую "Р"".
Если бы логотип был с российским флагом, плюсанули бы еще несколько человек, уж постарался бы :)
4. Техподдержка 10.07.17 22:26
(3) Далее в предложении указано что символизирует это изменение, никакой политики. :) Кроме того, описание вносимых изменений требует лицензия Creative Commons.
5. McSim_ 12.07.17 17:54 Сейчас в теме
Взлетит?
Интересно, что на практике выйдет. Каков эффект.
На Питоне есть аналоги уже?
6. Техподдержка 12.07.17 19:39
(5) Эффект от использования программы сильно зависит от решаемой задачи. В некоторых случаях (пожалуй, в большинстве) программисту проще обойтись привычными инструментами. Но есть области, в которых R может оказать неоценимую помощь. Сложно назвать метод обработки или визуализации данных, который не поддерживался бы R. Но есть и обратный эффект - считается, что у R высокий порог вхождения, если сравнивать его с тем же Python.

Я должен отметить, что существуют инструменты для работы с R, обладающие более развитым функционалом, чем DataReducer Console. Самый известный из них - RStudio. Способов интеграции с 1С (как и с другими платформами) у R тоже масса. Например, существует пакет OData (cran.r-project.org/web/packages/OData/), который позволяет обращаться из R к данным информационных баз по тому же протоколу, который использует DataReducer Console.

Но DataReducer Console работает с данными 1С в терминах, знакомых каждому 1С-специалисту. Программа призвана облегчить решение задачи, которая перед вами стоит, если вы разбираетесь в структуре метаданных 1С, но, возможно, ранее не сталкивались с R.

DataReducer Console поможет и в том случае, если вы не хотите работать с "сырыми" данными OData или строить HTTP-запросы вручную.

Аналогов DataReducer Console, использующих Python (впрочем, как и использующих R), я не встречал. Если кто-то знает аналоги, прошу написать об этом в комментариях. На тему сравнения R и Python есть хорошая статья, перевод которой доступен по адресу habrahabr.ru/company/piter/blog/263457/ .

Всем, кто заинтересовался программой DataReducer Console, я предлагаю описать в комментариях свой кейс, и я постараюсь разобраться - насколько R и DataReducer Console в частности подходят (или не подходят) для решения вашей задачи. Для наиболее интересных задач я, возможно, приведу решение полностью.
Rustig; McSim_; shootnik; +3 Ответить
9. a.b.vorobjev 14.07.17 15:16 Сейчас в теме
(6) Если честно, аналогов не встречал. Для целей анализа организовывал экспорт данных (в csv), с которыми потом работал традиционными средствами R и Python. Пока хватало. Причиной отсутствия аналогов, думаю является то, что люди которым требуется анализ, и которые умеют его проводить - они уже знакомы с языками, инструментальными средствами и имеют навыки и привычку работы с ними. И им требуется лишь поток данных из произвольной среды (1С в частности).

Функциональным аналогом можно было бы считать средства анализа данных предлагаемые собственно 1С, но они не получили какого либо широкого использования (насколько мне известно). Хотя они достаточно неплохи.
DataReducer; +1 Ответить
10. Техподдержка 14.07.17 17:32
(9) Спасибо за комментарий!

Штатные средства 1С не сравнятся с R, но если для решения конкретной задачи их хватает, и речь идёт об анализе данных одной информационной базы, действительно, проще и лучше ограничиться ими. Задача усложняется, если таких баз несколько и их данные не консолидированы.

Если требуется провести единоразовое исследование, то выгрузка данных в удобочитаемый формат - лучший выбор. Но что если это нужно выполнять регулярно? Конечно, экспорт данных тоже можно автоматизировать. Но на мой взгляд, DataReducer Console предоставляет более удобное решение, которое, к тому же, не требует снятия конфигурации с поддержки.

Аудитория DataReducer Console - это, пожалуй, не опытные специалисты по Data Mining, а рядовые 1С-разработчики и аналитики. Безусловно, среди них R - не самое популярное программное средство. Я сам познакомился с ним почти случайно, когда столкнулся с задачей, выходящей за рамки моей обычной практики.

Поэтому, в дальнейшем я планирую добавить к публикации готовые скрипты, которые не только бы продемонстрировали всю мощь R, но и оказались бы полезным подспорьем для аналитиков, работающих с типовыми конфигурациями 1С.

Также готовится клиент-серверная версия программы, позволяющая обращаться к результатам выполнения скриптов R по HTTP. После выхода этой версии цена на базовую версию будет снижена.
7. McSim_ 13.07.17 00:07 Сейчас в теме
Сам я столкнулся с тем, что клиенты не могут сформулировать задачу, так как не знают, что может ML.
Всё заканчивается банальными прогнозами временных рядов, типа уровня продаж. Добавлял погоду, естественно.
А можно было бы хотя бы номенклатурные пары в покупательской корзине рассчитывать. Что ещё? Очевидно, что на данном этапе задачи придётся ставить самим себе.
Rustig; DataReducer; +2 Ответить
8. Техподдержка 13.07.17 15:01
(7) К сожалению, это так. Формулировать задания программистам - это дело аналитиков и других специалистов предметной области. А они, привыкнув к доступным им методам анализа, обычно не ждут многого от программистов.

Иногда уже на этапе реализации удается отступить от технического задания и найти более удачное решение поставленной задачи. Тогда заказчик, вдохновившись промежуточным результатом, формулирует новые требования, уже с учетом продемонстрированных ему новых возможностей.

Но ситуации бывают, конечно, разные.
11. user608393_rusmailuser 01.05.18 10:53 Сейчас в теме
Мне очень понравилась программа Data Reduce Console. Удивительно, но делал все по инструкции и все заработало с первого раза. В своей дипломной работе описываю возможности программы и пытаюсь реализовать аналитический модуль. Единственное, что сразу было не понятно где находится консоль вывода результатов и графики. Вывод графики с помощью dev.off() нашел в инструкции, а как выводить результат на консоль искал весь день, хотел даже здесь спросить, но потом нашел в онлайн-руководстве . Конечно, R знаю поскольку постольку, но его надо изучать, потому что если его знать разработка существенно упрощается, а реализовывать готовые аналитические алгоритмы средствами 1С крайне не эффективно.
12. Техподдержка 01.05.18 18:06
(11) Рад, что программа оказалась полезной, и что не возникло существенных затруднений при её использовании. Желаю успешно выполнить и защитить дипломную работу!
user608393_rusmailuser; +1 Ответить
13. ovadia 27.09.20 16:57 Сейчас в теме
Инструмент интересный. Я примерно лет 5 назад вплотную занимался анализом данных с помощью R. Хотел специализироваться в области Data Mining. Но что-то не пошло. В итоге стал разработчиком 1С. Однако, до сих пор не встречал задач, где могли бы пригодиться мои знания по R и вообще сам R. Специфика профессии и насущных задач, в областях 1С и R как-то не очень пересекаются.
Оставьте свое сообщение

См. также

Загрузка транзакций из Fidelio в Бухгалтерию 3.0 (управляемое приложение) Промо

Внешние источники данных v8 v8::БУ v8::УФ БП3.0 Гостиничный бизнес БУ Платные (руб)

Обработка для импорта транзакций в формате csv из программы Fidelio для БП 3.0.

16500 руб.

29.07.2018    11963    8    1    

Учим Лайку новым трюкам: заказы с предоплатами, выгрузка накладных из 1С

Банковские операции Кассовые операции Учет доходов и расходов Розничная торговля Розничная торговля Внешние источники данных Банковские операции Кассовые операции v8 v8::ОУ УТ11 Рестораны, кафе и фаст-фуд УУ Платные (руб)

Расширение Лайка позволяет просматривать данные IIKO по заказам и предоплатам, приходным и расходным накладным, не покидая 1С. Кроме того, в последней версии добавлен функционал создания накладных на основании приобретений 1С одним нажатием.

30000 руб.

15.10.2020    1278    0    0    

Выгрузка и загрузка платежных поручений из 1С в Электронный Бюджет

Банковские операции Документооборот и делопроизводство Внешние источники данных v8 v8::БУ БП3.0 Россия БУ Платные (руб)

Обработка для обмена платежными поручениями в формате системы "Электронный бюджет" из программы 1С: Бухгалтерия предприятия.

6800 руб.

14.10.2020    669    0    5    

Обмен данными между GOODS и 1С

Оптовая торговля WEB v8 v8::ОУ УТ11 УУ Платные (руб)

Данное расширение позволяет полностью интегрировать 1с Управление торговлей 11 по API с GOODS.ru. Расширение позволяет получать заказы с goods автоматически, после чего их полностью отрабатывать, со всеми статусами в 1с, с формированием нескольких грузовых мест, отгружать и закрывать их в goods. Тестировалось на 1С:Предприятие 8.3 (8.3.15.1778) и Управление торговлей, редакция 11 (11.4.11.63). UPD 12.10.2020: совместимо с Управление торговлей, редакция 11 (11.4.13.47); В связи с тем, что это двусторонний обмен, прошу учесть, что включить функционал интеграции по api, должен сотрудник поддержки goods (подробнее в конце статьи).

10000 руб.

09.10.2020    1250    0    17    

SALE! 10%

Мастер выгрузки ЛЮБЫХ данных (остатков, цен, картинок, иерархии, доп. реквизитов, характеристик, штрихкодов и т.д.) в CSV / XLS / XLSX / MXL / ODS / PDF для ЛЮБЫХ баз, работающих на платформе 8.3... и выше Промо

Внешние источники данных Загрузка и выгрузка в Excel Универсальные обработки v8 1cv8.cf УУ Платные (руб)

Данная обработка-мастер предназначена для выгрузки ЛЮБЫХ данных (остатков, цен, штрихкодов, картинок из базы или тома, характеристик, доп. реквизитов, иерархии любого справочника и т.д.) из баз 1С в формат «CSV / XLS / XLSX / MXL / ODS / PDF», с возможностью обработки значения каждого поля файла с помощью встроенных предопределенных команд-функций (транслетирование, очистка от символов, приведение к формату, группировка и т.д.). Также имеется возможность выгрузки данных с разбивкой данных по файлам, архивирование картинок и прочее. Сама обработка сделана в виде «Мастера» и имеет простой интерфейс. Подробная справка прилагается! Работает только в базах 1С на платформе 8.3+! Обновление от 25.08.2020, версия 2.4!

5990 руб.

08.12.2015    37809    30    15    

«Закупки ПАО Газпром»: подача заявки по торгам

Загрузка и выгрузка в Excel Обмен через XML WEB v8 v8::УФ 1cv8.cf Платные (руб)

«Закупки ПАО Газпром»: подача заявки по торгам

4700 руб.

17.09.2020    1200    3    0    

Загрузка данных из М-Аптеки в Бухгалтерию 3.0, в т.ч. КОРП

Файловые протоколы обмена, FTP Внешние источники данных v8 v8::БУ БП3.0 Фармацевтика, аптеки Россия БУ УСН Платные (руб)

Обработки для загрузки dbf-файлов, выгруженных из М-Аптека в разрезе документов с номенклатурой

8000 руб.

14.09.2020    1247    3    2    

SALE! %

Infostart Toolkit (управляемые инструменты разработчика)

Консоль запросов Прочие инструменты разработчика v8 v8::УФ v8::Запросы v8::СКД 1cv8.cf Платные (руб)

Простые и удобные инструменты: Консоль запросов, СКД, кода, Редактор объекта, Поиск и замена ссылок, Поиск ссылок. Улучшенный конструктор тонкого клиента. Раскраска кода, контекстная подсказка. Развитие проекта «Управляемая консоль отчетов».

7000 6000 руб.

02.09.2020    8439    16    56    

Помощник ЕГАИС для 1С:Розница 2.2/2.3 (Инвентаризация, запросы, проверка ТТН и многое другое) Промо

Внешние источники данных Рабочее место Розничная торговля Розничная торговля v8 Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Акцизы Платные (руб)

Обновление сопоставлений алкогольных классификаторов, инвентаризация по марке, проверка накладных по check1.fsrar.ru, поиск продукции по акцизке, запрос новых акцизных марок и многое другое!

4500 руб.

05.01.2016    92805    195    417    

Загрузка платежей из Монеты в БП 3.0

Оптовая торговля WEB v8 v8::БУ v8::УФ БП3.0 БУ Платные (руб)

Обработка для загрузки платежей из Монета.ру в документ "Поступление на расчетный счёт".

2500 руб.

31.08.2020    1104    0    0    

Загрузка кассовых чеков из бесплатного мобильного приложения ФНС в документы "Авансовый отчет"

Кассовые операции Розничная торговля WEB Учет доходов и расходов Файловые протоколы обмена, FTP v8 v8::БУ УНФ БП3.0 Россия БУ Платные (руб)

В публикации размещены специализированные обработки для загрузки чеков для «1С:Бухгалтерия предприятия, ред. 3.0» (как для локальных баз, так и для облачных в сервисе 1С Фреш) и для «1С:Управление нашей фирмой 8, ред. 1.6».

1290 руб.

19.08.2020    2737    8    15    

Веб-витрина для оформления корзины заказов для УНФ

Оптовая торговля Розничная торговля WEB v8 УНФ УУ Платные (руб)

Веб-витрина для конфигурации УНФ, позволяющая вашим покупателям оформлять заказы и получать счета на их оплату самостоятельно без звонков, почты и мессенджеров.

3500 руб.

27.07.2020    4699    1    0    

Обмен с системой ЦРПТ (Универсальная конфигурация ХамелеонЦРПТ + маркировка табака, обуви, одежды, лекарств, фото, молока, духов(парфюма), питьевой воды, велосипедов и шин) Промо

Внешние источники данных Оптовая торговля Розничная торговля Оптовая торговля Розничная торговля v8 v8::УФ 1cv8.cf Розничная и сетевая торговля (FMCG) Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия БУ УУ Платные (руб)

Данная публикация создана для помощи разработчикам, интеграторам и другим заинтересованным лицам по настройке системы маркировки обуви, одежды, лекарств, табака, фото, молока, духов(парфюма), питьевой воды, велосипедов и шин. Смело задавайте нам вопросы по работе с ЦРПТ, GS1, ЭДО, Национальным каталогом, мы накопили достаточно большую базу знаний по данным темам и готовы ответить на все Ваши вопросы и помочь с реализацией Ваших проектов по системе маркировки, в том числе с настройкой под ключ и консультированием Ваших пользователей. Все интересные моменты из Ваших вопросов и обсуждений постараемся систематизировать и отразить в данной публикации. В данный момент обсуждается подключение к системе маркировки ПИВА и продуктов питания(при этом ЕГАИС и Меркурий, для такой продукции, отменять не собираются). При необходимости мы готовы предложить свою помощь по регистрации в личном кабинете ЦРПТ, помощь по выгрузке/загрузке данных в/из GS1. А также помощь по обмену данными с ЛК ЦРПТ с нашими настройками, обучением и интеграцией "под ключ". Появилась возможность работы из программы с НК(национальным каталогом), как по апи ключу, так и напрямую через сертификат(ключ не требуется).

5000 руб.

18.03.2019    56569    189    69    

Заполнение авансовых отчетов и поступлений товаров по онлайн-чекам ФНС [Расширение для БП, КА2, ERP, УТ]

Учет ТМЦ Кассовые операции WEB v8 ERP2 БП3.0 УТ11 КА2 БУ Платные (руб)

Позволяет загружать онлайн чеки в формате JSON из официального мобильного приложения "Проверка чеков ФНС" и заполнять документы «Авансовый отчет» и «Приобретение товаров»*. Помощник заполнения поможет найти /создать номенклатуру и номенклатуру поставщика по указанным настройкам и перенесет данные чеков в документы учетной системы. Данные чеков из мобильного приложения можно выгружать как по каждому чеку в отдельности, так и выпиской за период.

1200 руб.

09.06.2020    2455    5    2    

Наполнение номенклатуры характеристиками с картинками со встроенным сжатием для выгрузки на сайт 1с-Битрикс

Обработка справочников Оптовая торговля WEB v8 v8::ПВХ УТ11 КА2 Розничная и сетевая торговля (FMCG) Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия УУ Платные (руб)

Расширение предоставляет возможность создавать и редактировать номенклатуру с большим количеством характеристик и фотографий для них в один присест. Экономит время наполнения сайта товарами с нескольких минут на позицию до одной. Встроенный функционал сжатия фотографий. Простота и удобство позволяют значительно сэкономить время на типовых операциях и дисковое место под фотографии товара.

1000 руб.

25.05.2020    3461    3    6    

Модуль обмена с QIWI

Банковские операции WEB v8 1cv8.cf УУ Платные (руб)

Компании, которые используют систему моментальных платежей QIWI, ценят ее за удобство по скорости выплат и для платежей по запросу. Но такие переводы сложны для учета, а при большом объеме проводимых операций отнимают много времени и превращаются в дополнительную головную боль. Мы сотрудничали с компаниями, которые отправляют большое количество платеже на QIWI, и часто слышали боль бухгалтеров о том, как им сложно работать с такими переводами. Поэтому мы автоматизировали выплаты через QIWI в 1С и создали модуль интеграции 1С c API QIWI Wallet и QIWI TopUp.

2000 руб.

25.05.2020    2660    1    4    

Работа с заказами ZZAP Промо

WEB Монитор заказов Монитор заказов v8 1cv8.cf Автомобили, автосервисы УУ Платные (руб)

Обработка загрузки заказов покупателей с сайта ZZAP для Альфа-Авто. Подходит для платформы как 8.2, так и 8.3. Необходимо иметь логин, пароль и api ключ ZZAP.

1000 руб.

18.07.2019    5810    5    2    

Загрузка расходных расписаний РБС из систем: "Электронный бюджет", "Бюджетное планирование", "Бюджет-смарт"

Финансовый учет и бюджетирование (FRP) Внешние источники данных v8 v8::БУ БГУ Государственные, бюджетные структуры Россия Госбюджет Платные (руб)

Обработка умеет загружать в БГУ 1.0 расходные расписания (РР) РБС из различных источников в форматах: казначейства, внутренний формат Бюджет-смарт, формате "Электронный бюджет" и "Бюджетное планирование". Поддерживаемые типы файлов с РР - *.AP*, *.ZF*, *.XML, *.BR*

5900 руб.

13.05.2020    3011    1    1    

Импорт розничных продаж из АСУ "Топаз-АЗС" в 1С:Бухгалтерию предприятия 3.0

Внешние источники данных Интеграция v8 v8::БУ БП3.0 Россия БУ Платные (руб)

Данная обработка предназначена для импорта данных по продаже топлива из АСУ "Топаз-АЗС" в 1С:Бухгалтерия предприятия 3.0 (Версия формата данных 3.15)

3000 руб.

13.05.2020    2259    3    7    

Внешняя компонента CentrifugoClient

WEB Разработка внешних компонент v8 Платные (руб)

Подключение к серверу Centrifugo по протоколу WebSocket.

5000 руб.

24.04.2020    3566    12    6    

Парсинг сайтов - мониторинг цен конкурентов 2.0 Промо

Ценообразование, прайсы Рабочее место WEB Ценообразование, анализ цен Ценообразование, анализ цен v8 1cv8.cf УУ Платные (руб)

Кто владеет информацией - тот владеет всем! Больше не нужны обзвоны/обходы конкурентов с целью узнать цену на продукцию. Внедряя данную подсистему, вы всегда под рукой будете иметь цены конкурентов онлайн.

4800 руб.

10.03.2015    58470    37    92    

Управление Viber-ботами

Интеграция Внешние источники данных v8 Платные (руб)

Простое и эффективное решение для управления viber-ботами из 1С.

2000 руб.

17.04.2020    4747    5    6    

Клиент торговли на Тинькофф инвестициях.

WEB Финансовые v8 1cv8.cf Финансовые услуги, инвестиции Россия УУ Платные (руб)

Предназначена для торговли на Тинькофф инвестиции. Подключается через тинькоф OpenApi. Для торговли нужно получить Токен в личном кабинете Тинькофф инвестиции. И открыть брокерский счёт. Робот автоматической торговли поможет вовремя купить и продать акции. Планирование закупок покажет, желаемые закупки и отобразит текущую прибыль. Графики покажут, как изменялась и изменяется обстановка на рынке ценных бумаг.

1500 руб.

10.04.2020    8797    62    0    

Импорт документов, необходимых для ведения учета и формирования отчетов в ИФНС, из розничной программы учета в Бухгалтерию 3.0

Розничная торговля Внешние источники данных v8 v8::БУ БП3.0 Фармацевтика, аптеки Россия БУ НУ Платные (руб)

Представлена обработка для импорта документов из розничной программы учета товара в торговых точках и аптеках, необходимых для ведения бухгалтерского учёта, в Бухгалтерию 3.0. При загрузке данных в бухгалтерию переносятся документы поступлений, реализации, возвратов и перемещений в торговых точках и формируются все бухгалтерские и налоговые отчеты с учетом этих документов для любой системы налогообложения. Обработка позволяет загрузить данные из ПО ТрейдФарм. Имеются варианты для других розничных программ (ПО Manuscript Solution и S-Market).

16000 руб.

09.04.2020    4224    2    1    

Интеграция 1С с WhatsApp (8.3, управляемое, обычное, расширение, веб-клиент, мобильное приложение, чат - бот, рассылки, API)

Розничная торговля Оптовая торговля WEB Мобильная разработка v8 v8::УФ v8::Mobile 1cv8.cf УУ Платные (руб)

Установка в вашу рабочую базу 1С за 30 минут. Обмен сообщениями 1С и WhatsApp, личные и групповые чаты. Работает как самостоятельное решение, так и в составе других конфигураций 1С 8.3. Автоматическая рассылка файлов с возможностью сжатия и шифрования паролем. Неограниченное количество операторов в 1С.

3900 руб.

08.04.2020    14213    8    0    

Загрузка отчета комиссионера (комитента) в 1С 8.3 из Excel от wildberries, ozon, Ламода, Беру.ру и т.д. (УТ 11, КА 2, ERP, УНФ 1.6, БП 3)

Комиссионная торговля WEB v8 УНФ ERP2 БП3.0 УТ11 КА2 УУ Платные (руб)

Универсальная обработка для простой и быстрой загрузки отчетов о продажах комиссионеров в 1С 8.3 УТ 11, КА 2, ERP, УНФ 1.6, БП 3

15000 руб.

08.04.2020    7210    11    5    

Выгрузка товаров ВКонтакте из 1С (Модуль обмена для Розницы, УТ, КА, ERP)

Управление торговлей WEB v8 ERP2 УТ11 КА2 УУ Платные (руб)

Модуль обмена товарами со страницей ВКонтакте предназначен для выгрузки сведений о товарах из информационной базы 1С на страницу ВКонтакте в раздел "Товары". Модуль предназначен для конфигураций "Управление торговлей 11.4", "Комплексная автоматизация 2.4", "1С:ERP Управление предприятием 2.4", "Розница 2.2, 2.3". При внедрении модуля не производится изменения вашей основной конфигурации, все объекты остаются на поддержке. Обновления релизов основной конфигурации проходят без дополнительных сложностей.

4500 руб.

01.04.2020    6933    8    11    

UniPrice: Загрузка прайс-листов из Excel, YandexML, CSV, TXT, MMO, DBF, MXL, CommerceML (импорт товаров, цен, остатков, характеристик, групп номенклатуры, свойств, изображений и др.) Промо

Ценообразование, прайсы Обработка справочников Загрузка и выгрузка в Excel Внешние источники данных Обмен через XML WEB Обработка документов Комиссионная торговля Оптовая торговля Розничная торговля Учет ТМЦ Ценообразование, анализ цен Комиссионная торговля Оптовая торговля Розничная торговля Учет ТМЦ Ценообразование, анализ цен v8 КА1 УТ10 Розница УПП1 УНФ ERP2 УТ11 КА2 УУ Платные (руб)

Если у Вас есть интернет-магазин и он синхронизирован c 1С:Предприятие, то наше предложение для Вас.<br> Если Вы ведете интернет-торговлю закупая товар у поставщиков, то наше предложение для Вас. <br> Если Вы хотите анализировать сотни прайс-листов конкурентов и таким образом строить свою ценовую политику, то наше предложение для Вас.<br> Если Вы тратите много времени = денег на обработку прайс-листов, то наше предложение для Вас.<br> <br><br> Мы хорошо поработали на протяжении года, вложили опыт и знания 10 лет работы в сфере e-commerce и баз данных 1С:Предприятие, организовали инфраструктуру и поддержку проекту. И вот наконец, рады сообщить, что готовы представить Вашему вниманию новый мощнейший универсальный модуль для обработки прайс-листов UniPrice, который будет делать всю работу с прайс-листами за Вас автоматически по расписанию.<br> Уверены, что UniPrice даст неоспоримое конкурентное преимущество Вашему бизнесу.<br>

1000 руб.

20.03.2017    65664    336    161    

Магазин в Телеграм. Подсистема для разработки ботов на 1С с готовыми скриптами

WEB Интеграция Оптовая торговля v8 УТ11 УУ Платные (руб)

Онлайн продажи через Telegram в 2019 году составили 1.1 млрд рублей продаж, а на днях разрешили дистанционную продажу лекарств (ссылки в конце статьи). У курьерских служб и интернет-магазинов бум продаж в связи с карантином. Это значит, самое время создать магазин в телеграм на базе 1С. В публикации описание, как это можно сделать с помощью подсистемы для разработки ботов, а также готовые скрипты для быстрого старта.

18990 руб.

20.03.2020    6399    1    0    

Загрузчик из личного кабинета "Такском-касса" по API 1.3 в "1С:Бухгалтерию предприятия 3.0"

Обработка документов Обработка справочников Кассовые операции Розничная торговля WEB v8 v8::БУ БП3.0 Россия БУ Платные (руб)

Расширение для загрузки информации о кассовых сменах из личного кабинета «Такском-касса». Автозагрузка: смены, чеки, проданная номенклатура. Автоматическое создание документов «Отчет о розничных продажах», «Поступление наличных», «Операция по платежной карте».

7000 руб.

17.03.2020    6752    6    8    

Интеграция API b2b.4tochki.ru (Форточки)

Ценообразование, прайсы Оптовая торговля WEB v8 v8::ОУ v8::УФ УТ11 Транспорт, автопарки, такси УУ Платные (руб)

Внешняя обработка адаптирована для УТ 11, предназначена для наполнения вашей базы данных товарами и сопутствующей информацией, предоставляемой b2b.4tochki.ru, обновления остатков и цен.

6800 руб.

31.01.2020    5203    0    0    

Выгрузка новых акцизных марок в R-Keeper 7 из 1С:Общепит посредством EGAIS for Pos Промо

Розничная торговля Внешние источники данных Розничная торговля v8 v8::БУ БП3.0 Рестораны, кафе и фаст-фуд Россия БУ Акцизы Платные (руб)

Комплект(расширение + внешняя обработка) предназначен для выгрузки акцизных марок нового формата из 1С: Общепит в R-Keeper.

3000 руб.

03.06.2019    11675    9    1    

"Учет штрафов ГИБДД" с возможной загрузкой из открытых источников в интернет Расширение конфигурации 1С: Предприятие 8.3

Обработка документов WEB v8 v8::УФ 1cv8.cf Россия БУ УУ Платные (руб)

Расширение конфигурации Бухгалтерия предприятия, редакция 3.0 (при минимальных изменениях любой типовой конфигурации), позволяющее вести историю данных по штрафам ГИБДД для справочника транспортных средств компании. Бонусом поставляется внешняя обработка, способная загружать эти данные из открытых источников в интернет.

3000 руб.

30.12.2019    7195    9    7    

Односторонний файловый обмен с сайтом по ftp (1C 2 Web)

Обмен данными 1С Файловые протоколы обмена, FTP WEB v8 Розница УНФ ERP2 БП3.0 УТ11 КА2 ЗУП3.x Платные (руб)

Подходит под любую конфигурацию на управляемом интерфейсе на базе БСП 2.4.4 и выше. Позволяет гибко настроить выгрузку, практически любых, данных по расписанию на сервер ftp вашего ресурса. Ведение лога процесса выгрузки также предусмотрено.

1000 руб.

09.12.2019    3952    6    0    

Интеграция с Onliner.by API

WEB v8 УТ11 Беларусь Платные (руб)

Расширение для добавления товаров, обновления цен на площадку Onliner.by.

6800 руб.

21.11.2019    4380    4    3    

Обмен 1С с СУФД (УФК) Промо

Внешние источники данных Банковские операции Банковские операции v8 БП2.0 УПП1 БП3.0 Россия БУ Платные (руб)

Выгрузка платежных поручений из коммерческих программ 1С в Казначейство (СУФД). Загрузка выписок из Казаначейства (СУФД) в 1С.

3600 руб.

07.11.2017    67749    327    60    

Работа с API Onliner (обычная и управляемая форма)

WEB v8 v8::УФ 1cv8.cf Платные (руб)

Ваша организация ведет учет в 1С и хочет автоматизировать работу с онлайн каталогом Onliner? Нет ничего проще, читай далее, как это сделать!

6800 руб.

17.11.2019    3821    7    6    

Запрос GTIN обуви онлайн: КА 2.4, Розница 2.3

Розничная торговля WEB v8 Розница КА2 Легкая промышленность, мода и одежда Россия УУ Платные (руб)

Получение кодов GTIN для обуви в онлайн-режиме. Для работы расширения необходимо иметь членство в GS1 Russia

3500 руб.

21.10.2019    13810    31    32    

Загрузка данных из ПО R-keeper 7 UCS в 1С:Бухгалтерию 8.3

Внешние источники данных Интеграция v8 v8::БУ БП3.0 Рестораны, кафе и фаст-фуд Россия БУ Платные (руб)

Внешняя обработка для загрузки номенклатуры и документов продаж из базы данных SQL программы R-keeper 7 фирмы UCS в 1с Бухгалтерию 8.3. С возможностью загрузки за период и синхронизации справочников.

4000 руб.

16.10.2019    7452    2    1    

Sync1C: Синхронизация 1С и OpenCart Промо

WEB Оптовая торговля Розничная торговля Оптовая торговля Розничная торговля v8 v8::ОУ УТ11 УУ Платные (руб)

Внешняя обработка для обмена данными с интернет-магазином OpenCart. Позволяет быстро наполнить магазин товарами, затем обновлять цены и добавлять новые товары. Далее можно средствами OpenCart настраивать и дополнять карточки товаров как надо для магазина, при этом связь товаров с 1С не теряется.

3200 руб.

30.03.2018    20480    31    75    

Загрузка данных из Профстрой 4.0 в Бухгалтерия 3.0 и Комплексная автоматизация 2

Производство Учет ТМЦ Учет ТМЦ Внешние источники данных v8 КА2 Россия БУ УУ Платные (руб)

Загрузка данных из файла, выгруженного из программы Профстрой 4.0, в конфигарции баз 1С: Бухгалтерия предприятия 8, ред. 3.0 и 1С: Комплексная автоматизация 8, ред. 2.4 документов вида "Приобретение товаров и услуг" и "Внутреннее потребление товаров".

4000 руб.

24.09.2019    5484    1    3    

Выполнение произвольного кода или запроса с параметрами через Web-сервис (замена COM-подключений)

Обмен данными 1С Инструментарий разработчика WEB v8 Платные (руб)

В процессе работы в 1С часто возникает потребность получить данные из другой базы.  Обычно это делается через COM-соединение, и время выполнения запроса при этом оставляет желать лучшего. В данной публикации представлено универсальное решение, позволяющее практически моментально выполнить произвольный код или запрос с параметрами в другой информационной базе через Web-сервис.

1500 руб.

24.09.2019    6519    3    7    

Отправка посылок через UPS

WEB v8 v8::ОУ ERP2 УТ11 Россия УУ Платные (руб)

Прямая выгрузка отправлений из 1С в UPS через API-интерфейс. Внимание! Выгрузка доступна только для зарегистрированных на сайте UPS пользователей, запросивших специальный ключ доступа для использования API.

10000 руб.

17.09.2019    5793    4    0    

Telegram Bot для 1С:Бухгалтерии 3.0: остатки по счетам, отчет по продажам, остатки на складах

Внешние источники данных v8 v8::БУ БП3.0 УУ Платные (руб)

Удобный Telegram bot для оперативного получения отчетов из 1С:Бухгалтерии 3.0 с дополнительной авторизацией.

1500 руб.

12.09.2019    6635    1    0    

HTML-описание номенклатуры: заполнение и выгрузка на сайт Битрикс

WEB Оптовая торговля Розничная торговля Оптовая торговля Розничная торговля v8 ERP2 УТ11 КА2 УУ Платные (руб)

Расширение предназначено для заполнения html-описаний номенклатуры в 1С и выгрузки этих описаний на сайт Битрикс.

2000 руб.

04.09.2019    14068    10    7    

[ЕХТ] Фреймворк для расширений

Инструментарий разработчика v8 v8::УФ Платные (руб)

«Фреймворк для Расширений» это универсальное решение, позволяющее обрабатывать в Расширениях любые события Конфигурации без заимствований форм, модулей и объектов. Фреймворк выполнен в виде расширения с открытым исходным кодом. Работает в любых Конфигурациях с режимом совместимости 8.3.12 и выше без необходимости внесения изменений в Конфигурацию.

2000 руб.

27.08.2019    6502    1    6    

SALE! 15%

Внешняя компонента WebSocketClient

Разработка внешних компонент WEB v8 Платные (руб)

Синхронный и асинхронный обмен данными по протоколу WebSocket

5000 руб.

26.08.2019    11330    5    26    

Формирование УПД для документооборота ЭДО с ОЗОН ozon.ru (все типовые конфигурации)

Внешние источники данных Документооборот и делопроизводство Оптовая торговля Документооборот и делопроизводство Оптовая торговля v8 УНФ БУ Платные (руб)

Обработка создает файл xml универсального передаточного документа (далее УПД) или торговой накладной (далее 2 – передаточный документ (акт)) для отправки в ОЗОН (ozon.ru) ©

3000 руб.

24.07.2019    28006    193    265    

Рассылка прайс-листов и прием заказов + мобильное приложение COMIRON PRICE

Ценообразование, прайсы Внешние источники данных Монитор заказов Розничная торговля Ценообразование, анализ цен Монитор заказов Розничная торговля Ценообразование, анализ цен v8 УУ Платные (руб)

Комплекс программ (подсистема 1С + приложение на IOS / Android) обеспечивает автоматизацию рассылок прайс-листов покупателям и получение обратно заказов. Удобное клиентское приложение для IOS и Android, позволяющее принимать прайс-листы, выбирать интересующий товар (смотреть фотографии и описание), заказывать и оплачивать товар. Отслеживать статус своего заказа.

2500 руб.

23.07.2019    6205    0    0