BI-аналитика для ресторанов: Интеграция R-Keeper и Битрикс24 в Yandex DataLens

1. Аналитика, которая работает на ресторан: как объединить данные и управлять бизнесом эффективно

Проблема: разрозненные системы — размытая картина

Один из наших заказчиков — сеть ресторанов с активной операционной деятельностью — столкнулся с типичной, но серьезной проблемой: данные хранятся в разных системах, а собрать их воедино крайне сложно.

Он использовал:

• R-Keeper — для учета продаж и товарных остатков,


• Битрикс24 — для управления продажами и коммуникацией,


• Restalytica — как инструмент аналитики.

Однако Restalytica не позволяла гибко интегрировать данные из R-Keeper и Битрикс24.

Заказчику нужен был инструмент, который обеспечит сквозную аналитику и объединит ключевую информацию в одном дашборде.

Готовых решений под такую задачу на рынке он не нашел.

Что нужно было бизнесу

Финансовая аналитика ресторана:

• Полный контроль над закупками и запасами.


• Учет остатков и автоматический контроль списаний.


• Расчет себестоимости блюд с возможностью выявления отклонений и аномалий.

Продажи и операционная эффективность:

• Анализ KPI персонала: выручка, средний чек, продуктивность.


• Прогнозирование спроса с учетом сезонности, акций и исторических данных.

Заказчик искал способ собрать всю информацию из R-Keeper и Битрикс24 в едином интерфейсе — с понятными визуализациями, интерактивными фильтрами и гибкой настройкой.

Это дало бы возможность быстро принимать решения, видеть проблемные зоны и управлять бизнесом на основе данных, а не интуиции.

Решение: умная аналитика ресторанов с помощью Yandex DataLens

Чтобы объединить разрозненные данные и получить прозрачную картину происходящего, мы предложили заказчику готовое и масштабируемое решение на базе платформы Пинкит.

С его помощью данные из R-Keeper и Битрикс24 автоматически собираются, обрабатываются и визуализируются в Yandex DataLens — в виде понятных и гибких дашбордов.

Что дает это решение ресторанному бизнесу:

• Гибкость — дашборды настраиваются под любые задачи: от контроля остатков до оценки эффективности персонала.


• Автоматизация — данные обновляются в реальном времени, без ручного труда.


• Простота — работает по готовому шаблону, не требует глубоких технических навыков.

Как это устроено?

Сбор данных

• Из R-Keeper поступают данные по продажам, остаткам, списаниям и транзакциям.


• Из Битрикс24 — информация о клиентах, сделках, воронках продаж и KPI сотрудников.

Все данные аккумулируются и синхронизируются в базе PostgreSQL — надежно, безопасно и в структурированном виде.

Обработка и объединение

С помощью API данные из всех систем автоматически подгружаются в PostgreSQL. Это позволяет:

• Соединить все источники в единую аналитическую модель


• Обеспечить точность, целостность и актуальность информации

Визуализация в Yandex DataLens

Yandex DataLens подключается напрямую к базе данных и строит интерактивные дашборды, где ключевые метрики всегда под рукой:

• Средний чек по времени и точкам,


• Рентабельность блюд и категорий,


• Оборачиваемость запасов,


• KPI сотрудников (выручка, продажи, активность),


• Динамика продаж по дням, неделям, сезонам.

Это решение уже помогло нашему заказчику выйти на новый уровень управления — оперативно видеть, что работает, а что требует внимания, и принимать решения, которые ведут к росту прибыли.

Примеры метрик:

Почему это решение лучше, чем Restalytica?

Restalytica — хороший инструмент, но он ограничен в возможностях, когда речь идет о реальной гибкости и масштабировании.

Интеграция Yandex DataLens в связке с R-Keeper и Битрикс24 на платформе Пинкит предлагает ресторанному бизнесу больше свободы и точности в аналитике:

Гибкость без границ

Создавайте дашборды под свои бизнес-сценарии: от закупок и списаний до воронки продаж и KPI команды.

Сквозная интеграция в реальном времени

Данные из R-Keeper и Битрикс24 автоматически объединяются через PostgreSQL — всё синхронизировано и актуально.

Минимум кода — максимум пользы

Готовый шаблон и понятная настройка позволяют запустить аналитику без привлечения разработчиков.

Визуализация от Яндекса

DataLens — один из самых мощных инструментов BI на рынке, с удобными фильтрами, графиками и глубокими аналитическими возможностями.

Вы можете воспользоваться готовым шаблоном интеграции, быстро развернуть его и настроить под себя без долгих согласований и кастомной разработки.

Далее мы покажем, как шаг за шагом настроить полноценную BI-систему для ресторанов на платформе Пинкит — с интеграцией R-Keeper и Битрикс24.

2. Выгрузка продаж из R-Keeper в сделки Битрикс24

Шаг первый: Откуда

Заходим в личный кабинет Пинкит и выбираем сервис R-Keeper, а также событие для новой продажи. Указываем доступы к каждой отдельной учетке R-Keeper

Шаг второй: Инструменты

• Получить список сделок

Используем API-запрос методом GET с УРЛом /leads/{{source.id}}/links.

• Сравнение товара

Используем API-запрос методом GET с урлом /catalogs/7209/elements/{{step1._embedded.links.0.to_entity_id}}.

Шаг третий: Куда

Создаем сделку Битрикс24.

Шаг четвертый: Сопоставление данных

Сопоставляем сумму продажи, дату, тип заказа и другие поля.

Шаг пятый: Запуск

Запускаем интеграцию.

3. Как выгрузить данные из Битрикс24 в PostgreSQL

Чтобы начать собирать и анализировать данные из Битрикс24, нужно немного подготовиться. Ниже — пошаговая инструкция, как развернуть сервер и настроить базу данных для интеграции.

Для начала создаем сервер, добавляем кластер с базой данных и настраиваем ее. Дайте нам знать, если с этим понадобится помощь.

В каталоге Yandex Cloud выберите Managed Service for PostgreSQL. Или нажмите "Создать ресурс" → выберите "Кластер PostgreSQL".

Можно использовать MySQL, но мы рекомендуем PostgreSQL для большей совместимости с BI-сервисами.

Для настройки кластера включите удаленный доступ — это важно для интеграции.

Далее укажите параметры безопасности и доступы (например, IP-адреса или VPC-сеть).

Наконец, нажмите «Создать кластер» — процесс займет несколько минут.

Следом создаем таблицы в базе данных. Сделать этом можно при помощи специальных команд из командной среды СУБД.

После того как база данных готова, переходим к следующему этапу — настраиваем автоматическую выгрузку данных из Битрикс24 в PostgreSQL.

Шаг первый: Откуда

Настраиваем интеграцию на событие создания либо обновления нужной сделки.

Шаг второй: Инструменты

Можем добавить дополнительные запросы к Битрикс24, чтобы получить расширенную информацию. Если этого не требуется, пропускаем шаг.

Шаг третий: Куда

Добавляем новую строку в БД.

Шаг четвертый: Сопоставление данных

Сопоставляем поля в сделке и элементы БД.

Шаг пятый: Запуск

Запускаем интеграцию.

Заказчик хотел выгружать данные за большой интервал времени в ретроспективе, поэтому он выбрал выгрузку в СУБД, чтобы аккумулировать данные по всем ресторанам по годам.

4. Создание дашбордов Yandex DataLens из PostgreSQL

Чтобы настроить дашборды на основе полученных данных в MySQL, воспользуйтесь инструкцией, описанной тут.

5. Итог: BI-аналитика, которая работает на ваш ресторан

Если вы хотите управлять рестораном на основе данных, а не догадок — у нас есть решение, которое уже показало себя в деле.

Интеграция R-Keeper, Битрикс24 и PostgreSQL с визуализацией в Yandex DataLens — это не просто BI, а инструмент для роста и устойчивости вашего бизнеса.

С помощью этой системы вы сможете:

• Контролировать запасы и минимизировать списания,


• Анализировать продажи и точно прогнозировать спрос,


• Оценивать эффективность команды по ключевым KPI — и принимать решения, которые реально влияют на прибыль.

Всё просто: используйте наш шаблон интеграции, чтобы быстро запустить аналитику — без долгих внедрений и сложной разработки.

Это отличная возможность протестировать систему в реальных условиях и увидеть ценность уже на первых этапах.

Если у вас есть вопросы, пишите нам в Телеграм или WhatsApp.

Если вам нужна интеграция с сервисом, которого в Пинкит нет, или приватное событие/действие, через Пинкитбилдер вы можете самостоятельно настроить авторизацию, необходимые события и действия без разработки с ограниченным доступом к ним.

Также вы можете самостоятельно протестировать Пинкит, для этого зарегистрируйтесь в личном кабинете по ссылке: https://lk.pinkit.io/register.

Алексей Окара,
продакт-менеджер Пинкит