Решение на гугл-платформе

Чекер выгружает данные из личных кабинетов маркетплейсов Вайлдберриз и Озон в гугл-хранилище данных BigQuery. Дальнейшая работа с данными может строиться по разным сценариям. Условно их можно разделить на две группы:

1.  Сторонние сервисы

2.  Платформа Гугл

Сторонние сервисы позволяют использовать данные из BigQuery практически где угодно: в [Excel ](https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/connectors/google-bigquery#connect-to-google-bigquery-data-from-power-query-desktop)через надстройку Power Query, в [Power BI](https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/connectors/google-bigquery#connecting-to-google-bigquery-in-power-bi-desktop), в [Tableau ](https://www.tableau.com/solutions/workbook/explore-your-big-data-cloud)и огромном количестве [других](https://console.cloud.google.com/bigquery/partner-center).

Отраслевым стандартом в индустрии маркетплейсов стали [гугл-таблицы](https://cloud.google.com/bigquery/docs/connected-sheets). Поэтому в дальнейшем этому направлению будет уделено основное внимание.

Бесплатный облачный BI-визуализатор [гугл-лукер](https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio) отлично дополняет возможности гугл-таблиц.

[Гугл-скрипты](https://developers.google.com/apps-script/) автоматизируют все гугл-сервисы: гугл-почту, гугл-диск, гугл-календарь, гугл-чат, гугл-видеоконференцию и [огромное количество других](https://about.google/intl/ru/products/). В связке со сторонними сервисами возможности гугл-платформы становятся просто безграничными. Например, гугл-скрипты легко и просто реализуют [телеграм-ботов](https://habr.com/ru/articles/788206/). Это позволяет быстро и часто бесплатно реализовывать любые задачи бизнеса на маркетплейсах.

[Гугл-ИИ Gemini](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-insights) уже [заточен на работу с гугл-платформой](https://cloud.google.com/gemini/docs/overview), он идеально оптимизирован для [поиска инсайтов](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-insights) в хранящихся в BigQuery данных. Как и все подобные технологии, он [анализирует текст, изображения, аудио и видео](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini), что позволяет автоматизировать работу с карточками, и не только со своими. Конечно, есть и возможность запустить [чат-бота](https://extensions.dev/blogs/chatbot-with-gemini-firebase-extension) для общения с покупателями.

##### Дальше

[Начало работы с чекером](/blog/beginning-of-use/)

##### Назад

[Общие сведения и содержание справки чекера](/blog/short-overview/)


Создание аналитических таблиц

Выгруженные чекером данные доступны для работы во [многих сервисах](/blog/detailed-profits-google-platform/). Базовым инструментом в работе на маркетплейсах является построение аналитических гугл-таблиц. Юнитка, подсорт, ДДС, маржа и вообще все контрольные точки бизнеса сначала реализуются в табличном виде и после отладки могут быть визуализированы набором дашбордов.

> Аналитическая таблица – это форма наиболее рационального,наглядного и систематизированного представления исходных данных,
> алгоритмов их обработки и полученных результатов.

([Источник](https://www.rubinst.ru/sites/default/files/static/vuz/Departaments/EiU/directions/M_pb/Tutorials/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%20%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%BE-%D1%85%D0%BE%D0%B7%D1%8F%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20\(%D0%9C%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%86%D0%B5%D0%B2%D0%B0%20%D0%95.%D0%92.\)%202012.pdf))

В качестве отправной точки для разработки таблиц можно использовать пособия по анализу финансово-хозяйственной деятельности, можно брать идеи таблиц в сервисах аналитики, образцы таблиц есть у всех гуру маркетплейсов, у школ и курсов селлеров.

Недостаточно просто подсмотреть табличку у Ланцова, Воровьевой или Толстокулакова. Совсем не очевидно как и на основании каких данных сделан расчет показателей в таблице. По одному только внешнему виду таблицы специалист по гугл-таблицам не сможет ее воссоздать.

Внешний вид таблицы может быть заданием для финансиста или экономиста на подготовку описания порядка расчета показателей в таблице. Порядок расчета показателей должен давать подробное описание исходных данных, формулы расчета и подробное объяснение результатов расчета.

Порядок расчета показателей уже может быть передан специалисту по гугл-таблицам для реализации.

Реализация аналитической таблицы заключается в том, чтобы указанные в порядке расчета показателей исходные данные найти в документации API ([Вайлдберриз](https://dev.wildberries.ru/openapi/analytics), [Озон](https://docs.ozon.ru/api/seller/), [Мой склад](https://dev.moysklad.ru/doc/api/remap/1.2/) и [mpstats](https://mpstats.io/integrations)) → найти на листе *Параметры* соответствующие нужному методу API функции чекера → в строке найденой функции взять название таблицы BigQuery с выгруженными данными → вставить в аналитическую гугл-таблицу расчет по указанной формуле.

С технической точки зрения есть два способа сделать гугл-таблицу из хранящихся в BigQuery данных:

1.  [Открыть хранящиеся в BigQuery данные в гугл-таблице](https://support.google.com/docs/answer/9702507?hl=RU) и сделать расчет в гугл-таблице.
    Как правило, исходные данные для одной аналитической таблицы находятся в нескольких таблицах BigQuery. Это громоздко, неудобно, требует больше настроек обновления.
2.  Сделать расчет в BigQuery и [открыть в гугл-таблице готовый результат](https://support.google.com/docs/answer/9702507?hl=RU).
    Это оптимальный вариант.

Приведем несколько подробных примеров в качестве образцов, от которых можно оттолкнуться разработчику гугл-таблиц.

Финансово-экономическое содержание таблиц здесь рассматриваться не будет. Единственная цель приведенных примеров заключается в демонстрации технических приемов работы с выгруженными чекером данными.

Особенность песочницы BigQuery

##### Дальше

[Примечания к выгрузкам](/blog/notes-for-uploads/)

##### Назад

[Лист **Параметры**](/blog/parameters-list-control-panel/)


Особенности реализации выгрузок Озон

Особенности реализации всех выгрузок Озон заключаются в следующем:

1.  Возвращаемые данные не содержат ключевое поле.
    Например, выгрузка метода *Озон → Финансовые отчёты → Суммы транзакций* выгружает данные для запрашиваемого *posting\_number*, но в возвращаемых данных *posting\_number* отсутствует. Поэтому полученные данные дополняются *posting\_number*.

2.  Возвращаемые данные свернуты в компактную форму. Поэтому там, где это уместно, полученные данные сохраняются в развернутом виде.

##### Дальше

[Озон → Аналитические отчёты → Данные аналитики](/blog/ozon-analytical-reports-data/)

##### Назад

[Примечания к выгрузкам](/blog/notes-for-uploads/)



Выгрузки Озон

Озон → Аналитические отчёты → Данные аналитики

Документация API метода [Озон → Аналитические отчёты → Данные аналитики](https://docs.ozon.ru/api/seller/?abt_att=1\&origin_referer=script.google.com#operation/AnalyticsAPI_AnalyticsGetData).

Выгрузка разбита на три части по ограничению на *metrics*:

1.  Бесплатные метрики

2.  Первая половина платных метрик

3.  Вторая половина платных метрик

В каждую строку добавлена дата из *timestamp*.

В *reportCreateDateTime* находится время создания отчета.

В каждой строке добавлены параметры запроса *dateFrom* и *dateTo*.

Значения метрик из массива *totals* сохранены в полях соответствующих названиям метрик с префиксом *total*. Например, *totals.hits\_tocart\_search* сохраняется в *totalHits\_tocart\_search*.

Массив *dimensions* развернут по названиям в соответствии с *id* и соответствующим им *name*.

Массив *metrics* также развернут по названиям.

Пример развернутой структуры данных:

| field name                 | type      |
| -------------------------- | --------- |
| session\_view\_pdp         | INTEGER   |
| session\_view\_search      | INTEGER   |
| hits\_view                 | INTEGER   |
| hits\_tocart\_pdp          | INTEGER   |
| totalHits\_tocart\_search  | INTEGER   |
| name1                      | STRING    |
| day                        | DATE      |
| name0                      | STRING    |
| dateTo                     | DATE      |
| hits\_view\_pdp            | INTEGER   |
| timestamp                  | TIMESTAMP |
| sku                        | INTEGER   |
| totalHits\_view            | INTEGER   |
| totalHits\_view\_pdp       | INTEGER   |
| totalHits\_tocart\_pdp     | INTEGER   |
| totalSession\_view\_pdp    | INTEGER   |
| dateFrom                   | DATE      |
| totalHits\_view\_search    | INTEGER   |
| totalHits\_tocart          | INTEGER   |
| reportCreateDateTime       | TIMESTAMP |
| hits\_tocart               | INTEGER   |
| hits\_tocart\_search       | INTEGER   |
| hits\_view\_search         | INTEGER   |
| totalSession\_view\_search | INTEGER   |

##### Дальше

##### Назад

[Выгрузки Озон](/blog/ozon-uploads-notes/)


Особенности реализации выгрузок

Большинство реализованных в чекере выгрузок полностью соответствуют документации API.

В некоторых выгрузках сделаны дополнения для удобства их использования.

По следующим ссылкам расположены пояснения по сделанным дополнениям.

[Озон](/blog/ozon-uploads-notes/)

    [→ Аналитические отчёты → Данные аналитики](/blog/ozon-analytical-reports-data/)

##### Дальше

[Выгрузки Озон](/blog/ozon-uploads-notes/)

##### Назад

[Создание аналитических таблиц](/blog/creation-analytical-tables-general-guide/)


Примечания к выгрузкам

Работа с листом Параметры

Лист *Параметры* выполняет две основные задачи: настройка выгрузок и ручной запуск выгрузок.

### Функции

Функция - это гугл-скрипт, который делает выгрузку конкретных данных.

Функции реализуют методы API. Для детального понимания того, что делает функция, нужно обратиться к описанию метода API, указанного в описании функции.

Например: В разделе *WB* (на листе *Параметры)* первой идет функция *getListNomenclature*. В ее описании указан метод **Контент → Просмотр → Список номенклатур (НМ)**. Открываем [старую документацию API WB](https://openapi.wildberries.ru/), в меню сверху открываем **Контент**, в меню слева открываем **Просмотр** и выбираем метод **Список номенклатур (НМ)**.

В [новой документации API WB](https://dev.wildberries.ru/) **Контент** расположен под заголовком **Работа с товарами**, далее - **Номенклатуры** и затем **Список номенклатур**.

Далее в разделе **Ответы** получаем структуру выгружаемых данных.

Поскольку ВБ постоянно делает огромное количество изменений, описание функций может не вполне соответствовать текущему расположению описаний методов. Если что-то не удается найти, свяжитесь с нами и вместе мы обязательно найдем метод и поправим описание реализующей его функции.

Одни функции реализуют только один метод, другие - сразу несколько связанных методов.

### Параметры

Параметры - это настройки функций. Например, настройка периода за который выгружать данные.

Установленные по умолчанию настройки подходят для большинства случаев, поэтому разбираться в них нужно только при необходимости.

Функции реализуют адаптированную версию методов API. Поэтому параметры функций отличаются от параметров методов API.

Объясним это на примере функции *getOzonAnalyticsDataFree*, реализующей метод *Озон → Аналитические отчёты → Данные аналитики*.

Открываем [описание метода](https://docs.ozon.ru/api/seller/#operation/AnalyticsAPI_AnalyticsGetData) в документации API Озон. Параметры метода включают даты начала и конца периода, группировку, фильтры, размер страницы (количество строк в ответе), метрики, отступ и сортировку.

Разберем адаптацию перечисленных параметров для применения пользователями (менеджерами и селлерами).

Как правило, для аналитики используется скользящее окно времени - предыдущий день, последние 7 или 30 дней. Чтобы избавить пользователя от высчитывания дат параметр функции использует не саму дату, а количество дней до нее. Это значит, что для метода API дату нужно указывать в формате ДД.ММ.ГГГГ, а для функции - просто число. Например число 1 в параметре функции означает "один день назад от текущего".  То есть период последних семи дней исключая текущий: первый параметр → 8, второй → 1. Семь дней включая текущий: первый параметр → 7, второй → 0 (сегодня, вчера, позавчера и еще 4 дня).

Как правило, группировки по sku и дням достаточно. Из этих данных можно посчитать все остальные группировки. Поэтому третьим параметром по умолчанию указаны именно эти группировки.

Поскольку данные выгружаются для хранения, а цели аналитики могут меняться, фильтры не имеют практического смысла и в функции не используются. По этой же причине выгружаются все возможные метрики. Отдельно выгружаются бесплатные метрики (getOzonAnalyticsDataFree), платные разбиты на две части по причине ограничения ВБ (getOzonAnalyticsDataPaid1 и getOzonAnalyticsDataPaid2).

Размер страницы выбирается максимальный, так как гугл-сервера обеспечены хорошим каналом связи.

При выгрузке для хранения сортировка не имеет смысла, так как данные в любом случае будут обрабатываться. То есть сортировка не задается.

Отступ вычисляется автоматически без участия пользователя.

Таким образом, из 8 параметров метода практическое значение для пользователя имеют только начальная и конечная даты.

Второй пример. Функции *getOzonDeliveriesStart* и *getOzonDeliveriesNext* работают совместно. Об этом сказано в описании функций: первая выгружает в служебный лист чекера список доставок и затем вторая функция частями выгружает по этому списку информацию.  В первом параметре указывается за сколько предыдущих дней выгружать доставки. При ежедневной выгрузке данных нет смысла каждый день выгружать данные за год. Но, принимая во внимание технические риски пропуска данных за 1 - 2 дня (API ВБ иногда сбоит), ежедневная выгрузка данных за 3 крайних дня является хорошим решением.

Выполнение гугл-скриптов ограничивается временем 6 минут. Если список доставок очень большой, для его обработки может не хватить 6 минут. Поэтому список делится на части и обрабатывается частями так, чтобы обработка каждой части с запасом укладывалась в 6 минут. Скорость обработки может меняться по разным причинам, поэтому его размер во втором параметре можно корректировать в зависимости от текущих условий.

### Изменение и применение параметров

Изменение параметров происходит автоматически. Однако, поскольку гугл-скрипты иногда зависают, особое внимание уделено подтверждению изменения параметров. Это нужно, чтобы исключить ситуацию, когда на листе *Параметры* данные изменены, но изменения не приняты гугл-скриптом.

Подтверждением применения параметров является сообщение **Параметры применены**:

![](/images/window-setup-parameters-list.PNG)

Гугл-скрипт применения параметров может выполняться 3 - 4 минуты, что вызывает неудобство ожидания в случае зависания гугл-скрипта. Поэтому есть дополнительное быстрое сообщение, которое служит для подтверждения срабатывания гугл-скрипта. Быстрое сообщение выводит информацию об измененном параметре в правом нижнем углу:

![](/images/popup-parameters-list-start.PNG)

Появление быстрого сообщения говорит о том, что гугл-скрипт применения параметров успешно запустился и нужно подождать его завершения сообщением о применении параметров.

Если быстрое сообщение отсутствует, значит гугл-скрипт применения параметров не запустился автоматически. В этом случае его нужно запустить вручную нажатием кнопки **Применить**, расположенной во второй строке листа *Параметры*:

![](/images/handy-setup-parameters.PNG)

### Организация данных

Данные в чекере организованы системно.

Данные одного раздела API выгружаются в один датасет. Например, данные из раздела API ВБ **Статистика** выгружаются в датасет **wb\_api\_statistics**, из раздела **Тарифы** в датасет **wb\_api\_tariffs** и т.д.

Названия соответствующих функциям датасетов указаны в колонке *Датасет* на листе *Параметры*.

Названия датасетов ВБ соответствуют названиям разделов старой документации API. Чекер не будет приводить названия датасетов в соответствие с новыми обстоятельствами, так как это нанесет ущерб процессам пользователей чекера.

Названия таблиц, как правило, соответствуют названиям методов API. Например, данные метода API **Мой Склад → Ассортимент** выгружаются в таблицу **Ассортимент**, из метода **Озон → Финансовые отчёты → Список транзакций** в таблицу **Список транзакций**. Возможны неполные соответствия. Названия соответствующих функциям таблиц указаны в колонке *Таблица BigQuery* на листе *Параметры*.

#### Названия таблиц

Данные выгружаются в таблицы. Названия таблиц формируются автоматически.

Названия таблиц состоят из постоянной части, даты и названия кабинета, указанного на листе **Ключи API**.

Постоянные части названий таблиц приведены в колонке **Таблица** на листе *Параметры*.

Постоянная часть, дата и кабинет разделены символом подчеркивания.

Пример названия таблицы: *Приемки\_2024-09-25\_ИвановИП*.

#### Даты в названиях

В названиях таблиц обычно указана дата. Как правило, это ближняя дата периода времени.

Например, метод *Озон → Финансовые отчёты → Список транзакций* выгружается 30.09.2024 за 4 дня. Ближняя дата периода - 30.09.2024, дальняя дата периода - 26.09.2024. В названии таблицы будет ближняя дата: *Список транзакций\_2024-09-30\_ИвановИП*.

Таким образом, выгрузка на каждую дату создает отдельную таблицу выгруженных данных.

Если выгрузка не зависит от даты, в названии может быть текущая дата или даты не будет.

Например, выгрузка метода *Озон → Финансовые отчёты → Суммы транзакций* не зависит от дат напрямую, так как выгружает информацию в соответствии с *id транзакции*. В названии таблицы будет текущая дата, то есть дата выгрузки данных.

#### Структуры данных

В некоторых случаях структура выгружаемых данных может быть дополнена или изменена.

Дополнение структуры используется в случаях, когда выгружаемые данные не содержат данных запроса.

Например, выгрузка метода *Озон → Финансовые отчёты → Суммы транзакций* выгружает данные для запрашиваемого *posting\_number*, но в возвращаемых данных *posting\_number* отсутствует. Поэтому полученные данные дополняются *posting\_number*.

Изменение структуры данных используется в том случае, когда выгружаемые данные оптимизированы не для непосредственного использования в построении аналитических таблиц, а для передачи данных.

Например, метод *Озон → Аналитические отчёты → Данные аналитики* выгружает данные в виде массива массивов. Это компактная форма  удобна для передачи. Для хранения данных и для построения таблиц эта форма неудобна. Поэтому чекер разворачивает выгружаемый массив массивов в таблицу реляционной БД.

Подробности изложены в **Примечания к выгрузкам**.

#### Режим сохранения данных

Режим сохранения данных определяет результат повторной выгрузки. Если одну и ту же функцию с одним и тем же набором параметров запустить два раза подряд, то в режиме **замещения** сохраняемых данных результат будет отличаться от режима **добавления** сохраняемых данных.

В режиме *замещения* при повторной выгрузке данные заместят ранее полученные данные. В режиме *замещения* таблица с первично полученными данными **удаляется** и вновь полученные данные сохраняются в таблицу с тем же названием.

В режиме *добавления* при повторной выгрузке данные добавятся к ранее полученным данным. В режиме *добавления* таблица с первично полученными данными **не удаляется** и вновь полученные данные добавляются в таблицу с уже существующими данными. Если данные повторной выгрузки совпадают с уже имеющимися, то в таблице будет два набора одинаковых строк. При третьем повторе выгрузки данные будут затраиваться и т.д.

Режим сохранения данных определяется тем, укладывается или нет продолжительность выгрузки в стандартную гугл-сессию 6 минут.

Если выгрузка гарантированно успевает завершиться за 6 минут, действует режим замещения.

Когда 6 минут недостаточно для завершения, промежуточные результаты сохраняются на лист чекера и затем частями выгружаются оттуда каждые 5 минут. При выгрузке первой части создается таблица для сохранения данных, при выгрузке следующих частей данные добавляются к сохраненным ранее.

##### Дальше

[Создание аналитических таблиц](/blog/creation-analytical-tables-general-guide/)

##### Назад

[Контрольная панель чекера](/blog/checker-control-panel/)


Лист Параметры

Контрольная панель чекера

Контрольная панель чекера позволяет настраивать, запускать и контролировать результат выгрузок ЛК по API.

Контрольная панель чекера - это полное название чекера, то есть файла гугл-таблицы с несколькими листами.

Каждый лист чекера выполняет свою контрольную функцию:

1.  **Журнал** — мониторинг запуска выгрузки. В первой строке выводится дата выгрузки. В первой колонке указаны названия выгрузок, соответствующие разделам и методам документации API. На пересечении строк и колонок выводится время выгрузок и выгруженные кабинеты. В тех случаях, когда данные выгружаются построчно, отображается несколько крайних вызовов.
    Можно удалять колонки с датами и записями о выгрузках.

2.  **Ключи API** — ключи доступа для API ВБ, Озон (отдельные ключи для Озон Performance), Мой склад, mpstats. Подробнее в [Инструкция по заполнению листа чекера Ключи API](/blog/fill-out-api-keys-form/).

3.  **Ручные** — выгрузка в облако недельных отчетов ВБ в формате Excel.

4.  **Параметры** — настройки выгрузок. Запуск выгрузок в ручном режиме. Период, за который выгружаются данные. Названия выгружаемых таблиц и датасетов. Режим выгрузки - может быть *замещение* (повторная выгрузка замещает результат предыдущей) или *добавление* (повторная выгрузка добавляется к предыдущей). Подробнее в [Лист **Параметры**](/blog/parameters-list-control-panel/).

5.  **Справка** — краткая памятка и кнопки инициализации чекера. Подробнее в [Активация чекера](/blog/google-script-authorization/) и [Ежедневная выгрузка ЛК по API](/blog/everyday-upload-turn-on/).

6.  **Ошибки** — неудачные вызовы API. Информация для специалистов. Можно удалять строки с ошибками.

7.  **Повторно** — номера строк листа *Журнал* и соответствующих им выгрузок, для которых запланированы повторные выгрузки вследствие ошибок, выведенных на листе *Ошибки*. Только для просмотра.

8.  Листы для временного хранения промежуточных данных. (озТранзакции, озПоставки, вбАвто и другие)

Нельзя менять названия листов и менять листы местами, это нарушит работу чекера. Если чекер был испорчен, удалите его (обязательно очистить корзину) и просто скопируйте и настройте его еще раз по чек-листу [**Начало работы**](/blog/beginning-of-use/).

##### Дальше

[Лист **Параметры**](/blog/parameters-list-control-panel/)

##### Назад

[Ежедневная выгрузка ЛК по API](/blog/everyday-upload-turn-on/)


Ежедневная выгрузка ЛК по API

После проверки всех настроек по [чек-листу](/blog/beginning-of-use/) и [тестовой выгрузки](/blog/first-manual-unloading-bigquery/) для включения ежедневной выгрузки ничего делать не надо - она уже включена при активации чекера.

Если вы выключали ежедневную выгрузку (как это сделать - ниже) то для включения нужно нажать одну кнопку.

Откройте чекер, перейдите на вкладку **Справка** и прокрутите до раздела **Ежедневная выгрузка**, в котором находится кнопка с таким же текстом.

![](/images/everyday-upload-chapter.PNG)

Кликните кнопку **Ежедневная выгрузка**.

При успешном завершении появится сообщение

![](/images/everyday-upload-alert-1.PNG)

Для отключения ежедневной выгрузки перейдите в меню **Расширения → Apps Script**:

![](/images/everyday-upload-menu-appsscript.png)

В левом меню выбрать **Триггеры**:

![](/images/everyday-upload-triggers.png)

Навести курсор на строку с **watchChecker** и кликнуть на появившиеся три точки. В открывшемся меню кликнуть **Удалить триггер:**

****![](/images/everyday-upload-triggers-delete.png)

##### Дальше

*Панель управления чекера*

##### Назад

[Тест выгрузки ЛК по API](/blog/first-manual-unloading-bigquery/)


Авторизация гугл-скрипта

Гугл-скрипт - это программа, которая написана на языке Apps Script и выполняется в гугл-облаке.

В чекере гугл-скрипты занимаются выгрузкой ЛК по API.

Гугл-скрипты прикреплены к чекеру. При [копировании чекера](/blog/copying-spreadsheet-file/) вместе с копией чекера получается копия прикрепленных к нему скриптов.

Для выгрузки ЛК по API гугл-скрипту нужно разрешение на получение указанных в чекере ключей и параметров, запись данных в BigQuery, использование лимита запросов; переименование, перемещение и удаление загружаемых файлов Excel.

Разрешения предоставляются гугл-скрипту при авторизации. Без авторизации гугл-скрипт выполняться не может.

Для авторизации гугл-скрипта откройте чекер (вашу копию) и перейдие на лист **Справка**:![](/images/script-authorization-howto-badge.PNG)

Прокрутите текст вниз до раздела **Активация чекера** и нажмите кнопку **Активация**:

![](/images/script-authorization-howto-list.PNG)

Иногда гугл-скрипты могут зависать, это нормальное явление. При сбое гугл-скрипта появляется сообщение:

![](/images/script-authorization-failure-google.PNG)

Если произошла ошибка, просто нажмите кнопку **Активация** еще раз.

В открывшемся окне нажмите кнопку **ОК**:

![](/images/script-authorization-window-info-1-long.PNG)

Откроется следующее окно, в котором нужно кликнуть на своем профиле:

![](/images/script-authorization-select-profile-2.PNG)

В следующем окне кликнуть на **Дополнительные настройки**:

![](/images/script-authorization-google-alert.png)

Далее кликнуть на **Перейти на страницу "4eker" (небезопасно)**:

![](/images/script-authorization-google-alert-2.png)Затем нажать кнопку **Разрешить**:

![](/images/script-authorization-google-allow-access.png)

На этом этап предупреждений и разрешений завершен.

Нажмите кнопку **Активация** еще раз.

 Для успешной активации необходимо получить сообщение **Чекер активирован**.

![](/images/script-authorization-activation-success-1.PNG)

Нажмите **ОК**.

Обычно гугл успешно выполняет скрипт после авторизации, но иногда скрипт зависает.

**!!!** Если сообщение **Чекер активирован** не появилось в течение 3 - 4 минут, нужно еще раз нажать кнопку **Активация**.

При повторном нажатии кнопки Активация описанные выше окна с гугл-предупреждениями и разрешениями НЕ появляются. Появляется только сообщение о выполнении гугл-скрипта:

![](/images/script-authorization-running.PNG)

После получения сообщения **Чекер активирован** чекер полностью готов к работе и можно переходить к тестированию выгрузки ЛК по API.

##### Дальше

[Тест выгрузки ЛК по API](/blog/first-manual-unloading-bigquery/)

##### Назад

[Начало работы](/blog/beginning-of-use/)


Активация чекера

Для выгрузки ЛК по API используются ключи API. Ссылки для получения ключей API приведены в разделе [Начало работы](/blog/beginning-of-use/) на 3-м шаге. Также потребуется id проекта BigQuery, о котором подробно [здесь](/blog/bigquery-initialization/).

Полученные ключи API заполняются на листе Ключи API чекера:![](/images/checker-lists-api-keys.PNG)

Лист **Ключи API** разделен на разделы, каждый раздел предназначен для своего маркетплейса и сервиса. Желтым выделена строка с назначением раздела:![](/images/api-keys-sheet-parts.PNG)

На рисунке синим обозначен раздел Вайлдберриз, розовым - Озон, второй розовый блок - реклама Озон, фиолетовый - Мой склад и зеленый - MP Stats.

Каждый раздел состоит из двух частей:

1.  id проекта BigQuery

2.  ключи API

Во второй строке находится id проекта BigQuery, в нижней части - ключи API. Желтым отмечены ячейки для заполнения id BigQuery и ключами API:![](/images/api-keys-cells-to-change.PNG)

Для выгрузки каждого маркетплейса и сервиса можно использовать разные id проектов BigQuery независимо друг от друга. В приведенном на рисунке примере все данные выгружаются в один проект - так тоже можно, друг другу они никак не мешают.

Разные разделы можно использовать независимо друг от друга. Например, можно использовать только Мой склад и не использовать ВБ, Озон и MP Stats.

В разных разделах может быть разное количество кабинетов. Названия кабинетов в разных разделах могут быть разными или одинаковыми, это не имеет значения.

**Названия кабинетов** можно выбирать произвольно. Главное, чтобы названия были удобны для вас. Единственное ограничение для названий - не используйте в них пробелов и спецсимволов.

Названия кабинетов используются для маркировки данных. Многие таблицы включают в своем названии названия кабинетов для однозначного понимания какие данные в них находятся (пример: Заказы\_2024-09-07\_Иванов). На листе чекера Журнал названия кабинетов указывают на выгрузку по конкретному ключу API.

В тех случаях, когда нет необходимости выгружать данные всех кабинетов (например, для списка складов или коэффициентов приемки) используется название **noCabinet**. Это название соответствует верхнему в списке ключу API или единственному ключу - когда в Мой склад все кабинеты ВБ и Озон выгружаются одним ключом API.

##### Дальше

[Активация чекера](/blog/google-script-authorization/)

##### Назад

[Начало работы](/blog/beginning-of-use/)


Инструкция по заполнению листа чекера Ключи API

Начальная страница BigQuery находится по адресу [cloud.google.com/bigquery](https://cloud.google.com/bigquery/). На этой странице находится такой текст об условиях бесплатного использования BigQuery:![](/images/BQ-free-start-300-1.PNG)Недалекие авторы часто интерпретируют этот текст как необходимость как минимум указывать данные карты, а то и оплачивать использование BigQuery. Это совсем не так!

Перейдем в консоль BigQuery по адресу [console.cloud.google.com/bigquery](https://console.cloud.google.com/bigquery).

Если вы совсем новый пользователь и у вас не было ранее создано проекта, нужно будет указать страну (понятно какую страну указывать не стоит) и согласиться с условиями использования облачных сервисов Гугл. Затем нужно создать свой первый проект (кнопка **Создать проект**), указав его название. Также можно сменить автоматически сгенерированный **id** (идентификатор проекта) на более осмысленный:![](/images/create-bq-project.PNG)

После создания проекта по той же ссылке [console.cloud.google.com/bigquery](https://console.cloud.google.com/bigquery) откроется страница с кнопкой для подключения к проекту возможности использования BigQuery:![](/images/bq-enable-api.PNG)
В выпадающем списке вверху выберите нужный проект и подключите BigQuery.

После включения API-интерфейса BigQuery по той же ссылке [console.cloud.google.com/bigquery](https://cloud.google.com/bigquery/) откроется консоль BigQuery:![](/images/sandbox-bq.PNG)

Надпись ПЕСОЧНИЦА (Sandbox) указывает на то, что вы на бесплатном тарифе. С ним связаны следующие ограничения:

*   применяются [стандартные квоты и лимиты](https://cloud.google.com/bigquery/quotas);

*   доступны [бесплатные ресурсы](https://cloud.google.com/bigquery/pricing#free-tier);

*   все датасеты BigQuery установлены на стандартное время хранения 60 дней;

*   не поддерживаются дополнительные возможности: стриминг, DML и Data Transfer.

Установленное время хранения 60 дней означает, что все таблицы, вьюшки и партиции будут автоматически удалены спустя 60 дней после их создания. Для 99% задач любого селлера этого срока более чем достаточно: аналитика делается либо за последнюю неделю, либо за последний месяц.

Если вам нужно снять эти ограничения, достаточно лишь указать данные карты. Подойдут только Visa и MasterCard, выпущенные по белым схемам. Некоторые виртуальные карты, а также UnionPay не подойдут.

Внесение данных карты в платежный профиль все еще не означает, что с нее могут быть автоматически сняты деньги.

##### Дальше

Соберите ключи API по ссылкам указанным в пункте [Шаг 3](/blog/beginning-of-use/).

##### Назад

[Как получить id проекта Big Query](/blog/bigquery-initialization/)


Бесплатный и платный тарифы BigQuery

Тестовая выгрузка ЛК по API

Это завершающий пункт в [чек-листе проверки настроек чекера](/blog/beginning-of-use/). Всё уже проверено и настроено, сейчас мы только протестируем работоспособность системы, чтобы затем можно было включить ежедневную автоматическую выгрузку ЛК селлера по API.

Откройте чекер.

Лист **Ключи API** заполнен на предыдущих шагах и например для ВБ выглядит примерно так:

![](/images/test-unload-api-keys.png)

Также на предыдущих шагах была выполнена [активация чекера](/blog/google-script-authorization/).

Перейдите на лист **Параметры** и прокрутите в конец раздела ВБ до выгрузки **Поставки → Список складов**:

![](/images/test-unload-row-getwarehouse.PNG)

Поставки - это [раздел API ВБ](https://openapi.wildberries.ru/supplies/api/ru/). Список складов - [метод этого раздела ](https://openapi.wildberries.ru/supplies/api/ru/#tag/Informaciya-dlya-formirovaniya-postavok/paths/~1api~1v1~1warehouses/get)для выгрузки списка складов ВБ. getListWarehouse - функция реализующая метод **Список складов**. Функция getListWarehouse находится в проекте гугл-скриптов **4eker**, который открывается в меню **Расширения → Apps Script**:

![](/images/test-unload-menu-appsscript.png)

Сделаем тестовую выгрузку списка складов ВБ.

Для запуска выгрузки кликните на чекбокс в ячейке слева от getListWarehouse. При этом в чекбоксе появится галка:

![](/images/test-unload-chekbox-on.png)

Установка галки в чекбоксе запускает выгрузку. В данном случае выгрузка метода API *Поставки → Список складов* реализована функцией *getListWarehouse*.

Выгрузка начнется со всплывающего уведомления в правом нижнем углу и закончится таким же уведомлением:

![](/images/test-unload-end-process.png)

Теперь перейдем в BigQuery за результатом выгрузки. Для этого переходим по адресу [console.cloud.google.com](https://console.cloud.google.com/), в левом верхнем углу в выпадающем списке выбираем название проекта, ID которого указан на листе чекера Ключи API:

![](/images/test-unload-choose-project.png)

и кликаем BigQuery:

![](/images/test-unload-goto-BQ.png)

В открывшейся консоли BiqQuery находятся данные проекта, ID которого находится на панели навигации:

![](/images/test-unload-project-view.png)

Клик на трех точках у звездочки откроет меню. Выберите в нем **Обновить содержимое** (*Refresh Contents*):

![](/images/test-unload-refresh-contents.png)

Клик на треугольнике откроет структуру проекта данных:

![](/images/test-unload-bq-navigation-panel.PNG)

Здесь создана папка (датасет) *wb\_api\_supply* (ВБ-API-Поставки), в которую выгружаются все данные раздела API ВБ Поставки. В датасете находится таблица *Список складов\_2024-09-12* со списком складов, выгруженным 13.09.2024 и датированым 12.09.2024 вследствие разницы часовых поясов.

Клик на таблице *Список складов\_2024-09-12* открывает таблицу для просмотра по кнопке PREVIEW в правом меню навигации:

![](/images/test-unload-bq-full-panel.PNG)

Открыть таблицу в гугл-таблице можно в меню **EXPORT → Explore with Sheets**:

![](/images/test-unload-explore-with-sheets.png)

##### Дальше

[*Ежедневная выгрузка ЛК по API*](/blog/everyday-upload-turn-on/)

##### Назад

[Начало работы](/blog/beginning-of-use/)


Тест выгрузки ЛК по API

Справка

Содержание справочных материалов чекера

**Чекер** - это сервис для выгрузки по API данных личного кабинета селлера, в том числе ВБ, Озон, Мой склад и MPstats.

**Чекер** полностью реализован на инфраструктуре Гугл: весь код написан на [Apps Script](https://developers.google.com/apps-script), цифры выгружаются в хранилище данных [Big Query](https://cloud.google.com/bigquery), откуда они доступны для привычных всем [Google Sheets](https://support.google.com/docs/answer/6000292?hl=en-gh\&co=GENIE.Platform%3DDesktop) и Microsoft Excel, для дашбординга в [Google Looker](https://lookerstudio.google.com/gallery) (облачный BI от гугл), в Tableau и Power BI, для ИИ-ассистента [Gemini](https://workspace.google.com/solutions/ai/?utm_source=geminiforbusiness\&utm_medium=et\&utm_campaign=Gemini-page-crosslink\&utm_content=forbusiness) и для всех других приложений экосистемы Гугл.

Гугл предоставляет огромные бесплатные лимиты на основные сервисы, которых достаточно для нескольких ЛК с оборотами в сотни млн/мес.

**Чекер** конфиденциален: данные выгружаются непосредственно в ваш гугл-аккаунт принадлежащим вам скриптом, так что Чекер никогда не получает ваших данных, в том числе не получает ключи API.

**Чекер** прост: для начала использования нужно скопировать [гугл-табличку](/blog/copying-spreadsheet-file/) и внести в нее ключи API. После этого уже можно выгрузить все данные ЛК вручную и включить автоматическую ежедневную выгрузку.

**Чекер** удобен: одного аккаунта гугл достаточно для выгрузки нескольких кабинетов ВБ, Озон, Мой склад и MPstats одновременно.

Для начала работы с Чекером **не требуется регистрация**, данные карточки и платежные реквизиты.

По всем вопросам поможет [**техподдержка**](https://t.me/techsupport_4eker) Чекера в Telegram.

**Подпишитесь** на [новости Чекера в tg](https://t.me/official_4eker) для получения обновлений, новых функций, аналитических таблиц, приемов работы, финансовых расчетов и их разборов.

**Присоединяйтесь** к [сообществу](https://t.me/community_4eker) Чекера для обмена опытом по работе с цифрами.

Дальше переходите к [**Началу работы.**](/blog/beginning-of-use/)

### Оглавление

#### справочных материалов

[Начало работы](/blog/beginning-of-use/) *Предварительная настройка и подготовительные действия*

   [Скопировать гугл-таблицу](/blog/copying-spreadsheet-file/) *Получение собственного экземпляра чекера*

   [id проекта Big Query](/blog/bigquery-initialization/) *Получение id проекта BigQuery для вставки на лист чекера Ключи API*

      [Big Query бесплатно](/blog/bigquery-sandbox/) *Бесплатный и платный тарифы Big Query*

   [Активация чекера](/blog/google-script-authorization/) *Подготовка чекера к ручной и ежедневной автоматической выгрузке*

   [Тестовая выгрузка ЛК по API](/blog/first-manual-unloading-bigquery/) *Проверка работоспособности настроек*

[Автоматическая выгрузка](/blog/everyday-upload-turn-on/) *Включение ежедневной автоматической выгрузки ЛК по API*

[Контрольная панель чекера](/blog/checker-control-panel/) *Настройка, запуск и контроль результатов выгрузок*

   [Лист **Параметры**](/blog/parameters-list-control-panel/) *Функции и организация данных*

[*Создание аналитическх таблиц*](/blog/creation-analytical-tables-general-guide/) *Общий подход и порядок действий*

[Примечания к выгрузкам](/blog/notes-for-uploads/) *Особенности реализации*

   [Озон ](/blog/ozon-uploads-notes/)*Примечание к выгрузкам Озон*

      [Озон → Аналитические отчёты → Данные аналитики](/blog/ozon-analytical-reports-data/)

   

   


Общие сведения и содержание

Возможности и применение

Справочная документация