Применение low-code решений для автоматизации обработки и визуализации табличных данных Банка России
Автор: Травкин М.А., Шубич Н.М., Иванов Н.А., Мещанинов Д.С.
Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica
Рубрика: Экономика
Статья в выпуске: 5, 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются возможности применения low-code решений для автоматизации обработки и визуализации табличных данных Банка России, характеризующих состояние банковского сектора и кредитного рынка. Обоснована актуальность использования инструментов, позволяющих сократить трудоемкость работы с открытыми статистическими данными, повысить воспроизводимость аналитических процедур и снизить зависимость результата от ручных операций. Представлен алгоритм автоматизированного импорта и первичной обработки данных с использованием Power Query и встроенных инструментов Excel, включающий этапы загрузки, преобразования, агрегации и визуализации информации. Показано, что предложенный подход позволяет сформировать воспроизводимый аналитический контур для регулярного мониторинга показателей. Количественная оценка подтвердила прикладную эффективность автоматизации: трудоемкость типового цикла обработки данных сократилась с 45 до 7 минут – 84 % экономии. Сделан вывод о перспективности low-code подхода как инструмента современной аналитической работы с официальной финансовой статистикой.
Банк России, банковский сектор, кредитный рынок, табличные данные, открытые данные, автоматизация, визуализация, low-code решения, обработка данных, Power Query, ETL-обработка, аналитические панели, трудоемкость, эффективность автоматизации, цифровые инструменты анализа
Короткий адрес: https://sciup.org/149151308
IDR: 149151308 | УДК: 336.71 | DOI: 10.24158/tipor.2026.5.28
Low-Code Solutions Using to Automate the Bank of Russia Tabular Data Processing and Visualization
The article discusses the possibilities of using the low-code solutions to automate the Bank of Russia tabular data processing and its visualization characterizing the state of the banking sector and the credit market. The relevance of using the tools that allow to reduce the labour intensity with open statistical data, increase the analytical procedures reproducibility, and reduce the result dependence on manual operations is substantiated. An algorithm for automated data import and its primary processing using Power Query and built-in Excel tools, which includes the stages of loading, converting, aggregating, and visualizing the information is presented. It is shown that the proposed approach makes it possible to form a reproducible analytical outline for regular monitoring of indicators. The quantitative assessment confirmed the applied efficiency of automation: the labour intensity of a typical data processing cycle has been reduced from 45 to 7 minutes, which corresponds to savings of 84%. The conclusion is made about the prospects of the low-code approach as a tool for modern analytical work with official financial statistics.
