Kaip sukurti skydelį: duomenų šaltiniai, KPI, diagramos ir prieiga

Norint sukurti skydelį, pradėkite nuo klausimų, į kuriuos jis turi atsakyti, ir žmonių, kurie jį skaitys, apibrėžkite nedidelį metrikų rinkinį tiksliai, prijunkite duomenis, iš kurių tos metrikos sudaromos, ir pasirinkite paprastą diagramą kiekvienai. Tada nuspręskite, kas gali matyti kuriuos skaičius. Dirbtinio intelekto programėlių kūrimo įrankis gali per kelias minutes sugeneruoti gražų skydelį; sunkiausia dalis – ir ta, kuri lemia, ar kas nors juo pasitiki, – gauti teisingus duomenis ir apibrėžimus.

Pradėkite nuo klausimų, o ne diagramų

Skydelis, bandantis rodyti viską, atidaromas vieną kartą. Prieš galvodami apie diagramas, atsakykite:

• Kam jis skirtas? Įkūrėjui, pardavimų komandai, operacijoms, investuotojams, jūsų klientams?
• Kokius sprendimus jis palaiko? „Ar reikia dar vieno palaikymo darbuotojo?“ yra klausimas, į kurį skydelis gali atsakyti. „Parodyk mūsų duomenis“ – ne.
• Kaip dažnai į jį žiūrės? Kasdieniam veiklos skydeliui reikia šviežių duomenų ir įspėjimų; mėnesinis valdybos vaizdas to neturi.

Parašykite tris–penkis klausimus. Kiekvienas tampa viena ar dviem metrikomis.

Apibrėžkite kiekvieną metriką tiksliai

Daugelis skydelių ginčų iš tikrųjų yra apibrėžimų ginčai. Parašykite trumpą apibrėžimą kiekvienam skaičiui:

Įdėkite šiuos apibrėžimus į užklausą. Kitaip dirbtinis intelektas pasirinks protingai skambančią skaičiavimo formulę, kuri gali nesutapti su tuo, kaip jūsų verslas skaičiuoja.

Iš kur ateina duomenys

Du principai taikomi visur:

1. Raktus laikykite serveryje. API raktai ir duomenų bazės slaptažodžiai priklauso programėlės aplinkos kintamiesiems, niekada naršyklės kodui.
2. Nuspręskite dėl šviežumo. Traukti duomenis iš kelių API kiekvieną kartą įkeliant puslapį yra lėta ir gali pasiekti užklausų ribas. Daugeliui verslo skydelių sinchronizavimas kas valandą ar per naktį į jūsų pačių duomenų bazę su „paskutinio atnaujinimo“ laiku puslapyje yra paprastesnis ir patikimesnis.

Jei API jums nauji, kas yra API ir kas yra duomenų bazė paaiškina pagrindus.

Pasirinkite tinkamą diagramą

• Vienas skaičius su pokyčiu („42 tūkst. €, daugiau 8 % nei praeitą mėnesį“) – KPI kortelė. Naudingiausias elementas daugumoje skydelių.
• Tendencija laike – linijinė diagrama. Stulpelius naudokite tik nedideliam periodų skaičiui.
• Kategorijų palyginimas – horizontalių stulpelių diagrama, surikiuota pagal vertę.
• Dalis iš visumos – sukrautas stulpelis. Skritulinės diagramos tinka tik dviem ar trims dalims.
• Detalės ir išimtys – lentelė su rūšiavimu, paieška ir filtrais. Dažnai naudingesnė nei bet kuri diagrama.

Spalvas laikykite nuoseklias: viena spalva „šiam laikotarpiui“, nuslopinta – palyginimui, raudona tik dalykams, kurie reikalauja dėmesio.

Kas ką mato

Prieš kurdami nuspręskite prieigą:

• Vidinis, visi mato viską – paprasčiausia. Vis tiek reikia prisijungimo, jei čia verslo duomenys.
• Pagal vaidmenis – pardavimai mato pardavimų skaičius, finansai mato maržas, vadovai mato savo komandą.
• Klientams skirtas – kiekvienas klientas mato tik savo duomenis. Kiekviena užklausa serveryje turi filtruoti pagal kliento paskyrą. Patikrinkite prisijungę kaip du skirtingi klientai.

Skydelis su pajamų ar klientų duomenimis viešu adresu be prisijungimo – tai duomenų nutekėjimas, kurio laukiama.

Pirmoji veikianti užklausa

Sukurk pardavimų skydelį 10 žmonių B2B programinės įrangos įmonei. Auditorija: įkūrėjai ir pardavimų vadovas, žiūrintys kiekvieną pirmadienį. Apžvalgos puslapis: KPI kortelės naujam MRR šį mėnesį, bendram MRR, naujiems klientams šį mėnesį, atsisakiusiems klientams šį mėnesį ir vamzdžio vertei, kiekviena su pokyčiu, palyginus su praeitu mėnesiu; linijinė diagrama MRR per paskutinius 12 mėnesių; stulpelinė diagrama naujiems sandoriams pagal šaltinį. Sandorių puslapis su ieškoma, rūšiuojama lentele (įmonė, atsakingas asmuo, vertė, etapas, uždarymo data) ir filtrais pagal atsakingą asmenį ir etapą. Metrikų apibrėžimai: MRR yra aktyvių mėnesinių prenumeratos sumų suma, metiniai planai dalijami iš 12; atsisakymas skaičiuoja klientus, kurių prenumerata baigėsi šį mėnesį. Kol kas naudok realistiškus pavyzdinius duomenis duomenų bazėje – Stripe prijungsime vėliau. Rodyk „paskutinio atnaujinimo“ laiką. Reikalingas prisijungimas. Švari šoninės navigacijos išdėstymas.

Kūrimo žingsniai

1. Išdėstymas su pavyzdiniais duomenimis. Sutarkite metrikas ir diagramas, kol duomenys išgalvoti ir lengvai keičiami.
2. Prijunkite vieną tikrą šaltinį. Patikrinkite kiekvieną skaičių rankiniu būdu su šaltinio sistema. Jei MRR skiriasi nuo to, ką rodo Stripe, išsiaiškinkite kodėl, prieš einant toliau.
3. Pridėkite kitus šaltinius, po vieną, tikrindami kiekvieną.
4. Planuotas atnaujinimas arba užklausos įkeliant puslapį, su „paskutinio atnaujinimo“ žyma.
5. Filtrai – pirmiausia datos intervalas, tada vienas ar du kiti, kurių žmonės prašo.
6. Prisijungimas ir vaidmenys.
7. Tuščios ir klaidų būsenos – ką puslapis rodo, kai šaltinis neveikia ar filtras negrąžina nieko.
8. Pasidalykite su auditorija, tada pašalinkite viską, ko niekas nežiūri per mėnesį.

Padarykite greitą

Lėtas skydelis žiūrimas rečiau. Iš anksto apskaičiuokite brangius skaičiavimus (kasdienė suvestinė lentelė vietoj visų užsakymų skenavimo), puslapiuokite didelės lentelės ir pirmiausia įkelkite pagrindines korteles, kad puslapis būtų naudingas dar prieš baigiant diagramas. Jei skaičius skaičiuojamas ilgai, rodykite, kada jis paskutinį kartą apskaičiuotas, o ne skaičiuokite kiekvieno apsilankymo metu iš naujo.

Dažniausios klaidos

• Per daug diagramų. Jei viskas paryškinta, nieko nesimato.
• Neapibrėžtos metrikos. Du žmonės, skaitantys tą patį skydelį, turi prieiti prie tos pačios išvados.
• Niekada netikrinami skaičiai su šaltiniu. Vienas klaidingas skaičius, ir žmonės nustoja pasitikėti visu skydeliu.
• Kiekvieno puslapio apkrovimo metu klausiama kiekvieno API. Lėta, trapu ir kartais brangu.
• Nėra datos konteksto. Visada rodykite laikotarpį ir palyginimą.
• Paslaptys interfeise. API raktas, matomas naršyklėje, gali būti nukopijuotas bet kam, kas atidaro puslapį.

Kada geresnis BI įrankis

Jei jūsų duomenys jau yra duomenų bazėje ar sandėlyje, o pagrindiniai naudotojai – analitikai, norintys juos tyrinėti, pjaustyti ir kurti savo diagramas, BI įrankis – Looker Studio, Power BI, Metabase ir kiti – jiems tarnaus geriau nei individualus kūrinys. Daugelis SaaS įrankių turi gerų įmontuotų ataskaitų; prieš perkurdami jas, patikrinkite. Individualus skydelis laimi, kai jis skirtas klientams ar ne analitikams, kai reikia logikos ar teisių, kurių BI įrankis neišreiškia, kai sujungia šaltinius specifiškai jūsų verslui arba kai priklauso produktui, kurį jau valdote.

Jei darbas yra mažiau apie skaičių žiūrėjimą ir daugiau apie įrašų keitimą, jums reikia administravimo skydo ar vidinio įrankio – žr. kaip sukurti vidinį įrankį. O jei jūsų skaičiai šiandien gyvena skaičiuoklėje, kaip paversti skaičiuoklę programėle yra geras kitas skaitymas.

Kuriame su Mythex

Mythex skydelį aprašote pokalbyje, o agentas sukuria puslapius ir diagramas tiesioginėje peržiūroje, pradedant nuo realistiškų pavyzdinių duomenų ir perkeliant į skirtą Postgres duomenų bazę, kai skaičiams reikia išlikti. Dokumentacijos skydelio naudojimo atvejis turi pradinę užklausą. Jei jūsų duomenys yra tokiame įrankyje kaip Google Sheets, galite prijungti paskyrą per Connectors ir paprašyti agento ją nuskaityti bei sukurti skydelį.

Mythex nėra įmontuotų duomenų sandėlių jungčių pačiai programėlei – BigQuery, Snowflake, Stripe ir panašiems šaltiniams programėlė kreipiasi į jų API su raktais, kuriuos saugote kaip projekto paslaptis. Prisijungimai ir vaidmenys žmonėms, žiūrintiems skydelį, yra pačios kuriamos programėlės dalis. Norėdami pradėti nuo užklausos, naršykite skydelių šablonus, pavyzdžiui, metrikų skydelį.

Klausimai