13 заметок с тегом

BI guide

Обзор дашборда в Metabase

Время чтения текста – 2 минуты

В новом обзоре BI-систем мы посмотрим на Metabase — open-source инструмент для бизнес-аналитики, в котором можно писать запросы к данным нескольких видов и визуализировать результаты на дашбордах. Ещё Metabase может сам описать ваш датасорс и построить множество разных графиков, а ещё инструмент позволяет создавать «пульсы» благодаря встроенной системе оповещений, которые будет отправлять вам в Slack или на почту уведомления об изменениях в данных.

В видео говорим про интерфейс BI-инструмента, про виды запросов и визуализаций в Metabase, про подключение датасорсов, про реализацию переменных и фильтров, про сводные таблицы (сделаны очень грамотно!), вёрстку дашборда в системе и публикацию в сети.

Внутри команды мы оценили дашборд в Metabase и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):
Отвечает ли заданным вопросам — 8,6
Порог входа в инструмент — 6,0
Функциональность инструмента — 7,2
Удобство пользования — 7,4
Соответствие результата макету — 7,0
Визуальная составляющая — 6,6

Итог: дашборд получает 8 баллов из 10. Посмотрите на полученный результат.

Автор дашборда, член команды Valiotti Analytics — Мария Авдеева

 Нет комментариев    321   15 дн   bi   BI guide   BI-инструменты   metabase

Обзор дашборда в Dash

Время чтения текста – 2 минуты

Посмотрите и другие наши материалы про plotly

Сегодня публикуем не совсем классический выпуск обзора BI-инструментов — потому что речь пойдёт о Dash, фреймворке для Python от plotly. Dash — гибкий инструмент, который предоставляет набор компонентов для работы с HTML и Bootstrap для создания дашбордов с графиками plotly. Дашборд, созданный при помощи Dash — это веб-страница, написанная на Python. Любую диаграмму можно настроить, изменив передаваемые параметры прямо в коде. А работать с самими данными можно любым удобным в Python способом — например, при помощи датафреймов pandas.

В новом обзоре посмотрим на работу коллбэков и фильтров в Dash, а также на реализацию таблиц и диаграмм дашборда Superstore в plotly и Dash.

Внутри команды мы оценили дашборд и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):
Отвечает ли заданным вопросам — 8,83
Порог входа в инструмент — 4,83
Функциональность инструмента — 8,66
Удобство пользования — 7,83
Соответствие результата макету — 9,00
Визуальная составляющая — 8,16

Итог: дашборд получает 8,05 баллов из 10. Посмотрите на полученный результат.

Автор дашборда, член команды Valiotti Analytics — Елизавета Мазурова

 1 комментарий    664   1 мес   BI guide   BI-инструменты   dash   plotly   python

Обзор дашборда Yandex DataLens

Время чтения текста – 2 минуты

Два года назад Яндекс выпустил собственный инструмент для визуализации данных — Yandex DataLens, работающий на базе Yandex Cloud. В блоге уже выходил обзор инструмента — но тогда сервис был на стадии Preview, и за два года функционал инструмента расширили. Сервис тарифицируемый и без привязки платёжного аккаунта поработать в нём не получится, но помимо платного тарифа есть и бесплатный.

Подробнее о тарифах Yandex DataLens можно почитать в документации

В сегодняшнем обзоре BI-систем мы посмотрим, как зарегистрировать аккаунт в DataLens, подключить датасет и создать дополнительные таблицы на основе SQL-запросов, построить визуализации, связать их с фильтрами и добавить на дашборд согласно макету, а затем опубликовать результат.

Внутри команды мы оценили дашборд в DataLens и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):

Отвечает ли заданным вопросам — 7,0
Порог входа в инструмент — 8,0
Функциональность инструмента — 7,0
Удобство пользования — 8,3
Соответствие результата макету — 7,5
Визуальная составляющая — 8,5
Итог: дашборд получает 8 баллов из 10. Посмотрите на полученный результат.

 1 комментарий    136   6 мес   bi   BI guide   BI-инструменты   datalens

Обзор Looker

Время чтения текста – 3 минуты

Looker — BI-инструмент класса self-service. Это подразумевает, что все отчёты и быструю аналитику пользователь делает самостоятельно без привлечения специалиста в области данных (последний заранее настраивает необходимые модели данных).

Looker особенно популярен в США: в 2019 году Google купил стартап за $2,6 млрд. Тем не менее, далеко не каждый российский аналитик с ним знаком. В рунете ещё не было обзора на Looker, так что заложим фундамент для последующих публикаций.

В сегодняшнем обзоре BI-систем мы изучим интерфейс Looker, погрузимся в терминологию инструмента, взглянем на готовые приложения в Marketplace, разберёмся с построением Look ML моделей и посмотрим на итоговый дашборд по датасету SuperStore.

Подробнее об инструменте можно почитать в материале «Обзор Looker»

Публикация дашборда

При публикации дашборда таким методом он может некорректно отображаться в браузерах Safari и Internet Explorer

Для публикации мы использовали подход, описанный в документации Looker. Генерация ссылки происходит как в примере с GitHub.

Предварительно выполняем создание нового пользователя в настройках админ-панели Looker с соответствующими просмотру дашборда доступами, чтобы любой незарегистрированной пользователь мог войти под этой учётной записью в одной сессии. Для вывода дашборда на веб-страницу используется фреймворк Flask, а сама сгенерированная ссылка вставляется как источник в тег iframe в html-файле. Весь код деплоим на Heroku, чтобы иметь постоянный URL для доступа к дашборду.

Так как ссылка для SSO генерируется для одной сессии, нужно настроить Heroku Scheduler и прописать выполнение скрипта такого вида соответственно длине одной сессии. Например, если сессия длится 10 минут, то и выполнение должно происходить каждые 10 минут.

Оценки

Внутри команды мы оценили дашборд и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):
1) Отвечает ли заданным вопросам — 8,8
2) Порог входа в инструмент — 7
3) Функциональность инструмента — 7,4
4) Удобство пользования — 7,2
5) Соответствие результата макету — 7,8
6) Визуальная составляющая — 8,6
Итог: дашборд в Looker получает 7,8 баллов из 10.

Посмотрите на полученный результат.

Обзор дашборда в Excel

Время чтения текста – 1 минута

На Excel я собаку съел: проработав много лет аналитиком, при помощи этого инструмента я автоматизировал маркетинговую отчетность, рассчитывал всевозможные репорты и рекламную эффективность, писал макросы, а однажды даже автоматизировал подключение MS Excel к базе данных Oracle через TextBox, в котором был записан текст запроса: получилась собственная SQL-консоль вроде Redash.

В сегодняшнем видео на примере датасета SuperStore я покажу, что Excel — не просто калькулятор строк и столбцов, но и мощнейший аналитический инструмент, сопоставимый с промышленными BI-системами.

Внутри команды мы оценили дашборд и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):

Отвечает ли заданным вопросам — 8,4
Порог входа в инструмент — 7,0
Функциональность инструмента — 8,0
Удобство пользования — 6,0
Соответствие результата макету — 8,4
Визуальная составляющая — 7,4

Итог: дашборд в Excel получает 7,5 баллов из 10. Посмотрите на полученный результат.

 Нет комментариев    102   8 мес   bi   BI guide   BI-инструменты   excel
Ранее Ctrl + ↓