Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса Хостинг

Запрос /query

Сам запрос от grafana выглядит следующим образом

{
  "panelId": 1,
  "range": {
    "from": "2022-10-31T06:33:44.866Z",
    "to": "2022-10-31T12:33:44.866Z",
    "raw": {
      "from": "now-6h",
      "to": "now"
    }
  },
  "rangeRaw": {
    "from": "now-6h",
    "to": "now"
  },
  "interval": "30s",
  "intervalMs": 30000,
  "targets": [
     { "target": "upper_50", "refId": "A", "type": "timeserie" },
     { "target": "upper_75", "refId": "B", "type": "timeserie" }
  ],
  "format": "json",
  "maxDataPoints": 550
}

Здесь нас интересует:

Данные range — from и to, обозначающие период, за который запрашиваются данные и массив targets содержащий название метрик (target), по которым нужны данные, а также формат(type), в котором нужно вернуть эти данные.

В ответ на запрос, если тип запроса timeserie, мы должны вернуть массив структур с данными по каждой метрике, данные метрики это массив координат [Значение, Время на графике]:

Данные = Запрос.ПолучитьТелоКакСтроку();
ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON();
ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(Данные);
//Получаем структуру данных запроса
ЗапросГрафана = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);
ГенераторСЧ = Новый ГенераторСлучайныхЧисел(ПреобразуемДатуДляГрафан(ТекущаяДата()));
НачалоПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.from);
ОкончаниеПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.to);

МассивДанных = Новый Массив;
Для Каждого Метрика Из ЗапросГрафана.targets Цикл
	СтруктураДанных = Новый Структура;
	СтруктураДанных.Вставить("target",Метрика.target);
	МассивТочек = Новый Массив;
	ВыборкаДат = ПолучитьТаблицуДат(НачалоПериода,ОкончаниеПериода,"ЧАС");
	Пока ВыборкаДат.Следующий() Цикл
		ТекущаяДатаДляГрафа = ПреобразуемДатуДляГрафан(ВыборкаДат.ДатаПериода);
		ДанныеТочки = Новый Массив;
		ДанныеТочки.Добавить(ГенераторСЧ.СлучайноеЧисло(0,99999));
		ДанныеТочки.Добавить(ТекущаяДатаДляГрафа);	
		МассивТочек.Добавить(ДанныеТочки);
	КонецЦикла;
	СтруктураДанных.Вставить("datapoints",МассивТочек);
	МассивДанных.Добавить(СтруктураДанных);
КонецЦикла;
ЗаписьJSON = Новый ЗаписьJSON;
ЗаписьJSON.УстановитьСтроку();
ЗаписатьJSON(ЗаписьJSON,МассивДанных);
СтрокаДжисон = ЗаписьJSON.Закрыть();
Ответ.УстановитьТелоИзСтроки(СтрокаДжисон);

Если же тип запроса table, то возвращается массив структур с описанием колонок и строк таблицы.

Данные = Запрос.ПолучитьТелоКакСтроку();
ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON();
ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(Данные);
//Получаем структуру данных запроса
ЗапросГрафана = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);
ГенераторСЧ = Новый ГенераторСлучайныхЧисел(ПреобразуемДатуДляГрафан(ТекущаяДата()));
НачалоПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.from);
ОкончаниеПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.to);

МассивДанных = Новый Массив;

//Формируем тестовые данные для таблицы продаж по группам
СтруктураТаблицы = Новый Структура;
//Формируем колонки таблицы, колонки - это массив,
//содержащий структуру из Заголовка(text) и типа(type)
Колонки = Новый Массив;
СтруктураКолонки = Новый Структура;
СтруктураКолонки.Вставить("text","Товарная группа");
СтруктураКолонки.Вставить("type","string");
Колонки.Добавить(СтруктураКолонки);
СтруктураКолонки = Новый Структура;
СтруктураКолонки.Вставить("text","Дата");
СтруктураКолонки.Вставить("type","time");
Колонки.Добавить(СтруктураКолонки);
СтруктураКолонки = Новый Структура;
СтруктураКолонки.Вставить("text","Сумма");
СтруктураКолонки.Вставить("type","float");
Колонки.Добавить(СтруктураКолонки);
СтруктураТаблицы.Вставить("columns",Колонки);
//Формируем строки таблицы. Строки - это массив,
//содержащий массив значений строки
ТекущаяДатаДляГрафа = ПреобразуемДатуДляГрафан(ОкончаниеПериода);
СтрокиТаблицы = Новый Массив;
//Сформируем данные строки
СтрокаТаблицы = Новый Массив;
СтрокаТаблицы.Добавить("Молоко");
СтрокаТаблицы.Добавить(ТекущаяДатаДляГрафа);
СтрокаТаблицы.Добавить(ГенераторСЧ.СлучайноеЧисло(0,99999));				
СтрокиТаблицы.Добавить(СтрокаТаблицы);
			
СтрокаТаблицы = Новый Массив;
СтрокаТаблицы.Добавить("Хлеб");
СтрокаТаблицы.Добавить(ТекущаяДатаДляГрафа);
СтрокаТаблицы.Добавить(ГенераторСЧ.СлучайноеЧисло(0,99999));
СтрокиТаблицы.Добавить(СтрокаТаблицы);

СтрокаТаблицы = Новый Массив;
СтрокаТаблицы.Добавить("Масло");
СтрокаТаблицы.Добавить(ТекущаяДатаДляГрафа);
СтрокаТаблицы.Добавить(ГенераторСЧ.СлучайноеЧисло(0,99999));
СтрокиТаблицы.Добавить(СтрокаТаблицы);
				
СтруктураТаблицы.Вставить("rows", СтрокиТаблицы);
СтруктураТаблицы.Вставить("type", "table");

МассивДанных.Добавить(СтруктураТаблицы)
ЗаписьJSON = Новый ЗаписьJSON;
ЗаписьJSON.УстановитьСтроку();
ЗаписатьJSON(ЗаписьJSON,МассивДанных);
СтрокаДжисон = ЗаписьJSON.Закрыть();
Ответ.УстановитьТелоИзСтроки(СтрокаДжисон);

Запрос /annotations

Если честно, я не нашел применения данным, которые передаются по этому запросу, поэтому я просто опишу, что должно передаваться, а вы сами для себя определите, надо вам это или нет. Вообще, как описывает документация, annotations это точки, которые каким-то образом должны были повлиять на данные, допустим, начало маркетинговой акции. Сам запрос выглядит следующим образом:

{
  "range": {
    "from": "2022-04-15T13:44:39.070Z",
    "to": "2022-04-15T14:44:39.070Z"
  },
  "rangeRaw": {
    "from": "now-1h",
    "to": "now"
  },
  "annotation": {
    "name": "deploy",
    "datasource": "Simple JSON Datasource",
    "iconColor": "rgba(255, 96, 96, 1)",
    "enable": true,
    "query": "#deploy"
  }
}

В ответ на этот запрос мы должны отправить массив точек, которые хотели бы выделить на графике.

Данные = Запрос.ПолучитьТелоКакСтроку();
ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON();
ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(Данные);
//Получаем структуру данных запроса
ЗапросГрафана = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);		
НачалоПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.from);
ОкончаниеПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.to);
		
МассивДанных = Новый Массив;
СтруктураАнотаций = Новый Структура;
//Передаем структуру анотации из запроса
СтруктураАнотаций.Вставить("annotation",ЗапросГрафана.annotation);
ТекущаяДата_Юникс = ПреобразуемДатуДляГрафан(ОкончаниеПериода-3600);
СтруктураАнотаций.Вставить("time",ТекущаяДата_Юникс);
СтруктураАнотаций.Вставить("title","Запустили маркетинг");
СтруктураАнотаций.Вставить("text","Очень крутой маркетинг");
СтруктураАнотаций.Вставить("tags","ТЭГ");
МассивДанных.Добавить(СтруктураАнотаций);
ФорматОбмена = Новый ЗаписьJSON;
ФорматОбмена.УстановитьСтроку();
ЗаписатьJSON(ФорматОбмена,МассивДанных);
СтрокаДжисон = ФорматОбмена.Закрыть();
Ответ.УстановитьТелоИзСтроки(СтрокаДжисон);

Наш http сервис готов, публикуем его на веб сервере и переходим к созданию самого dashboard’а.

Создание dashboard

Заходим на адрес сервера grafana http://адрес_сервера:3000. И входим в систему под правами администратора:

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Переходим в раздел data source

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Создаем коннектор к базе, от куда будем брать данные

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Задаем имя ресурса пусть будет 1С Grafana, тип выбираем SimpleJson, ставим галочку default (что бы нам не выбирать, из какого ресурса брать данные), указываем адрес опубликованного http сервиса, указываем настройки подключения, если нужна авторизация указываем пользователя и пароль для подключения к 1С, и нажимаем кнопку add.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

После того, как коннектор добавлен, проверяем его доступность, нажимаем кнопку «save&test», если все работает, увидим сообщение «data source is working»

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Теперь приступаем к созданию самого dashboard’а.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Откроется окно конструктора. Первое, что нас здесь интересует, это интервал, за который отображаются данные. Отображение текущего интервала находится в правом верхнем углу, а при нажатии на него открывается окно настроек. Для теста я буду использовать интервал с начала месяца по текущий момент.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Теперь можно выбрать панель и попробовать вывести данные. Добавим панель graph и настроим ее

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Нажмем на заголовок панели и редактировать

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Снизу появиться окно с настройками

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Выберем метрики, которые бы хотели отображать в выпадающем списке select metrik, это как раз тот самый массив, который мы передаем при обработке запроса «search», я выбрал 2 метрики

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

И вот что получилось

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Если что-то не работает в настройках панели есть query inspector, который отображает, какой запрос был отправлен и что было получено, очень удобно для отладки.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Теперь покажу как в панели использовать период отличный от основного. Допустим, что мы хотим смотреть продажи в час за текущий день. Добавим еще одну панель graph в строке панелей слева есть значок Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса если на него навести появиться меню управления строкой.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Перейдем в настройки панели, на вкладку time range, нас интересует показатель Override relative time, который указывает, что панель будет показывать данные за последний час, день, месяц, год. Допустим мы хотим смотреть данные за текущий день, тогда вписываем туда конструкцию вида now/d, что будет означать показывать данные с начала дня, у такой панели в верхнем правом углу появиться надпись, которая будет указывать, что для нее изменен период выборки.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

И теперь выберем метрику, которую будем показывать. И вот что у нас должно было получиться.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Добавим еще одну строку

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

И панель SingleStat, перейдем в ее настройки, метрику я выберу выполнение плана, перейдем на вкладку options, поставим галочку Gauge — show, отобразиться полукруг. И тут есть интересный параметр Stat, в этом параметре можно указать, какое значение отображать, максимальное, минимальное, среднее, текущее и т.д., для выполнения плана я отправляю всего одну точку, поэтому здесь не важно, что я выберу, но если будет несколько точек, то можно очень эффективно это использовать.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Добавим еще одну строку и панель «table» в метрике укажем ПродажиПоГруппам, а тип table.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

И вот окончательный вариант, который мы получили после всех наших действий.

Простой бесплатный DashBoard с помощью http сервиса

Ну вот, собственно, такой dashboard мы смогли получить, без глобальной разработки с достаточно обширным функционалом, который расширяется за счет плагинов и имеет достаточно гибкие настройки. Статья была написана с использованием тестовой конфигурации, которую я выложил. Я постарался максимально прокомментировать там все, что я делаю. Если появятся какие-то вопросы, постараюсь ответить.

Заключение

Последние годы, в силу развития цифровых и программных технологий во всех областях человеческой жизнедеятельности, дашборды находят своё применение в новых сферах, такие как, например, социальные сети, приложения для фитнеса и т.п. Уже сегодня smart-часы показывают дашборды, не удивительно, если завтра на вашем

будет показан интерактивный дашборд с отметкой, кто чаще всего открывает холодильник и рекомендациями по употреблению продуктов разным членам семьи.

Список использованных источников

[1]

en.wikipedia.org/wiki/Dashboard_(business)

[2]

uxmag.com/articles/the-future-of-information-dashboards

[3]

ru.wikipedia.org/wiki/Ключевые_показатели_эффективности

[4]

dashboardinsight.com/articles/digital-dashboards/fundamentals/what-is-a-dashboard.aspx

[5]

ru.wikipedia.org/wiki/Анализ_данных

[6]

ru.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence

[7]

en.wikipedia.org/wiki/Exploratory_data_analysis

[8]

en.wikipedia.org/wiki/John_Tukey

[9]

en.wikipedia.org/wiki/Hans_Peter_Luhn

[10]

en.wikipedia.org/wiki/Decision_support_system

[11] Chen C.-H., Hardle W., Unwin A. (Eds.) Handbook of Data Visualization. — Springer, 2008. — 936 p. — ISBN: 3540330364/ (глава про историческую часть:

www.datavis.ca/papers/hbook.pdf

)

[12]

azquotes.com/quote/593304

[13]

interaction-design.org/literature/book/the-encyclopedia-of-human-computer-interaction-2nd-ed/data-visualization-for-human-perception

[14]

uxmatters.com/mt/archives/2022/11/dashboard-design-101.php

[15]

habrahabr.ru/company/devexpress/blog/280180/#habracut

[16] Stephen Few, Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data (O’Reilly, 2006)

[17]

perceptualedge.com/blog

[18]

tableau.com/blog/stephen-few-data-visualization

[19]

www.edwardtufte.com/tufte

[20] Edward R. Tufte ‘The visual display of quantitative information’, Graphics Press, 2009;

[21]

ru.wikipedia.org/wiki/Хранилище_данных

[22]

ru.wikipedia.org/wiki/OLAP-куб

[23]

exceltip.ru/что-такое-дашборд-dashboard

[24]

gartner.com/doc/3611117/magic-quadrant-business-intelligence-analytics

[25]

powerbi.microsoft.com/ru-ru/blog/gartner-positions-microsoft-as-a-leader-in-bi-and-analytics-platforms-for-ten-consecutive-years

[26]

ru.wikipedia.org/wiki/Gartner

[27]

predictiveanalyticstoday.com/open-source-dashboard-software

[28] некоторые сервисы, наборы компонент и т.п.:

qlikcloud.com
public.tableau.com/en-us
sisense.com/solutions/cloud-bi
powerbi.microsoft.com/ru-ru
componentsource.com
github.com/search?o=desc&q=dashboard&s=stars&type=Repositories

[29]

ru.wikipedia.org/wiki/Список_президентов_США

[30]

ru.wikipedia.org/wiki/Интернет-холодильник

Картинки:
[1] devexpress.com/Products/NET/Dashboard/i/dashboard-banner.jpg
[2] upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/61/Clm_14436_ecliptic_diagram.png
[3] azquotes.com/picture-quotes/quote-the-greatest-value-of-a-picture-is-when-it-forces-us-to-notice-what-we-never-expected-john-tukey-59-33-04.jpg
[4] info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-PowerBI-Gartner-MQ-2022.png

Какие средства существуют


Excel… да, именно MS Excel для многих являлся (

) основным средством анализа данных. MS Office достаточно недорогой продукт (а в России до недавнего времени активного пиратства — для многих бесплатный), он доступен даже студенту и в общем-то предоставляет базовый набор средств анализа и возможностей по написанию своих собственных скриптов.

Желающим внедрить в свой рабочий процесс весь спектр функциональности дашбордов (и других инструментов BI) достаточно посмотреть на Gartner Magic Quadrant:

чтобы выбрать продукт от одного из лидеров рынка, которые предоставляют мощные средства для анализа данных, как правило как конечные решения с довольно высокой стоимостью.

Исследовательская компания Gartner является наиболее авторитетным изданием, публикующим анализ какого-либо сегмента рынка, — им можно доверять.

Также

из них —

и т.п., — предоставляют публичные сервисы или бесплатные версии для создания дашбордов, обычно с серьёзными ограничениями для использования в реальном бизнесе, но достаточно мощных для персональных/некоммерческих целей.

Отдельно следует сказать про компании, желающие внедрить аналитические панели непосредственно в свои внутренние программные продукты. Для таких компаний более предпочтительно приобретать готовый набор библиотек (контролов) для создания дашбордов. Более того, многие компании, возможно и ваша, уже имеют такой набор в составе пакетов для своих офисных приложений и даже не осознают, что в считанные минуты могут внедрить у себя мощный инструмент бизнес-анализа.

Библиотеки компонентов предназначены именно для внедрения в собственный программный продукт компаний согласно платформе (Desktop/Web). Кроме меньшей стоимости, они имеют гибкие условия лицензирования, т.к. приобретаются на одного разработчика и могут впоследствии использоваться неограниченным количеством конечных пользователей.

Как понять, что данный производитель дашборда вам подходит

Обычно каждый производитель средств BI имеет демонстрационные версии дашбордов. Посмотрев демонстрационные версии на сайте производителя, можно первоначально оценить, насколько они покрывают требуемый функционал.

1) продажи — в каком регионе продаётся лучше тот или иной продукт, какой из филиалов или какой из менеджеров компании даёт лучший результат, как изменились продажи по сравнению с прошлым годом и т.п.;
2) финансы — котировки акций, курсы валют… как влияет курс нефти на курс доллара всем известно, а вот какое влияние на курс той или иной акции оказывает например беспорядки в Сирии, можно наглядно увидеть, сделав соответствующий аналитический дашборд;
3) отдел кадров — специалисты могут на одном графике оценить как влияет количество курсов повышения квалификации или уровень зарплаты на текучесть кадров;
4) здравоохранение — распространение заболеваний по регионам, влияние погоды на распространение вирусов, влияние ужесточения политики продаж алкоголя и табака на продолжительность жизни т.п.;
5) промышленность (лёгкая, тяжёлая, электроника и т.п.) — отображение перспективных регионов по видам промышленности, прирост добычи газа или нефти после установки нового оборудования и т.п.

Список можно продолжать ещё, но обычно эти базовые демо есть у всех, что позволит вам сравнить уже на сайте производителя, а также возможно увидеть решение схожих вашим задач.

О принципах визуализации данных

Как говорит известный эксперт по дашбордам

: “лучшее программное обеспечение для анализа данных то, при использовании которого вы забываете о нём самом — это настолько естественное продолжение вашего мышления, что вы можете использовать его, не думая о механике процесса”. Он сформулировал принципы интерактивной визуализации, как для разработчиков инструментов, так и для создателей дашбордов [это вольный перевод, прочтите

1) упрощайте — уловите суть и покажите проще;2) сравнивайте — покажите необходимые визуализации рядом;3) сопровождайте — облегчите доступ к важным данным;4) исследуйте — позвольте посмотреть и найти новые знания;5) смотрите иначе — дайте разные представления одних и тех же данных, что породит различные идеи;6) спрашивайте “почему?” — больше, чем «что происходит», важно дать понять «почему это происходит», как возник тот или иной результат действий;7) будьте скептиками — дайте возможность задавать больше вопросов и сразу получать ответ на них;8) откликайтесь — не просто отвечайте на вопросы, предоставьте средства, чтобы делиться знаниями.

Где звучит выражение “визуализация данных”, обязательно упоминается Эдвард Тафти — гуру визуализации, которого The New York Times называет “Леонардо Да Винчи данных”, а Bloomberg «Галилео графики». Он придумал искрографики (sparklines) и написал несколько популярных книг по визуализации. Наиболее известны два его фундаментальных принципа визуализации, очень важных для дашбордов:

1) высокое соотношение графики для данных к общему занимаемому ею месту (data-ink ratio) — увеличьте количество полезного изображения на занимаемом визуализацией пространстве, т.е. максимизируйте отображение основной информации, тратьте больше “чернил” на данные;2) отсутствие графического мусора (chartjunk) — исключайте не важные графические элементы, не отвлекайте от данных лишним дизайном.

Запрос /annotations

Если честно, я не нашел применения данным, которые передаются по этому запросу, поэтому я просто опишу, что должно передаваться, а вы сами для себя определите, надо вам это или нет. Вообще, как описывает документация, annotations это точки, которые каким-то образом должны были повлиять на данные, допустим, начало маркетинговой акции. Сам запрос выглядит следующим образом:

{
  "range": {
    "from": "2022-04-15T13:44:39.070Z",
    "to": "2022-04-15T14:44:39.070Z"
  },
  "rangeRaw": {
    "from": "now-1h",
    "to": "now"
  },
  "annotation": {
    "name": "deploy",
    "datasource": "Simple JSON Datasource",
    "iconColor": "rgba(255, 96, 96, 1)",
    "enable": true,
    "query": "#deploy"
  }
}

В ответ на этот запрос мы должны отправить массив точек, которые хотели бы выделить на графике.

Данные = Запрос.ПолучитьТелоКакСтроку();
ЧтениеJSON = Новый ЧтениеJSON();
ЧтениеJSON.УстановитьСтроку(Данные);
//Получаем структуру данных запроса
ЗапросГрафана = ПрочитатьJSON(ЧтениеJSON);		
НачалоПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.from);
ОкончаниеПериода = ПолучитьДатуГрафана(ЗапросГрафана.range.to);
		
МассивДанных = Новый Массив;
СтруктураАнотаций = Новый Структура;
//Передаем структуру анотации из запроса
СтруктураАнотаций.Вставить("annotation",ЗапросГрафана.annotation);
ТекущаяДата_Юникс = ПреобразуемДатуДляГрафан(ОкончаниеПериода-3600);
СтруктураАнотаций.Вставить("time",ТекущаяДата_Юникс);
СтруктураАнотаций.Вставить("title","Запустили маркетинг");
СтруктураАнотаций.Вставить("text","Очень крутой маркетинг");
СтруктураАнотаций.Вставить("tags","ТЭГ");
МассивДанных.Добавить(СтруктураАнотаций);
ФорматОбмена = Новый ЗаписьJSON;
ФорматОбмена.УстановитьСтроку();
ЗаписатьJSON(ФорматОбмена,МассивДанных);
СтрокаДжисон = ФорматОбмена.Закрыть();
Ответ.УстановитьТелоИзСтроки(СтрокаДжисон);

За счёт чего достигается наглядность?

Аналитические данные показываются разными виджетами от таблицы и диаграммы до стрелочных индикаторов. Некоторые инструменты позволяют программисту самому реализовать требуемую визуализацию вплоть до анимаций, видео или произвольной инфографики. Сами аналитические данные представляют из себя сгруппированные и агрегированные исходные данные.

Основные понятия аналитических дашбордов

1) группировка — способ объединения схожих данных (по какому-то общему признаку, например по первой букве слова или имени человека);
2) агрегация (сумма, минимум, максимум, количество и т.д.) — способ отображения колонки фактов из исходной базы данных (например уникальное количество посетителей сайта, или сумма расходов на продукты);
3) сортировка — упорядочивание уже сгруппированных данных по заданному признаку (кроме алфавита, можно отсортировать фамилии менеджеров по их наибольшим продажам за месяц и т.п.);
4) фильтрация — исключение данных по заданному признаку или сложной формуле;
5) вычисляемая колонка — способ получения новых данных и знаний с использованием методов работы с датами, строками, математических функций (например отображение имени и фамилии, вычисление возраста согласно дате рождения и текущей дате);
6) топовые (лучшие) значения — способ отобразить указанное количество максимальных или минимальных значений данной группировки (например, возраст трёх самых молодых сотрудников крупной компании, или пять менеджеров, обеспечивающих максимальные продажи);
7) виджеты (таблицы, диаграммы, карты и т.п.) — собственно способ визуализации вышеуказанных понятий.

Пример построения и использования дашборда

Ещё раз подчеркну —

данные есть в любой сфере деятельности

. А если есть данные, то их можно проанализировать. Используя дашборды, можно извлечь новые знания и улучшить показатели или даже просто ежедневно смотреть на эти данные “под другим углом”, благодаря наглядному представлению и интерактивной аналитике.

В качестве примера я решил рассмотреть что-нибудь достаточно актуальное, простое и общедоступное, при этом не совсем банальное. По стечению обстоятельств, не так давно мне были интересны подробности избрания президентов США, в частности кто был самым молодым и кто самым возрастным президентом.

Для простейшего дашборда я использовал несколько стандартных виджетов: карта по штатам; круговая диаграмма по партийной принадлежности; таблица по президентам со ссылками на Wikipedia и отметками по условиям с цветовой раскраской по срокам президентства; древовидная диаграмма для количества выходцев из определённых штатов и карточки для некоторых краевых показателей.

Некоторые виджеты я сделал интерактивными — на них можно кликнуть и тем самым отфильтровать другие согласно выбранному показателю. Если поменять исходную таблицу данных, например внести данные о новом президенте — все показатели пересчитаются автоматически.

Создание дашбордов: как сделать и построить по этапам

Условно их можно поделить на три категории:

1. Стратегические — для оценки главных показателей компании за квартал, полугодие или год. Их создают для собственников и топ-менеджеров.

2. Аналитические — для мониторинга изменений, сравнения и анализа показателей. Используют руководители отделов, филиалов, направлений.

3. Операционные — для контроля над потоком рутинных процессов и быстро изменяющимися данными. С ними работают рядовые сотрудники или менеджеры среднего звена.
Разница между этими видами — в задачах их пользователей. Например, обычному сотруднику важно, знать сколько заявок он закрыл или звонков совершил.

Руководитель отдела использует информационную панель, чтобы оценить работу команды, ее эффективность за эту неделю или месяц.

Топ-менеджер оценивает результаты предприятия в целом: анализирует доходность или убыточность компании, окупаемость инвестиций и другие показатели.

От того, в каких программах делают дашборды, зависит оформление, гибкость настройки и отображение элементов. Есть софт, позволяющий создавать простые информационные графики в несколько кликов. Чтобы его использовать, не придется проходить специальное обучение или нанимать новых сотрудников.

А есть инструменты, которые в правильных руках позволят сделать целую взаимосвязанную систему на основе собранных данных. Многие проходят специальные платные курсы и нарабатывают портфолио, чтобы работать с такими программами и продавать свои услуги представителям бизнеса.

Как понять, что данный производитель дашборда вам подходит

Обычно каждый производитель средств BI имеет демонстрационные версии дашбордов. Посмотрев демонстрационные версии на сайте производителя, можно первоначально оценить, насколько они покрывают требуемый функционал.

1) продажи — в каком регионе продаётся лучше тот или иной продукт, какой из филиалов или какой из менеджеров компании даёт лучший результат, как изменились продажи по сравнению с прошлым годом и т.п.;2) финансы — котировки акций, курсы валют… как влияет курс нефти на курс доллара всем известно, а вот какое влияние на курс той или иной акции оказывает например беспорядки в Сирии, можно наглядно увидеть, сделав соответствующий аналитический дашборд;3) отдел кадров — специалисты могут на одном графике оценить как влияет количество курсов повышения квалификации или уровень зарплаты на текучесть кадров;4) здравоохранение — распространение заболеваний по регионам, влияние погоды на распространение вирусов, влияние ужесточения политики продаж алкоголя и табака на продолжительность жизни т.п.;5) промышленность (лёгкая, тяжёлая, электроника и т.п.) — отображение перспективных регионов по видам промышленности, прирост добычи газа или нефти после установки нового оборудования и т.п.

Список можно продолжать ещё, но обычно эти базовые демо есть у всех, что позволит вам сравнить уже на сайте производителя, а также возможно увидеть решение схожих вашим задач.

Основные понятия аналитических дашбордов

группировка
— способ объединения схожих данных (по какому-то общему признаку, например по первой букве слова или имени человека);
агрегация
(сумма, минимум, максимум, количество и т.д.) — способ отображения колонки фактов из исходной базы данных (например уникальное количество посетителей сайта, или сумма расходов на продукты);
сортировка
— упорядочивание уже сгруппированных данных по заданному признаку (кроме алфавита, можно отсортировать фамилии менеджеров по их наибольшим продажам за месяц и т.п.);
фильтрация
— исключение данных по заданному признаку или сложной формуле;
вычисляемая колонка
— способ получения новых данных и знаний с использованием методов работы с датами, строками, математических функций (например отображение имени и фамилии, вычисление возраста согласно дате рождения и текущей дате);
топовые (лучшие) значения
— способ отобразить указанное количество максимальных или минимальных значений данной группировки (например, возраст трёх самых молодых сотрудников крупной компании, или пять менеджеров, обеспечивающих максимальные продажи);
виджеты
(таблицы, диаграммы, карты и т.п.) — собственно способ визуализации вышеуказанных понятий.

Манифест пользователей дашбордов

Пользователями дашборда можно назвать как тех, кто их создаёт, так и тех, кто потом ими пользуется. Соответственно, программные продукты для работы с дашбордами содержат просмотрщик и редактор для обеих категорий пользователей.

Дашборд — это интерфейс между аналитическим движком и тем, кто выступает в роли пользователя-аналитика. Таким образом, к дашборду применимы все принципы построения интерфейсов, методы улучшения UX и повышения Usability.

Пользователи любого интерактивного продукта хотят иметь быстрый и функциональный инструмент. Дашборды в современных условиях высокой конкуренции должны также учитывать

и иметь высокий

Руководители

Dashboard руководителя может быть «сборной солянкой» из разных данных. Тип данных, размещенных на нем зависит только от того, что конкретно нужно проконтролировать в текущем моменте: продажи, логистику, маркетинг – абсолютно любые данные можно свести в дашборд, это будет удобно и понятно.

Все перечисленные возможности заложены в нашу CRM. В OkoCRM вы можете отследить эффективность работы отдела продаж, посмотреть, насколько качественно выполняются те или иные этапы работы, узнать и сохранить информацию о своей аудитории.

Любые ли данные можно анализировать?

Дашборды, как правило, позволяют подключаться к обширному списку источников данных, начиная от Excel-файла и заканчивая многомиллионными источниками больших данных BigData или веб-сервисам социальных сетей.

Часто заранее подготавливается специализированный для аналитики источник, именуемый

или многомерный

. Это делается в случаях, когда запрос данных к исходному источнику требует большого количества времени или запрос перегружает сервер, а это недопустимо.

Тут все достаточно просто, если идет обращение по этому адресу, то мы должны вернуть массив с метриками, которые возможно запросить из базы

МассивДоступныхПолей = Новый Массив;
МассивДоступныхПолей.Добавить("Продажи");
МассивДоступныхПолей.Добавить("ПродажиМолока");
МассивДоступныхПолей.Добавить("ПродажиХлеба");
МассивДоступныхПолей.Добавить("ПродажиМасла");
МассивДоступныхПолей.Добавить("ВыполнениеПлана");
МассивДоступныхПолей.Добавить("ПродажиПоГруппам");
ЗаписьJSON = Новый ЗаписьJSON;
ЗаписьJSON.УстановитьСтроку();
ЗаписатьJSON(ЗаписьJSON,МассивДоступныхПолей);
СтрокаДжисон = ЗаписьJSON.Закрыть();
Ответ.УстановитьТелоИзСтроки(СтрокаДжисон);		

Маркетологи

С помощью дашбордов они ведут учет информации об аудитории. Например, когда маркетолог проводит опрос среди 500 респондентов, а вопросов в анкете 50, специалист получает 2500 разных ответов. Представляете каково это, проверить все вручную? Так вот, dashboard позволяет свести все ответы в единый график, из которого будет понятно, что наиболее интересно аудитории.

Также маркетологи используют дашборды для аналитики посещаемости сайтов: сколько времени посетитель провел на сайте, какие страницы посещал, с какой из них ушел. Наиболее популярный вариант сервиса, предоставляющего информацию в таком виде – Google Analytics.

Внедрение dashboard24 в ваш бизнес

Не совсем уверены, какие показатели вам следует отслеживать?

Или, может быть, вы знаете, что хотите отслеживать, но все еще не дошли руки до внедрения Dashboard24?

Мы бесплатно создадим для вас один Дашборд с данными на основе показателей, которые вам необходимо отслеживать и анализировать. Затем мы расскажем, как мы это сделали, и вы сможете самостоятельно настраивать следующие дашборды.

Чтобы получить бесплатную установку Дашборд24, оставьте заявку.

Возникновение и значение термина

Аналитическая панель, дашборд или даже дэшборд, возникла как синтез мощных математических средств аналитики и оптимального графического представления результатов анализа. Руководство компаний хотело видеть

, тренды, зависимости и другие метрики в понятном компактном виде, а также интерактивно изменять различные параметры. Кроме наглядной визуализации данных, основные цели, достигаемые с помощью дашбордов, связаны со сравнением того или иного показателя во времени или оценкой относительно других показателей.

Отделы продаж

Отдел продаж – главный источник доходов компании. Однако, чтобы все работало правильно и продажи шли сплошным потоком, сотрудников нужно контролировать и мотивировать.

Дашборды помогают и здесь. При правильном их использовании, у руководителя отдела или компании в целом всегда будет статистика о том, как быстро сотрудники реагируют на звонки, сколько длится звонок, а также статистика по качеству работы каждого менеджера.

Историческая справка

Большинство специалистов ведут отсчёт истории визуализации данных с графиков движения небесных тел (кто-то может поспорить, указав на древние наскальные рисунки). Так,

Введение

Собственно, речь пойдет о неплохом open source инструменте под названием grafana и как создать свой dashboard без особых усилий. Итак, вот что нам понадобится:

Оцените статью
Хостинги