Jak mít uklizeno ve vizualizační platformě (GoodData) | Mňamka #126

Mít uklizeno ve vizualizační platformě je občas docela oříšek. Co dělat, abychom se z toho nezbláznili a nestrávili víc času hledáním metriky/reportu než analytickou prací samotnou? 

Máme tu pár tipů pro pořádek v GoodData, ale většina aktivit může být aplikována i na ostatní vizualizační tools.

Nepleťte si pojmy s dojmy

Vše začíná u výstižných a konzistentních názvů (aneb nenazývejte operátora v jedné tabulce agentem a v druhé userem :) To se hrozně lehce řekne, ale není to tak jednoduché dodržet že? Systémy i lidé se střídají/migrují a "entropie vzrůstá"...

Jak z toho ven? Zaveďte v podniku businessový slovník (ve kterém lze mimojiné fulltextově vyhledávat) a zařaďte ho do procesu validace nových či změnových požadavků. Jeho samotné vytváření vás donutí jasně definovat pojmy (včetně metrik), uživatelům nebudete muset furt vysvětlovat, kdo je a kdo už není nový zákazník a nám datařům toho operátora/agenta/usera můžete mlátit o hlavu dokud to jednoho krásného dne nesjednotíme. Předejdete tím i vytváření duplicitních metrik.

Utřiďte si Data Catalog

V novém GoodData si můžete zapnout roztřídění dle Folders, což vám atributy roztřídí dle tabulek a metriky dle složek. Já osobně preferuju zapnout rozbalení seznamu jako defaultní chování. Pokud toto roztřídění z jakéhokoliv důvodu nepoužíváte, tak se v GoodData vyplatí do každého názvu sloupce přidat i do závorky i název tabulky.

Využívejte Drill Down Paths

Naučte uživatele drillovat (nejen) do hierarchie atributu. Ušetříte tím nejen GoodData šťávu, ale hlavně se zbavíte spousty reportů, které vlastně ukazují to samé, jen přes jinou úroveň detailu.

Dolujte metadata

GoodData metadata lze používat pro optimalizaci LDM skrze identifikaci nepoužívaných tabulek či atributů, úklid nepoužívaných či duplicitních metrik i reportů, zajištění konzistence metrik napříč více projekty (metrika je stejně definovaná ve všech projektech) nebo i pro aktualizace výše zmíněného businessového slovníku (související objekty, definice, popis metriky).

Zapomněla jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. 

Verča

Veronika Špryslová
datový detektiv
LinkedIn

Keboola a Kai PromtLab | Mňamka #524

Keboola a Kai PromtLab | Mňamka #524

Objavte PromptLab, sofistikované riešenie od Kebooly a Kai PromtLab na zlepšenie interakcií s umelou inteligenciou. V tomto článku sa dozviete, ako PromptLab využíva technológiu Streamlit na automatické prispôsobovanie výziev za účelom dosiahnutia lepšej jasnosti a presnosti vo vašich projektoch. Oboznámte sa s intuitívnym rozhraním, ktoré vám umožní porovnávať výsledky a optimalizovať pracovné postupy.

 Agilní datová analytika pomáhá MALFINI řídit výkon obchodníků a zvyšovat tržby meziročně o 30 %

Agilní datová analytika pomáhá MALFINI řídit výkon obchodníků a zvyšovat tržby meziročně o 30 %

Automatický reporting stavu objednávek a úspěšnější vytížení vozové flotily o 20%

Automatický reporting stavu objednávek a úspěšnější vytížení vozové flotily o 20%