Tirer le meilleur parti de vos tableaux de bord analytiques

À l’aide de frameworks open source, les analystes peuvent créer des tableaux de bord personnalisés qui renforcent les rapports commerciaux pour les données en temps réel.

C’est drôle comme le temps passe vite pour les choix technologiques. En 2015, j’ai écrit sur la façon dont la sélection d’un tableau de bord d’analyse nécessite une réflexion approfondie sur les opérations commerciales pour sélectionner un tableau de bord utile.

Cette pensée aujourd’hui donnerait probablement des maux de tête aux spécialistes du marketing – il y a plus d’architectures de données bien établies à choisir qu’en 2015. Les spécialistes du marketing choisiront des tableaux de bord qui intègrent autant des API que des bases de données, telles que SQL. Les choix pour les deux sont nombreux, aggravant un écosystème martech déjà vaste. Scott Binkler a noté la taille massive du marché dans cet article sur son paysage technologique marketing. Beaucoup d’entre eux incluent des tableaux de bord analytiques. Pourtant, même lorsque les spécialistes du marketing filtrent uniquement la décision autour des tableaux de bord, les options peuvent intimider.

Pour réduire les options de tableau de bord à un bon choix pour les besoins de mesure, examinons ce qu’il faut prendre en compte lors du développement d’un tableau de bord pour les données et l’analyse en temps réel.

Quête de données et d’analyses en temps réel

En tant que spécialiste du marketing, supposons que vous ayez esquissé le visuel et les mesures que votre tableau de bord contiendra. Vous avez également identifié les parties prenantes qui s’appuieront sur les graphiques et les tableaux.

Votre croquis doit aider à répondre – ou au moins à poser – une question clé : comment les données disponibles correspondent-elles aux mesures dont les parties prenantes ont besoin ? Certaines données nécessitent-elles un raffinement élaboré pour les aligner sur les informations dont les parties prenantes ont besoin ? Les données fournies par SQL et les API ne sont pas toujours envoyées dans une métrique pratique pour que le public puisse la comprendre. Cette condition implique que vous devez identifier les métriques calculées qui sont affectées. Les mesures qui doivent être ajustées rapidement seront limitées à la quantité de données à préparer.

La deuxième question à se poser concerne où et comment le tableau de bord prévu est régulièrement consulté. L’accès aux requêtes aura-t-il un impact sur la capacité à fournir du matériel à jour ? La prise en compte de l’accès introduit la question de la fréquence de mise à jour du tableau de bord par rapport à la fréquence des besoins des utilisateurs. Les détails dictent en fin de compte le choix des contrôles utilisateur du tableau de bord, la manière dont ces contrôles gèrent la connexion aux sources de données et la présence d’une équipe pour maintenir ces connexions sous-jacentes.

La disposition de chaque facteur influence la capacité d’ajustements du tableau de bord à la volée et audite périodiquement les connexions pour s’assurer que les intégrations de l’API et de la base de données extraient et restituent les bonnes données pour fournir aux parties prenantes. L’identification du degré d’implication avec les données révélerait la quantité de maintenance nécessaire pour éviter les problèmes techniques, tels que les injections de données sales dans un flux de requête de données.

La plupart des outils ont une connexion simple où les données sont simplement importées puis apparaissent avec la visualisation de la solution. Ces plates-formes sont conçues pour fonctionner directement avec des bases de données telles que Chartio. Il dispose de connecteurs qui permettent aux utilisateurs de se connecter à une variété de choix de bases de données.

Article connexe : Comment la gestion des balises côté serveur influence l’analyse marketing

Pourquoi les langages de programmation open source sont importants

Si vous constatez que vous avez besoin d’une myriade de personnalisations pour les données et les visualisations souhaitées par les parties prenantes, vous devriez consulter les tableaux de bord pris en charge par les langages de programmation open source. Ces langages de programmation ont des bibliothèques qui introduisent des interfaces utilisateur graphiques et des fonctions de visualisation personnalisées qui peuvent être ajustées sans une grande quantité de code.

Ils se connectent également à une variété de solutions et de bases de données via des clés de jeton API, ce qui permet de gagner du temps de développement en créant une fonction pour accéder aux données et envoyer des requêtes répétées pour les dernières données. Il y a une courbe d’apprentissage dans l’organisation du code – c’est de la programmation, après tout – mais au fil des ans, les développeurs ont introduit de nouvelles façons de faciliter la maintenance du tableau de bord. Cela signifie que vous pouvez personnaliser les tableaux de bord en fonction des besoins individuels en matière de données en temps réel, ce qui simplifie l’organisation de l’hébergement des tableaux de bord et des données en ligne.

La plupart des tableaux de bord open source utilisent la programmation R ou Python comme base. Les deux langages proposent des bibliothèques statistiques et de visualisation qui permettent de modéliser rapidement les données. Ils sont parfaits pour développer des modèles de données complexes tels que des modèles de régression, de clustering et d’apprentissage automatique. Ainsi, un utilisateur qui recherche une classification de texte aurait plusieurs visualisations pour étayer son explication des données et des conclusions.

Les deux langages peuvent également sembler immédiatement intimidants si vous n’êtes pas habitué à la syntaxe de programmation. Mais avec une certaine simplicité de codage, vous pouvez créer des tableaux de bord qui se connectent à vos solutions logicielles via l’API et se mettent à jour automatiquement. Vous pouvez ensuite héberger ces tableaux de bord en ligne pour fournir les informations dont votre équipe et vos parties prenantes ont besoin.

Parmi les professionnels de la programmation R, deux cadres de tableau de bord principaux, Flexdashboard et Shinydashboard, sont très populaires. Ils intègrent les données et la visualisation à l’aide de code et de syntaxe de la même manière que Markdown, le format de document que je mentionne dans cet article. Comme Markdown, les utilisateurs insèrent une section de code, appelée “morceau”, qui contient les données et le code graphique. Flexdashboard peut créer une série de graphiques, chaque visualisation étant dérivée de son propre morceau.

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