Von Daten zu Diagrammen: So erstellen Sie ein Dashboard in Yellowfin

Ohne eine Tankanzeige in Ihrem Auto müssten Sie sich auf Ihr Bauchgefühl verlassen, um zu wissen, wann Sie tanken müssen, und das ist riskant. Sie könnten am Ende auf einer leeren Straße ohne Benzin stranden.

Dasselbe Prinzip gilt für die Software, die wir jeden Tag nutzen. Die Einbettung von Analytics (Diagramme, Grafiken, Berichte und Dashboards) in Ihre App bedeutet, dass Ihre Benutzer ihre Entscheidungen auf schnelle, leistungsstarke Visualisierungen von Echtzeitdaten stützen können.

Nehmen Sie Booking.com als Beispiel. Die Nutzung von Visualisierungen gibt Immobilieneigentümern Informationen darüber, wann potenzielle Gäste planen, ihre Stadt zu besuchen, wie lange sie bleiben möchten und wie die Nachfrage von Reisenden im Vergleich zu ihren eigenen Buchungen aussieht. Eigentümer können außerdem auf einen Blick sehen, aus welchen Ländern Gäste buchen, und ein besseres Verständnis für deren Reisegründe bekommen.

Die besten Apps bieten kontextbezogene Analysen, die interne Daten mit breiteren Markteinblicken kombinieren. Gemeinsam können wir in einem zukünftigen Blogbeitrag versuchen, so etwas zu entwickeln, aber um zunächst die Grundlagen abzudecken, bleiben wir bei einem rein internen Dashboard.

Stellen wir uns vor, wir arbeiten an einer Essensliefer-App und möchten ein Dashboard einbetten, das Restaurantbesitzer nutzen können, um Erkenntnisse zu gewinnen. Wir werden InterBase für ein superschnelles, sicheres und robustes Datenbankmanagement und Yellowfin für seine leistungsstarken Analysen verwenden.

Schritt 1: Einen Datensatz generieren

Das Erste, was wir brauchen, sind Daten. Da wir hier nur lernen, lassen Sie uns mithilfe der ChatGPT-KI synthetisch einen Datensatz erstellen.

Der KI-Prompt, den wir verwenden, lautet: „Erstelle eine Datenbank für eine Essensliefer-App. Formatiere sie so, dass Bestellungen in Zeilen aufgelistet werden, mit Spalten für Variablen wie Feedback (1–10), wiederkehrender Kunde (0/1), Bestellwert, Bestellart (welches Essen es war), Uhrzeit der Bestellung und Zubereitungszeit. Gib mir 10.000 Zeilen im CSV-Format, etwas, das tatsächlich aus der App gezogen werden könnte.“

Schritt 2: Eine Live-Datenbank einrichten und eine View erstellen

Wir könnten diese CSV-Datei einfach so in Yellowfin hochladen, aber um Echtzeitänderungen an Daten zu simulieren und zu zeigen, wie sich das in unseren Analysen widerspiegelt, werden wir InterBase verwenden, eine Datenbank mit geringem Speicherbedarf, die neue Bestellungen verarbeitet.

In Yellowfin gehen wir zur Admin-Konsole und fügen eine neue Datenbankverbindung mit dem InterBase-JDBC-Treiber hinzu, die auf den lokalen InterBase-Server und die Datenbankdatei verweist. Sobald die Verbindung validiert ist, kann Yellowfin die Datenbank direkt abfragen, genau wie es jede Anwendung tun würde.

Nachdem die Verbindung hergestellt ist, können wir in Yellowfin eine View (Ansicht) auf Basis unserer Datenbank erstellen – dies dient als Grundlage für unsere Analyse.

In einer View in Yellowfin können Sie eine Vorschau Ihrer Quelldaten anzeigen, Metriken und Dimensionen ändern, berechnete Felder hinzufügen und andere Dinge erledigen, die Sie zur Vorbereitung der Analyse tun müssen.

Schritt 3 Der spaßige Teil der Datenanalyse: Yellowfin Fragen stellen

Sobald Sie eine aktive View haben, können Sie mit der Analyse beginnen. Das ist der interessanteste Teil, da Sie aktiv darüber nachdenken, welche Art von Informationen für die Person, die sie betrachten wird, am wichtigsten ist; in diesem Fall der Restaurantbesitzer.

Traditionell ist dies der Punkt, an dem Benutzer Diagramme, Filter und Dimensionen verstehen müssten, bevor sie Antworten erhalten. Yellowfin bietet eine andere Option: die Abfrage in natürlicher Sprache (Natural Language Query, NLQ).

NLQ ermöglicht es Benutzern, Fragen zu ihren Daten in einfacher Sprache zu stellen und sofortige Antworten zu erhalten. Anstatt zuerst einen Bericht zu erstellen, kann ein Restaurantbesitzer einfach Fragen eintippen wie „Wie viele Bestellungen heute?“ oder „Durchschnittliche Zubereitungszeit nach Bestellart“. Yellowfin übersetzt diese Fragen im Hintergrund in Datenbankabfragen und gibt das Ergebnis als Tabelle oder Diagramm zurück.

Das war einfach. Lassen Sie uns nun ein paar weitere Fragen stellen:

Wie viele Bestellungen heute?
Nettoumsatz heute

Auf die gleiche Weise erhalten wir Ergebnisse, die wir im „Hero“-Bereich (Hauptbereich) unseres Dashboards gruppieren können.

Jetzt hat die Restaurantbesitzerin einen Echtzeit-Überblick darüber, wie das Geschäft läuft, und sieht spezifische, aussagekräftige Werte, die sie am nützlichsten findet. Wir haben InterBase im Backend verwendet und alle Änderungen werden in Echtzeit synchronisiert.

Als Nächstes fände der Restaurantbesitzer eine Aufschlüsselung des Nettoumsatzes nach Tagen hilfreich. In Yellowfin können wir fragen „Zeige mir den Nettoumsatz nach Tag“ und erhalten ein Diagramm, das so aussieht:

Wir könnten uns auch so etwas wie Kundenfeedback im Vergleich zur Zubereitungszeit ansehen, um festzustellen, wie sehr die Wartezeit eines Kunden unseren Bewertungen schaden könnte. Und vielleicht könnten wir danach die durchschnittliche Zubereitungszeit nach Bestellart vergleichen, um zu sehen, welche Gerichte von einer Optimierung der Zubereitung profitieren könnten.

Aus dieser Visualisierung können wir ersehen, dass Pizza am längsten in der Zubereitung dauert, und wir wissen bereits: Je länger die Zubereitungszeit, desto unzufriedener der Kunde. Jetzt könnte der richtige Zeitpunkt sein, in einen besseren Pizzaofen zu investieren!

Abschließende Gedanken

An diesem Punkt haben wir ein paar Diagramme, die ein Restaurantbesitzer tatsächlich benötigen könnte:

• einen Live-Überblick über die Bestellungen
• ein Verständnis dafür, wie die Küche abschneidet
• und eine Aufschlüsselung des Umsatzes pro Tag.

Yellowfin hat den Wechsel zwischen dem Stellen von Fragen in einfacher Sprache und dem Verfeinern dieser Antworten in Dashboard-taugliche Visualisierungen leicht gemacht, und das alles auf Basis einer Live-Datenbank.

Egal, ob Sie eine Essensliefer-App, eine Buchungsplattform oder ein anderes Produkt entwickeln, das Muster ist immer das gleiche: Denken Sie über die brennenden Fragen Ihrer Benutzer nach und liefern Sie die Antworten genau dort, wo sie arbeiten. Oder noch besser: Lassen Sie sie die Fragen selbst stellen.

Wenn wir es richtig machen, können Analytics zu etwas werden, auf das sich Ihre Benutzer jeden Tag verlassen, und so Ihren Produkten und Dienstleistungen einen Mehrwert verleihen.

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