Des données aux graphiques : comment créer un tableau de bord dans Yellowfin

Sans jauge de carburant dans votre voiture, vous devriez vous fier à votre instinct pour savoir quand faire le plein, et c'est risqué. Vous pourriez vous retrouver bloqué sur une route déserte sans essence.

Le même principe s'applique aux logiciels que nous utilisons tous les jours. L'intégration d'analyses (diagrammes, graphiques, rapports et tableaux de bord) dans votre application signifie que vos utilisateurs peuvent baser leurs décisions sur des visualisations rapides et puissantes de données en temps réel.

Prenez Booking.com comme exemple. Leur utilisation de visualisations donne aux propriétaires des informations sur le moment où les clients potentiels prévoient de visiter leur ville, la durée de leur séjour et la façon dont la demande des voyageurs se compare à leurs propres réservations. Les propriétaires peuvent également voir, d'un coup d'œil, à partir de quels pays les clients réservent et avoir une meilleure compréhension de leurs raisons de voyager.

Les meilleures applications fournissent des analyses contextuelles qui combinent des données internes avec des informations plus larges sur le marché. Ensemble, nous pourrons essayer de construire quelque chose comme ça dans un futur article de blog, mais pour couvrir les bases d'abord, tenons-nous-en uniquement à un tableau de bord interne.

Imaginons que nous travaillions sur une application de livraison de repas et que nous souhaitions intégrer un tableau de bord que les restaurateurs pourraient utiliser pour recueillir des informations. Nous utiliserons InterBase pour une gestion de base de données ultra-rapide, sécurisée et robuste, et Yellowfin pour ses puissantes capacités d'analyse.

Étape 1 : Génération d'un jeu de données

La première chose dont nous avons besoin, ce sont des données, et puisque nous ne sommes ici que pour apprendre, créons un jeu de données de manière synthétique à l'aide de l'IA ChatGPT.

Le prompt d'IA que nous utilisons est le suivant : « Crée une base de données pour une application de livraison de repas. Formate-la de manière à lister les commandes en lignes, avec des colonnes incluant des variables telles que les commentaires (1-10), client fidèle (0/1), valeur de la commande, type de commande (quelle était la nourriture), heure de la commande et temps de préparation. Donne-moi 10 000 lignes au format CSV, quelque chose qui pourrait réellement être extrait de l'application. »

Étape 2 : Configuration d'une base de données en direct et création d'une Vue

Nous pourrions télécharger ce fichier CSV dans Yellowfin tel quel, mais pour simuler des modifications de données en temps réel et montrer comment cela se reflète dans nos analyses, nous utiliserons InterBase, une base de données à faible encombrement qui gérera les nouvelles commandes.

Dans Yellowfin, nous allons dans la console d'administration et ajoutons une nouvelle connexion à la base de données en utilisant le pilote JDBC InterBase, en le pointant vers le serveur InterBase local et le fichier de base de données. Une fois la connexion validée, Yellowfin peut interroger la base de données directement, tout comme le ferait n'importe quelle application.

Une fois la connexion établie, nous pouvons créer une Vue (View) dans Yellowfin par-dessus notre base de données – cela servira de base à notre analyse.

Une Vue dans Yellowfin est l'endroit où vous pouvez prévisualiser vos données sources, modifier les métriques et les dimensions, ajouter des champs calculés et d'autres choses que vous pourriez avoir besoin de faire en préparation de l'analyse.

Étape 3 La partie amusante de l'analyse de données : Poser des questions à Yellowfin

Une fois que vous avez une Vue active, vous pouvez commencer à y exécuter des analyses. C'est la partie la plus intéressante car vous réfléchissez activement au type d'informations qui importerait le plus à la personne qui va la consulter ; dans ce cas, le restaurateur.

Traditionnellement, c'est là que les utilisateurs devraient comprendre les graphiques, les filtres et les dimensions avant de pouvoir obtenir des réponses. Yellowfin propose une autre option : la requête en langage naturel (NLQ).

Le NLQ permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données en langage clair et d'obtenir des réponses immédiates. Au lieu de créer d'abord un rapport, un restaurateur peut simplement taper des questions telles que « Combien de commandes aujourd'hui ? » ou « Temps de préparation moyen par type de commande ». Yellowfin traduit ces questions en requêtes de base de données en arrière-plan et renvoie le résultat sous forme de tableau ou de graphique.

C'était facile. Posons maintenant quelques questions supplémentaires :

Combien de commandes aujourd'hui ?
Ventes nettes d'aujourd'hui

De la même manière, nous obtenons des résultats que nous pouvons regrouper dans la section principale (« hero ») de notre tableau de bord.

Désormais, la restauratrice a une vue en temps réel de la bonne marche de son entreprise, montrant des valeurs spécifiques et significatives qu'elle trouve les plus utiles. Nous avons utilisé InterBase en arrière-plan et toutes les modifications se synchronisent en temps réel.

La prochaine chose que le restaurateur trouverait utile est une ventilation des ventes nettes par jour. Dans Yellowfin, nous pouvons demander « Montre-moi les ventes nettes par jour » et nous obtenons un graphique qui ressemble à ceci :

Nous pourrions également examiner quelque chose comme les commentaires des clients par rapport au temps de préparation pour voir dans quelle mesure le temps d'attente d'un client pourrait nuire à nos évaluations. Et peut-être après cela, pourrions-nous comparer le temps de préparation moyen par type de commande pour voir quels articles pourraient bénéficier d'une optimisation de la préparation.

À partir de cette visualisation, nous pouvons voir que la pizza prend le plus de temps à préparer et nous savons déjà que plus le temps de préparation est long, plus le client est mécontent. C'est peut-être le moment d'investir dans un meilleur four à pizza !

Dernières réflexions

À ce stade, nous avons quelques graphiques dont un restaurateur pourrait réellement avoir besoin :

• une vue en direct des commandes
• une compréhension des performances de la cuisine
• et une ventilation des revenus par jour.

Yellowfin a facilité le passage de la formulation de questions en langage clair à l'affinage de ces réponses en visuels prêts pour un tableau de bord, le tout au-dessus d'une base de données en direct.

Que vous créiez une application de livraison de repas, une plateforme de réservation ou tout autre produit, le modèle est le même : réfléchissez aux questions brûlantes de vos utilisateurs et fournissez les réponses là où ils travaillent. Ou, encore mieux, laissez-les poser les questions eux-mêmes.

Si nous le faisons correctement, l'analyse de données peut devenir quelque chose sur lequel vos utilisateurs s'appuient tous les jours, ajoutant de la valeur à vos produits et services.

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