Dai dati ai grafici: come creare un dashboard in Yellowfin

Senza l'indicatore del carburante nella tua auto, dovresti affidarti all'istinto per sapere quando fare rifornimento, e questo è rischioso. Potresti finire bloccato su una strada deserta senza benzina.

Lo stesso principio si applica ai software che usiamo ogni giorno. L'integrazione di analisi (grafici, diagrammi, report e dashboard) nella tua app significa che i tuoi utenti possono basare le loro decisioni su visualizzazioni rapide e potenti di dati in tempo reale.

Prendiamo Booking.com come esempio. L'uso delle visualizzazioni offre ai proprietari di immobili informazioni su quando i potenziali ospiti intendono visitare la loro città, quanto tempo intendono restare e come la domanda dei viaggiatori si confronta con le loro prenotazioni. I proprietari possono anche vedere a colpo d'occhio da quali paesi gli ospiti stanno prenotando e comprendere meglio i motivi del loro viaggio.

Le app migliori forniscono analisi contestuali che combinano dati interni con informazioni di mercato più ampie. Insieme, potremo provare a costruire qualcosa del genere in un futuro post del blog, ma per coprire prima le basi, limitiamoci per ora solo a una dashboard interna.

Immaginiamo di lavorare su un'app per la consegna di cibo e di voler integrare una dashboard che i proprietari dei ristoranti possano utilizzare per ricavare informazioni utili. Utilizzeremo InterBase per una gestione del database super veloce, sicura e robusta e Yellowfin per le sue potenti capacità di analisi.

Passo 1: Generare un set di dati

La prima cosa di cui abbiamo bisogno sono i dati e, poiché qui stiamo solo imparando, creiamo un set di dati in modo sintetico utilizzando l'IA di ChatGPT.

Il prompt AI che stiamo utilizzando è: "Crea un database per un'app di consegna di cibo. Formattalo in modo da elencare gli ordini in righe, con colonne che includano variabili come feedback (1-10), cliente di ritorno (0/1), valore dell'ordine, tipo di ordine (di che cibo si trattava), ora dell'ordine e tempo di preparazione. Forniscimi 10.000 righe in un formato CSV, qualcosa che potrebbe essere effettivamente estratto dall'app."

Passo 2: Configurare un database live e creare una Vista

Potremmo caricare quel file CSV su Yellowfin così com'è, ma per simulare modifiche ai dati in tempo reale e mostrare come questo si rifletta nelle nostre analisi, utilizzeremo InterBase, un database dal footprint ridotto che gestirà i nuovi ordini.

All'interno di Yellowfin, andiamo nella Console di amministrazione e aggiungiamo una nuova connessione al database utilizzando il driver JDBC InterBase, puntandolo al server InterBase locale e al file del database. Una volta convalidata la connessione, Yellowfin può interrogare direttamente il database, proprio come farebbe qualsiasi applicazione.

Una volta stabilita la connessione, possiamo creare una Vista (View) in Yellowfin sopra il nostro database: questa farà da base per la nostra analisi.

Una Vista in Yellowfin è il luogo in cui puoi visualizzare in anteprima i dati di origine, modificare metriche e dimensioni, aggiungere campi calcolati e svolgere altre operazioni necessarie in preparazione all'analisi.

Passo 3 La parte divertente dell'analisi dei dati: Porre domande a Yellowfin

Una volta che hai una Vista attiva, puoi iniziare a eseguirvi delle analisi. Questa è la parte più interessante in quanto stai pensando attivamente a quale tipo di informazione sarebbe più importante per la persona che andrà a visualizzarla; in questo caso, il proprietario del ristorante.

Tradizionalmente, è a questo punto che gli utenti dovrebbero comprendere grafici, filtri e dimensioni prima di poter ottenere risposte. Yellowfin offre un'altra opzione: Natural Language Query (NLQ) - Interrogazione in linguaggio naturale.

La NLQ consente agli utenti di fare domande sui propri dati in linguaggio semplice e ottenere risposte immediate. Invece di costruire prima un report, il proprietario di un ristorante può semplicemente digitare domande come "Quanti ordini oggi?" o "Tempo medio di preparazione per tipo di ordine". Yellowfin traduce queste domande in query di database dietro le quinte e restituisce il risultato sotto forma di tabella o grafico.

È stato facile. Facciamo ora un paio di altre domande:

Quanti ordini oggi?
Vendite nette oggi

Allo stesso modo, otteniamo risultati che possiamo raggruppare nella sezione "hero" (principale) della nostra dashboard.

Ora, la proprietaria del ristorante ha una visione in tempo reale dell'andamento dell'attività, mostrando valori specifici e significativi che ritiene più utili. Abbiamo utilizzato InterBase sul backend e tutte le modifiche si sincronizzano in tempo reale.

La prossima cosa che il proprietario del ristorante troverebbe utile è una suddivisione delle vendite nette per giorno. In Yellowfin, possiamo chiedere "Mostrami le vendite nette per giorno" e otteniamo un grafico che si presenta così:

Potremmo anche esaminare qualcosa come il feedback dei clienti rispetto al tempo di preparazione per vedere quanto il tempo di attesa di un cliente potrebbe danneggiare le nostre valutazioni nelle recensioni. E magari, dopo di ciò, potremmo confrontare il tempo medio di preparazione per tipo di ordine per vedere quali piatti potrebbero trarre vantaggio dall'ottimizzazione della preparazione.

Da questa visualizzazione possiamo vedere che la pizza richiede più tempo per essere preparata e sappiamo già che più lungo è il tempo di preparazione, più il cliente è insoddisfatto. Ora potrebbe essere il momento di investire in un forno per pizza migliore!

Considerazioni finali

A questo punto, abbiamo alcuni grafici di cui il proprietario di un ristorante potrebbe effettivamente avere bisogno:

• una visione in tempo reale degli ordini
• una comprensione delle prestazioni della cucina
• e una ripartizione delle entrate per giorno.

Yellowfin ha reso facile passare dal porre domande in linguaggio semplice al perfezionare quelle risposte in visualizzazioni pronte per la dashboard, il tutto basato su un database live.

Sia che tu stia creando un'app per la consegna di cibo, una piattaforma di prenotazione o qualsiasi altro prodotto, il modello è lo stesso: pensa alle domande più impellenti dei tuoi utenti e fornisci le risposte proprio dove lavorano. O, ancora meglio, lascia che facciano loro stessi le domande.

Se lo facciamo correttamente, l'analisi dei dati può diventare qualcosa su cui i tuoi utenti fanno affidamento ogni giorno, aggiungendo valore ai tuoi prodotti e servizi.

Vuoi fare la tua analisi? Inizia qui e ti imposteremo una licenza di prova.