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 sélection d’un tableau de bord analytique 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 ce poster 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 vérifie 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 dans 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.

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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 offrent des bibliothèques statistiques et de visualisation qui peuvent 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 vous 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 en utilisant le code et la syntaxe de la même manière que Markdown, le format de document que je mentionne dans ce Publier. 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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Shinydashboard gère le code R et les données de la même manière, sauf qu’il est conçu pour les applications brillantes – des applications qui s’exécutent sur la programmation R. Shinydashboard introduit les fonctions d’en-tête, de barre latérale et de corps dans la partie interface utilisateur du code.

En conséquence, les utilisateurs peuvent organiser une séquence de graphiques et de commentaires pertinents tout en utilisant différents codes, bibliothèques et données pour chaque graphique. Les graphiques contiennent des fonctionnalités GUI simples et peuvent ajuster leur taille pour les navigateurs et les affichages mobiles.

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Les tableaux de bord génèrent des informations pertinentes pour les décisions commerciales

De nombreux autres outils de visualisation pour R et Python offrent cette flexibilité. Les développeurs familiarisés avec Plotly, une solution de visualisation pour Python, connaissent probablement des dérivés basés sur Plotly qui améliorent la visualisation Python. L’un est Se précipiterun framework Python créé par Plotly qui permet à l’utilisateur de créer des applications de données interactives et des tableaux de bord sans nécessiter une connaissance approfondie de HTML, CSS ou JavaScript.

Certains tableaux de bord open source introduisent des extensions d’intégration similaires à celles des solutions cloud telles que Google Data Studio. Shinytableau, par exemple, crée des extensions Tableau, des applications brillantes légèrement modifiées pour faire correspondre les scripts R à un tableau de bord Tableau. Alors, considérez cela comme un mélange d’une solution préférée avec une interface graphique familière (Tableau) avec des prouesses statistiques potentielles ajoutées à l’analyse en temps réel (R).

Pour savoir comment affiner au mieux l’apparence de votre tableau de bord, lisez les articles 5 signes que vous devez mettre à jour votre tableau de bord et Comment créer des cadres de tableau de bord qui prennent en charge l’analyse marketing. Les deux donnent des idées pour affiner les visuels du tableau de bord et les graphiques de planification.

Les tableaux de bord pilotent les informations utilisées par les parties prenantes pour leurs conclusions. En développant les bonnes capacités de tableau de bord en temps réel, les spécialistes du marketing peuvent gérer beaucoup plus efficacement les demandes rapides des parties prenantes, en notant l’impact potentiel des logiciels et des fonctionnalités sur l’analyse destinée à améliorer les décisions influençant l’expérience client.

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