Как построить BI-отчет в Data Studio с помощью BigQuery
В бизнес-аналитике без BI и визуализации данных никуда: это и интерпретация данных, и поддержка в принятии решений, и отчетность по рекламным кампаниям, продвижению, продукту, продажам. С помощью BI-инструментов руководители и аналитики могут получать инсайды из визуализированных данных. Антон Алексишин, веб-аналитик «Риалвеб», по шагам разбирает, как создать дашборд с помощью хранилища данных BigQuery и витрины данных Data Studio.
Что такое Data Studio
Google Data Studio — это бесплатный веб-сервис визуализации данных.
Возможности:
- Для интеграции с источниками данных Data Studio поддерживает более 17 собственных коннекторов и более 150 коннекторов от партнеров. Готовые отчеты можно сохранить в качестве шаблона для автоматизации отчетности.
- Независимо от источников данных Data Studio может управлять аутентификацией данных, правами доступа к ним и к структуре отчета.
- Диаграммы и графики можно создавать простым перетаскиванием из интерфейса. Большинство элементов визуализации можно кастомизировать.
- Пользователи и группы пользователей могут совместно редактировать отчеты, добавлять комментарии и управлять версиями.
С чего начать работу по созданию отчетности
Основная задача проектирования дашборда — определение целевой аудитории и выбор правильных метрик и KPI для отображения. Если руководителям, принимающим управленческие решения, будут нужны данные высокого уровня: прогресс выполнения планов, продажи, доходы, расходы, то маркетологам — показы, клики, CTR, посетители, конверсии, CR, CLV, ROI.
Интервью
Обсудите с пользователями дашборда, какие вопросы стоят перед ними, какие данные им нужны для принятия решений.
Прототипирование
Нарисуйте прототип согласно полученным на интервью вводным. Прототип может создаваться для следующих типов отчетности, расположенных по возрастанию иерархии: Отчет (Report) — Дашборд (Dashboard) — Карточка (Scorecard).
Если кратко, то разница между дашбордом и карточкой системы показателей (Scorecard) заключается в том, что дашборд сосредоточен на оперативном управлении и отображает метрики. Тогда как карточка системы показателей используется для стратегического управления и должна отображать KPI. Для всех типов отчетности необходимо подобрать оптимальные данные в соответствующей форме:
Прототип важен для экономии времени всей команды — от аналитика до заказчика. Если вместо прототипа у вас есть просто договоренности о том, что бы хотелось отобразить на отчете и получить в результате, то, по опыту, это могут быть абсолютно разные картинки в голове как у аналитика, так и у заказчика отчета. Для этого и нужен прототип — чтобы не тратить время на переделывание отчета и игру шрифтами. Всегда проще поправить прототип из блок-схем, чем изменить структуру СУБД самого отчета. Поэтому мы рекомендуем не пропускать этот шаг и всегда уделять ему особое внимание.
Подготовка данных с помощью Garpun Feeds
На последнем этапе подготовьте источники данных в СУБД: создайте отдельную таблицу, в которой с помощью SQL-запроса будут собираться данные с необходимыми параметрами и показателями за период.
В примере данные для отчетов мы загружаем в BigQuery с помощью сервиса Garpun Feeds. Это инструмент загрузки данных в BigQuery (и не только) из различных источников: Google Analytics, Google Ads, «Яндекс.Директ», «ВКонтакте», Facebook, MyTarget, AmoCRM и т.д. С помощью Garpun Feeds можно настроить загрузку данных из систем статистики, аналитических систем, СRM-систем в единое хранилище и использовать BI системы для визуализации отчетности в Google Data Studio, Power BI, Tableau и др.
Более подробно об инструменте читайте по ссылке.
Создание отчета с нуля
Первый шаг — перейдите по ссылке и выберите большой плюс «+» — Blank Report («Пустой отчет»):
В открытой пустой странице выберите справа источники данных, если они имеются. Или добавьте новый, нажав кнопку внизу справа «CREATE NEW DATA SOURCE».
Вы увидите список всех возможных Google-коннекторов. Зачастую вам понадобится Google Analytics или BigQuery. Поддержка сервисов «Яндекса» из коробки отсутствует, но можно воспользоваться коннекторами от партнеров Google, например, от Supermetrics.
Создание отчета из шаблона
Откройте шаблон отчета:
Сверху справа выберите «Скопировать отчет»:
Далее в скопированном отчете выберите «Источники данных» (Manage added data source):
Затем удалите прежние источники данных, так как возможна ошибка: когда отчеты оказываются связанными друг с другом, изменения внесенные в новый отчет будут дублироваться в шаблоне:
После удаления прежних источников добавьте новые:
Настройка отчета
Выбираем коннектор данных (BigQuery)
После перехода на страницу добавления данных нам откроется перечень доступных коннекторов:
Выбираем BigQuery.
Добавление таблиц
В нашем случае это таблицы Source Traffic Report и Plan Fact Report.
Настраиваем формулы и агрегацию данных
Переходим в «Источники данных» (Manage added data source):
Настраиваем формулы для вычисляемых полей:
Важно: обратите внимание, если вы копировали отчет, то вычисляемое поле может быть недоступно, даже если вы отдельно предоставили права доступа к источникам данных в BQ и к самому отчету DS.
В таком случае необходимо заранее из шаблона или оригинального отчета отдельно скопировать и сохранить формулы из вычисляемых полей.
Настройка элементов слайда
Добавляем источники данных к элементам визуализации:
Сперва выделяем искомый элемент на самом слайде, а затем справа в панели редактирования в строке Data Source находим требуемый источник данных.
Кастомные параметры
При подключении к BigQuery из Data Studio вы можете использовать специальные параметры даты или определить свои собственные именованные параметры как часть пользовательского запроса.
Параметры в пользовательских запросах предоставляют два ключевых преимущества: запросы могут динамически обновляться из отчета — нет необходимости создавать новые источники данных; и это работает, даже если пользователь отчета не имеет прав доступа к источнику данных.
Вы можете оптимизировать стоимость запросов и получить повышение производительности панели мониторинга, поскольку меньшее количество данных передается из BigQuery в Data Studio для параметризованных запросов.
Читайте подробнее по в блоге Google.
Как поделиться отчетом
Предоставление доступа к дашборду происходит стандартно, как и в других продуктах Google.
Выбираем справа сверху кнопку «Share».
Далее в открывшемся окне на первой вкладке добавляем электронные адреса пользователей, которым хотим открыть отчет. Или выбираем вторую вкладку «Manage Access» и настраиваем права доступа к ссылке на отчет.
Как сделать дашборды полезными
Используйте на странице фильтры:
На скриншоте есть фильтры даты и названия рекламного источника, чтобы ограничить данные.
Используйте заголовки, пояснения к данными и стилевое оформление.
Лайфхак: отслеживание использования дашборда
Вы можете добавить код отслеживания Google Analytics к своим дашбордам, чтобы анализировать их посещаемость и использование. Вам будут доступны все стандартные параметры и метрики, кроме кастомных, а также кроме событий и user ID. Но уже благодаря этим данным можно понять, пользуются вашими отчетами или нет. Более того, с помощью собранных в Google Analytics данных по использованию дашборда вы можете построить отдельный дашборд — дашборд по дашбордам.
Для этого нужно выполнить следующие действия:
Выбрать «Файл», затем «Настройки отчета».
Справа внизу в появившемся окне добавьте ID аккаунта Google Analytics в соответствующее поле.
Более подробно о настройке смотрите по ссылкам тут и тут.
Полезные ссылки
- Курсы по Data Studio от Google (на английском)
- «Проектирование дашбордов для веб-аналитики e-commerce сайта»
- «В поисках пичков. Повышаем эффективность дашбордов»
- «Разработка полезных дашбордов» (на английском)