Что такое дашборд, как его настроить и использовать?

Дашборд (от англ. dashboard / панель управления) — это интерактивная панель, инструмент визуализации данных, который предоставляет пользователю удобный и компактный способ отслеживания ключевых показателей (KPI) в режиме реального времени. Он обычно представлен в виде панели с графиками, диаграммами и таблицами, которые позволяют быстро оценить текущее состояние дел и принять решение.

Для бизнеса дашборды являются средством управления и анализа, который упрощает доступ к данным и способствует повышению эффективности процессов. Благодаря возможности интеграции с различными источниками данных — от таблиц до облачных сервисов и баз данных — дашборды позволяют объединять разрозненную информацию в одном месте.

Содержание:

• Как спроектировать и построить дашборд?
• Инструменты для создания дашбордов
• История возникновения
• Выводы

Основные составляющие

• Визуализация данных. Дашборд отображает данные в удобных формах, таких как диаграммы, графики, индикаторы, что облегчает их восприятие.
• Интерактивность. В большинстве случаев дашборды позволяют пользователю взаимодействовать с данными, например, фильтровать, углубляться в конкретные категории или временные периоды.
• Мониторинг в реальном времени. Данные обновляются автоматически, позволяя пользователю постоянно видеть актуальную информацию.
• Компактность и фокус на ключевых данных. Дашборд собирает и агрегирует данные из различных источников, фокусируясь на тех, что важны для пользователя, чтобы избежать информационной перегрузки.

Виды дашбордов

• Операционный дашборд — используется для отслеживания процессов в реальном времени. Например, для мониторинга эффективности сайта, продаж, логистики.
• Аналитический дашборд — предназначен для анализа данных за определённые периоды. Помогает выявить тренды и оценить результаты.
• Стратегический дашборд — ориентирован на руководителей и включает в себя долгосрочные показатели и ключевые метрики компании.
• Информационный дашборд — предоставляет общий обзор для понимания ситуации, например, в новостях или в социальных сетях.

Зачем нужны дашборды?

• Быстрый обзор — позволяет увидеть всю необходимую информацию одним взглядом, не просматривая множество отчетов.
• Принятие решений — на основе данных, представленных на дашборде, можно быстро принимать обоснованные решения.
• Отслеживание прогресса — помогает отслеживать достижение целей и выявлять отклонения от плана.
• Выявление трендов — анализируя данные на дашборде, можно выявить тенденции и прогнозировать будущее развитие.
• Улучшение коммуникации —  может использоваться для визуализации данных и их совместного обсуждения с коллегами.

Как выглядит дашборд?

Дашборд может выглядеть по-разному в зависимости от его назначения и используемого программного обеспечения. Обычно он состоит из следующих элементов:

• Графики — линейные, столбчатые, круговые и другие типы графиков для визуализации данных.
• Таблицы с числовыми значениями для детального анализа данных.
• Карты для визуализации географических данных.
• Индикаторы (например, светофоры) для быстрого отображения статуса показателей.

Примеры использования

Вам также будут интересны и полезны статьи:

• Разработка и реализации стратегии развития бизнеса
• Управление бизнесом — основные составляющие и примеры
• Планирование для бизнеса — цели, инструменты, методики, этапы, примеры
• Что такое бюджет компании и как его сформировать?
• Как и для чего стоит сформировать и реализовать IT-стратегию?
• Что такое маркетинговая стратегия и для чего она нужна?

Как спроектировать и построить дашборд?

Построение дашбордов — это процесс, который требует детального планирования, понимания бизнес-целей и выбора правильных инструментов для визуализации. Следуя, приведенному ниже, пошаговому руководству, вы сможете создать панели мониторинга, которые помогут вашему бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных.

Шаг 1. Определение целей

Первый шаг в создании дашборда — это понимание, какие бизнес-задачи и цели вы хотите решить с его помощью.

• Какие вопросы должен решать дашборд? Например, отслеживание продаж, эффективность маркетинговых кампаний, контроль за производительностью команды или мониторинг финансовых показателей.
• Кто будет использовать отчет? Это могут быть топ-менеджеры, отделы продаж, маркетинга, операционные менеджеры или другие заинтересованные стороны.
• Какие KPI важны для данного отчета? Выберите ключевые показатели, которые наиболее важны для оценки эффективности работы. Например:
  • Для продаж: объём продаж, средний чек, динамика по регионам.
  • Для маркетинга: конверсия, стоимость привлечения клиента (CAC), рентабельность инвестиций в рекламу (ROI).
  • Для производства: время выполнения заказа, производительность, количество брака.

Шаг 2. Выбор источников данных

Сперва необходимо понять, откуда будут поступать данные для формирования аналитической панели.

• CRM-системы.
• ERP-системы.
• Приложения для бухгалтерского и финансового учета.
• Маркетинговые инструменты, например, Google Analytics, Яндекс.Метрика, рекламные кабинеты Google Ads, Яндекс.Директ.
• Базы данных и таблицы (Excel, Google Sheets, SQL-базы данных).

Убедитесь, что у вас есть доступ ко всем необходимым данным. Проверьте, насколько они структурированы, в каком формате хранятся, как можно получить к ним доступ.

Шаг 3. Определение структуры и дизайна

Теперь, когда определены цели, источники данных и инструмент, можно перейти к планированию структуры дашборда.

• Выделите 5—7 самых важных показателей, которые будут отображаться в отчете. Не перегружайте дашборд большим количеством информации. Например, для отдела продаж это могут быть: объём продаж, конверсия, средний чек, план/факт выполнения плана продаж.
• Сгруппируйте метрики по смыслу. Например, в одном блоке — финансовые показатели, в другом — метрики производительности, в третьем — показатели маркетинга.
• Установите иерархию — сначала показывайте высокоуровневые метрики (например, общий объём продаж), затем переходите к более детализированным данным (например, продажи по регионам, каналам, продуктам).
• Выбор визуализаций — каждая метрика должна быть представлена таким образом, чтобы её было легко понять. Например:
  • Линейные графики подходят для отображения динамики за период времени.
  • Круговые диаграммы полезны для отображения долей.
  • Столбчатые графики хорошо подходят для сравнения категорий.
  • Таблицы можно использовать для представления более детализированных данных.
• Подумайте о том, как пользователи будут взаимодействовать с дашбордом:
  • Фильтры по времени, регионам, каналам продаж.
  • Возможность «дрилл-даунов» (drill-down) — переход к деталям по клику на метрику.
  • Динамическая визуализация —  обновление данных при изменении параметров.

Шаг 5. Сбор данных и настройка автоматизации

Подключите источники данных к выбранной платформе. Настройте правильное обновление и отображение данных.

Обновление данных для отчетов может осуществляться двумя основными способами: вручную или автоматически, выбор варианта зависит от доступных источников данных и возможностей выбранного инструмента для визуализации.

Ручное обновление предполагает, что пользователь сам загружает или вводит данные в инструмент для визуализации. Это подход может быть целесообразен для небольших бизнесов, где объем данных не слишком велик и нет необходимости в постоянном обновлении информации в реальном времени.

Файлы (CSV, Excel) — вы вручную загружаете или обновляете файлы с данными в инструмент для построения панелей мониторинга. Например, если данные о продажах или запасах хранятся в формате Excel или CSV, вы можете импортировать их в инструмент визуализации, такой как Excel, Google Data Studio или Power BI.

Базы данных (SQL, NoSQL) — при ручном обновлении данных из баз данных вы подключаетесь к базе данных, выполняете SQL-запросы и загружаете результаты в инструмент для визуализации. Например, в Excel можно подключиться к SQL-базе данных с помощью встроенных инструментов, таких как Power Query.

Ограничения:

• Время на загрузку и обработку данных.
• Ошибки при ручном вводе или обновлении данных.
• Нет возможности автоматического обновления в реальном времени, что может затруднять отслеживание актуальной информации.

Автоматическое обновление данных — это процесс, при котором данные загружаются и обновляются без участия пользователя, на основе установленных правил или по расписанию. Это более эффективный способ, особенно если нужно постоянно отслеживать показатели или работать с большими объемами данных из разных источников.

Базы данных, будь то реляционные (SQL) или нереляционные (NoSQL), могут стать источниками для автоматического обновления дашбордов. Инструменты для визуализации данных (например, Power BI, Tableau) могут подключаться к базам данных и автоматически обновлять данные на основе расписания или в реальном времени.

Данные из  CSV или Excel файлов, могут также автоматически обновляться. Например, вы можете настроить панель управления так, чтобы она подключалась к облачному хранилищу (например, Google Drive или OneDrive) и обновляла данные всякий раз, когда файл изменяется.

API (Application Programming Interface) — это специальное программное решение, которое позволяет инструментам для построения дашбордов автоматически запрашивать и получать данные от различных сервисов и систем.

Преимущества автоматического обновления данных через базы данных и API

• Данные обновляются без участия пользователя, что позволяет сэкономить ресурсы и фокусироваться на анализе информации.
• Автоматическое обновление данных гарантирует, что отчеты всегда будут содержать самые свежие данные, что особенно важно для оперативного управления.
• Автоматизация снижает вероятность человеческих ошибок, которые могут возникнуть при ручной загрузке данных.
• Инструменты с автоматическим обновлением позволяют работать с большими объемами данных, обновляя их в реальном времени.

Шаг 5. Тестирование

Перед тем как запускать дашборд в работу, необходимо его протестировать.

• Убедитесь, что данные корректно отображаются, и нет ошибок в расчётах.
• Проверьте, насколько удобна панель мониторинга для пользователей. Оцените, легко ли понимать информацию, визуализации не перегружены ли.
• Убедитесь, что отчеты работают корректно как на настольных компьютерах, так и на мобильных устройствах.

Шаг 6. Запуск дашборда и обучение сотрудников

После тестирования можно приступить к запуску.

• Определите права доступа к дашборду для различных пользователей. Например, топ-менеджеры могут иметь полный доступ, а отдел продаж — только к данным, относящимся к их работе.
• Проведите обучение для тех, кто будет активно использовать панель мониторинга. Объясните, как пользоваться фильтрами, как анализировать данные и как реагировать на изменения показателей.

Шаг 7. Мониторинг и корректировка

После запуска дашборда важно регулярно следить за его работой и при необходимости вносить корректировки.

• Проверьте, насколько дашборд соответствует ожиданиям. Регулярно собирайте отзывы от пользователей и вносите улучшения в функционал.
• Корректировка KPI и показателей — с течением времени может потребоваться изменение или добавление новых показателей. Отчеты должны быть гибкими, чтобы адаптироваться к изменениям в бизнесе.

Инструменты для создания дашбордов

Формирование дашбордов предполагает возможность использования различных инструментов, которые позволяют собирать, обрабатывать, визуализировать и анализировать данные. На рынке доступно множество решений, которые различаются по функциональности, сложности настройки и возможностями интеграции с другими системами.

Для решения подобный задач очень часто используются специальные программы класса BI (Business Intelligence / Бизнес-аналитика).

BI-программы — это программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое помогает компаниям собирать, обрабатывать и анализировать данные из различных источников. Они предоставляют возможность визуализировать данные в виде дашбордов, графиков, таблиц и других наглядных форм, что упрощает понимание ключевых показателей эффективности (KPI) и других важных метрик.

BI-программы работают с различными источниками данных: базами данных, облачными хранилищами, файлами (Excel, CSV) и API. Основная цель этих инструментов — предоставить бизнесу возможность видеть актуальные данные, анализировать их и оперативно принимать решения на основе полученной информации.

Основные функции BI-программ:

• Сбор данных из различных источников —  могут подключаться к базам данных, API, файлам и облачным сервисам для автоматического или ручного импорта данных.
• Обработка и анализ данных —  предлагают инструменты для работы с большими объемами данных, включая фильтрацию, сортировку, агрегирование и создание сложных вычислений.
• Визуализация данных —  позволяют создавать интерактивные дашборды, отчеты и визуальные элементы (графики, диаграммы), которые помогают пользователям легче воспринимать и интерпретировать данные.
• Мобильный доступ —  поддерживают доступ с мобильных устройств, что позволяет бизнесу быть на связи с данными в любое время и в любом месте.
• Автоматизация отчетности —  могут автоматически обновлять данные на дашбордах по расписанию, избавляя пользователей от необходимости ручного ввода информации.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI — один из самых популярных инструментов бизнес-аналитики, предоставляющий обширные возможности для создания интерактивных дашбордов и отчётов. Особенности:

• Интеграция с различными источниками данных, такими как базы данных, облачные сервисы (например, Azure), Excel, Google Analytics и другие.
• Возможности для глубокого анализа данных с использованием фильтров, дрилинга (*drill-down*) и других инструментов детализации.
• Мощная система визуализации с поддержкой различных типов графиков и диаграмм.
• Автоматическое обновление данных.

Tableau

Tableau — платформа для визуализации данных, которая позволяет создавать сложные дашборды и проводить глубокий анализ данных. Особенности:

• Поддержка множества источников данных, от баз данных до облачных сервисов.
• Высокий уровень интерактивности: пользователи могут создавать персонализированные отчёты, исследуя данные в реальном времени.
• Интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания элементов, что упрощает создание сложных визуализаций.
• Интеграция с Python и R для проведения продвинутого анализа данных.

Google Data Studio

Google Data Studio — бесплатный инструмент от Google для создания отчётов, который интегрируется с множеством источников данных.  Особенности:

• Прямая интеграция с популярными сервисами Google (Google Analytics, Google Ads, Google Sheets), а также другими системами через сторонние подключения.
• Простой интерфейс, который позволяет быстро создавать визуализации данных.
• Возможность совместной работы — несколько пользователей могут работать над одним отчётом.
• Автоматическое обновление данных в реальном времени.

Qlik Sense

Qlik Sense — BI-инструмент, который позволяет анализировать данные и строить на их основе дашборды с высокой степенью интерактивности. Особенности:

• Возможности для визуализации больших объёмов данных.
• Ассоциативная модель данных Qlik позволяет легко находить скрытые взаимосвязи в данных.
• Интерактивные дашборды, которые можно адаптировать под нужды пользователя.
• Поддержка расширенных аналитических функций.

Zoho Analytics

Zoho Analytics — облачное решение для бизнес-аналитики Особенности:

• Поддержка множества источников данных, включая облачные сервисы и базы данных.
• Возможность создания персонализированных отчётов с интерактивными графиками.
• Автоматическое обновление данных.
• Гибкая система доступа, позволяющая делиться дашбордами внутри компании.

Domo

Domo — платформа бизнес-аналитики, ориентированная на работу с большими объёмами данных и их интеграцию из множества источников. Особенности:

• Платформа поддерживает подключение к более чем 1000 источникам данных, включая облачные сервисы, базы данных, ERP-системы и другие.
• Возможность создания настраиваемых дашбордов с высоким уровнем детализации.
• Интеграция с другими системами, включая CRM и ERP, что делает её полезной для комплексной аналитики.
• Встроенные инструменты для командной работы и обмена данными.

Klipfolio

Klipfolio — облачная платформа для создания дашбордов и визуализации данных, ориентированная на маркетинг, продажи и финансовую аналитику. Особенности:

• Поддержка подключения к множеству источников данных, включая CRM, маркетинговые платформы и базы данных.
• Возможность создания отчетов с высокой степенью детализации и гибкой настройкой.
• Интеграция с Google Analytics, HubSpot, Salesforce и другими системами.
• Возможность просмотра дашбордов на мобильных устройствах.

Looker (Google Cloud)

Looker — платформа для бизнес-аналитики и создания дашбордов, которая интегрируется с базами данных и облачными хранилищами. Особенности:

• Гибкая система визуализации данных.
• Возможность объединения данных из разных источников и создания комплексных отчетов.
• Интеграция с Google Cloud Platform и другими облачными решениями.
• Расширенные функции аналитики и моделирования данных.

Яндекс DataLens

Яндекс.DataLens — облачная платформа для анализа и визуализации данных, предоставляющая широкие возможности для создания интерактивных панелей мониторинга. Особенности:

• Подключение различных источников данных: базы данных (MySQL, PostgreSQL, ClickHouse и др.), таблицы Excel, сервисы аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика), облачные хранилища (Яндекс.Объектное хранилище, S3)
• Широкий набор визуализаций.
• Интерактивность: фильтры, слайдеры, дропдауны; возможность drill-down для более детального анализа.
• Настройка автоматического обновления данных.
• Интеграция с другими сервисами Яндекса.

Собственная разработка

Аналитические панели для бизнеса можно реализовать не только с помощью специализированных BI-инструментов, но и с использованием баз данных и языков программирования. Этот подход, хотя и требует привлечения программистов, открывает больше возможностей для гибкости, настройки под конкретные требования и автоматизации сложных процессов.

Прямое использование баз данных и программирования для создания дашбордов предоставляет ряд преимуществ:

• Программисты могут создавать отчеты, полностью адаптированные к специфическим требованиям бизнеса, с более высокой гибкостью в визуализации данных и их обработке.
• Языки программирования и базы данных могут эффективно работать с большими объёмами данных, которые иногда сложно обрабатывать стандартными BI-инструментами.
• Позволяет автоматизировать извлечение данных, их обработку и обновление панелей мониторинга в реальном времени или с заданной периодичностью.
• Разработчики могут интегрировать данные из множества различных источников, включая базы данных, внешние API, облачные сервисы и другие платформы.
• Вы не привязаны к интерфейсу и возможностям конкретного BI-инструмента. С помощью кода можно создать любые элементы дашбордов и использовать любые визуализации.

Собственная или кастомная реализация дашбордов может быть оправдана в следующих случаях:

• Когда данные поступают из нескольких источников и требуют сложной обработки перед визуализацией.
• Если стандартные BI-инструменты не могут обеспечить требуемую гибкость и кастомизацию.
• Когда нужно настроить сложный автоматический сбор и обновление данных в отчете.
• Если бизнесу нужны сложные и интерактивные дашборды, которые требуют постоянного обновления данных и предоставления интерактивных возможностей пользователям.
• Если у бизнеса есть очень строгие или специфичные требования по ограничению доступа к данным.

Приложения автоматизации бизнес- и технологических процессов

Для создания дашбордов нередко используют не только BI-программы, но и приложения для автоматизации производственных и бизнес-процессов, уже используемые в компании. Эти системы помогают не только визуализировать данные, но и оптимизировать сам процесс сбора и обработки информации, что делает бизнес более эффективным.

Приложения для автоматизации бизнес-процессов (BPA — Business Process Automation) — это программные системы, которые автоматизируют повторяющиеся задачи и процессы внутри компании. Эти системы интегрируются с различными бизнес-функциями — от управления производством до финансов и маркетинга — для автоматической обработки данных и координации рабочих процессов.

BPA-приложения позволяют компаниям избавиться от ручной работы в рутинных задачах, таких как обработка данных, создание отчетов, управление цепочками поставок и контроль производственных процессов. Это экономит время, снижает риск ошибок и позволяет оперативно получать актуальные данные для построения отчетов.

CRM-системы (Customer Relationship Management)

CRM-системы автоматизируют процессы управления взаимоотношениями с клиентами, включая продажи, маркетинг и обслуживание. Эти системы накапливают большие объёмы данных о взаимодействиях с клиентами, сделках и конверсиях, которые полезно визуализировать в отчетах для анализа эффективности маркетинговых кампаний и продаж.

Пример использования:

• Отображение воронки продаж в режиме реального времени.
• Визуализация активности клиентов и анализ тенденций в поведении.
• Отслеживание эффективности кампаний и ROI (возврат на инвестиции).

ERP-системы (Enterprise Resource Planning)

ERP-системы автоматизируют управление основными бизнес-процессами, такими как финансы, производство, логистика, складские запасы и закупки. Эти системы хранят ключевые данные о ресурсах компании, которые можно визуализировать на дашбордах для мониторинга производственных и финансовых показателей.

Пример использования:

• Отображение статусов заказов, уровня запасов, потребностей в закупках.
• Анализ производственных процессов в режиме реального времени: загрузка оборудования, выработка продукции, отклонения от планов.
• Финансовая отчетность, контроль расходов, отслеживание платежей и движения средств.

SCM-системы (Supply Chain Management)

Системы управления цепочками поставок автоматизируют процессы закупок, логистики, планирования и управления запасами. Интеграция таких систем с дашбордами помогает контролировать состояние цепочки поставок и эффективность логистики.

Пример использования:

• Мониторинг состояния запасов в режиме реального времени.
• Отслеживание состояния поставок: этапы, сроки, задержки.
• Анализ затрат на логистику и эффективность поставок.

MES-системы (Manufacturing Execution Systems)

MES-системы контролируют и управляют производственными процессами на уровне цехов. Они обеспечивают сбор данных о работе оборудования, загрузке линий, отклонениях в производственных процессах, что важно для анализа эффективности производства и оперативного принятия решений.

Пример использования:

• Мониторинг производственной линии в реальном времени: производительность, время простоя, отклонения от норм.
• Отслеживание качества продукции: контроль отклонений, брака, сроков выполнения заказов.
• Анализ загрузки оборудования и планирование техобслуживания.

Системы мониторинга ИТ-инфраструктуры и безопасности

Автоматизация мониторинга ИТ-систем и обеспечения безопасности важна для стабильной работы цифровых решений компании. Информационные панели на основе этих систем помогают отслеживать состояние серверов, сетей, приложений и киберугроз.

Пример использования:

• Отслеживание нагрузки на серверы и сети.
• Визуализация данных о киберугрозах и уязвимостях.
• Анализ производительности ИТ-инфраструктуры и времени отклика.

Microsoft Excel и Google Таблицы

Для построения дашбордов, помимо специализированных BI-инструментов, также можно использовать Microsoft Excel и Google Таблицы. Эти инструменты являются доступными, простыми в освоении и универсальными для решения задач, связанных с визуализацией данных. Excel и Google Таблицы хорошо подходят для создания базовых и среднеуровневых отчетов, которые могут удовлетворить потребности малого и среднего бизнеса, а также отдельных отделов крупных компаний.

Как построить дашборд в Microsoft Excel?

Шаг 1. Подготовка данных

Первый шаг — это сбор и очистка данных. В Excel данные можно ввести вручную, импортировать из CSV-файлов, баз данных или подключить напрямую к внешним источникам данных (например, SQL, Access).

Power Query — это встроенный инструмент в Excel, который позволяет импортировать данные из множества источников, очищать их, преобразовывать и автоматически обновлять. Пример: можно подключить Excel к ERP-системе для получения данных о продажах или к CRM для извлечения информации о клиентах.

Шаг 2. Создание сводных таблиц

Сводные таблицы — один из самых мощных инструментов Excel для анализа данных и построения дашбордов. Они позволяют группировать, фильтровать и агрегировать данные с минимальными усилиями. Пример: Создание сводной таблицы для анализа объёмов продаж по регионам или продуктам. Данные можно сортировать по месяцам, кварталам или другим критериям.

Шаг 3. Создание графиков и диаграмм

После того как сводные таблицы или наборы данных подготовлены, можно приступить к созданию визуализаций. В Excel можно использовать столбчатые диаграммы, линейные графики, круговые диаграммы, гистограммы, карты и другие виды визуализаций. Пример: Построение диаграммы для визуализации месячного объёма продаж или анализа динамики роста прибыли.

Шаг 4. Использование инструментов фильтрации (срезы и таймлайны)

Excel предоставляет инструменты для интерактивного фильтрования данных на дашборде. Срезы и таймлайны позволяют пользователю быстро переключаться между различными категориями данных или временными периодами. Пример: Используйте срезы для фильтрации данных по регионам, продуктам или клиентам, а таймлайны для отображения информации за определённый временной промежуток.

Шаг 5. Автоматизация обновления данных

С помощью Power Query и макросов в Excel можно автоматизировать обновление данных. Это особенно полезно, если отчет должен обновляться с новыми данными каждый день, неделю или месяц. Пример: Настройка автоматического обновления дашборда при загрузке новых данных из CRM-системы.

Шаг 6. Настройка интерфейса

После того как все элементы (графики, диаграммы, сводные таблицы) готовы, можно настроить внешний вид отчета. Важно создать интуитивно понятный интерфейс с удобной навигацией, распределив элементы на разных вкладках и оформляя их с помощью цветовых схем и подписей.

Пример дашборда в Excel

• Данные: Таблица с информацией о продажах по продуктам и регионам за несколько месяцев.
• Сводная таблица: Группировка продаж по регионам и датам.
• Диаграммы: Столбчатая диаграмма для анализа продаж по регионам и линейная диаграмма для отслеживания роста объёмов продаж.
• Срезы и таймлайны: Возможность выбрать конкретные регионы или временные периоды для анализа.

Как построить дашборд в Google Таблицах?

Google Таблицы также позволяют создавать дашборды с использованием встроенных инструментов для работы с данными и визуализаций. Хотя возможности Google Таблиц несколько скромнее, чем у Excel, они имеют ряд преимуществ, особенно для командной работы и интеграции с другими Google-сервисами.

Шаг 1. Сбор и импорт данных

Как и в Excel, данные в Google Таблицы можно вводить вручную или импортировать из внешних источников, таких как Google Forms, Google Analytics, другие таблицы, API, а также через Google Apps Script. Пример: Подключение данных о посещаемости сайта через Google Analytics или импорт данных о продажах через Google Sheets API.

Шаг 2. Использование сводных таблиц

Google Таблицы поддерживают сводные таблицы, которые позволяют организовать и агрегировать данные для анализа. Пример: Создание сводной таблицы для анализа количества лидов по каналам маркетинга.

Шаг 3. Создание графиков и диаграмм

Google Таблицы позволяют строить графики и диаграммы, такие как столбчатые диаграммы, линейные графики, круговые диаграммы, гистограммы и карты. Пример: Построение диаграммы, которая показывает соотношение затрат на разные каналы рекламы (Google Ads, Facebook Ads и др.).

Шаг 4. Использование фильтров и фильтровых таблиц

Google Таблицы предлагают встроенные функции фильтрации данных, которые можно использовать для создания интерактивных дашбордов. Пример: Настройка фильтров для выбора данных за определённые месяцы или по отдельным продуктам.

Шаг 5. Автоматизация обновления данных

Google Таблицы могут быть настроены для автоматического обновления данных с использованием Google Apps Script или через подключение к внешним API. Например, можно автоматизировать получение данных с Google Analytics или CRM-системы.

Шаг 6. Публикация и совместная работа

Одно из ключевых преимуществ Google Таблиц — возможность совместной работы в реальном времени. Несколько пользователей могут одновременно работать над отчетом, а результаты будут сразу видны всем участникам. Пример: Команда маркетинга и продажи может работать с одним и тем же дашбордом, обновляя данные и анализируя их вместе.

Пример дашборда в Google Таблицах

1. Данные: Таблица с информацией о количестве заявок по разным каналам (Google Ads, соцсети, email).
2. Сводная таблица: Агрегирование данных по месяцам и каналам для анализа эффективности.
3. Диаграммы: Линейная диаграмма для визуализации роста заявок по месяцам и круговая диаграмма для анализа доли каждого канала.
4. Фильтры: Фильтрация данных для анализа результатов за конкретный период.

Как Excel, так и Google Таблицы можно интегрировать с другими системами для создания более продвинутых панелей мониторинга:

• Интеграция с базами данных (например, с MySQL через ODBC в Excel).
• Интеграция с CRM и ERP-системами.
• Интеграция с Google Analytics и другими системами через API.

Как выбрать оптимальный инструмент?

Ключевые критерии для выбора инструмента построения аналитических панелей:

• Объем и сложность данных
  • Если у вас небольшие наборы данных, такие как отчеты по продажам или маркетинговым кампаниям, достаточно простых инструментов, таких как Microsoft Excel, Google Таблицы или Google Data Studio.
  • Если компания работает с большими данными (big data), такими как данные из множества источников, со сложной структурой, потребуется более мощное решение — Tableau, Power BI или Qlik, которые могут обрабатывать большие массивы данных и предоставлять расширенные возможности для их анализа.
• Разные инструменты предлагают различные возможности интеграции с системами и источниками данных:
  • Если ваши данные находятся в файлах Excel, Google Sheets или базах данных, такие инструменты, как Excel или Google Data Studio, легко справятся с задачей визуализации.
  • Для интеграции с облачными платформами (например, CRM, ERP, Google Analytics, социальные сети) важна поддержка API и простота подключения. Инструменты, такие как Power BI, Tableau и Google Data Studio, обладают широкими возможностями интеграции с различными системами.
  • Если ваш бизнес требует мониторинга в реальном времени (Непрерывный поток данных), выберите платформы, которые поддерживают потоковую обработку данных. Power BI и Google Data Studio могут отображать данные в реальном времени.
• Уровень подготовки пользователей
  • Инструменты, такие как Google Data Studio, Microsoft Excel и Google Таблицы, предназначены для пользователей с минимальными техническими знаниями. Они предлагают интуитивно понятные интерфейсы и простые функции визуализации.
  • Tableau, Power BI и Qlik предоставляют более продвинутые возможности и требуют знаний о базах данных, аналитических функциях и иногда языках программирования (DAX, Python).
• Стоимость инструментов варьируется в зависимости от функциональности и объёма использования:
  • Бесплатные решения: Google Таблицы, Google Data Studio и некоторые базовые функции Microsoft Excel могут удовлетворить потребности малого бизнеса с минимальными затратами.
  • Платные решения: Tableau, Power BI, Qlik и другие BI-системы имеют различные тарифные планы в зависимости от объёма данных и количества пользователей. Эти инструменты могут быть дороже, но обеспечивают значительно большую гибкость и мощные аналитические возможности.
• Если бизнес требует мобильного доступа к отчетам, важно, чтобы выбранный инструмент имел мобильную версию или приложение:
  • Power BI, Tableau, Google Data Studio и другие BI-инструменты предоставляют мобильные приложения, которые позволяют в реальном времени отслеживать KPI на смартфонах и планшетах.
  • Excel и Google Таблицы также можно использовать на мобильных устройствах, хотя они не всегда оптимально работают с большими объёмами данных.
• Функции безопасности и управления доступом
  • Важно, чтобы система позволяла настраивать права доступа для разных пользователей. Например, Power BI и Tableau предоставляют возможность гибкой настройки разрешений на уровне отчётов и данных.
  • Если компания работает с конфиденциальными данными, убедитесь, что выбранный инструмент соответствует требованиям и стандартам безопасности (например, GDPR).

Пошаговый алгоритм выбора:

1. Определите цели: Для чего вам нужен дашборд? Какие данные вы хотите визуализировать?
2. Соберите требования: Определите необходимые функции и возможности инструмента.
3. Составьте список потенциальных инструментов: Исследуйте рынок и составьте список инструментов, которые соответствуют вашим требованиям.
4. Проведите сравнительный анализ: Сравните выбранные инструменты по функциональности, стоимости и другим критериям.
5. Оцените технические характеристики: Убедитесь, что инструмент соответствует техническим требованиям вашей компании.
6. Проведите пилотный проект: Попробуйте использовать инструмент на небольшом проекте, чтобы оценить его удобство и эффективность.
7. Примите решение: Выберите инструмент, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям.

История возникновения

Дашборды – это не новое изобретение. Их корни уходят далеко в прошлое, когда люди начали визуализировать информацию для лучшего понимания сложных процессов и явлений.

• Одними из первых дашбордов можно считать карты и диаграммы, которые использовались еще в древних цивилизациях. Например, морские карты помогали мореплавателям ориентироваться, а астрономические диаграммы – изучать небесные тела.
• Средневековые купцы и банкиры использовали бухгалтерские книги для отслеживания своих финансовых операций. Эти книги можно считать прообразом современных финансовых дашбордов.
• С началом промышленной революции в XIX—XX веках появилась необходимость в инструментах для мониторинга производственных процессов. Первые механические индикаторы и приборы стали предшественниками современных производственных дашбордов.
• С появлением компьютеров и развитием программного обеспечения стало возможным создавать интерактивные и динамические дашборды.
• В 1980-х годах термин «бизнес-аналитика» начал использоваться для описания концепции и метода улучшения принятия бизнес-решений и бизнес-анализа. Именно тогда возникли первые идеи цифровых дашбордов.
• С появлением больших данных и облачных технологий возможности создания панелей мониторинга значительно расширились. Современные дашборды позволяют анализировать огромные объемы данных в реальном времени и предоставлять интерактивные визуализации.

Вам также будут интересны и полезны статьи:

• Что такое SWOT-анализ и как его провести?
• Что такое PEST-анализ, в чем польза и как его провести?
• Как провести ABC- и XYZ-анализ?
• Реклама в интернете
• Раскрутка сайта с нуля: Практическое руководство для владельца сайта
• Где и как продавать товары и услуги?
• Как работает и как настроить сквозную аналитику?
• Бесплатная реклама и продвижение товаров и услуг в интернете

Выводы

Дашборд — это инструмент визуализации данных, который позволяет бизнесу (менеджменту) отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI), контролировать процессы и принимать обоснованные решения на основе актуальной информации. Его основное назначение — упростить восприятие данных и обеспечить прозрачность в бизнесе.

Дашборды полезны бизнесу тем, что они:

• Позволяют быстро анализировать большие объемы данных и выявлять ключевые тренды.
• Обеспечивают оперативное принятие решений, отображая актуальные данные в реальном времени.
• Улучшают взаимодействие между отделами, объединяя данные из разных источников в одном месте.
• Повышают эффективность управления за счёт наглядности и доступности ключевой информации для всех заинтересованных сторон.

Для построения дашборда важно учитывать цели бизнеса, объем и сложность данных, доступные ресурсы и уровень подготовки сотрудников. Процесс создания панели управления включает в себя выбор подходящего инструмента (например, Power BI, Tableau, Excel), определение источников данных (базы данных, API, файлы) и настройку регулярного обновления данных — вручную или автоматически. Выбор оптимального решения зависит от специфики бизнеса, бюджета и задач, которые нужно решить.