Сегодня расскажу о платформе Google Data Studio, особенностях использования и преимуществах этого сервиса. У него есть все основные элементы типичного инструмента для аналитики в бизнесе, а именно:
- Коннекторы.
- Способы управления информацией.
- Проведение расчётов.
- Визуализация информации.
- Интерактивные функции.
- Публикация.
Особенности коннекторов
Коннекторы представляют собой источники информации, к которым сервис позволяет подключиться пользователю. В этом инструменте они делятся на коннекторы, которые предлагает Google, и коннекторы от сторонних разработчиков.
Рассмотрим первый тип коннекторов. Многие из них разработаны для продуктов системы Google(например, для Google Analytics и YouTube). Дополнительно вы получите инструменты для баз данных и источник данных для загрузки файлов типа csv.
Все эти коннекторы можно получить совершенно бесплатно, при этом инструменты от сторонних разработчиков предоставляются на платной основе. Разумеется, проверить работу и доступность всех созданных коннекторов невозможно. Однако есть предположение, что вы будете платить или за использование источника данных, или за использование службы, для которой этот коннектор предназначается.
В любой ситуации неплохо иметь доступными около 300 коннекторов от партнёров, при этом перечень таких инструментов постоянно расширяется. При этом Data Studio доступен для бесплатного использования, поэтому платить вы будете только за действительно полезные и нужные коннекторы.
Не буду перечислять все партнёрские коннекторы, упомяну лишь о наиболее часто используемых: это, например, Mailchimp, Facebook и Amazon Seller Central. Некоторые партнёры предлагают сразу несколько различных инструментов. Достоинство таких вариантов заключается в том, что вам не придётся подписываться на многочисленные сервисы для передачи информации.
Управление информацией
Этот инструмент предназначен для хранения данных. В процессе использования сервиса вы наверняка увидите, что возможности Data Studio в сфере управления данными достаточно ограничены.
Если говорить об источниках информации от Google (таблицы, аналитические данные, рекламные сообщения), то сервис по умолчанию их не сохраняет. Каждый раз источники запрашиваются через API-интерфейс. Единственная информация, которая действительно сохраняется в сервисе, — результаты пользовательских запросов. Данная опция носит название «Свежесть данных», её можно настроить для определённого источника сведений. Когда вы делаете запрос, сервис будет сохранять этот результат. Если вы снова выполняете аналогичный запрос в течение определённого вами промежутка актуальности информации, DataStudio не будет возвращаться к исходному источнику, чтобы сделать запрос тех же самых результатов. Сервис просто возьмёт их из кеша. После того как данный временной интервал будет завершён, кеш автоматически очистится, сервис начнёт собирать результаты заново. Это простой метод доставлять результаты запроса быстрее.
Удобный способ хранения информации в Data Studio — применение встроенного коннектора, который называется Extract Data. После того как вы создали источник, вы можете применять коннектор, чтобы загрузить его мгновенный снимок на серверы поисковой системы. Далее снимок автоматически обновляется каждый день, неделю или месяц. Это недостаточно гибкая функция. Есть и другие лимиты. Для каждого источника можно извлечь максимум 100 Мб данных. Однако у вас есть возможность загружать информацию из других источников (например, из Google Analytics). Таким образом, вы получите доступ к информации в виде строк, которые вы не можете получить, делая запрос с помощью Analytics API.
Сервис имеет опцию смешивания информации, которую можно использовать в базовых сценариях. Тем не менее возможности такой функции также не безграничны. Объединять источники допускается только с использованием LEFT OUTER JOIN, то есть через определённый тип соединения (всего их четыре). Более современные сервисы дают возможность выбирать любое соединение. Также в смешанных источниках нельзя делать вычисления. К примеру, вы не сможете умножить метрику из одного источника на метрику из другого источника с комбинированными данными.
Особенности расчётов
DataStudioпозволяет формировать новые вычисляемые поля с использованием различных опций. Работа построена на SQL. Если вы знаете этот язык, у вас не возникнет проблем с составлением формул. Если нет, придётся предварительно научиться этому и получить соответствующий опыт. Вы можете повторять имеющиеся поля и изменять их характеристики, а также формировать новые поля с помощью формул. К сожалению, у сервиса нет интуитивно понятного графического интерфейса, который помогал бы работать с группами значений из различных полей.
Для большинства несложных вычислений программа подходит идеально. Однако есть и недостатки. Вы не можете сравнить метрики между собой, чтобы проверить условия, заданные в формулах. Например, нельзя создать формулу, которая действует определённым образом, если одна метрика больше второй. Для этих сценариев есть другой путь, однако большинство пользователей предпочло бы иметь специальные функции, уже встроенные в сервис.
При практическом использовании вам придётся выполнять определённые вычисления в исходном источнике информации перед тем, как подсоединять его к DataStudio. Это достаточно удобно, если вы пользуетесь Google-таблицами. Однако если вы не можете получить базовые данные, то такой вариант вам не подойдёт. Поэтому если вы только начинаете использовать сервисы для бизнес-аналитики (или ваши потребности в составлении отчётов достаточно скромные), то этот инструмент подходит для работы. Если вы хотите пользоваться разнообразными функциями для расчёта, лучше выбрать другой вариант. Стоит отметить, что Google регулярно пополняет Data Studio новыми опциями и совершенствует этот инструмент. Не так давно было добавлено обновление, с помощью которого можно формировать параметры для базового использования при проведении прогнозного анализа. Теперь у пользователя есть возможность задавать числовые или текстовые параметры переменных, к которым можно делать отсылки при выполнении других вычислений.
Особенности визуализации
Ещё один показатель — визуализация данных. Имеются в виду не только доступные типы, но и их способы внедрения в интерфейс. На данный момент в сервисе есть 33 способа и 13 типов визуализации, как обычные таблицы, так и маркеры, а также сложные древовидные карты. Инструмент располагает всеми часто используемыми видами визуализации, поэтому он может удовлетворить потребности большинства пользователей. Также имеются опции Community Visualisations от сторонних разработчиков, которыми можно пользоваться бесплатно при составлении отчётов и при работе с информационными панелями. Таким образом, вам открывается доступ к многочисленным диаграммам, которые будут удобны при формировании отчёта.
Построить визуализацию в сервисе можно просто и быстро. Для каждой диаграммы или графика вы увидите только те детали, которые нужны для построения этого вида. Это актуально для новичков: сделать что-то неправильно будет сложно.
У каждой визуализации есть вкладка стиля и данных. В данных можно написать настройки для запроса и выставить фильтры. Во вкладке со стилем можно изменить внешний вид визуализации (например, поменять шрифт).
По большей части визуализации формируются в конструкторе отчётов. Есть опция Data Explorer, которая упростит анализ и выявление информации вне конструктора. Сервис уделяет много внимания переходу от подключения данных к формированию отчётности. Это естественно, однако многие пользователи хотели бы получить более чёткое деление между выявлением данных и формированием информационных панелей. С помощью инструмента можно создать эффектные и интерактивные панели, здесь есть большое количество тем. И вы можете даже придумать свою тему. Сохранение пользовательских тем невозможно, однако можно продублировать имеющийся отчёт с вашей темой, чтобы применить её повторно (что не слишком удобно).
Кроме визуализаций можно использовать специальные фигуры и изображения. Элементы можно загружать из сторонних источников (например, из Google-документов).
Особенности интерактивности
Этот показатель можно разбить на две категории — на уровне визуализации и отчётов. В первом случае есть разные варианты в зависимости от разновидности диаграммы, однако в большинстве случаев удобно использовать опцию детализации, чтобы переходить от одного уровня данных на следующий. Вы будете владеть дополнительными метриками для изменения значений в диаграмме. Функция с фильтрами позволит переключаться между элементами и применять их в качестве фильтров, которые подходят для всех остальных диаграмм из аналогичного источника.
На уровне отчётов можно добавлять элементы управления. Это фильтры диапазона и стандартные фильтры для сведений. Они могут отображаться в отчётности по-разному (например, в виде выпадающих списков, списков со строго определённым размером, с ползунками). С помощью всех этих инструментов вы можете создать действительно интерактивную информационную панель.
Правила публикации
Публикация в этом сервисе схожа с особенностями работы в Google документах, таблицах и других инструментах. Пользователь может добавлять своих сотрудников в отчётность с использованием их электронной почты или имён, устанавливать разрешения для работников, которые могут как просматривать, так и редактировать информацию. У вас есть и вариант обмена ссылками, который максимально безопасен. Отчёт может быть отредактирован вашим сотрудником или любым человеком, который получил ссылку.
Ещё одна полезная опция — встраивание отчётов в интернет-страницы и сообщения в блоге. Это не просто отчётность, которой можно поделиться с другими пользователями. Это полезный инструмент для совместной работы, который позволяет формировать информационные панели вместе с другими людьми (у них должен быть доступ к информации внутри учётной записи).
DataStudio — это простой и полезный сервис для тех, кто только начинает свою работу в бизнес-аналитике, а также для тех, кто уже устал от таблиц в Excel и хочет создавать максимально наглядные интерактивные отчёты. Простой интерфейс и понятный рабочий процесс просто создан для новичков. Кроме того, пользоваться таким инструментом можно бесплатно.
Тем не менее для изучения всех возможностей Data Studio вам потребуется определённое время. Особенно это актуально в случае создания формул и освоения различных сложных функций. Однако чем больше вы пользуетесь этим сервисом, тем проще он становится для вас.
