Většinu přehledů stavím v nástrojích, které firmy už mají: Power BI, Looker Studio, Qlik nebo Klipfolio. Občas ale dojdu k tomu, že hotový nástroj bude spíš překážet. Pak stavíme vlastní aplikaci: přehledy, slovní vyhodnocení a chat, kterému se dá položit otázka nad daty firmy.
Kdy stačí hotový nástroj
- Firma už licenci má a lidé s nástrojem umí pracovat.
- Data jsou v několika málo zdrojích, pro které existují hotové konektory.
- Přehledy používají lidé, kteří si umí sami filtrovat a hledat odpovědi.
V takové situaci je vlastní aplikace zbytečný náklad a doporučím zůstat u toho, co firma má.
Kdy dává smysl vlastní aplikace
- Data jsou v mnoha zdrojích – databáze, exporty z interních systémů, CSV soubory, webová analytika – a je potřeba je průběžně spojovat do jednoho celku.
- Vedení chce odpovědi, ne filtry. Místo hledání v grafech napíše otázku, třeba proč meziročně klesly objednávky v jednom regionu, a dostane odpověď s čísly.
- Je potřeba slovní vyhodnocení – krátký komentář k vývoji, ne jen tabulka.
- Data musí zůstat v Evropě a pod kontrolou firmy, včetně zpracování v chatu.
- Výstupy mají vidět i lidé mimo firmu, třeba partneři nebo pobočky, každý jen svoji část.
Jak takový projekt probíhá
- Analýza dat. Než navrhnu první graf, projdu data, která firma má. Výstupem je návrh, co reportovat a jaké informace se z dat dají získat. Často se ukáže, že nejcennější čísla nikdo nesleduje, protože jsou rozdělená mezi dva systémy.
- Vlastní datová vrstva. Data z firemních zdrojů se přenášejí do samostatné vrstvy. Databáze klienta zůstávají beze změny a nové zdroje se dají přidávat postupně.
- Přehledy a reporty. Na míru tomu, jak firma funguje a kdo co rozhoduje. Šablony nepoužívám.
- Chat a slovní vyhodnocení. Nad stejnými daty funguje chat a pravidelné textové shrnutí.
- Napojení dál. Pokud firma používá Power BI, data z aplikace se v něm dají zobrazit také.
Aplikace stavím postupem, který popisuji v článku Jak stavím aplikace s AI agenty. Na stejné přehledy se dá napojit i srovnání produktů s konkurencí z veřejných dat.
Pravidla, která držím
- U každého čísla je srovnání s minulým obdobím. Sloupec s loňskem je vidět, i když je zatím prázdný.
- Každá metrika má jednu definici, kterou používají přehledy i chat.
- Data i jejich zpracování zůstávají v Evropě.
Na co si dát pozor
Chat nenahradí definici metrik. Pokud ve firmě není jasné, co přesně je tržba nebo aktivní zákazník, chat odpoví špatně a přitom sebejistě. Proto definice vznikají v první fázi, ne až při ladění odpovědí.
Druhá věc je kvalita zdrojů. Vlastní aplikace chyby v datech nezakryje, spíš je zviditelní. To je užitečné, ale je dobré s tím počítat v rozpočtu i v harmonogramu.
Reporting na míru s chatem nad daty nabízíme v OREGO Productions.
