Дашборд (с англ. Dashboard — «приборная панель», также иногда называется «панель индикаторов») — графический пользовательский интерфейс для демонстрации KPI определенного процесса, бизнес-цели, текущих процессах в компании. Простыми словами, дашборд — это форма визуализации данных.
В дашборде информация может быть представлена в виде таблиц, инфографики, статистики, отчетов. Панель индикаторов можно изменять на лету, меняя анализируемые данные или подгружая их в реальном времени.
Чем дашборд отличается от отчетов и инфографики
Эти инструменты часто путают. Вот что нужно запомнить:
- Отчет всегда имеет статичное представление. Он дает неизменяемую визуализацию данных.
- Инфографика — это составная часть дашборда, но не его синоним. Инфографика тоже всегда статична: это просто данные, которые не меняются и представлены в разнообразных визуальных форматах.
- Дашборд позволяет не только представлять данные визуально, но и анализировать их разными способами, упорядочивать. Именно возможность анализа и изменения данных является его ключевым маркером.
Отличия |
Дашборд |
Отчет |
Инфографика |
Данные могут быть изменены по запросу |
Да |
Нет |
Нет |
Возможность упорядочивания или сортировки данных |
Да |
Нет |
Нет |
Богатство визуальных форматов |
Да |
Не всегда |
Да |
Отслеживание данных в режиме реального времени |
Да |
Нет |
Нет |
Зачем нужны дашборды
Панели индикаторов используются в бизнесе по ряду сценариев:
- Наглядное представление статистических данных с возможностью дальнейшего анализа.
- Визуализация любых данных в динамике.
- Работа с несколькими источниками данных, которые не связаны друг с другом.
Учитывая все вышесказанное, в условиях реального бизнеса, дашборд можно использовать для следующих целей:
- Подсчет и анализ любых KPI, которые важны для компании в настоящий момент.
- Таск-менеджмент — управление задачами, отслеживание их выполнения.
- Сбор данных о целевой аудитории или ее конкретном сегменте.
- Анализ эффективности продажного отдела.
- Анализ трафика сайта.
- Контроль производства.
- Контроль доставки продукта.
- Подсчет зарплаты персонала, анализ продолжительности отпусков сотрудников и т. д.
Кто использует дашборды в работе
Чаще всего ими пользуются:
- Управляющие компанией лица и ее руководители (любые отрасли бизнеса). Применяют дашборды для отображения всех отслеживаемых показателей в одном месте, чтобы помогать менеджерам принимать эффективные решения. При правильном использовании получают ценную информацию о состоянии организации, что влияет на принятие решений.
- Аналитики и руководители отделов (розничная торговля и другие отрасли, основанные на продажах). Чаще всего используют информационные дашборды — они позволяют предсказать прибыль компании в долгосрочном периоде, произвести необходимые корректировки в случае негативного курса.
- Инженеры (производство). Используют так называемые инженерные дашборды, которые незаменимы в производственных отраслях для анализа и планирования выпускаемой продукции.
Примеры дашбордов и их применение
Откройте «Google Аналитику». Перед вами каноничная индикаторная панель со множеством колонок, виджетов, графиков, таблиц, отчетов:

Обратите внимание на логичность и иерархичность данных.
Еще один пример — российская «Яндекс.Метрика»:

А это пример дашборда для вебмастера в сервисе контекстной рекламы:

Теперь разберем виды дашбордов.
1. Операционная панель
Создается, чтобы выводить и анализировать быстро изменяющиеся данные: показатели трафика сайта, CR объявления, количество лидов по конкретному продукту, внутренние и внешние KPI отдела продаж.

Операционные панели индикаторов используются только для отслеживания данных в реальном времени.
2. Стратегическая панель
Применяется для изучения конкретных KPI бизнеса, выстраивания общей картины бизнес-процессов в организации, оценки эффективности или прогресса по исполнению конкретных целей, определения проблемных зон в деятельности компании.
С этим видом дашбордов обычно работают не аналитики компании, а CEO и другие руководящие должности.

3. Аналитическая панель
Позволяет обнаружить отклонения от регламентных KPI. Чаще всего такая статистика используется исключительно аналитической командой, а не руководителем организации или руководителем отдела продаж. Ее цель — корректировка негативного развития бизнеса.
Исправление негативного развития, определение текущих трендов и общая оценка деятельности — вот три самых распространенных сценария внедрения аналитического дашборда.

В условиях реального бизнеса, вышеуказанное деление дашбордов на виды не всегда соблюдается. Например, операционный дашборд может пересекаться с аналитическим. Разделение на виды — скорее условность, нежели реальная практика.
Как работать с дашбордом
Начнем с видов визуализации индикаторной панели. Можно выделить четыре модели:
- Динамическая. Используется для сравнения данных за определенный период и всегда в динамическом представлении.
- Сравнительная. Позволяет сопоставить два и более типов данных. Например, количество лидов в прошлом и текущем квартале или доход издателя в определенном месяце за этот и прошлый годы:
- Распределительная. Предназначена для нахождения взаимосвязи в определенных данных.
- Композиционная. Предусматривает выделение доли из какого-либо суммарного числа. Например, число пользователей, пришедших из поисковой системы Google в общей доле трафика.



В примере выше мы видим, что крупные единицы (North America) разбиваются на мелкие (New York, Texas, Montana).

Мы видим, что источник трафика ПС Google наблюдается у 175 пользователей: это 67,3 % от всего трафика.
Шапка и подвал
Снова возвращаемся к визуальному представлению индикаторной панели. На самом ее верху располагается хедер (или «шапка»):

Шапка — это блок с названием, если проводить аналогию с сайтом — хедер. Шапка всегда содержит заголовок отчета. Название должно быть односложным, желательно — кратким, чтобы не подразумевать двойной трактовки.
Примеры названий: «KPI продажников» или «Продажи отдела А7 за 1-й квартал».
Хорошее название сразу вводит в курс дела, позволяя точно сказать, какие именно данные представлены и анализируются в отчете.
Подвал, или футер — это блок, который находится в самом низу отчета:

Обычно в подвале располагаются какие-либо выводы по текущей странице отчета, примечания к данным или расшифровки основных метрик.
Подвал не обязателен — нужен он далеко не во всех отчетах.
Виджеты
У них нет какого-то устоявшегося названия в русском языке и часто они называются по-разному: индикаторы, модули, блоки. Но суть всех этих элементов одна — наглядное отображение данных в удобочитаемом формате.
Графики. Пожалуй, самый часто встречающийся виджет в любом дашборде. Его особенно удобно использовать, если необходимо взглянуть на поведение какого-либо показателя в динамическом представлении:

Показатели. Характерный маркер этого виджета — число + процентный показатель. В условиях реального отчета они выглядят так:

Как видим, представлено текущее числовое значение показателя, а также указан дополнительный индикатор для оценки роста или снижения основного значения.
Диаграммы. Также довольно часто встречающийся виджет, который можно использовать для демонстрации изменения какого-либо показателя в динамике или статике.

Обратите внимание: диаграмма может быть простой или сложной, включать в себя другие виджеты (смешанный тип диаграммы).
Можно выделить пять видов диаграмм:
- Древовидная. Используется для вывода любых данных с упорядочиванием или иерархией по какой-либо общей метрике:
- Индикатор. Используется для демонстрации метрики в настоящий момент времени. Например, каноничная стрелка спидометра на приборной панели автомобиля — это и есть индикаторный дашборд. В цифровых отчетах он выглядит так:
- Точечная. Используется для демонстрации колебаний разных типов данных относительно какого-либо общего параметра.
- Линейная. Идеальный вид диаграммы для представления данных в разных подвидах или подкатегориях.
- Кольцевая. Этот вид диаграммы позволяет продемонстрировать связь каких-либо частей по отношению к общему показателю. Например, источники трафика в «Яндекс.Метрике»:
- Гистограмма. То же самое, что и линейная диаграмма, только в вертикальном представлении, в виде столбчатой диаграммы.






Карточное представление данных. Этот тип виджетов легко опознать по наличию карты:

Такой вид представления особенно удобен, если необходимо продемонстрировать данные, которые коррелируются с определенным «географическим расположением» показателя.
Табличные виджеты. Этот тип индикаторов содержит таблицу с текстом и числовые обозначения. Формат удобен для визуализации самых разнообразных данных, например, двумерных показателей.

Приложения для создания дашбордов
К сожалению, самые крутые приложения для конструирования дашбордов, например, Tableau и Power BI, больше недоступны в связи с геополитическими событиями.
Но мы не расстраиваемся, потому что для российских пользователей сейчас доступны и другие серьезные программы такого рода.
Geckoboard
Сайт:geckoboard.com
Этот инструмент создан в первую очередь для потребностей бизнеса. Как и в Google Data Studio, добавление новых индикаторов происходит при помощи шаблонов-виджетов. При этом работа с источниками данных вполне интуитивная и не вызовет серьезных проблем даже у новичка.

Достоинства:
- Хорошее юзабилити, интерфейс не перегружен.
- Доступно более 70 источников данных.
- Есть поддержка CSS.
- Можно создавать цели.
- Разнообразные формы для визуализации любых данных.
Недостатки:
- В бесплатной версии нельзя создать ничего серьезного.
- Очень мало интеграций с российскими сервисами.
- По какой-то неведомой причине отсутствует поддержка XLS. Текстовой формат табличных данных CSV разработчики также обделили вниманием.
Klipfolio
Сайт: klipfolio.com
Мощный редактор для создания дашбордов любой сложности, в котором предусмотрены тонкая настройка данных, красивые виджеты, удобный визуальный редактор, работающий по принципу What-You-See-Is-What-You-Get. Интерфейс здесь далеко не такой простой, как кажется на первый взгляд, и разбираться с ним придется не один час. Если у вас большое количество данных из сложных и не связанных друг с другом источников, Klipfolio точно будет кстати.

Достоинства:
- Работает в облаке. Все сохраняется автоматически, никакие бэкапы не нужны.
- Большое количество поддерживаемых источников данных, включая запрещенные в РФ соцсети.
- Можно менять внешний вид отчета при помощи «стилей».
- Есть поддержка оффлайн-источников.
- Если у вас необычный источник данных, вы также сможете подключить его без всяких проблем, просто воспользовавшись API.
- Постоянно обновляется. Разработчики прислушиваются к пожеланиям и часто добавляют отсутствующие функции или новые интеграции.
А еще в Klipfolio можно настроить роли пользователя для каждого отчета, например, редактирование или только просмотр.
Недостатки:
- При добавлении собственных показателей придется разбираться работать с формулами, что сервисе сделано очень неудобно.
- Новым пользователям потребуется обучение, так как многие функции и настройки спрятаны глубоко в меню.
- Работать с CSS можно только в платном тарифе.
Qlik
Сайт: qlik.com
Решение для анализа и комплексной интеграции облачных данных. Так же, как Grafana, Tableau или Power BI и другие, Qlik собирает данные из различных источников и объединяет их в простые, но богатые панели индикаторов.

Панель индикаторов Qlik объединяет внутренние данные от вашей компании и любые внешние (из других источников). Qlik не просто объединяет цифры и показатели, а рассчитывает их. Есть поддержка функций и формул.
Qlik имеет собственные данные для разных каналов и ниш, которые могут помочь вам увидеть свой бизнес в глобальной картине. Например, сравнивая продажи в интернете в определенных странах с общим количеством пользователей интернета, вы можете лучше понять, сколько людей покупают товары в интернете.
Достоинства:
- Очень крутой функционал с акцентом на решение задач, которые возникают именно у бизнеса.
- Можно объединять внутренние и внешние данные без всяких ограничений.
- Есть API.
Недостатки:
- Визуально отчеты могли бы быть интереснее. А так просто стандартное оформление. Скучно.
- Нужно обучение, работать сразу не получится.
- Есть гипотетический риск, что сервис может быть отключен для российских пользователей. Но пока к этому нет никаких предпосылок.
Как создать дашборд в Google Data Studio
Об этой программе поговорим отдельно — и не просто поговорим, а попробуем вместе создать дашборд прямо сейчас.
Интерфейс и настройки Google Data Studio
Преимущество сервиса в в том, что в качестве источника данных вы можете использовать не только данные в стандартных представлениях (например, в табличных), но и любые базы данных. Для полноты картины пройдемся по важным параметрам Google Data Studio.
На вкладке «Данные» вы можете задать вспомогательные настройки, а именно:
- Включить дополнительные показатели.
- Активировать ползунки.
- Выбрать необходимое количество строк на странице.
- Включить сортировку: по просмотрам, возрастанию или убыванию.
- Настроить диапазон дат по умолчанию: автоматические или специальные.
- Добавить фильтр.
- Активировать перекрестную фильтрацию.
На вкладке «Стиль» доступны следующие возможности:
- Добавление условного форматирования.
- Редактирование заголовка таблицы: цвет, размер, шрифт.
- Изменение цвета таблицы: фон заголовка, границы ячеек, цвет четных и нечетных строк.
- Редактирование ярлыков таблицы: цвет, размер, шрифт.
- Изменение тела таблицы: номера строк, горизонтальная прокрутка, перенос текста.
- Изменение нижнего колонтитула таблицы. Можно включить отображение номера страницы, настроить цвет границы нижнего колонтитула, толщину границу и её стиль.
- Выравнивание параметров: столбец, по левому краю, центру или правому краю.
В строке «Показатели» вы можете изменить представление показателя по умолчанию (число) на тепловую карту или гистограмму.
В строке «Фон и границы» настраиваются фон, его интенсивность, радиус границы фона, цвет границы, толщина границы и стиль рамки. Также можно добавить тень границы и настроить заголовок диаграммы.
Переходим к разбору верхнего меню:

- Файл. Отсюда можно открыть доступ к отчету, изменить тему и шаблон, проверить версии. Также вы можете создать отчет или его копию, встроить отчет.
- Изменить. Стандартное для Windows-программ меню Edit (отменить-повторить, вырезать, копировать, вставить и так далее).
- Просмотреть. Управление сеткой (размером, полями, смещением) и привязкой объектов.
- Вставить. Меню вставки виджетов. Здесь огромный выбор: от простых диаграмм до сложных карт и сводных таблиц.
- Страница. Управление страница отчета.
- Упорядочить. Настройки положения, выравнивание и переносы на разные уровни (страница-отчет). Также есть настройки группировки / разгруппировки объектов.
- Ресурс. Управление источниками данных, фильтрами, сегментами. Кроме того, из этого меню осуществляется доступ к параметрам URL, комбинациям и сторонними визуализациями.
- Справка. Хорошая база знаний. Есть ссылки на форум, обучающие видео и многое другое.
Сразу же отметим сценарий, когда функционала Google Data Studio будет недостаточно — это необходимость одновременного сведения данных из оффлайн и онлайн-источников. Например, вам требуется подробная обработка оффлайн-продаж с возможностью тонкой кастомизации и с дальнейшем привязыванием их к онлайн-данным. В этом случае лучше выбирать специализированные инструменты для построения дашбордов (о них мы рассказали выше).
Алгоритм действий
Переходим к последовательности действий в сервисе.
Перед формированием панели индикаторов требуется четкое представление той цели, которую вы хотите достичь с помощью внедрения дашборда. Исходя из такой цели вы и будете выбирать KPI отчета, настраивать его структуру и в итоге — создавать наиболее удачное визуальное представление анализируемых данных.
Самый эффективный подход — заранее создать макет дашборда на бумаге или в электронном виде и лишь потом пытаться визуализировать его с настоящими данными.

Открываем Google Data Studio и нажимаем кнопку «Создать» в левой части экрана. В раскрывающемся списке — выбираем пункт «Источник данных»:

Здесь необходимо выбрать коннектор сервиса Google или партнерского сервиса. Коннектор — это некий «соединятор» Google Data Studio и вашего источника данных. Для примера мы рассмотрим создание дашборда на основе источника данных из «Google Аналитики»:

Коннектор «Google Аналитики» позволяет создать источник данных, который подключается к представлению Universal Analytics или ресурсу типа «Google Аналитика 4».
Разрешаем сервису провести авторизацию с вашим аккаунтом Google Analytics:

Успех! Теперь необходимо найти требуемый аккаунт «Google Аналитики», выбрать его ресурс / представление и подтвердить привязку, нажав кнопку «Связать» в правой части экрана:

На новом экране нажмите «Создать отчет». Обратите внимание на поля и типы данных, которые загрузятся из вашего источника автоматически. При необходимости вы можете подсчитать их, переименовать или создать копии. Для это кликните по необходимому полю:

Чтобы подтвердить выбранный нами источник (напомним: в нашем случае — это аккаунт «Google Аналитики»), нажмите кнопку «Добавить к отчету»:

Наконец мы попадаем в рабочую область редактора отчетов Google Data Studio. Вот как она выглядит в обновленной версии сервиса:

Первым делом даем нашей панели имя:

Вся работа происходит с макетом и темой, настройки которых находятся правой панели экрана. Как минимум — настраиваем границы отчета.
Основные действия происходят в центральном меню. Здесь можно:
- добавить новую страницу или данные;
- добавить диаграмму;
- сформировать элемент управления.
Также вы можете добавить URL встраиваемого элемента, добавить изображение, текст, строку, фигуру:

На вкладке «Данные» нам необходимо выбрать показатели и их параметры, которые будут представлены в панели индикаторов.
Допустим, нас интересует параметр «Браузер» и показатель App Version. Выбираем «Браузер» в правом меню:

Кликните по необходимому показателю. Вы можете сразу перетащить его в левую область экрана, и он превратится в виджет с соответствующими данными.
Чтобы добавить новый показатель для параметра, кликните по знаку «+»:

Теперь нужно выбрать параметр:

Чтобы изменить вид диаграммы, кликните по кнопке «Диаграмма» и выберите требуемое визуальное представление:

Часто в процессе создания панели индикаторов требуется работать с данными, которые по каким-то причинам не попадают в источник. Google Data Studio позволяет решить и эту проблему. Просто нажмите кнопку «Добавить поле» в самом низу:

Откроется новое окно. Здесь нужно вписать имя добавляемого поля и указать формулу, по которой должна вычисляться добавляемая метрика:

Полезный список функций для Google Data Studio доступен в справке сервиса. Сохраняем настройки. Все — теперь вы можете работать с показателем, который сперва не присутствовал в нашем источнике данных.
Аналогичным образом вы можете добавить новый параметр. Для этого используйте кнопку «Добавить параметр» (см. на один скрин выше).
Добавляем в отчет любые необходимые виджеты и нужные показатели с параметрами. После того как дашборд будет создан, вы можете сохранить его и предоставить доступ к нему другим пользователям.
Как не надо делать дашборд
Рассмотрим четыре характерных ошибки новичков:
- Некорректный выбор виджетов для данных. Например, для динамически изменяемых данных выбран формат таблицы или сегменты данных на круговой диаграмме построены в разнобой, а не с учетом количества показателей в каждой категории. Чтобы этого избежать, следите за логикой данных, учитывайте иерархичность метрик, выбирайте корректные виджеты.
- Визуальная перегруженность. Если в отчете находятся десятки и даже сотни показателей — это неудобно. Лучше делать дашборды для каждого сценария отдельно. Например, не пытаться охватить сразу все группы целевой аудитории, а сделать разные отчеты по каждому сегменту.
- Рассеивание внимания. Стройте панель таким образом, чтобы главные виджеты находились на первом плане, а не утопали в бесконечных индикаторах, которые имеют второстепенное значение.
- Отсутствие пояснений. Обязательно учитывайте аудиторию, которая будет работать с данными. Одно дело, если это специалисты, например, маркетологи. Но если отчет задуман для рядовых сотрудников компании — лучше расшифровывать термины и давать пояснения.
Комментарии