Znajdź najbezpieczniejszy region do (prze)życia, czyli jak projektować operacyjne dashboardy?

Czego potrzebuje skuteczny dashboard operacyjny? Jak Level of Detail expression skraca czas przygotowania wizualizacji? Przyjrzyjmy się kluczowym zasadom na przykładzie histogramu z najbardziej niebezpiecznymi regionami świata.

Cechy dashboardu operacyjnego

Dynamiczny: parametry

Dynamiczność widoków zapewnia się m.in. wyborem parametrów. Pierwszy worksheet LoD bins kraj/region przedstawi najbardziej ogólny histogram częstości ataków terrorystycznych w regionach i krajach.

Jak stworzyć histogram już wiadomo. Jak stworzyć go dynamicznie z parametrami?

Parametr Wybierz widok steruje dystrybucją ataków między regionami świata lub krajami.
Tworzę parametr typu String o nazwie Wybierz widok z listą wartości Country Txt dla kraju i Region Txt dla regionu.

Wykorzystuję parametr w nowym polu kalkulacyjnym Wybierz widok connector, aby móc przełączać rozmieszczenie danych wg regionów i krajów.

Wybierz widok connector
case [Wybierz widok]
when "Country Txt" then [Country Txt]
when "Region Txt" then [Region Txt]
END

Dodaję Wybierz widok connector do kolumn, które zamieniam na Measure - Count (Distinct).

Teraz obliczam, ile ataków wystąpiło w każdym kraju. Tworzę pole kalkulacyjne, które dla każdego kraju zlicza wszystkie rekordy.

Ilość ataków
{ FIXED ([Country Txt]):sum([Number of Records])}

A dlaczego to robię? FIXED agreguje wszystkie rekordy na poziomie wymiaru Country Txt. Przyda się to do rozwinięcia szczegółowego widoku o osobnych atakach. Bez FIXED otrzymasz histogram tylko przy dodaniu wymiaru Country Txt do Marks Detail. Nie umożliwia to dalszego, logicznego „rozwijania” widoku.

Histogram bez FIXED w polu kalkulacyjnym

Histogram z FIXED

Tworzę osobne przedziały ataków dla krajów i regionów przy pomocy dwóch calculated fields. Kraj (bins) dzieli wartość Ilość ataków w zdefiniowane przedziały.

Kraj (bins)
{FIXED [Country Txt]:
(IF  sum([Ilość ataków]) <= 50 then "0-50"
ELSEIF  SUM([Ilość ataków]) <=100 then "51-100"
ELSEIF sum([Ilość ataków]) <= 122 then "101 - 122"
ELSEIF sum([Ilość ataków]) <=152 then "123 - 152"
ELSEIF sum([Ilość ataków]) >=153 then "ponad 153"
END)}

Analogiczne dla każdego regionu definiuję inne przedziały używając tego samego pola Ilość ataków.

Region (bins)
{FIXED [Region Txt]:
(IF  sum([Ilość ataków]) <= 1000 then "0-1K"
ELSEIF  SUM([Ilość ataków]) <=11000 then "1K-11K"
ELSEIF sum([Ilość ataków]) <= 21000 then "11K-21K"
ELSEIF sum([Ilość ataków]) <=31000 then "21K-31K"
ELSEIF sum([Ilość ataków]) >31000 then "ponad 31K"
END)}

Pole kalkulacyjne od…do ataków łączy przedziały Region (bins) i Kraj (bins) z parametrem Wybierz widok.

od…do ataków
case [Wybierz widok connector]
when [Country Txt] then [Kraj (bins)]
when [Region Txt] then [Region (bins)]
END

Dodaję nowe pole do wierszy.

Monitoruje zmiany w czasie rzeczywistym: filtry czasu

Zastosuj jeden filtr do wybranych arkuszy

Zazwyczaj aktualność pomiarów ogranicza się do MTD, WTD lub z ostatnich godzin. Tu stosujemy jedynie historyczny filtr Zakres dat do wszystkich arkuszy w dashboardzie (w widoku dashboardu rozwiń menu filtru Zakres dat, wybierz Apply to Worksheets – Selected Worksheets).
Jak wspomnieliśmy tutaj filtr kontekstowy znajduje się wyżej w hierarchii niż Level of Details FIXED. W takim razie częstość krajów/regionów dotkniętych atakami będzie się zmieniać w zależności od wybranego okresu czasowego.

Intuicyjne przechodzenie w szczegółowe widoki

Dane przedstawione statycznie i na najwyższym stopniu ogólności nie pozwolą zidentyfikować, dlaczego aktualnie wystąpiła anomalia (np. drastycznie spadła liczba targetowanych klientów, zwiększyła się ilość występowania błędu w systemie). Na dashboardzie operacyjnym szczegółowe dane powinny być dostępne albo przez drill-down, albo najechanie myszką na obiekt.

Wprowadzam dwa poziomy drill-down.

Filtr akcji w dashboardzie do drill-down na pierwszym poziomie

#1 Częstość występowania ataków w krajach
Dodaję do kolumn miarę Ilość ataków, zamieniam na Dimension. Do wierszy umieszczam Country Txt, Measure: Count Distinct. Ten widok pozostawiam już nie zagregowany w konkretne przedziały.
Na dashboardzie dodaję filtr akcji typu Select z worksheetu ogólnego LoD bins kraj/region do worksheetu aktualnego histogram drill down.


#2 Szczegóły o atakach w wybranym przedziale
Ostatni drill-down pozostawiam na najbardziej szczegółowe dane o dacie ataku, jego rodzaju i ilości zaatakowanych miast w kraju, który wybieram z poprzedniego histogramu. Tworzę heat mapę: dodaję do wierszy Country Txt, Attack Type I datę, którą trzeba skalkulować samemu dla tej bazy.

Zmień typ daty dla event date

event date
MAKEDATE([Iyear],[Imonth],[Iday])

Również zmieniam typ danych na Date: Change Data Type - Date

Do Marks Color i Label dodaj City jako Count Distinct.
Dodaj kolejny filtr akcji z poprzedniego worksheet na obecny wg ustawień:

Filtr akcji w dashboardzie do drill-down na drugim poziomie

Typy wykresów

Najprostsze, aż do znudzenia. W sytuacjach stresowych dane muszą być przedstawione prosto, jasno i nie wprowadza w błąd.


Co prawda, oprócz wiadomości o najbardziej atakowanych krajach, warto by było mieć wgląd w najbardziej niebezpieczne miasta. Dane z tej bazy są granularne do miast, dla chętnych pozostawiam pole do popisu szykując histogramy z miastami:)

Poniższy prosty dashboard przedstawia po krótce główne wymogi operacyjnego dashboardu. Bez Level of Detail expressions nie dałoby się aż tyle wyciągnąć z danych. Tę wiedzę możesz wykorzystać odkrywaniu odchyleń, by móc szybko zaradzić sytuacji. I tak o to stworzyliśmy dynamiczny histogram z LoD i parametrami, nie brzmi dumnie?:)