O que é um data analytics report?
Um data analytics report é um documento que consolida dados de várias fontes (por exemplo, bancos de dados, APIs, planilhas) para rastrear e exibir indicadores-chave de desempenho (KPIs) (por exemplo, precisão dos dados, tempo de processamento, user engagement), permitindo que as equipes monitorem o desempenho dos dados e criem apresentações para stakeholders e executivos.
Os data analytics reports são geralmente criados usando ferramentas flexíveis como Google Looker Studio, Power BI, Google Sheets ou soluções específicas de plataforma para permitir alta personalização e integração de várias fontes de dados.
O que incluir em um data analytics report?
Um data analytics report acionável equilibra contexto e especificidade com base no público (executivos, gerentes e analistas) e seus casos de uso.
Data analytics reports para executivos
Relatórios executivos para CTOs, CIOs e stakeholders mostram o impacto dos dados nos resultados de negócios. Revisados semanalmente, mensalmente ou trimestralmente, eles incluem:
- Análise de qualidade de dados: precisão, completude e consistência dos dados entre sistemas.
- Métricas de desempenho: tempo de atividade do sistema, tempo de resposta e velocidade de processamento de dados.
- Análise de user engagement: atividade do usuário, taxas de adoção e feedback.
- Adicionar texto para contexto adicional para traduzir métricas para públicos não técnicos. Apresentar em apresentações de slides e relatórios simplificados do Looker Studio.
Data manager reports
Relatórios de gerentes têm visões cruzadas de sistemas com drill-downs para ver o desempenho por departamento, projeto, região, membro da equipe e fonte de dados. Eles ajudam a alinhar equipes, definir estratégias e incluem:
- Relatório cruzado de sistemas: fluxo de dados geral, relatório de projeto, departamento ou região entre sistemas.
- Rastreamento de metas: comparar desempenho atual vs objetivos.
- Auditorias de dados para priorização e identificação de problemas
- Benchmarking para mapeamento de desempenho e eficiência.
- Análise de fontes de dados e integração
Operational Data Analytics Reports
Relatórios operacionais para analistas e engenheiros de dados têm KPIs granulares e personalizáveis para resolver problemas técnicos. Monitorados por hora, diariamente ou semanalmente, eles cobrem:
- Processamento de dados: desempenho ETL, eficiência do pipeline de dados, taxas de erro.
- Monitoramento do sistema: carga do servidor, uso de memória, latência de rede.
- Atividade do usuário: taxas de login, duração da sessão, uso de recursos.
- Integridade dos dados: erros de validação, anomalias de dados, problemas de reconciliação.
Os operational data analytics reports são altamente personalizados, construídos em ferramentas flexíveis como Google Sheets ou Looker Studio para permitir limpeza de dados, mistura, anotações e integração de várias fontes.
Como construir um data analytics report?
Para construir um data analytics report, conecte suas fontes de dados, escolha um template no Looker Studio ou Sheets, construa suas consultas selecionando métricas e dimensões, escolha gráficos para visualizar seus dados, personalize o relatório, projete e compartilhe via link, PDF ou e-mail.
Aqui está o detalhamento:
Conectar fontes de dados
Defina e conecte as fontes de dados para trazer ao seu relatório. Fontes comuns são bancos de dados, APIs, sistemas CRM e armazenamento em nuvem para análise de dados.
Para conectar suas fontes de dados, vá para portermetrics.com, escolha as fontes de dados para trazer ao seu relatório.
Você pode seguir estes tutoriais sobre como conectar seus dados:
Escolher um template
Escolha entre dezenas de templates de data analytics report no Google Sheets ou Looker Studio, projetados para casos de uso como monitoramento de dados, rastreamento de desempenho e análise de user engagement.
Aprenda a copiar templates do Looker Studio.
Embora os templates sejam o ponto de partida. Torne-os específicos para o seu negócio ou agência. Mapeie suas métricas específicas, especialmente pontos de dados personalizados, dados de CRM e todos os campos e métricas que você define como "indicadores-chave de desempenho" e "resultados".
Dependendo da sua ferramenta de relatório—Google Sheets ou Google Looker Studio, escolha qualquer um dos dezenas de templates criados por nossa equipe e clientes para resolver seus casos de uso de data analytics reporting, como monitoramento de dados, rastreamento de desempenho e análise de user engagement.
Selecionar métricas, dimensões e gráficos
Uma vez que seu template de relatório esteja baixado, você pode 1)modificá-lo ou 2) criar uma página em branco para construí-lo do zero. Seja qual for o caso, configurar uma consulta sempre segue estes passos:
- Selecione a fonte de dados e a conta conectada a ela
- Escolha métricas (por exemplo, precisão dos dados, tempo de processamento, user engagement, etc.).
- Escolha desagregações para segmentar seus dados (por exemplo, por data, departamento, fonte de dados, etc.)
Você pode seguir estes tutoriais sobre como adicionar dados aos seus relatórios
Design
Para tornar seus data analytics reports verdadeiramente white-label, você pode adicionar logotipos, cores, fontes e estilos para espelhar sua marca.
Siga estes tutoriais para projetar seus data analytics reports:
Compartilhar
Compartilhe seus data analytics reports via links, PDF, agende e-mails e controle permissões.
KPIs para incluir em um data analytics report?
Os data analytics reports devem incluir uma mistura de métricas de qualidade de dados, desempenho, user engagement e custos e KPIs para entender completamente o desempenho dos sistemas de dados em relação aos objetivos de negócios. Eles incluem:
KPIs de qualidade de dados medem a integridade e confiabilidade dos dados:
- Métricas de precisão: taxas de erro, sucesso de validação, consistência de dados
- Métricas de completude: valores ausentes, cobertura de dados, contagem de registros
- Métricas de pontualidade: latência de dados, frequência de atualização, tempo de processamento
KPIs de desempenho comparam suas saídas de processamento de dados com as capacidades do sistema, incluindo:
- Velocidade de processamento: rendimento de dados, eficiência ETL
- Tempo de atividade do sistema: disponibilidade, incidentes de inatividade
- Utilização de recursos: CPU, memória, uso de rede
KPIs de user engagement medem a interação com sistemas de dados:
- Métricas de atividade: taxas de login, duração da sessão
- Métricas de adoção: uso de recursos, crescimento de usuários
- Métricas de feedback: satisfação do usuário, relatórios de problemas
KPIs de custo mostram o impacto financeiro dos seus sistemas de dados:
- Custos operacionais: infraestrutura, manutenção
- Eficiência: custo por transação, economia de custos
- Efetividade: ROI, análise de custo-benefício
Para analisar esses KPIs de data analytics, segmente-os por:
- Sistema: banco de dados, aplicação, serviço em nuvem
- Tempo: Por hora, diário, semanal, mensal
- Negócio: departamento, filial, região
- Usuário: função, localização, comportamento
- Fonte de dados: tipo, formato, origem
