В отделе маркетинга еЛамы мы используем облачную базу данных Google BigQuery для сбора, объединения и анализа всех необходимых данных:
- действия посетителей на сайте, использование ими наших инструментов с фронтенда — стриминг из Google Analytics OWOX BI Streaming;
- информация о пользователях еЛамы, платежах, использовании инструментов — выгрузки из внутренних баз данных MySQL и PostgreSQL;
- посещения вебинаров из сервиса ClickMeeting (сторонняя платформа для проведения онлайн-конференций и вебинаров);
- информация о расходах на платные рекламные каналы (Яндекс.Директ, Google AdWords, ВКонтакте и т.д.);
- данные из Google Search Console, т.к. они там хранятся не более 90 дней;
Google BigQuery позволяет выполнять SQL запросы и получать отчеты в табличном виде, но не предлагает никакой встроенной визуализации. Графические отчеты приходится строить в Google Docs или Excel. При серьезных изменениях в отчетных данных нужно каждый раз редактировать графики. Другой вариант — использовать сторонние сервисы для визуализации. В этой статье мы рассмотрим один из них — Redash. Мы его используем для визуализации финансовых показателей, использования пользователями наших инструментов и сервисов.
Ниже пример графика из Redash, который показывает распределение количества одного из сегментов пользователей еЛамы в зависимости от количества дней между регистрацией и первым платежом (активацией).
Дашборд с этими данными доступен по ссылке.
Для сравнения, результат этого же запроса в BigQuery в табличном виде выглядит так:
Теперь давайте разберемся, что нужно для старта работы с Redash и как создать такой (или любой другой) дашборд.
1. В Google Cloud Platform в разделе «Диспетчер API» нужно создать Ключ сервисного аккаунта, тип JSON и скачать его себе на компьютер:
Создание ключа сервисного аккаунта. Шаг 1
Создание ключа сервисного аккаунта. Шаг 2
2. Также нам понадобится Project ID в Google Cloud:
3. Затем в Redash нужно создать источник данных типа BigQuery, указать JSON ключ и Project ID:
Создание источника данных. Шаг 1
Создание источника данных. Шаг 2
Создание источника данных. Шаг 3
После настройки коннектора можно уже полноценно работать в Redash.
4. Создадим новый SQL запрос, который будет рассчитывать количество пользователей еЛамы в зависимости от количества дней между регистрацией и первым платежом. Текст SQL запроса у вас может быть другим, в зависимости от структуры ваших данных. Запрос выполняется с такой же скоростью, как и в веб-среде BigQuery.
5. Результат получаем в табличном виде. Затем нужно кликнуть на «+ NEW VISUALIZATION» и легкими движениями мыши настроить график; при необходимости можно изменить название и порядок ярлыков:
Создание графика. Шаг 1
Создание графика. Шаг 2
Так, мы настроили график для запроса и можем отправить такую ссылку клиенту или руководителю. На дашбордах можно размещать несколько графиков и таблиц, компонуя их по тематикам или показателям.
Итак, плюсы Redash:
- полностью бесплатен при установке на собственный сервер — это Open Source проект;
- можно создавать SQL запросы и настраивать визуализацию сразу в одном окне;
- сервис удобен в работе и в нем минимальное количество странностей или багов;
- можно настроить автоматическое обновление запросов по расписанию;
- коннекторы к большому количеству баз данных и сервисов.
Минусы:
- сервис платный, если не устанавливать на собственный сервер (есть 30-дневный триал);
- функционал построения графических отчетов не очень богатый (нет фильтров, чекбоксов, и по сути позволяет строить только относительно простые графики).
Redash мы установили на собственный сервер по инструкции. У системного администратора каких-то сложностей не возникло и заняло немного времени. Для установки доступны готовые образы для облачных провайдеров Amazon Web Services и Google Cloud Computing. Полная документация по использованию Redash.
Комментарии 2
Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий.
Viktor Muravev
Антон Леонтьев