Best Practice: Ein positives Erlebnis für Looker-Benutzer schaffen

Diese Best Practices spiegeln die Empfehlungen eines funktionsübergreifenden Teams erfahrener Looker-Mitarbeiter wider. Diese Erkenntnisse stammen aus jahrelanger Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Looker-Kunden – von der Implementierung bis zum langfristigen Erfolg. Die Methoden sind so geschrieben, dass sie für die meisten Nutzer und Situationen geeignet sind. Bei der Umsetzung sollten Sie jedoch nach eigenem Ermessen vorgehen.

LookML-Entwickler können diese Tipps befolgen, um die Benutzererfahrung mit Looker zu verbessern:

Diese Empfehlungen werden in den folgenden Abschnitten ausführlicher erläutert.

Nutzern aussagekräftige Feldnamen zur Verfügung stellen

  • Verwenden Sie den Parameter label, um Dimensionen oder Messwerten benutzerfreundliche Namen zuzuweisen und gleichzeitig datenbankfreundliche Namen in den Ansichts- und Modelldateien beizubehalten. Sie können einige häufig verwendete Begriffe umbenennen, z. B. Anzahl in Anzahl von und Summe in Gesamt. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Wörter für die Nutzer von Bedeutung sind, arbeiten Sie mit einem geschäftlichen Nutzer zusammen, um einige gängige Berichte zu erstellen. Überprüfen Sie, welche Wörter in den Berichten verwendet werden, um zu beschreiben, wonach Nutzer suchen. Angenommen, die Ansichten Inventarartikel, Bestellartikel, Bestellungen und Produkte haben jeweils einen Messwert namens Anzahl. Sie können den Parameter label verwenden, um jedem dieser Messwerte einen eindeutigen und aussagekräftigen Namen zu geben, z. B. Anzahl der Inventarelemente, Anzahl der Bestellpositionen, Anzahl der Bestellungen und Anzahl der Produkte.
  • Vermeiden Sie es, mehrere Felder mit demselben Namen offenzulegen. In Looker werden z. B. Messwerte für type: count automatisch mit dem Namen Count erstellt. Dies führt dazu, dass die meisten Ansichtsdateien einen Anzahlmesswert mit demselben Namen enthalten. Mehrere Felder mit demselben Namen können Nutzer verwirren. Wenn Sie Labels hinzufügen oder Zählmaßnahmen umbenennen, um das zu zählende Objekt anzugeben, können Sie Verwechslungen vermeiden. Weitere zu beachtende Felder sind z. B. Erstellungsdatum und Aktualisierungsdatum, etwa in Dimensionsgruppen.
  • Geben Sie für die Felder von type: yesno eindeutige Namen. Verwenden Sie beispielsweise War der Artikel zurückgegeben? statt Zurückgegeben, um ein Feld zu benennen, das angibt, ob ein Artikel zurückgegeben wurde.
  • Benennen Sie Seitenverhältnisse deskriptiv. Beispielsweise ist Bestellungen pro Käufer klarer als Prozentsatz der Bestellungen.
  • Benennen Sie Felder und stellen Sie Werte im gesamten Modell einheitlich dar. Wenn Sie mithilfe des Parameters value_format oder value_format_name Formatierungen wie Währungssymbole, Prozentsätze oder Dezimalstellen auf numerische Felder anwenden, wird die Darstellung für die Nutzer verständlicher.

Ähnliche Felder gruppieren, um die Navigation zu vereinfachen

  • Mit dem Parameter group_label können Sie Dimensionen und Messwerte aus einzelnen oder mehreren verknüpften Datenansichten konsolidieren. Gruppieren Sie beispielsweise alle geografischen Informationen in einer Gruppe Geografie, um alle Adress- und Standortinformationen im Field Picker zusammenzuführen, anstatt sie alle alphabetisch aufzulisten: 
        dimension: city {
      group_label: "Geography"
      type: string
      sql: ${TABLE}.city ;;
    }

    dimension: country {
      group_label: "Geography"
      type: string
      map_layer_name: countries
      sql: ${TABLE}.country ;;
    }

    Die Dimensionen „Stadt“ und „Land“ sind im Field Picker unter dem Label Geografie (Geografie) gruppiert.

  • Verwenden Sie den Parameter view_label, um große, denormalisierte Tabellen aufzuteilen. Sie können den Parameter view_label in Feldern verwenden, um Felder im Field Picker logisch in separate Überschriften zu gruppieren. Die Navigation in großen, denormalisierten Tabellen mit vielen Feldern kann schwierig sein, sodass der Eindruck entsteht, dass im Feld-Picker auf der linken Seite mehrere Ansichten vorhanden sind.

Zu Beginn nicht zu viele Nutzer ansprechen

  • Vermeiden Sie es, bei einem ersten Looker-Roll-out zu viele Benutzern offenzulegen. Fangen Sie klein an, und erweitern Sie dann die Optionen. Sie müssen nicht alle Tabellen oder Dimensionen und Messwerte auf einmal verfügbar machen. Sie können die wichtigsten Felder zuerst anzeigen und dann weitere Funktionen hinzufügen, wenn geschäftliche Nutzerinnen und Nutzer mit der Datenexploration vertrauter werden.
  • Dimensionen, die für Nutzer nicht relevant sind, lassen sich auf der Benutzeroberfläche ausblenden. Verwenden Sie den Parameter hidden für Dimensionen, die nie über die Benutzeroberfläche verwendet werden, z. B. ID-Felder oder Datumsangaben für die Datenbankaktualisierung.
  • Verwenden Sie den Parameter fields in Explores und Joins, um die Anzahl der Felder zu begrenzen, die für Nutzer verfügbar sind. Es sollten nur Felder enthalten sein, die für das Explore relevant sind. Dies reduziert das Aufgebläht und verbessert die Nutzerfreundlichkeit. Im Gegensatz zum hidden-Parameter ermöglicht der field-Parameter das Ein- oder Ausschließen von Feldern für einzelne Explores.
  • Blenden Sie alle Explores aus, die nur zum Ausfüllen bestimmter Looks, Dashboard-Tiles oder Filter mit dem Parameter hidden für Explores vorhanden sind. Explores, die nicht für die Erkundung durch Nutzer bestimmt sind, sollten auf der Benutzeroberfläche ausgeblendet werden.
  • Verwenden Sie möglichst wenige Explores und ermöglichen Sie den Nutzenden gleichzeitig einfachen Zugriff auf die Antworten, die sie benötigen. Unterteilen Sie Explores in verschiedene Modelle für unterschiedliche Zielgruppen, um die für jede Nutzergruppe verfügbaren Optionen einzuschränken. Die optimale Anzahl von Explores ist für jedes Unternehmen unterschiedlich, aber zu viele Explores können die Benutzer verwirren. Sie können den Parameter group_label für Explores in einem Modell verwenden, damit Sie sie sinnvoll im Drop-down-Menü Erkunden gruppieren können.

Fügen Sie Beschreibungen hinzu, damit Nutzende wissen, welche Felder und Explores sie verwenden sollen.

  • Verwenden Sie den Parameter description für Dimensionen und Messwerte, um Nutzern zusätzliche Informationen zur Logik oder den Berechnungen im Modell bereitzustellen. Dies ist besonders wichtig für Dimensionen und Messwerte, die eine komplexe Logik oder Berechnungen nutzen. Dennoch ist es ratsam, auch Beschreibungen für einfachere Felder zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Nutzenden die Definitionen dahinter verstehen.
  • Definieren Sie Explore-Beschreibungen für Nutzer. Fügen Sie jedem Explore eine kurze Beschreibung hinzu, um den Zweck des Explores und die Zielgruppe anzugeben, die es verwenden wird.

Gängige Workflows in Looker integrieren

  • Fügen Sie allen relevanten Messwerten drill_fields hinzu. Mit Aufschlüsselungsfeldern können Benutzer auf aggregierte Werte klicken, um auf detaillierte Daten zuzugreifen. Verwenden Sie den Parameter set, um wiederverwendbare Gruppen von Feldern zu erstellen, die dann auf eine beliebige Anzahl von Messwerten innerhalb einer Ansicht angewendet werden können.
  • Fügen Sie allen hierarchischen Dimensionen drill_fields hinzu. Wenn Sie beispielsweise eine drill_field für Stadt in die Dimension Bundesland aufnehmen, können Nutzer einen Bundesstaat auswählen und sich Details zu den Städten in diesem Bundesland ansehen. Diese hierarchische Aufschlüsselung wird automatisch auf Zeitdimensionsgruppen angewendet.
  • Richten Sie Links ein, mit denen Benutzer einfach navigieren und Filter an andere Looker-Dashboards oder Systeme oder Plattformen weitergeben können, die außerhalb von Looker sind. Beispiele für die Übergabe von Filtern in Aufschlüsselungen finden Sie in der Dokumentation zum Parameter link.