Prática recomendada: criar uma experiência positiva para os usuários do Looker

Essas práticas recomendadas refletem recomendações compartilhadas por uma equipe multifuncional de profissionais experientes do Looker. Esses insights vêm de anos de experiência trabalhando com clientes do Looker, desde a implementação até o sucesso a longo prazo. As práticas foram criadas para funcionar na maioria dos usuários e situações, mas use seu bom senso ao implementar.

Os desenvolvedores do LookML podem seguir estas dicas para melhorar a experiência dos usuários com o Looker:

Essas recomendações são explicadas em mais detalhes nas seções a seguir.

Forneça nomes de campo significativos aos usuários

  • Use o parâmetro label para aplicar nomes fáceis de usar a dimensões ou medidas, mantendo nomes compatíveis com o banco de dados nos arquivos de visualização e modelo. Você pode renomear alguns termos comuns, como Contagem para Número de e Soma para Total. Se você não tiver certeza de quais palavras são significativas para os usuários, trabalhe com um usuário comercial para criar algumas consultas comuns e veja quais palavras os resultados da consulta usam para descrever o que os usuários estão procurando. Por exemplo, suponha que as visualizações Itens de inventário, Itens de pedido, Pedidos e Produtos tenham uma métrica chamada Contagem. Use o parâmetro label para dar a cada uma dessas medidas um nome exclusivo e significativo, como Número de itens de inventário, Número de itens de pedido, Número de pedidos e Número de produtos.
  • Evite expor vários campos com o mesmo nome. Por exemplo, as medidas de type: count são criadas automaticamente no Looker com o nome Contagem de . Isso faz com que a maioria dos arquivos de visualização contenha uma medida de contagem com o mesmo nome. Vários campos com o mesmo nome podem confundir os usuários. Adicionar rótulos ou renomear medidas de contagem para indicar o objeto que está sendo contado evita confusão. Outros campos importantes incluem Data de criação e Data de atualização, como em grupos de dimensões.
  • Dê nomes claros aos campos de type: yesno. Por exemplo, use O item foi devolvido? em vez de Devolvido para nomear um campo que indica se um item foi devolvido.
  • Dê nomes descritivos às proporções. Por exemplo, Pedidos por clientes compradores é mais claro do que Porcentagem de pedidos.
  • Nomeie os campos e represente os valores de maneira consistente em todo o modelo. Usar o parâmetro value_format ou value_format_name para aplicar formatação, como símbolos de moeda, porcentagens e precisão decimal, aos campos numéricos ajuda a deixar tudo mais claro para os usuários.

Agrupar campos semelhantes para facilitar a navegação

  • Use o parâmetro group_label para consolidar dimensões e métricas de visualizações individuais ou combinadas relacionadas. Por exemplo, agrupe todas as informações geográficas em um grupo Geografia para reunir todas as informações de endereço e local no seletor de campos, em vez de listá-las em ordem alfabética: 
        dimension: city {
      group_label: "Geography"
      type: string
      sql: ${TABLE}.city ;;
    }

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

    As dimensões "Cidade" e "País" são agrupadas no rótulo "Região geográfica" no seletor de campos.

  • Divida tabelas grandes e desnormalizadas usando o parâmetro view_label. Use o parâmetro view_label nos campos para agrupá-los logicamente em cabeçalhos separados no seletor de campos. Tabelas grandes e desnormalizadas com muitos campos podem ser difíceis de navegar. Por isso, isso dá a ilusão de várias visualizações no seletor de campos "Explorar" à esquerda.

Evite expor muito aos usuários inicialmente

  • Evite expor muito aos usuários em um lançamento inicial do Looker. Comece aos poucos e depois expanda as opções. Não é necessário expor todas as tabelas ou dimensões e métricas de uma vez. Você pode expor os campos mais importantes no início e continuar criando mais funcionalidades à medida que os usuários comerciais se sentem mais confiantes com a análise de dados.
  • Oculte da interface do usuário as dimensões que não são relevantes para os usuários. Use o parâmetro hidden em dimensões que nunca serão usadas na interface do usuário, como campos de ID ou datas de atualização do banco de dados.
  • Use o parâmetro fields em análises detalhadas e junções para limitar o número de campos disponíveis aos usuários. Os campos incluídos devem ser apenas aqueles relevantes para a análise detalhada. Isso reduz o excesso de informações e oferece uma experiência melhor para os usuários. Ao contrário do parâmetro hidden, o parâmetro field permite incluir ou excluir campos em cada detalhamento.
  • Oculte todas as análises criadas apenas para preencher Looks, blocos de painel ou filtros específicos usando o parâmetro hidden para análises. As análises detalhadas que não são destinadas à exploração pelos usuários precisam ser ocultadas da interface.
  • Use o menor número possível de análises detalhadas, mas permita que os usuários acessem facilmente as respostas de que precisam. Divida as análises detalhadas em diferentes modelos para públicos-alvo distintos e limite as opções disponíveis para cada grupo de usuários. O número ideal de análises detalhadas é diferente para cada empresa, mas ter muitas pode confundir os usuários. Use o parâmetro group_label para análises detalhadas em um modelo, que permite agrupá-las de maneira sensata no menu suspenso Análise detalhada.

Adicione descrições para que os usuários saibam quais campos e análises detalhadas usar

  • Use o parâmetro description em dimensões e medidas para fornecer mais informações aos usuários sobre a lógica ou os cálculos usados no modelo. Isso é importante principalmente para dimensões e medidas que usam lógica ou cálculos complexos. No entanto, é uma boa ideia considerar também descrições para campos mais simples para garantir que os usuários entendam as definições por trás deles.
  • Definir descrições de análise detalhada para usuários. Adicione uma breve descrição a cada Análise para especificar a finalidade dela e o público que vai usá-la.

Criar fluxos de trabalho comuns no Looker

  • Adicione drill_fields a todas as medidas relevantes. Com os campos de detalhamento, os usuários podem clicar em valores agregados para acessar dados detalhados. Use o parâmetro set para criar conjuntos reutilizáveis de campos que podem ser aplicados a qualquer número de medidas em uma visualização.
  • Adicione drill_fields a todas as dimensões hierárquicas. Por exemplo, adicionar um drill_field para Cidade em uma dimensão Estado permite que os usuários selecionem um estado e detalhem as cidades dentro dele. Essa detalhamento hierárquico é aplicado automaticamente nos grupos de dimensão de tempo.
  • Configure links que permitam aos usuários navegar e transmitir filtros com facilidade para outros painéis do Looker ou para sistemas ou plataformas externos ao Looker. Consulte nossa documentação sobre o parâmetro link para exemplos de transmissão de filtros por detalhamentos.