Bonne pratique: Créer une expérience positive pour les utilisateurs de Looker

Ces bonnes pratiques reflètent les recommandations partagées par une équipe interfonctionnelle de chercheurs expérimentés. Ces insights sont issus de nos années d'expérience avec les clients Looker, de l'implémentation à la réussite à long terme. Ces pratiques sont conçues pour fonctionner pour la plupart des utilisateurs et des situations, mais vous devez faire preuve de bon sens lors de leur implémentation.

Les développeurs LookML peuvent suivre ces conseils pour améliorer l'expérience de leurs utilisateurs avec Looker:

Ces recommandations sont expliquées plus en détail dans les sections suivantes.

Fournir aux utilisateurs des noms de champs pertinents

  • Utilisez le paramètre label pour appliquer des noms conviviaux aux dimensions ou aux mesures, tout en conservant des noms adaptés aux bases de données dans les fichiers de vue et de modèle. Vous pouvez renommer certains termes courants, comme Nombre en Nombre de et Somme en Total. En cas de doute sur les mots qui ont du sens pour les utilisateurs, collaborez avec un utilisateur métier pour créer des requêtes courantes et voir quels mots les résultats de requêtes utilisent pour décrire ce que les utilisateurs recherchent. Par exemple, supposons que les vues Articles de l'inventaire, Articles de la commande, Commandes et Produits comportent chacune une mesure appelée Nombre. Vous pouvez utiliser le paramètre label pour attribuer à chacune de ces mesures un nom unique et pertinent, comme Nombre d'articles de l'inventaire, Nombre d'articles de la commande, Nombre de commandes et Nombre de produits.
  • Évitez d'exposer plusieurs champs portant le même nom. Par exemple, les mesures de type: count sont créées automatiquement dans Looker sous le nom Nombre. La plupart des fichiers de vue contiennent donc une mesure de nombre portant le même nom. Plusieurs champs portant le même nom peuvent dérouter les utilisateurs. Ajouter des libellés ou renommer des mesures de comptage pour indiquer l'objet qui est compté permet d'éviter toute confusion. D'autres champs à prendre en compte sont Date de création et Date de modification, par exemple dans les groupes de dimensions.
  • Attribuez des noms clairs aux champs de type: yesno. Par exemple, utilisez L'article a-t-il été retourné ? au lieu de Retourné pour nommer un champ indiquant si un article a été retourné.
  • Nommez les ratios de manière descriptive. Par exemple, Commandes par client ayant effectué un achat est plus clair que Pourcentage de commandes.
  • Nommez les champs et représentez les valeurs de manière cohérente dans l'ensemble du modèle. Utiliser le paramètre value_format ou value_format_name pour appliquer une mise en forme (symboles de devise, pourcentages et précision décimale, par exemple) aux champs numériques permet de rendre les informations plus claires pour vos utilisateurs.

Regrouper les champs similaires pour faciliter la navigation

  • Utilisez le paramètre group_label pour consolider les dimensions et les mesures de vues jointes individuelles ou multiples associées. Par exemple, regroupez toutes les informations géographiques dans un groupe Géographie pour regrouper toutes les informations d'adresse et d'emplacement dans le sélecteur de champ, au lieu de les lister toutes par ordre alphabétique: 
        dimension: city {
      group_label: "Geography"
      type: string
      sql: ${TABLE}.city ;;
    }

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

    Les dimensions "Ville" et "Pays" sont regroupées sous l'étiquette "Zone géographique" dans le sélecteur de champs.

  • Divisez les tables volumineuses dénormalisées à l'aide du paramètre view_label. Utilisez le paramètre view_label dans les champs pour les regrouper de manière logique en titres distincts dans le sélecteur de champs. Les tables volumineuses et dénormalisées comportant de nombreux champs peuvent être difficiles à parcourir. Il peut donc sembler qu'il existe plusieurs vues dans le sélecteur de champ d'exploration situé sur la gauche.

Éviter de trop exposer les utilisateurs au départ

  • Évitez de trop exposer les utilisateurs lors du déploiement initial de Looker. Commencez modestement, puis multipliez les options. Vous n'avez pas besoin d'exposer toutes les tables, dimensions et mesures en même temps. Vous pouvez présenter les champs les plus importants au début, puis continuer à ajouter des fonctionnalités à mesure que les utilisateurs métier progressent en exploration des données.
  • Masquer les dimensions qui ne sont pas pertinentes pour les utilisateurs dans l'interface utilisateur. Utilisez le paramètre hidden sur les dimensions qui ne seront jamais utilisées via l'interface utilisateur (telles que les champs d'ID ou les dates de mise à jour de la base de données).
  • Utilisez le paramètre fields dans les explorations et les jointures pour limiter le nombre de champs disponibles pour les utilisateurs. Les champs inclus ne doivent concerner que l'exploration. Cela réduit l'encombrement et offre une meilleure expérience aux utilisateurs. Contrairement au paramètre hidden, le paramètre field permet d'inclure ou d'exclure des champs par exploration.
  • Masquer les explorations qui ne servent qu'à renseigner des présentations, des vignettes de tableau de bord ou des filtres spécifiques à l'aide du paramètre hidden pour les explorations. Les explorations qui ne sont pas destinées à être explorées par les utilisateurs doivent être masquées dans l'interface utilisateur.
  • Utilisez le moins d'explorations possible, tout en permettant aux utilisateurs d'accéder facilement aux réponses dont ils ont besoin. Envisagez de diviser les explorations en différents modèles pour différentes audiences afin de limiter les options disponibles pour chaque groupe d'utilisateurs. Le nombre optimal d'explorations varie selon les entreprises, mais un nombre trop élevé d'explorations peut prêter à confusion pour les utilisateurs. Envisagez d'utiliser le paramètre group_label pour les explorations dans un modèle. Vous pourrez ainsi les regrouper de manière logique dans le menu déroulant Explorer.

Ajoutez des descriptions pour que les utilisateurs sachent quels champs et quelles explorations utiliser.

  • Utilisez le paramètre description sur les dimensions et les mesures pour fournir aux utilisateurs des informations supplémentaires sur la logique ou les calculs utilisés dans le modèle. Cela est particulièrement important pour les dimensions et les mesures qui utilisent une logique ou des calculs complexes. Toutefois, il est également judicieux de fournir des descriptions pour les champs plus simples afin de s'assurer que les utilisateurs comprennent les définitions qui les sous-tendent.
  • Définissez les descriptions des explorations pour les utilisateurs. Ajoutez une brève description à chaque exploration pour spécifier son objectif et l'audience qui l'utilisera.

Intégrer des workflows courants dans Looker

  • Ajoutez drill_fields à toutes les mesures pertinentes. Les champs de drill-down permettent aux utilisateurs de cliquer sur des valeurs agrégées pour accéder à des données détaillées. Utilisez le paramètre set pour créer des ensembles de champs réutilisables qui peuvent ensuite être appliqués à un nombre illimité de mesures dans une vue.
  • Ajoutez drill_fields à toutes les dimensions hiérarchiques. Par exemple, si vous ajoutez un drill_field pour Ville dans une dimension État, les utilisateurs pourront sélectionner un État, puis examiner plus en détail les villes de cet État. Notez que cette analyse hiérarchique est automatiquement appliquée dans les groupes de dimensions temporelles.
  • Configurez des liens permettant aux utilisateurs de naviguer facilement et de transmettre des filtres à d'autres tableaux de bord Looker, ou à des systèmes ou plates-formes externes à Looker. Consultez notre documentation sur le paramètre link pour obtenir des exemples de transmission de filtres via des exercices.