Essas práticas recomendadas refletem as recomendações compartilhadas por uma equipe multifuncional de Lookers experientes. 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 para a maioria dos usuários e situações, mas você precisa usar seu melhor julgamento ao implementar.
Os desenvolvedores do LookML podem seguir estas dicas para melhorar a com o Looker:
- Fornecer aos usuários nomes de campos significativos
- Agrupar campos semelhantes para facilitar a navegação
- Evitar expor muito aos usuários inicialmente
- Adicionar descrições para que os usuários saibam quais campos e Análises precisam ser usados
- Criar fluxos de trabalho comuns no Looker
Essas recomendações são explicadas em mais detalhes nas seções a seguir.
Fornecer nomes de campo significativos aos usuários
-
Use o parâmetro
label
para aplicar nomes fáceis de usar a dimensões ou medidas, mantendo os nomes amigáveis ao banco de dados nos arquivos de visualização e modelo. Renomeie 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 empresarial para criar algumas consultas comuns e conferir 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 pedidos, Pedidos e Produtos tenham uma medida chamada Contagem. É possível usar o parâmetrolabel
para dar a cada uma dessas medidas um nome exclusivo e significativo, como Número de itens de inventário, Número de itens do pedido, Número de pedidos e Número de produtos. -
Evite expor vários campos com o mesmo nome. Por exemplo, as medições de
type: count
são criadas automaticamente no Looker com o nome Count. Como resultado, a maioria dos arquivos de visualização contém 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 são Data de criação e Data de atualização, como em grupos de dimensões. -
Dê nomes claros para os campos de
type: yesno
. Por exemplo, use O item foi devolvido? em vez de Devolvido para nomear um campo que indique se um item foi devolvido. - Proporções de nome de maneira descritiva. Por exemplo, Pedidos por clientes de compra é mais claro do que a Porcentagem dos pedidos.
-
Nomeie os campos e represente os valores de maneira consistente no modelo. Usar o parâmetro
value_format
ouvalue_format_name
para aplicar formatação, como símbolos de moeda, porcentagens e precisão decimal a 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 medições de uma ou várias visualizações mescladas 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 listar tudo 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 ;; }
-
Divida tabelas grandes e desnormalizadas usando o parâmetro
view_label
. Use o parâmetroview_label
nos campos para agrupar campos logicamente em títulos separados no seletor de campos. Tabelas grandes e desnormalizadas com muitos campos podem ser difíceis de navegar, o que cria a ilusão de várias visualizações no seletor de campos do recurso "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 amplie as opções. Não é preciso expor todas as tabelas ou dimensões e medidas de uma só vez. Você pode expor os campos mais importantes no início e, em seguida, continuar a desenvolver mais funcionalidades à medida que os usuários da empresa se tornam mais confiantes na exploração de dados.
-
Ocultar dimensões que não são relevantes para os usuários na interface. Use o
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 e mesclagens" para limitar o número de campos disponíveis para os usuários. Os campos incluídos devem ser relevantes apenas para a Análise. Isso reduz o inchaço e oferece uma experiência melhor para os usuários. Ao contrário do parâmetrohidden
, o parâmetrofield
permite que os campos sejam incluídos ou excluídos de forma individual. -
Ocultar as análises que existem apenas para preencher Looks, blocos do painel ou filtros específicos usando o parâmetro
hidden
para análises. As análises detalhadas que não são destinadas à exploração pelos usuários devem ser ocultas da interface do usuário. -
Usar o menor número possível de Análises e ainda permitir que os usuários tenham acesso fácil às respostas necessárias. Considere dividir as análises detalhadas em diferentes modelos para públicos-alvo distintos e limitar as opções disponíveis para cada grupo de usuários. O número ideal de Análises é diferente para cada empresa, mas ter muitas Análises pode confundir os usuários. Use o parâmetro
group_label
para análises em um modelo, que permite agrupar as análises de maneira adequada no menu suspenso Análise.
Adicionar descrições para que os usuários saibam quais campos e análises 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 especialmente importante para dimensões e métricas que usam cálculos ou lógica complexa. Dito isso, é uma boa ideia também considerar descrições de campos mais simples para garantir que os usuários entendam as definições por trás deles. - Defina a opção Explorar descrições para os usuários. Adicione uma breve descrição a cada Análise para especificar a finalidade e o público que a usará.
Crie fluxos de trabalho comuns no Looker
-
Adicione
drill_fields
a todas as medidas relevantes. Os campos de detalhamento permitem que os usuários cliquem em valores agregados para acessar dados detalhados. Use o parâmetroset
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 umadrill_field
para Cidade a uma dimensão Estado permitirá que os usuários selecionem um estado e analisem mais as cidades dentro desse estado. Esse detalhamento hierárquico será aplicado automaticamente nos grupos de dimensões 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. Consulte nossa
documentação sobre o parâmetro
link
para conferir exemplos de como transmitir filtros por exercícios.