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

Essas práticas recomendadas refletem as recomendações compartilhadas por uma equipe multidisciplinar de profissionais 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 experiência dos usuários com o Looker:

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

Forneça nomes de campos 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. 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 empresarial 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 pedidos, Pedidos e Produtos tenham uma medida chamada Contagem. É possível usar o parâmetro label 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 medidas de type: count são criadas automaticamente no Looker com o nome Contagem. 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 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.
  • Nomeie as proporções de forma descritiva. Por exemplo, Pedidos por clientes que fazem compras é mais claro do que Percentual de pedidos.
  • Nomeie campos e represente valores de forma consistente no modelo. Usar o parâmetro value_format ou value_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 medidas de visualizações individuais ou múltiplas vinculadas. 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 ;;
    }

    As dimensões "Cidade" e "País" são agrupadas sob o rótulo "Geografia" no seletor de campos.

  • Divida tabelas grandes e desnormalizadas usando o parâmetro view_label. Use o parâmetro view_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 no 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 parâmetro hidden em dimensões que nunca serão usadas pela interface do usuário, como campos de ID ou datas de atualização do banco de dados.
  • Use o parâmetro fields nas Análises e nas mesclagens para limitar o número de campos disponíveis para os usuários. Inclua apenas os campos relevantes para a Análise detalhada. Isso reduz o inchaço e oferece uma experiência melhor para os usuários. Ao contrário do parâmetro hidden, o parâmetro field 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.
  • Use o menor número possível de análises detalhadas, mas permita que os usuários acessem facilmente as respostas que precisam. 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 delas tende a 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 métricas 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 considerar descrições para campos mais simples para garantir que os usuários entendam as definições.
  • Defina descrições de exploração para os usuários. Adicione uma breve descrição a cada Análise para especificar o propósito dela e o público-alvo.

Criar 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 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, em seguida, aprofundem a análise das cidades dentro dele. Essa análise detalhada hierárquica será aplicada 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 externas. Consulte nossa documentação sobre o parâmetro link para conferir exemplos de como transmitir filtros para exercícios.