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 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 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:

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 medições, mantendo nomes fáceis de bancos 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 Inventory Items, Order Items, Orders e Products tenham uma medida chamada Count. 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 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 evitará confusão. Outros campos que devem ser lembrados incluem Data de criação e Data de atualização, como em grupos de dimensão.
  • Forneça 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 que fazem compras é mais claro do que Porcentagem de pedidos.
  • Nomeie os campos e represente os valores de maneira consistente no modelo. Usar o parâmetro value_format ou value_format_name para aplicar formatação, como símbolos de moeda, porcentagens e precisão decimal, vai 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 visualizações mescladas individuais ou várias relacionadas. Por exemplo, agrupe todas as informações geográficas em um grupo Geografia para reunir todas as informações de endereço e localização no seletor de campo em vez de listar 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 campo.

  • Divida tabelas grandes e desnormalizadas usando o parâmetro view_label. Use o parâmetro view_label nos campos para agrupar os campos de maneira lógica em cabeçalhos separados no seletor de campo. Pode ser difícil navegar em tabelas grandes e desnormalizadas com muitos campos. Isso dá a ilusão de várias visualizações no seletor do campo "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 necessário expor todas as tabelas ou dimensões e medidas de uma vez. Você pode expor os campos mais importantes primeiro e depois continuar a incorporar mais funcionalidades à medida que os usuários comerciais se tornam mais confiantes com a análise detalhada dos dados.
  • Oculte as dimensões que não são relevantes para os usuários da interface do usuário. 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 em "Análises e mesclagens" para limitar o número de campos disponíveis para os usuários. Inclua apenas os campos relevantes para a Análise. Isso reduz a sobrecarga e fornece uma experiência melhor para os usuários. Ao contrário do parâmetro hidden, o parâmetro field permite que os campos sejam incluídos ou excluídos com base em uma análise detalhada.
  • Ocultar as análises que existem apenas para preencher Looks, blocos do painel ou filtros específicos usando o parâmetro hidden para análises. As Análises que não se destinam à exploração dos usuários devem ficar ocultas na 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 detalhadas é diferente para cada empresa, mas ter muitas delas 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.

Adicione descrições para que os usuários saibam quais campos e explorações 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 medições que aproveitam lógicas ou cálculos complexos. 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 recurso para especificar o objetivo e o público-alvo.

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 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 em cidades dentro desse estado. Esse detalhamento hierárquico será aplicado automaticamente nos grupos de dimensões de tempo.
  • Configure links que permitam aos usuários navegar facilmente e transmitir filtros para outros dashboards do Looker ou para sistemas ou plataformas externas ao Looker. Consulte nosso documentação sobre o parâmetro link para conferir exemplos de como transmitir filtros com detalhamento.