Spotifyは最近、組織全体のダッシュボードの正確性と一貫性を確保するための標準化されたプラクティスであるダッシュボード品質フレームワークについて説明した。ダッシュボードクオリティフレームワークを利用した社内ダッシュボードポータルでは、ユーザーは組織全体の既存のダッシュボードを簡単に検索できる。
SpotifyのシニアデータサイエンティストであるSkyler Johnson氏は、ダッシュボードクオリティフレームワークについて説明した。Johnson氏は、効果的なダッシュボードの作成には専門的なスキルが必要であると述べた。Johnson氏は、分散した従業員全体で品質基準を維持することは困難であることを認識した上で、このイニシアチブの主な目標は、ダッシュボードの作成とアクセシビリティに関連する課題に対処することであると述べた。
複数のツールのコンテンツを統合することで、ダッシュボードポータルは、ユーザーがダッシュボードをどこに置くべきかを検討する必要性をなくした。さらに、埋め込まれたダッシュボードは、所有者、更新日、使用統計、基礎となるクエリなどの追加コンテキストを備えており、データをより深く理解できる。
Spotifyでは、TableauとLooker Studioの両方により、Spotifyの全従業員がそれぞれのニーズにもっとも適したソリューションを選択できるようになり、カスタマイズされた効果的なビジュアライゼーションエクスペリエンスが実現された。Looker Studioは素早く誰にでも使いやすいビジュアライゼーションを提供し、Tableauは複雑なダッシュボードに必要な深さと複雑さを提供した。
ダッシュボード品質フレームワークは、2つの部分から構成されている:Vital SignsはAPIとログデータに基づいてダッシュボードの健全性を自動チェックする「Vital Signs」と、データ視覚化とデザインのベストプラクティスを手動で評価する「Spicy Design」ダッシュボードチェックリストである。ダッシュボードは、これらの評価でのパフォーマンスに基づいて、品質ラベル(Low、High、またはGolden)を取得する。
Tableauユーザーを支援するために、SpotifyはTableau抽出物を作成・管理するサービスを開発した。このサービスは、Google BigQueryでバッチデータワークフローのスケジューリングと実行を可能にするSQLスケジューリングツールを利用している。また、Tableau Cloud上のダッシュボードで使用するためのTableau.hyper
ファイルを生成し、公開する。これらのワークフローは、依存関係が満たされたときにBigQuery SQLを実行し、処理の高速化、データロード容量の増加、.yamlベース
のSQLストレージによる編集の容易さなど、いくつかのメリットを提供する。
出典:スケールの大きな高品質ダッシュボードで洞察を解き明かす
さらに、Spotifyはダッシュボードの所有者に、ダッシュボードに関する詳細な分析を提供する。これらの洞察には、アクティブユーザー数、週間リテンション、ユーザー属性(組織や職種別)、Eメールでユーザーと簡単にコミュニケーションできる機能などのメトリクスが含まれる。これにより、オーナーは、ダッシュボードを新しいオーディエンスに広めたり、十分に活用されていないオーディエンスを非推奨にするなど、ダッシュボードについて十分な情報に基づいた決定を下すことができる。
我々は、HackerNewsでTableauの関連性について興味深い議論を見つけた。データビジュアライゼーションコミュニティはこの議論に積極的に参加し、Tableauの元推進者は、ライセンスコストの上昇を、より広範な採用の阻害要因として強調した。ダッシュボード自体に対する肯定的なフィードバックにもかかわらず、利用は最小限にデータビジュアライゼーションが意思決定に直接影響を及ぼした事例を思い出したのは1件だけだった。
Tableauの代替としてPowerBIを議論する別のスレッドでは、HNユーザーがPowerBIが優れていると考える理由について詳しく述べている。
結論として、ダッシュボードポータルは、TableauとLooker Studioの両方を含む、Spotifyで公開されているすべてのダッシュボードの検索可能なカタログを提供する内部サイトとして機能している。
さらにJohnson氏は、ダッシュボードの作成と管理に対するSpotifyの強固なアプローチは、データの民主化と情報に基づいた意思決定へのコミットメントを示していると述べた。これらの洗練されたツールとフレームワークは、すべてのダッシュボードが視覚的に魅力的であり、実用的なインサイトを提供する強力なソースであることを保証する。