Services de visualisation des données AWS : tableaux de bord et BI bien conçus

Une équipe financière nous a montré un jour un magnifique tableau de bord AWS créé par son dernier fournisseur. Des graphiques épurés, les bonnes couleurs, les cadres ont adoré. C'était également faux : deux des premiers chiffres provenaient d'un tableau qui n'avait pas été actualisé depuis des semaines, et personne ne pouvait le dire car le tableau de bord ne le disait jamais. C'est toute la leçon de la visualisation des données sur AWS en une seule histoire : le graphique est la partie la plus facile, et un joli graphique construit sur un pipeline défectueux est pire que pas de tableau de bord du tout.

Le pipeline derrière un bon tableau de bord

Chaque visualisation fiable se trouve au sommet d'une chaîne que la plupart des gens ne voient jamais. Les données sont ingérées à partir de vos sources : bases de données, outils SaaS, fichiers. Il atterrit dans le stockage, généralement S3. Il est nettoyé et remodelé, car les données brutes sont toujours plus compliquées qu'on ne l'admet. Il est modélisé sous forme de métriques qui signifient une chose cohérente. Ce n'est qu'alors qu'il atteint un graphique.

Ignorez ou accélérez l'une de ces étapes et le tableau de bord s'affiche toujours. Il affiche simplement quelque chose de faux. La valeur technique réside dans les couches inférieures, et c'est exactement là que le travail peu coûteux sur les tableaux de bord constitue un avantage.

À quoi ressemble une pile AWS

Les services spécifiques dépendent de vos données, mais leur forme est cohérente :

• S3 en tant que solution durable et économique pour les données brutes et traitées
• Un entrepôt ou un moteur de requête (Redshift ou Athena interrogeant directement S3) pour une analyse à grande échelle
• Une étape de transformation qui nettoie et modélise les données selon un calendrier
• Une couche de visualisation : QuickSight pour la BI standard, ou un tableau de bord intégré personnalisé lorsque les données appartiennent à votre propre produit
• Planification et surveillance pour que les actualisations soient prévisibles et que les défaillances soient détectées

En les assemblant sur AWS plutôt que sur une seule plateforme tout-en-un, vous pouvez contrôler les coûts à mesure que les données augmentent et permet à chaque couche d'être le bon outil, plutôt que le bundle inclus.

BI autonome ou intégrée

Certains clients souhaitent disposer d'un espace de travail BI auquel leurs analystes se connectent. D'autres souhaitent que les graphiques soient intégrés à leur propre application ou portail, afin que les utilisateurs ne quittent jamais le produit pour voir leurs numéros. Nous faisons les deux : la route intégrée signifie un front-end personnalisé dans React et Node situé sur le même pipeline AWS, ce qui correspond au type de travail de données complet que nous créons régulièrement.

Comment distinguer un tableau de bord fonctionnel d'un joli tableau de bord

Trois chèques permettent de régler le problème rapidement. Les chiffres concordent-ils avec une source en laquelle vous avez déjà confiance ? S'actualise-t-il selon un calendrier que vous pouvez nommer et vous indique-t-il la date de sa dernière mise à jour ? Une métrique donnée se lit-elle de la même manière partout où elle apparaît ? Un tableau de bord qui les transmet fait son travail. Un diaporama avec cosplay en direct échoue, et vous ne le découvrirez que lorsqu'une décision sera prise sur un numéro obsolète.