Interatividade de Próximo Nível em Dashboards de IA/BI

Conforme anunciado recentemente na Data and AI Summit deste ano, o Databricks AI/BI democratiza a inteligência de negócios e a análise em toda a sua organização com Dashboards de IA/BI interativos e altamente visuais de baixo código e análise conversacional sem código, tudo isso potencializado pelo AI/BI Genie. Neste blog, estamos animados para apresentar várias funcionalidades novas que aprimoram o desempenho e a interatividade dos Dashboards de IA/BI.

Dashboards de business intelligence altamente interativos (ou clicáveis) são essenciais hoje em dia. Eles são importantes porque permitem que os usuários do dashboard explorem dados dinamicamente, personalizando insights a cada clique. Isso possibilita que façam perguntas de acompanhamento sobre seus dados e tomem decisões mais informadas rapidamente, ao contrário de dashboards estáticos que limitam a exploração e a solução de problemas por meio de análises.

As principais melhorias que abordaremos neste blog incluem:

• Filtros Cruzados: Agora você pode clicar em pontos de dados interessantes em uma visualização para filtrar seu dashboard e ver o impacto em outras métricas e visuais importantes. Isso ajuda você a explorar seus dados para entender relacionamentos e correlações que revelam novos insights.
• Parâmetros Estáticos de Widget: Crie múltiplas visualizações filtradas que destacam diferentes aspectos dos seus dados. Por exemplo, crie dois gráficos focados em vendas, um do ano corrente e outro do ano anterior. Com parâmetros estáticos de widget, você pode criar visualizações a partir de um único dataset parametrizado, sem a necessidade de criar um dataset personalizado para cada visualização.
• Valores Padrão de Filtro: Concentre os espectadores em dados ou contexto específicos dentro de um dashboard definindo valores de filtro padrão que se aplicam no carregamento inicial.
• Desempenho Aprimorado: Ninguém gosta de dashboards que travam ou pedem para “aguardar” toda vez que você os abre ou clica em um ponto de dado interessante. Para isso, adicionamos várias melhorias de desempenho para garantir que os usuários obtenham dashboards interativos ultrarrápidos, para que possam fazer perguntas de acompanhamento sobre seus dados sem executar consultas SQL adicionais.
• Parâmetros Baseados em Consulta: Os autores de dashboards devem ser capazes de criar experiências expressivas com filtros de campo e de parâmetro. Ao permitir a combinação de parâmetros e campos em um único filtro, habilitamos novas funcionalidades, como o preenchimento dinâmico de um dropdown de parâmetros com resultados de consulta.

Filtros Cruzados

Ao explorar um dashboard, pontos de dados específicos em uma visualização podem se destacar para investigação adicional. Embora alguns filtros já possam estar em vigor, eles podem não antecipar as necessidades de todos os espectadores.

Com filtros cruzados, cada gráfico agora pode ser usado para filtrar seus dados. Simplesmente clique nas visualizações para filtrar o dashboard e explorar os dados mais a fundo. Os filtros cruzados são habilitados automaticamente para todas as visualizações que compartilham o mesmo dataset, o que significa que você pode clicar em uma parte de uma visualização (como uma barra em um gráfico de barras) para filtrar os dados em todas as visualizações relacionadas no dashboard.

Fatie seus dados e concentre sua análise clicando em outliers, como marcas visualmente distintas em um heatmap.

Navegue por dados hierárquicos explorando visualizações agregadas. Por exemplo, clique em dados anuais para restringir outros gráficos a dados desse ano. Clique em barras em gráficos de nível mensal e semanal para continuar a exploração.

Atualmente disponível para gráficos de barras, heatmaps, gráficos de pizza e gráficos de dispersão, os filtros cruzados complementam os filtros de campo e de parâmetro existentes. O suporte para visualizações adicionais, incluindo histogramas, gráficos de linha, gráficos de área, gráficos combinados e seleção de múltiplos valores, estará disponível em breve.

Parâmetros Estáticos de Widget

Criar dashboards é mais fácil com menos datasets. Clonar um dataset apenas para adicionar outro filtro ou agregação para uma visualização específica introduz desordem e atrito.

Parâmetros estáticos de widget simplificam esse processo, permitindo que você personalize filtros para cada visualização sem criar datasets filtrados separados. Essa funcionalidade complementa a capacidade existente de definir agregações e agrupamentos por visualização.

Por exemplo, para destacar métricas de temperatura para diferentes locais usando um único dataset, você pode aumentá-lo com uma condição como:

Em seguida, basta definir um valor de parâmetro estático diferente para cada nova visualização. No exemplo abaixo, você pode ver três gráficos: um para todos os locais, um para Seattle e um para Nova York. Cada gráfico usa o mesmo dataset, mas valores estáticos diferentes são aplicados para filtrar os dados de acordo.

Estamos trabalhando para estender essa funcionalidade para suportar filtragem por widget usando campos. Por exemplo, você poderia filtrar cada gráfico pelo campo de local sem precisar parametrizar o dataset subjacente.

Valores Padrão

Como autor de dashboard, você pode querer guiar os espectadores para uma fatia específica de dados, como um intervalo de datas ou local específico.

Com valores padrão, você pode definir valores de filtro específicos que se aplicam no carregamento inicial do dashboard ou quando as seleções são redefinidas. Isso garante que os espectadores se concentrem nos pontos de dados importantes desde o início. Os valores padrão complementam a capacidade existente de preservar as seleções de filtro do dashboard compartilhando um URL da sua visualização atual.

Por exemplo, dias de neve são interessantes porque têm temperaturas extremas e alta precipitação. Definir o filtro de clima padrão para 'neve' incentivará novos espectadores do dashboard a explorar primeiro esse tipo de clima. Após revisar outras tendências climáticas, eles podem redefinir o filtro para continuar aprofundando a análise dos dias de neve.

Desempenho Aprimorado

Para que um dashboard interativo seja verdadeiramente agradável, ele precisa ser rápido. Esperar que as consultas sejam executadas a cada aplicação de filtro pode interromper o fluxo da análise.

Os Dashboards de IA/BI são otimizados para alto desempenho, mesmo com grandes volumes de dados, por meio de técnicas como cache de consulta e integração profunda com a plataforma. O cache de consulta armazena automaticamente os resultados da consulta por 24 horas, garantindo um desempenho mais rápido ao aproveitar consultas executadas anteriormente. Você também pode popular proativamente o cache por meio de agendamentos.

Além de entregar um carregamento inicial rápido, os Dashboards de IA/BI oferecem interatividade quase instantânea para datasets menores, avaliando filtros no navegador em vez de reexecutar consultas a cada alteração.

Recentemente, aumentamos o limite de avaliação de filtro do lado do cliente para 100 mil linhas. Isso significa que, para datasets dentro desse limite, o dataset inteiro é consultado uma vez, e toda a filtragem subsequente é tratada do lado do cliente, eliminando a necessidade de consultas adicionais do lado do servidor. Mesmo com tabelas grandes, técnicas como pré-agregação com visualizações materializadas podem criar datasets menores e com filtragem mais rápida.

Geralmente recomendamos filtrar em campos em vez de parâmetros, que sempre exigem consultas do lado do servidor. Os parâmetros são mais adequados para casos que a filtragem em campos ainda não consegue lidar, como filtragem em subconsultas ou definição de datasets com agregações complexas.

Continuamos explorando otimizações adicionais, como aumentar ainda mais o limite de filtro do lado do cliente. Funcionalidades futuras, como cálculos em nível de visualização, aumentarão o número de casos de uso que podem ser totalmente alcançados por meio da filtragem em campos.

Parâmetros Baseados em Consulta

Parâmetros são uma ferramenta poderosa porque podem ser introduzidos em qualquer lugar do SQL de um dataset, oferecendo flexibilidade máxima na definição de filtros. Embora os parâmetros sejam placeholders para literais em SQL, eles devem agir como qualquer outro campo, permitindo que os autores popularizem dropdowns e outros filtros usados para configurar seus valores.

Ao permitir a mistura de parâmetros e campos, adicionamos a capacidade de popular filtros de parâmetros com valores de outros conjuntos de dados. Essa abordagem para valores de parâmetros baseados em consulta desbloqueia recursos avançados de análise, como granularidades de data dinamicamente mutáveis.

Por exemplo, você pode permitir a exploração detalhada através de diferentes granularidades de data parametrizando a função DATE_TRUNC usada para agregação. O conjunto de dados e as métricas resultantes são agregados, o que significa que adicionar um filtro de clima adicional também requer a parametrização da consulta.

Os visualizadores de painel devem ser capazes de escolher facilmente valores válidos em seus menus suspensos de filtro. Por exemplo, eles não devem precisar adivinhar se “YEAR” ou “YEARLY” é o literal correto para truncamento de data. Para popular os menus suspensos corretamente, crie os dois conjuntos de dados a seguir

Modifique os filtros de granularidade de data e de parâmetro de clima para referenciar os campos nesses conjuntos de dados para popular os menus suspensos e começar a explorar as datas.

A combinação de campos e parâmetros em um único widget também permite usar um filtro para controlar vários conjuntos de dados, independentemente de esses conjuntos de dados usarem parâmetros ou filtros de campo.

Estamos ansiosos para fornecer ainda mais flexibilidade em filtros de campo e parâmetros com recursos futuros como parâmetros de intervalo de datas e parâmetros de vários valores.

Saiba Mais Sobre Dashboards de IA/BI

Como demonstramos, os Dashboards de IA/BI são uma área significativa de investimento para a Databricks, com a interatividade sendo um foco fundamental. Encorajamos você a explorar esses novos recursos e ver como eles podem aprimorar seus próprios dashboards. Confira a documentação da Databricks sobre Dashboards de IA/BI Dashboards, incluindo análises detalhadas sobre parâmetros e filtros.

Seu feedback é inestimável enquanto continuamos a refinar e expandir nossos Dashboards de IA/BI. Estamos ansiosos para ouvir suas opiniões e sugestões!

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original