Erstellung eines Dashboards

Die Geschichte, in der das Diagramm bewertet wird, die dahinterliegende Datenpipeline jedoch außer Acht gelassen wird.

Dashboards täuschen. Der sichtbare Teil (das Diagramm, die Datumsauswahl, die Filter) wirkt, als hätte die Frontend-Arbeit nur ein paar Tage gedauert. Der unsichtbare Teil ist die Datenschicht: Woher die Zahlen stammen, wie oft sie neu berechnet werden, in welcher Zeitzone sie sich befinden, was als eindeutiger Nutzer gilt und was passiert, wenn die Finanzabteilung am Dienstagmorgen mitteilt, dass die Zahl falsch ist.

Die Schätzung hängt davon ab, ob die Daten bereits in einer abfragbaren Form vorliegen. Falls ja, besteht der Aufwand hauptsächlich aus der Darstellung. Falls nein, handelt es sich um eine Datenpipeline mit einem Diagramm als Ergebnis, und das ist ein ganz anderer Aufwand.

Was in dem Raum gesagt wird

Frontend: „Die Diagrammbibliothek kann die Darstellung übernehmen. Ein oder zwei Tage.“

Backend: „Wo liegt die verlässliche Quelle für diese Zahlen?“

Daten: „In Echtzeit oder reichen die Tagesenddaten aus?“

PM: „Welche Zeitzone legen wir für ‚heute‘ zugrunde?“

Einleitung: „Was passiert, wenn die Finanzwelt behauptet, der Chart sei falsch?“

Fragen, die man sich vor der Stimmabgabe stellen sollte

• Liegen die zugrunde liegenden Daten in einer abfragbaren Form vor, oder bauen wir zunächst die Pipeline auf?
• Aktualisierungshäufigkeit: in Echtzeit, stündlich, täglich, auf Abruf?
• Umgang mit Zeitzonen: Serverzeit, Benutzerzeit, Kontozeit?
• Drilldown: Verweise auf die Rohdatenzellen oder nur auf die Aggregate?
• Export: CSV, Link teilen, Bild einbetten?
• Berechtigungen: Wer hat Zugriff auf welchen Teil der Daten?
• Wie wird darauf reagiert, wenn die Zahlen nicht mit denen eines anderen Berichts übereinstimmen?

Wenn die Datenpipeline noch nicht existiert, steht nicht das Diagramm im Mittelpunkt. Die Pipeline ist es, und es lohnt sich, sie auszugliedern und separat zu dimensionieren.

Schätzen Sie die Datenebene. Falls die Zahlen noch nicht abrufbar sind, entspricht das Diagramm den letzten fünf Prozent.

Ähnlich wie bei der Schätzung einer Suchfunktion ist die sichtbare Benutzeroberfläche der einfache Teil; die eigentliche Arbeit liegt in der Datenebene. Sehen Sie sich die anderen Beispiele für durchgeführte Schätzungen an oder starten Sie eine kostenlose Planning-Poker-Sitzung, sobald die Datenfrage geklärt ist.