Redash — обзор визуализатора данных с примерами использования

Что такое Redash?

Redash — это открытая платформа для визуализации данных и бизнес-аналитики, которая предоставляет простой интерфейс для создания дашбордов, запросов и отчетов.

Для чего можно использовать:

1. Отслеживание метрик: Redash позволяет создавать дашборды для отслеживания метрик, таких как количество пользователей, выручка и другие ключевые показатели бизнеса.
2. Анализ данных: Redash позволяет проводить анализ данных с помощью SQL-запросов и визуализаций, что помогает выявить тенденции и закономерности в данных.
3. Мониторинг производительности: Redash позволяет мониторить производительность приложения, анализировать журналы и метрики производительности, а также создавать дашборды для отслеживания производительности.
4. Анализ социальных медиа: Redash может быть использован для анализа социальных медиа, включая отслеживание хештегов, упоминаний бренда и других показателей.
5. Отчетность: Redash позволяет создавать отчеты и документацию на основе данных, а также делиться ими с коллегами и заинтересованными сторонами.
6. Мониторинг систем: Redash может использоваться для мониторинга систем, отслеживания журналов и метрик производительности.
7. Работа с большими объемами данных: Redash может использоваться для работы с большими объемами данных, включая анализ логов и других типов данных.
8. Работа с многими источниками данных: Redash позволяет работать с многими источниками данных, включая базы данных, API и файлы.
9. Анализ клиентского поведения: Redash может использоваться для анализа клиентского поведения на сайте, включая отслеживание путей переходов и конверсии.

Redash уже используется множеством компаний, как стартапами, так и крупными корпорациями. Вот некоторые из крупных:

1. Airbnb: использует Redash для создания дашбордов, которые отслеживают производительность различных систем, включая веб-сайт и мобильные приложения.
2. SoundCloud: использует Redash для анализа метрик производительности и для мониторинга своих систем.
3. Mozilla: использует Redash для отслеживания метрик производительности и для анализа данных.

Отличия от сервисов-аналогов

В отличии от Tableau, Power BI и других популярных сервисов визуализации аналитики, у Redash есть несколько преимуществ:

1. Open-source: Redash - это open-source проект, что означает, что он доступен для бесплатного использования и изменения, а также для установки на собственные серверы.
2. Поддержка большого количества источников данных: Redash поддерживает большое количество источников данных, включая базы данных, API и файлы, что позволяет пользователям объединять данные из разных источников.
3. Простой и удобный интерфейс: Redash имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, что делает его доступным для использования даже для пользователей, которые не имеют опыта работы с аналитическими инструментами.
4. Гибкость в создании отчетов: Redash предоставляет пользователю возможность создавать отчеты на основе различных типов данных, включая графики, таблицы и диаграммы, что делает его более гибким и адаптивным к разным потребностям бизнеса.
5. Возможность использования пользовательских SQL-запросов: Redash позволяет пользователям создавать пользовательские SQL-запросы для получения нужных данных и анализа их в соответствии с конкретными потребностями.
6. API: Redash имеет API, который позволяет пользователям интегрировать его с другими сервисами и приложениями, что дает больше возможностей для автоматизации процессов и управления данными.
7. Удобная система авторизации: Redash позволяет настроить гибкую систему авторизации и управления доступом к данным, что обеспечивает безопасность данных и контроль над использованием инструмента.
8. Расширяемость: Redash предоставляет пользователю возможность создавать свои собственные плагины и дополнения, что позволяет расширять его функциональность и адаптировать под свои потребности.

Основной минус Redash в сравнении с аналогами — производное из его плюсов. Для установки Redash на серверах компании потребуется участие DevOps-инженера, а для написания SQL-запросов — аналитика. При корректном проектировании дашборда, необходимое участие специалистов может быть однократным.

Из чего состоит Redash

1. Запросы: Redash позволяет создавать и исполнять SQL-запросы в интерактивном интерфейсе и быстро получать результаты.

2. Визуализации: Redash предоставляет возможность создания красивых визуализаций, включая диаграммы, графики, таблицы и карты.

Дашборды: Redash позволяет создавать дашборды из нескольких визуализаций и запросов.

Система уведомлений: Redash предоставляет возможности для настройки системы уведомлений, которая может оповещать пользователей о событиях, связанных с данными или дашбордами. Например, оповещения могут отправляться при обновлении данных, при изменении структуры базы данных или при изменении настроек дашборда.

Каналы уведомлений: Redash поддерживает несколько каналов для отправки уведомлений, включая электронную почту, вебхуки, Slack и другие. Это позволяет выбрать подходящий способ доставки уведомлений гибко и без дополнительных интеграций.

Пользователи и группы: Redash имеет встроенную систему пользователей и групп доступа, которая позволяет разграничивать доступ к просмотру и редактированию определенных дашбордов, запросов и баз данных.

Источники данных: Redash поддерживает большое количество баз данных, включая PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server, Amazon Redshift, Google BigQuery, MongoDB, Cassandra и многие другие.

Как использовать Redash: 3 примера из опыта агентства

1. Мониторинг отзывов пользователей веб-тренажера в реальном времени

В одном из проектов мы отвечаем за сбор статистики прохождений веб-тренажеров. Один из форматов собираемых данных — отзывы: количественные и текстовые. Чтобы клиент мог в реальном времени видеть состояние тренажера и принимать меры по устранению неполадок, вывели блоки с отзывами в дашборд.

2. Мониторинг поступивших заявок на мероприятие

Для одного из клиентов в целях контроля за достижением KPI по мероприятию вывели список входящих заявок и регистраций на сайте. Дополнительно реализовали сохранение UTM-меток при регистрации и вывели их в дашборд: по меткам через экспорт в Excel-формате клиент проводил аналитику качества рекламных каналов.

3. Мониторинг результатов прохождения веб-тренажеров региона

Реализовали дашборд с фильтрами по датам и урокам: представитель региона может самостоятельно выбрать интересующий его диапазон дат и уроков, после чего изменения применяются во все блоки дашборда. Полученные данные клиент обычно скачивает в формате Excel-отчетов.