データ可視化とレポートアプリを構築する

12店舗のベーカリーチェーンの業務責任者は、14個のタブを持つスプレッドシートで週を回しています。POSはCSVを出し、廃棄数はテキストメッセージで届き、月曜の会議は誰の数字が古いかの議論で始まります。チャートツールはスプレッドシートをきれいにします。でも真実にはしません。

Klivは、下にデータベースを持つアプリとしてレポート層を構築します。売上行、廃棄数、チャートは1つのシステムです。店舗が閉店処理をすると行が入り、それを読むすべてのチャートが最新になります。ダッシュボードは真実のコピーではなく、真実のビューになります。

フォームが取り込み口です。 ダッシュボードがアプリなので、データ入力もその一部です。閉店フォーム、POSエクスポートのアップロードページ、CSVを行へ解析し、不正な行を四半期に平均して混ぜるのではなく入口で拒む型付きサーバー関数。

同じ行を読むエージェント。 「今月、ライ麦パンを最も廃棄した店舗はどこ」と聞くと、答えはチャートが読むデータベースから来ます。質問者のロールで許可された店舗だけを対象に計算されます。会話は会話ログとして残ります。

タグマネージャーなしのカスタムイベント。 イベントを一文で定義します。スコアカードのエクスポート、しきい値超過を数える。すると組み込み分析の訪問者数やコンバージョンの横にチャート化されます。

レポートアプリは、業務ハブへ育つことがよくあります。次はシフト表、注文、チェックリスト。そうなったとき、社内ツールのツアーが同じ会話型構築の届く範囲を示します。