Spotify 推出 Dashboard Quality Framework 以确保仪表板质量

Spotify 近期介绍了其 Dashboard Quality Framework（仪表板质量框架），这是一套标准化实践，旨在确保组织内仪表板的准确性和一致性。该框架支持的内部 Dashboard Portal（仪表板门户）使用户能够轻松搜索组织内现有的仪表板。

背景与目标

Spotify 的高级数据科学家 Skyler Johnson 解释了该框架的核心理念。他指出，创建有效的仪表板需要专业技能，而在分布式的团队中保持质量标准具有挑战性。该框架的主要目标是解决仪表板创建和访问相关的难题。

Dashboard Portal 的功能

通过整合多种工具的内容，Dashboard Portal 消除了用户考虑仪表板存放位置的需求。此外，嵌入的仪表板配备了额外的上下文信息，如所有权、刷新日期、使用统计数据和底层查询，以提供对数据的深入理解。

工具选择：Tableau 与 Looker Studio

在 Spotify，Tableau 和 Looker Studio 使每位员工都能选择最适合其需求的解决方案，从而创建定制且有效的可视化体验。Looker Studio 提供快速、用户友好的可视化，而 Tableau 则为复杂仪表板提供深度和复杂性。

Dashboard Quality Framework 的组成部分

该框架由两部分组成：

1. Vital Signs：基于 API 和日志数据的仪表板健康状况自动检查。
2. Spicy Design Dashboard Checklist：对数据可视化和设计最佳实践的手动评估。
   根据这些评估，仪表板会获得质量标签（低、高或黄金）。

Tableau 支持服务

为帮助 Tableau 用户，Spotify 开发了一项用于创建和管理 Tableau 提取的服务。该服务利用 SQL 调度工具在 Google BigQuery 中调度和执行批量数据工作流，并生成和发布用于 Tableau Cloud 仪表板的 .hyper 文件。这些工作流在满足依赖关系时执行 BigQuery SQL，并提供了更快处理、增加数据加载容量和基于 .yaml 的 SQL 存储等优势。

仪表板分析

Spotify 还向仪表板所有者提供详细的仪表板分析，包括活跃用户数、每周留存率、用户人口统计（按组织或职位类别）以及通过电子邮件与用户轻松沟通的能力。这些信息使所有者能够做出明智的决策，如将仪表板推广给新受众或淘汰使用率低的仪表板。

社区讨论

在 HackerNews 上，关于 Tableau 的相关性进行了有趣的讨论。数据可视化社区积极参与了辩论，前 Tableau 冠军指出，不断上涨的许可证费用是广泛采用的主要障碍。尽管对仪表板本身有积极反馈，但使用率仍然很低，仅有一个数据可视化直接影响决策的实例被提及。

在另一个讨论 PowerBI 作为 Tableau 替代方案的帖子中，一位用户详细阐述了为什么他们认为 PowerBI 更优越。

总结

Dashboard Portal 是 Spotify 内部提供的一个可搜索的仪表板目录，涵盖 Tableau 和 Looker Studio。Johnson 强调，Spotify 对仪表板创建和管理的稳健方法展示了其对数据民主化和知情决策的承诺。这些复杂的工具和框架确保每个仪表板既具有视觉吸引力，又是可操作洞察的强大来源。