Построение дашбордов

1. Принципы построения

1. Один экран = одна управленческая задача.
2. Все визуализации одного экрана должны умещаться в одном окне браузера без прокрутки — чтобы одним взглядом сопоставлять разные представления одной выборки. Целевой набор на экране: 6 индексов спроса + 2 индекса запасов.
3. Сверху KPI и сигналы, ниже причины и детализация.
4. В каждом дашборде обязательные фильтры: период, регион, бренд, модель, тип двигателя (бензин/дизель/гибрид/EV), дилер.
5. Возможность сохранять именованные наборы фильтров (без необходимости каждый раз составлять заново). В дальнейшем — группы в справочниках фильтра (В-класс, внедорожники, гибриды и т.д.).
6. Любая цифра должна раскрываться до первичного уровня данных.
7. Данные конкретного дилера доступны только при взаимном соглашении: дилер указывает, кто из других дилеров видит его данные, при условии что он также видит их данные. Управляется через разрешения.

2. Обязательный набор дашбордов

Все пользователи — руководители или аналитики. Разница только в уровне доступа к детализации (доступность фильтров). Целевой формат — одна экранная форма с адаптивным уровнем детализации.

1. Обзор руководителя (целевой главный экран).
2. Монитор спроса и предложения.
3. Воронка и расторжения.
4. Цены и маржинальность.
5. Склад и логистика.
6. Прогноз и сценарный контроль.

3. Структура обзорного экрана для руководителя

1. KPI-плитки: DI, SI, DSR, CVR_full, CancellationRate, GrossMargin.
2. Линии трендов за 90/180/365 дней.
3. Теплокарта регионов по DSR.
4. ТОП-риски (авто-алерты).

ИИ-ассистент

Комментарии ИИ-ассистента выводятся в виде ленты сообщений с сохранением истории. Два раздела:

• Текущий анализ: факты выхода за пределы допустимых отклонений в различных выборках (относительно заданных фильтров).
• Прогнозы: горизонт — 30/90 дней.

4. Карта визуализаций

1. Тренд во времени: линейный график.
2. Сравнение категорий: столбчатая диаграмма.
3. Вклад факторов: водопадная диаграмма.
4. Гео-анализ: картограмма/тепловая карта.
5. Структура долей: составная столбчатая диаграмма.
6. Распределение цен/скидок: гистограмма/ящик с усами.

5. Построение витрин под системы бизнес-аналитики (BI)

1. mart_daily_kpi: ежедневные KPI по основным срезам.
2. mart_funnel: этапы воронки и конверсии.
3. mart_inventory_age: возраст стока и покрытие спроса.
4. mart_pricing: цены, скидки, маржа.
5. mart_forecast_eval: факт/прогноз/ошибка.

6. Логика детализации данных

1. Уровень 1: весь охваченный рынок (все подключённые дилеры в совокупности).
2. Уровень 2: регион — Москва, Санкт-Петербург, Федеральные округа (СЗФО без СПб). В регионах с единственным дилером бренда агрегированные данные не публикуются, чтобы исключить деанонимизацию.
3. Уровень 3: дилерский холдинг / дилер (ДЦ). Дилер = уникальная комбинация места и бренда; дилерский номер присваивает производитель. Холдинги (например, Рольф — несколько десятков ДЦ) выводятся отдельным уровнем агрегации между регионом и дилером.
4. Уровень 4: бренд / модельное семейство / поколение. Модель = семейство модификаций (например, Audi A4: A4 Sedan, A4 Avant, S4, RS4). Выборка по типу двигателя (бензин, дизель, гибрид, EV) применяется на этом уровне.
5. Уровень 5: отдельные сделки / VIN — не собираются и не отображаются.

7. Целевые показатели доступности визуального слоя (SLA)

1. Время открытия дашборда: до 3 секунд для стандартного фильтра.
2. Перестроение после смены фильтра: до 2 секунд.
3. Экспорт отчёта: до 10 секунд.

8. Рекомендации по интерпретации

На текущем этапе система только фиксирует факты выхода показателей за пределы допустимых отклонений. Пользователь самостоятельно интерпретирует причину — система не навязывает вывод.

Справочные закономерности (для ориентира, не для автовывода):

1. Падение CVR без роста лидов обычно указывает на проблемы процесса продаж.
2. Рост DSR при снижении стока указывает на риск недопоставки.
3. Рост скидок при стабильном спросе снижает маржу без прироста объёма.
4. Рост MAPE выше порога требует переобучения модели и ревизии факторов.