Template per Specifica Dashboard BI
Per analyst, BI developer e product owner che vogliono evitare la dashboard-spazzatura piena di grafici inutili: questo prompt redige la specifica della dashboard prima di costruirla — chi la usa e quali domande deve rispondere, il dizionario delle metriche con formule e granularità, il layout sezione per sezione con il tipo di grafico giusto, i filtri e le fonti dati.
Esempio di output
## 1. Scopo e pubblico - Pubblico: team revenue (uso settimanale) + direzione (uso mensile) - Decisioni che deve abilitare: dove sta calando la conversione; quali canali tagliare/scalare - Domande chiave: 1) come va il fatturato vs target? 2) quale canale converte meglio? 3) dove perdiamo nel funnel? ## 2. Dizionario delle metriche | Metrica | Definizione | Formula | Granularità | Breakdown | Fonte | |---|---|---|---|---|---| | Fatturato | ricavi netti | somma importi - resi | giorno | canale, area | warehouse.ordini | | Conversione | ordini/visite | ordini / sessioni | giorno | canale, device | analytics | | CAC | costo acquisizione | spesa mkt / nuovi clienti | mese | canale | mkt + crm | ## 3. Layout a sezioni | Sezione | Elemento | Visualizzazione | Perché | |---|---|---|---| | Riga 1 KPI | Fatturato vs target | scorecard | valore singolo vs soglia | | Riga 1 KPI | Conversione | scorecard + sparkline | valore + mini-trend | | Riga 2 Trend | Fatturato nel tempo | grafico a linee | andamento temporale | | Riga 3 Canali | Conversione per canale | barre orizzontali | confronto categorie | | Riga 4 Funnel | step funnel | funnel/barre | drop-off per fase | ## 4. Filtri e interazioni - Filtri globali: periodo, canale, area, device - Default: ultimi 30 giorni, tutti i canali - Drill-down: dal canale al dettaglio campagne ## 5. Fonti dati e aggiornamento | Fonte | Tabella | Aggiornamento | Owner | |---|---|---|---| | Warehouse | ordini | giornaliero notturno | [owner] | | Analytics | sessioni | orario | [owner] | ## 6. Fuori scope - Dati a livello di singolo utente (privacy) - Previsioni (in dashboard separata)
Domande frequenti
Perché la maggior parte delle dashboard fallisce per mancanza di scopo: troppi grafici, nessuna domanda chiara da rispondere. La spec costringe a partire dal pubblico e dalle decisioni, definisce le metriche in modo non ambiguo (formula, granularità) e sceglie il grafico giusto per ogni domanda, riducendo i rifacimenti in fase di build.
Sì. Ogni metrica ha nome, definizione, formula esplicita, granularità, dimensioni di breakdown e fonte dati. Questo evita che due persone interpretino 'utenti attivi' o 'conversione' in modo diverso, che è la causa più comune di numeri che non tornano tra report.
Sì. Per ogni elemento del layout indica il tipo di visualizzazione coerente con la domanda (trend nel tempo = linea, confronto tra categorie = barre, composizione = barre impilate o tabella, singolo valore vs target = scorecard) e spiega perché, evitando torte e grafici decorativi quando non aiutano la lettura.
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