Специалист по обработке данных Looker Studio, BigQuery

Задача: Подготовка ТЗ на создание дашборда по Консультантам

🎯 Цель

Подготовить собственное техническое задание (ТЗ) на основе общего описания, с целью проверки понимания структуры данных, связей и логики построения дашборда.

🧾 Ожидаемый результат

1. Документ в свободной форме (Google Doc или PDF), содержащий:

   • Перечень блоков/визуализаций с перечнем необходимых полей с логикой расчёта и откуда берутся данные

   • Описание фильтров (даты, консультанты и т.д.)

Описание для исполнителя

🖼 Визуальный пример

К этому заданию прилагается образец визуализации дашборда, который демонстрирует желаемое расположение блоков в Looker Studio (таблицы, диаграммы, фильтры). (приложенный файл)

📶 Перечень блоков и полей:
⚠️Названия полей должны быть на русском

📦 Заказы

• Дата

• Сделка

• Услуга - подстановка данных из справочников

• Моряк - подстановка данных из справочников

• Консультант - подстановка данных из справочников

• Цена покупки - DealLog_Cost

• Статус

• Дата перехода в статус

💳 Транзакции

• Дата транзакции - объединяем дату и время, если их нет, то берем Transactions_TimeRecord

• Сумма

• Валюта

• Тип платежа

• Сумма в USD

• Консультант

📥 Покупки

* итоговые по каждому консультанту из DealLog

• Консультант - Уникальные названия всех консультантов

• Услуга

• Покупки - сумма всех покупок по всем услугам *DealLog_Cost

• Маржа - разница между DealLog_Price_Plan и DealLog_Cost в числовом виде

• Маржа в %

💼 Баланс

• Консультант

• Оплачено - сумма всех оплат по Transactions_ExpSubcategory

• Заказано услуг - сумма всех заказанных услуг из DealLog

• Баланс заказанных услуг - разница между заказами и оплатами

• Оказано услуг - сумма всех предоставленных услуг (статус Завершено)

• Баланс оказанных услуг- разница между предоставленными услугами и оплатами

📊 Расходы по консультантам

• Круговая диаграмма
  *Отображает долю затрат (покупок) по каждому консультанту в процентном соотношении

🔽  Фильтры (по датам и консультантам)

📚 Базовая информация о структуре данных

1. Данные хранятся в BigQuery:

• DealLog — сделки

• Transactions — финансовые поступления

• Sailor, Service, Consultant и другие — справочники

• Данные имеют ID-связи и требуют "расшифровки" через соответствующие таблицы

2. Примеры расшифровки полей:

• Моряк
  → В DealLog есть поле DealLog_Sailor_ID
  → Нужно найти соответствующую запись в таблице Sailor и сформировать:
  "id_ФИО" (например, 490_Петр Дробницкий)

• Услуга
  → Поле DealLog_Service_ID
  → Связь с таблицей Service, откуда берем название

• Консультант
  → В DealLog напрямую нет ID консультанта
  → Алгоритм:

  1. Найти DealLog_Service_ID

  2. Перейти в таблицу Service

  3. Взять оттуда Service_Consultant (ID)

  4. По этому ID найти ФИО в таблице Consultant

  5. Сформировать: "id_ФИО"

🔁 После согласования ТЗ — отдельно выдается задание на реализацию.