Dashboard လို့ ပြောရင် လုပ်ငန်းတွေမှာ decision marker top level တွေကြည့်ဖို့လို့ ပဲ စဉ်းစားကြတာများပါတယ်။ တကယ်တော့ dashboard ဆိုတာ လုပ်ငန်း လည်ပတ်နေတာတွေကို monitoring လုပ်တဲ့ လူတိုင်း အတွက် ဖြစ်ပါတယ်။ လူတိုင်းအတွက် ဆိုပေမယ့် အားလုံးကို centralized logic တစ်ခုထဲနဲ့ ဆွဲလို့တော့ မရပါဘူး။ dashboard တစ်ခု ဆွဲတော့မယ်ဆိုရင် ဒီအချက်တွေကို စဉ်းစားရပါမယ်။

1. Objective ဘာအတွက် dashboard ကို လိုအပ်တာလဲ။ ဥပမာအားဖြင့် ကိုယ့်ရောင်းအား အခြေအနေကို အချုပ်အသေးစိတ် ကာလ ရှည်တို ကြည့်ချင်တာလား။

2. For who ဘယ်သူ့အတွက်လဲ။ CEO အတွက်၊ CFO အတွက် သို့ Operational Supervisor အတွက် စတဲ့ သူကို ခွဲခြားရပါမယ်။ ကြည့်မယ့်လူရဲ့ တာဝန်ပေါ်မူတည်ပြီး ဆွဲရမယ့် dashboard မတူပါဘူး။

3. Expertise အသုံးပြုသူက လုပ်ငန်းကို ဘယ်လောက်ကျွမ်းကျင်လဲ။ ပုံမှန် production supervisor တစ်ယောက် ဆိုရင်တော့ သူ့ရဲ့ နေ့စဉ်ကုန်ထုတ်စာရင်း အလေအလွင့် စာရင်း လိုမျိုးကို နေ့စဉ် အပြောင်းအလဲ မရှိပဲ ကြည့်နိုင်ဖို့ ရိုးရှင်းတဲ့ ပုံမျိုး ဆွဲရပါမယ်။ CFO အတွက် ဆိုရင် What If scenario လိုမျိုး Data ကို နည်းမျိုးစုံ Slice and Dice လုပ် ကြည့်နိုင်မယ့် dashboard မျိုး ပြင်ပေးရပါမယ်။

4. Management Approval dashboard ဆွဲဖို့ အတွက် Management Approval နဲ့ တိုက်တွန်းပါဝင် စိတ်အားထက်သန်မှုလဲ လိုပါတယ်။ Analytics dashboard တွေ ဆိုတာ day to day transaction မှာ မရှိမဖြစ် လိုအပ်ချက် မဟုတ်ပါ။ လုပ်ငန်း တိုးတက်ဖို့ အမြင်ချဲ့ထွင်နိုင်ဖို့ decision making တွေကို အထောက်အကူ ပြုဖို့က အဓိက ဖြစ်နေတဲ့ အခါ ဒါကို စိတ်ဝင်စား ပါဝင်လာဖို့ အတွက် C Level တွေရဲ့ တွန်းအား လိုပါတယ်။

5. Data Availability Data မရှိပဲ dashboard မဖြစ်ပါ။ ကိုယ် target ထားတဲ့ အကြောင်းအရာ အတွက် လိုအပ်တဲ့ data ကို လိုအပ်တဲ့ အချိန်မှာ လိုအပ်တဲ့ medium နဲ့ ရနိုင်မှ ဖြစ်မှာပါ။ KPI indicator တွေ dimension တွေ စုံလင်အောင် ရနိုင်တဲ့ scope အတွင်းမှာပဲ dashboard ကို ဆွဲရပါမယ်။

6. Data overloading လုပ်ငန်းကြီးတာနဲ့ အမျှ indicator တွေ dimension တွေ စုံနေအောင် ရှိမှာပါ။ ရှိသမျှ အချက်တွေအားလုံးကို မစုံစုံအောင် dashboard ထဲ ထည့်ဖို့လဲ စဉ်းစားတတ်ကြပါတယ်။ ဆွဲမှတော့ ပြည့်စုံချင်ကြတာပါ။ ဒါပေမယ့် indicator တွေများလွန်းတဲ့ အခါ အရေးကြီးတဲ့ အချက်ကို သတိမပြုမိပဲ ဖြစ်သွားတဲ့ အတွက် dashboard ကို portion scope ခွဲပြီး significant ဖြစ်စေချင်တဲ့ indicator နဲ့ dimension ကို ရွေးချယ်ဆွဲရပါမယ်။

7. Refresh Frequency Stream data/ real time dashboard တွေ ဆိုရင်တော့ frequency က right at the spot ပါ။ dashboard အများစုကတော့ transaction cut off time ပေါ် မူတည်ပြီး daily/ weekly/ monthly batch system နဲ့ သွားကြပါတယ်။ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်ပေါ်မူတည်ပြီး data fresh schedule ကို ပြင်ဆင်ရပါတယ်။

8. Historical or snapshot data Data warehouse base dashboard အများစုမှာတော့ historical data ပေါ်အခြေခံပြီး ဆွဲရပါတယ်။ Customer တစ်ယောက်ရဲ့ purchase behavior လိုမျိုး ဆွဲမယ်ဆိုရင် customer တွေရဲ့ စပြီး register လုပ်တဲ့ အချိန်က စပြီး လက်ရှိအချိန်ထိ transaction အားလုံးကို သိမ်းထားဖို့လိုပါတယ်။ customer lifetime တလျှောက် demographics, geographic စတဲ့ ပြောင်းလဲမှုတွေကို Most relevant Slowly Changing Dimension theory ကို သုံးနိုင်ဖို့ လိုပါတယ်။ Spot rate လောက်ပဲ လိုချင်တယ် ဆိုရင်တော့ Snapshot data နဲ့ ပဲ ဆွဲဖို့ လိုပါတယ်။

8. Budget အရေးအကြီးဆုံးများ ဖြစ်နေမလား မသိဘူး။ Budget မရှိရင် ဘာမှလုပ်လို့ မရဘူးနော်။ development, support, license စတဲ့ အရာအားလုံးအတွက် project စတဲ့ အချိန်ကစပြီး dashboard သုံးနေတဲ့ ကာလတွေအတွက် လိုအပ်တဲ့ budget ကို တွက်ထားရမှာပါ။

9. Licensing Budget နဲ့ အတူ တခါထဲ စဉ်းစားရမှာက tools တွေကို သုံးတဲ့ အချိန်မှာ ဘယ်လို license မျိုးနဲ့ ဝယ်မှာလဲ ဆိုတာပါ။ ဒီကနေ့မှာ dashboard ဆွဲဖို့ tools တွေ အများကြီး ရှိပါတယ်။ ကိုယ့်ရဲ့ system နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ tools ကို ရွေးဖို့ရယ်၊ certified ဖြစ်တဲ့ tools ကို ရွေးမိဖို့ လိုပါတယ်။ tools အများစုက free usage ပါ။ Sharing လုပ်ချင်တဲ့ အချိန်၊ Pro features သုံးချင်တဲ့ အချိန်မှ သာ license လိုအပ်တာပါ။ ဥပမာ. Power BI ဆိုရင် report design လုပ်ဖို့ Single user သုံးဖို့ ဆိုရင် free usage ပါ။ design လုပ်ပြီးသား dashboard report တွေကို အခြားသူကို share ချင်တယ်ဆိုရင်တော့ Pro License လိုပါတယ်။ Per User License ပါ။ data back-end ကို cloud သုံးချင်ရင်တော့ Azure Data Warehouse တို့ Azure Data Analysis Service တို့ ထပ်ဝယ်ဖို့ လိုပါသေးတယ်။ လုပ်ငန်းကြီးတွေမှာ ဆိုရင် တစ်ဉီးချင်း Pro License ဝယ်တဲ့ အစား Premium license မျိုး ဝယ်လေ့ရှိပါတယ်။

10. Support ကိုယ်သုံးတဲ့ dashboard tool ဟာ support ရှိနိုင်လား။ technical reference လွယ်လွယ်ရနိုင်လား ဆိုတာ စဉ်းစားဖို့ လိုပါသေးတယ်။ Open Source အများစုကတော့ reference, support ရှားပါတယ်။ Power BI လိုမျိုးကတော့ Microsoft product ြဖစ်တဲ့ အတွက် Support, Reference ရဖို့ လွယ်ကူပါတယ်။ You Tube မှာဆို Power BI နဲ့ ပတ်သက်တာတွေ ကြည့်မကုန်ရှိပါတယ်။

11. Technology Availability dashboard ကို ဘယ်သူဆွဲမှာလဲ။ ကိုယ့်ဝန်ထမ်းတွေနဲ့လား။ outsource နဲ့လား။ ဝန်ထမ်းကိုယ်တိုင်ဆိုရင်တော့ business domain ကို ကျွမ်းကျင်တဲ့ အားသာချက်ရှိပေမယ့် technology နဲ့ proper design/documentation အားနည်းလေ့ ရှိပါတယ်။ Outsource နဲ့ သွားမယ် ဆိုရင်တော့ technology နဲ့ Design/Documentation ကောင်းမွန်တဲ့ အားသာချက်ရှိပေမယ့် Business domain ကို နားလည်အောင် မျှဝေဖို့ COE (Center of Excellence) user လိုအပ်ပါတယ်။ ready-made dashboard တွေ ရောင်းတာလဲ ရှိပါတယ်။ သတ်မှတ်ထားတဲ့ template ထဲ data ထည့်လိုက်ရင် dashboard ထွက်လာတာမျိုးပါ။ ဒီအချက် ၁၁ ချက်ကတော့ business dashboard လုပ်တော့မယ် ဆိုရင် စဉ်းစားသင့်တဲ့ အချက်တွေပါ။ (ဘာမှ မစဉ်းစားပဲ လုပ်လိုက်တဲ့ project တွေလဲ ရှိဖူးမှာပါ)