Központosított jelentéskészítés egy 12 fióktelepes kávézóláncnak: ugyanaz a latte, 9 város

Kronotrop-stílusú third-wave kávélánc, 12 fiók 9 városban: különböző baristák, ugyanaz az étlap, ugyanaz a latte SKU. A regionális menedzser hétfő reggel egyetlen szülő-dashboardot szeretne, nem 12 fület. Itt van a multi-tenant Looker Studio beállítás anomáliadetektálással.

Architektúra: fiók → BigQuery → Looker

Minden fiók 00:30 UTC-kor napi JSON-t tölt fel a Cloud Storage-ra. A 03:00-kor futó BigQuery ütemezett lekérdezés UPSERT-eli az orders_daily particionált táblába. Looker Studio ehhez az egy táblához csatlakozik — nincs 12 forrás összevarrása.

Négy oldal: áttekintés, fiókok összehasonlítása (hőtérkép), termék-drilldown, anomáliák. A szűrők átmennek az oldalak között.

Granularitás: termék × fiók × óra × hét

Megfelelő granularitás nélkül nem mondhatod, hogy a latte ezen a héten zuhant. Séma:

• Óránként: (branch_id, sku, óra, hétköznap) — csúcsidős anomália
• Napi: (branch_id, sku, dátum) — Z-score alapvonal
• Heti: (branch_id, sku, iso_hét) — hét/hét

12 fiók × 60 SKU × 365 nap ≈ 263 ezer sor/év. BigQuery 0,02 $/hó alatt tartja.

Z-score anomália: latte -2σ → Slack riasztás

A lekérdezés 04:00-kor 28 napos csúszó ablakban μ-t és σ-t számol minden (fiók, termék) párra. A mai érték (ma - μ) / σ a Z-score. Ha |Z| ≥ 2, sor az anomalies táblába, Cloud Function indul, üzenet a Slack #ops-alerts csatornára.

Példa: "Kadıköy Flat White Z=-2,4 (ma 18, átlag 47). Valószínű ok: barista csere vagy espresso kalibráció." A felügyelő 30 percen belül telefonál. Téves pozitív ~12% — elfogadható.

GYIK

A Looker Studio ingyenes 12 fiókra? Igen. A Looker Studio ingyenes; csak a BigQuery kerül pénzbe — ekkora volumennél 5 $/hó alatt.

Nincs POS-unk, csak thMenu. Megoldható? Igen. Éjszakai export D1-ből R2-be, onnan BigQuery-be. Pro+ tier kínálja az analytics exportot.

Miért 2σ és nem 3σ? 3σ túl konzervatív — valódi operatív visszaesések átcsúsznának. 2σ 88%-os precizitást ad jó recall mellett.

Hasznosnak találtad? Oszd meg.