Централизованная отчётность для сети из 12 кофеен: тот же латте, 9 городов

Сеть third-wave кофеен в стиле «Кронотроп» — 12 точек в 9 городах, разные баристы, одинаковое меню, один и тот же SKU латте. Региональный менеджер хочет в понедельник один родительский дашборд, а не 12 вкладок. Вот настройка multi-tenant Looker Studio с детекцией аномалий.

Архитектура: точка → BigQuery → Looker

Каждая точка выгружает дневной JSON в Cloud Storage в 00:30 UTC. Scheduled query BigQuery в 03:00 делает UPSERT в партиционированную таблицу orders_daily. Looker Studio подключается к этой одной таблице — не нужно сшивать 12 источников.

Четыре страницы: обзор сети, сравнение точек (heatmap), drill-down по продукту, аномалии. Фильтры сохраняются между страницами.

Гранулярность: продукт × точка × час × неделя

Без правильной гранулярности нельзя сказать «латте просел на этой неделе». Схема:

• Часовая: (branch_id, sku, час, день_недели) — пиковая аномалия
• Дневная: (branch_id, sku, дата) — база Z-score
• Недельная: (branch_id, sku, iso_неделя) — week-over-week

12 точек × 60 SKU × 365 дней ≈ 263 тыс. строк/год. BigQuery держит это ниже 0,02 $/мес.

Z-score аномалия: латте -2σ → Slack-алерт

Запрос считает в 04:00 μ и σ в скользящем окне 28 дней по паре (точка, продукт). Сегодняшнее значение (сегодня - μ) / σ — Z-score. При |Z| ≥ 2 строка в anomalies, Cloud Function отправляет сообщение в Slack #ops-alerts.

Пример: «Кадыкёй Flat White Z=-2,4 (сегодня 18, среднее 47). Вероятно смена баристы или калибровка эспрессо». Супервайзер перезванивает за 30 минут. False-positive ~12% — допустимо.

FAQ

Looker Studio бесплатен на 12 точек? Да. Looker Studio бесплатный; платится только BigQuery — на таком объёме до 5 $/мес.

У нас нет POS, только thMenu. Заработает? Да. Ночной экспорт из D1 в R2, затем в BigQuery. Pro+ открывает фид analytics.

Почему 2σ, а не 3σ? 3σ слишком консервативно — реальные операционные провалы упустишь. 2σ даёт 88% precision и хороший recall.

Было полезно? Поделитесь.