Zašto prilagođeni dashboard?
Google Analytics, Meta Business Manager, vaš ERP i CRM — svaki ima svoju nadzornu ploču. Problem: nijedan vam ne govori cijelu priču. Direktor u ponedjeljak ujutro otvori 5 kartica i ručno sastavlja sliku. Tjedni izvještaj nastaje u Excelu s makroima koji povremeno zakazuju.
Prilagođeni dashboard to mijenja: jedan pregled koji spaja sve izvore, ažuriran u realnom vremenu, s upozorenjima kad se nešto dogodi. Rukovodstveni timovi izvještavaju o uštedi 4–8 sati tjedno i bržem reagiranju na probleme.
Tipični slučajevi upotrebe
Prodajni dashboard. Pipeline iz CRM-a, stvarne transakcije iz Stripea ili ERP-a, marketing leadovi iz Google/Meta — u jednom pregledu s prognozom dostizanja mjesečnih ciljeva.
Logistički nadzor. Zalihe u skladištu, čekajuće dostave, pošiljke u tranzitu i otpreme klijentima — s upozorenjima za kašnjenja ili odstupanja od normalnog vremena ciklusa.
Marketing performance. Troškovi i konverzije iz Google Ads, Meta Ads i LinkedIn Ads na jednom mjestu, s AI procjenom koja kampanja ima najveći ROAS i gdje trošite bez učinka.
Operativni KPI-ji. SLA support ticketa, vremena odgovora, NPS klijenata, zadovoljstvo timova — sve na jednoj kartici za rukovodstvene preglede.
Tehnologija
Za frontend koristimo Next.js i React s knjižnicama za vizualizaciju (Recharts, Visx, Tremor). Backend gradimo s Node.js ili Python, podatkovni sloj često s ClickHouse ili TimescaleDB za brze upite nad velikim količinama vremenskih serija.
Za AI detekciju anomalija kombiniramo statističke pristupe (z-score, IQR, sezonska dekompozicija s Prophetom) s lakšim ML modelima (isolation forest, autoenkoderima) za nelinearne uzorke. Za interpretaciju "zašto je ovo anomalija" koristimo LLM (Claude, GPT-4) koji korisniku u Slacku objašnjava kontekst prirodnim jezikom.
Česta pitanja
S kojim izvorima podataka se spajamo?
+
Sve glavne baze (PostgreSQL, MySQL, MS SQL, Oracle), Google Analytics 4, Meta Ads, Google Ads, Stripe, ERP sustavi (SAP, Pantheon), CRM (HubSpot, Pipedrive), Slack, Shopify, WooCommerce te custom API-ji putem REST/GraphQL.
Kako AI detektira anomalije?
+
Koristimo kombinaciju statističkih metoda (z-score, IQR) i lakših ML modela (isolation forest, prophet) ovisno o vrsti podataka. Za složenije obrasce koristimo LLM-ove za interpretaciju trendova i objašnjenje zašto je nešto anomalija.
Dobivamo li upozorenja i putem Slacka ili e-pošte?
+
Da. Konfigurirate pravila i pragove. Upozorenja šaljemo na Slack, MS Teams, e-poštu, SMS ili kao push obavijest u mobilnu aplikaciju — s objašnjenjem zašto se događaj dogodio.
Koliko dugo traje razvoj dashboarda?
+
Osnovni dashboard s 2–3 izvora podataka 3–5 tjedana. Složenija platforma s vlastitom AI logikom, više korisničkih uloga i real-time strujanjem 6–12 tjedana.