Analytics Embarcado com Streamlit
Criação de dashboards nativos em uma plataforma SaaS, superando as limitações de ACL do Looker Studio.
Contexto
Implementação de uma solução de analytics totalmente personalizada e embarcada para clientes de uma plataforma SaaS, utilizando Streamlit para contornar as limitações de permissões do Looker Studio.
Problema
A plataforma SaaS precisava oferecer dashboards para seus clientes, mas o Looker Studio só permitia acesso a usuários com e-mails do mesmo domínio.
Era inviável criar e gerenciar credenciais para cada cliente no ecossistema Google.
A solução precisava ser personalizável por cliente e integrada à experiência do produto.
Solução e Contribuição
- Pesquisei e validei o Streamlit como a solução ideal para o problema.
- Desenvolvi a arquitetura para servir os dashboards Streamlit de forma segura e integrada.
- Criei os dashboards, utilizando Python para tratamento e visualização de dados, com filtros e gráficos interativos.
Diagrama de alto nível da arquitetura da solução do Analytics Embarcado com Streamlit
Resultados e Impactos
- Dashboards 100% personalizáveis e integrados para clientes SaaS.
- Eliminação das barreiras de acesso e gerenciamento de credenciais do Looker Studio.
- Criação de uma base para futuros produtos de dados e ciência de dados dentro da plataforma.
Tecnologias utilizadas
Detalhes técnicos
Flexibilidade com Python
Ao sair do Looker Studio, ganhamos o poder do Python para o pré-processamento dos dados. Isso abriu um leque de oportunidades para aplicar transformações mais complexas e, no futuro, integrar modelos de machine learning diretamente nos dashboards, criando um verdadeiro produto de dados.