Relatórios de uso

Relatórios de uso mostra quem usa o quê no seu espaço de trabalho: quais telas, painéis, aplicativos e notebooks as pessoas abrem, quantas voltam e para onde vão em seguida. Use-o para ver o que seus membros adotam, quais painéis e aplicativos valem a pena e em que ponto as pessoas abandonam um processo.

Abra-o na guia Identidade, ao lado do Log de segurança.

Quem pode ver

Relatórios de uso exige a mesma permissão do Log de segurança: identity.security_log.read. Sem ela, o botão não é exibido, e um membro que abrir o relatório mesmo assim vê um aviso de que não tem acesso.

Os relatórios mostram o uso por membro em dois lugares: a guia Usuários e as exportações Atividade diária por membro e Primeiro uso, que incluem os IDs dos membros. Todo o resto é contado de forma agregada entre os membros. Conceda a permissão apenas a quem deve ver a atividade individual.

O que é contado

Relatórios de uso combina cinco origens. Escolha uma em Origem ou deixe em Todas as origens.

Origem	O que é registrado
Aplicativo PlaidCloud	As telas que os membros abrem e as ações que realizam no aplicativo.
Superset	Visualizações de painéis e gráficos.
Aplicativos Panel	Visitas aos aplicativos e o tempo que os membros passam em cada um.
JupyterHub	Tempo que os membros passam em sessões do JupyterHub.
Notebooks Jupyter	Os notebooks que os membros abrem e salvam.

As sessões do JupyterHub e os notebooks Jupyter são origens separadas, então você pode escolher qualquer uma delas. Os aplicativos Panel formam uma única origem. Os eventos de notebook são registrados apenas para notebooks executados na imagem de notebook padrão. Uma imagem personalizada não os informa.

Leia os relatórios

Escolha uma origem e um Intervalo de datas na parte superior da janela e, em seguida, selecione Atualizar. Os intervalos são os últimos 7, 30, 90 ou 180 dias. Cada guia é carregada quando você a abre pela primeira vez e novamente quando você muda a origem ou o intervalo.

Visão geral

Os números principais do intervalo:

Número	Significado
Usuários ativos	Membros com qualquer atividade.
Novos usuários	Membros vistos pela primeira vez no intervalo.
Usuários recorrentes	Membros ativos que foram vistos pela primeira vez antes do intervalo.
Minutos ativos	Aproximado: cinco minutos para cada período com atividade.
Eventos	Tudo o que foi registrado.
Eventos não atribuídos	Eventos para os quais nenhum membro pôde ser identificado. Eles contam como eventos, não como usuários.
Minutos de sessão	Tempo de sessão do Panel e do JupyterHub, contado separadamente dos minutos ativos.

Adoção lista cada tela, painel, gráfico ou item com sua origem, evento, número de usuários, parcela dos usuários ativos, eventos e eventos não atribuídos. Por mês mostra os usuários ativos, a média diária de usuários e a fidelização de cada mês, com uma observação quando o mês ainda está em andamento, só parcialmente coberto ou é um instantâneo congelado.

Atividade

Usuários ativos por período Diário, Semanal ou Mensal, além de Retenção por primeira semana: para cada semana em que membros apareceram pela primeira vez, quantos voltaram em cada semana seguinte. Um período marcado com asterisco não está inteiramente dentro do intervalo.

Caminhos

As movimentações mais frequentes entre telas, como Passou de, Passou para e Vezes percorrido, entre aplicativos e origens. Os caminhos cobrem no máximo os últimos 30 dias.

Usuários

Uma linha por membro: nome, nome de usuário, dias ativos, eventos, minutos ativos, minutos de sessão e quando foi visto pela primeira e pela última vez.

Exportações

Baixe um resumo como CSV. Escolha o Resumo e um Intervalo de datas de até 25 meses e, em seguida, selecione Baixar CSV.

Resumo	Conteúdo
Atividade diária	Usuários e eventos de cada dia, origem, evento e assunto.
Atividade diária por membro	O mesmo para cada membro, com os IDs dos membros.
Adoção mensal	Usuários e eventos de cada mês, origem, evento e assunto.
Usuários ativos mensais	Usuários ativos de cada mês e origem.
Primeiro uso	Quando cada membro usou cada origem pela primeira vez, com os IDs dos membros.

A exportação usa a origem que você escolheu acima das guias. Um resumo grande é baixado em lotes de até 50.000 linhas, e a janela os combina em um único arquivo. Se o arquivo ficar maior do que a janela consegue montar, ela salva o que tem e avisa que o arquivo está incompleto: escolha um intervalo menor para obter o restante.

Toda exportação grava uma entrada no Log de segurança registrando quem exportou qual resumo, o intervalo e o número de linhas. Um resumo que abrange vários lotes grava uma entrada para cada lote.

Funil

Veja quantos membros percorrem uma sequência de etapas. Uma etapa é um evento de uma das origens, para um assunto específico, ou Qualquer assunto.

Selecione Adicionar etapa e escolha a origem, o evento e o assunto de cada etapa. Um funil tem de 2 a 6 etapas.
Escolha o Tempo permitido entre etapas: 1, 6, 24, 72 ou 168 horas.
Escolha um Intervalo de datas de 7, 30 ou 90 dias.
Selecione Executar funil.

O resultado mostra, para cada etapa, quantos membros chegaram a ela, a parcela dos que começaram, quantos pararam ali e o tempo mediano desde a etapa anterior. As etapas podem misturar origens, então você pode acompanhar um membro desde uma tela do PlaidCloud até um painel do Superset. Funis recentes reabre um funil que você executou antes. A lista de etapas só oferece eventos registrados no intervalo.

Uso não atribuído

Alguns eventos não podem ser associados a um membro do PlaidCloud. Eles contam em Eventos e em Eventos não atribuídos, mas nunca nas contagens de usuários. Os principais casos:

Uma conta do Superset criada dentro do próprio Superset em vez de pelo PlaidCloud.
Uma visualização de um painel incorporado, que não tem usuário do Superset.
Atividade do Panel e do JupyterHub que os logs da plataforma não conseguem associar a um membro. A atribuição vem desses logs, portanto trate-a como a melhor estimativa possível.

Uma parcela grande de eventos não atribuídos em uma origem significa que suas contagens de usuários estão subestimadas.

Quando o histórico começa

O histórico começa quando a coleta de uso é ativada para o seu espaço de trabalho, e qualquer dia ou mês anterior não mostra atividade. O primeiro mês com dados é marcado como parcial.

O Panel e o JupyterHub são lidos dos logs da plataforma, que são mantidos por cerca de 90 dias. Quando a coleta começa, essas duas origens preenchem no máximo esse período de histórico anterior. O Superset preenche a partir dos próprios logs, por até 180 dias. Somente o aplicativo PlaidCloud começa do zero quando a coleta começa.

Relatórios de uso mantém os eventos brutos por 180 dias, e é por isso que o intervalo mais longo é de 180 dias, e mantém os resumos mensais por 25 meses. Quando um membro é removido fora do PlaidCloud, por exemplo por meio de SCIM ou Keycloak, seu uso bruto expira após 180 dias e seu registro de primeiro uso, após 25 meses.

Apagar o uso de um membro

Um administrador do espaço de trabalho (ou superusuário) com a permissão identity.security_log.read pode apagar o uso de um membro e interromper sua coleta, e depois desfazer o apagamento. Tanto apagar quanto restaurar exigem essa permissão e esse papel. Essas duas ações estão disponíveis somente pela API REST.

Ação	Solicitação
Apagar	`DELETE /rest/v1/identity/usage/users/{user_id}`
Restaurar	`DELETE /rest/v1/identity/usage/users/{user_id}/erasure`

Apagar remove os eventos e o registro de primeiro uso do membro e, a partir desse momento, os relatórios e as exportações deixam o membro de fora. O uso dele não é coletado novamente, e o histórico lido depois dos logs do Panel e do JupyterHub também é descartado. Se a remoção não puder ser concluída de imediato, a resposta informa isso e a próxima manutenção horária a conclui.

Restaurar desfaz o apagamento para que novas atividades voltem a ser coletadas. Isso não recupera o que foi apagado.

As duas ações gravam uma entrada no Log de segurança.