Vos dashboards montrent-ils la réalité ?
StreamLiner analyse vos captures Looker, Metabase, GA4 ou Power BI pour repérer les biais, expliquer ce que vous regardez vraiment et prioriser les corrections.
Acquisition · Septembre
Mis à jour il y a 4 min
Sessions
128,4 k
+12,4 %
Conversion
2,4 %
+0,3 pt
Revenu
84,2 k€
+8,1 %
Panier moyen
61 €
−2,0 %
Taux de conversion
Sessions par canal
Appareils
- Mobile
- Desktop
- Tablette
- Autre
Analyse
Terminée en 14 sClarté moyenne
Lisible, mais l'échelle de la courbe principale amplifie visuellement la tendance.
3 constats
Axe Y non zero-based
ÉlevéeCourbe conversion 2,1 % → 2,4 % : la hausse paraît ×3.
Vanity metric en position dominante
Moyenne« Sessions » occupe la zone la plus visible, sans lien au revenu.
Palette peu accessible
FaibleContraste de 2,1:1 entre les séries Tablette et Autre.
Conçu pour les captures de vos outils de reporting
- Looker Studio
- Metabase
- Google Analytics 4
- Power BI
- Tableau
- Superset
Un dashboard sert à décider, pas à rassurer. StreamLiner relit vos tableaux de bord comme un analyste senior : il décrit ce que l'œil retient, met en évidence les biais d'échelle, de fenêtre et de comparaison, puis vous dit quoi corriger en premier.
Lecture
Lire avant d'interpréter.
L'agent décrit la hiérarchie visuelle, identifie le KPI dominant et reformule la question implicite du dashboard, pour que tout le monde regarde la même chose.
Biais
Des biais explicites, preuves à l'appui.
Échelles tronquées, fenêtres temporelles choisies, vanity metrics, corrélations trompeuses : chaque constat pointe la zone concernée et sa sévérité.
Action
Un plan d'action priorisé.
Pas de liste de remarques à plat : des recommandations classées par impact et par effort, avec le score que vous pouvez atteindre une fois corrigées.
- < 2 min
- de l'import de la capture au rapport complet
- 4 axes
- analysés : hiérarchie, échelles, accessibilité, lisibilité
- 0 – 100
- un score de clarté et une sévérité par constat
Référentiel
Une base de connaissance, pas un prompt jetable.
Chaque analyse s'appuie sur un corpus de bonnes pratiques : data visualization, biais cognitifs, accessibilité et architecture d'information. Il vit dans votre code, vous l'enrichissez avec vos propres règles.
- Data visualization
- Biais cognitifs
- Accessibilité
- Architecture d'information
{
"severity": "high",
"title": "Axe Y non zero-based",
"evidence": "Courbe conversion 2,1 % → 2,4 %",
"rule": "dataviz/truncated-axis",
"suggestion": "Revenir à zéro ou annoter l’échelle"
}Workflow
De la capture au plan d'action en quatre étapes.
- 01
Compte
Un identifiant et un code par e-mail, ou Google en un clic.
- 02
Contexte
Votre rôle, vos outils BI et la décision que le dashboard doit éclairer.
- 03
Import
Déposez une capture PNG ou JPG, ajoutez vos notes si besoin.
- 04
Analyse
L'agent retourne un score, les biais repérés et des recommandations priorisées.
Voyez ce que vos dashboards ne vous disent pas.
Importez une capture et obtenez votre premier rapport avant la prochaine réunion.