Může AI v dashboardu ukázat špatné číslo?

Čísla počítá datový model přesnými dotazy, ne jazykový model. AI výsledky jen popisuje a porovnává. U dotazů běžnou řečí se dá zobrazit, z jakých dat odpověď vznikla.

Jak často se data aktualizují?

Podle zdroje a potřeby. Pro většinu e-shopů stačí aktualizace několikrát denně, objednávky a sklad lze načítat častěji. U každého zdroje je vidět čas poslední aktualizace.

Jaký je rozdíl mezi dashboardem a AI reportingem?

Dashboard čeká, až se na něj podíváte, a umožní jít do detailu. AI reporting vám pravidelně pošle krátký komentář sám. Nejlépe fungují spolu nad stejnými daty.

AI pro e-shopy · Dashboard

Jedna obrazovka, na které vidíte, jak si e-shop vede

Postavíme dashboard z dat e-shopu, GA4, reklam a ERP. Metriky mají jasnou definici a AI u nich stručně vysvětlí, co se změnilo.

Poptat AI dashboard Audit zdarma

Pro koho je služba

Majitelé, kteří ráno otevírají administraci e-shopu, GA4, Google Ads a ERP, aby zjistili, jak šel včerejšek
E-shopy, které už dashboard mají, ale nikdo se na něj nedívá, protože má čtyřicet grafů
Vedení, které potřebuje jiný pohled než marketing nebo sklad, ale nad stejnými čísly
Týmy, které chtějí klást otázky nad daty v češtině bez psaní SQL
E-shopy, které platí Power BI nebo Data Studio a nevyužívají ani polovinu

Co řešíme

Jedna obrazovka místo pěti

Tržby, marže, konverze, sklad a výkon reklamy na jednom místě se stejnými filtry.

Metriky s definicí

Každé číslo má popsaný výpočet a zdroj, aby se o něm na poradě nemuselo diskutovat.

Pohledy podle rolí

Vedení vidí trend a marži, marketing kanály a kampaně, sklad zásoby a rychlost obrátky.

Otázky běžnou řečí

Dotaz v přirozeném jazyce nad připraveným datovým modelem, odpověď jako graf nebo tabulka.

AI komentář u grafu

Krátké vysvětlení, co se změnilo proti minulému období a která dimenze za tím stojí.

Čerstvá a hlídaná data

U každého zdroje vidíte čas poslední aktualizace a výpadek napojení se hned ohlásí.

Méně grafů, víc rozhodnutí

Nejčastější chyba dashboardů je, že ukazují všechno, co jde změřit. Začínáme proto otázkou, jaká rozhodnutí z dashboardu děláte. Majitel obvykle potřebuje pět až osm čísel: tržby a marži proti plánu a loňsku, počet objednávek, průměrnou objednávku, konverzní poměr, náklady na reklamu vůči tržbám nebo zisku (POAS) a stav zásob u nejprodávanějšího zboží. Detail je o úroveň níž, na proklik. Každá metrika má v dashboardu popsanou definici: tržba bez DPH, po stornech, bez dopravy. Díky tomu ukazuje dashboard stejné číslo jako účetnictví, nebo je jasné, proč se liší.

Odkud data tečou

Data z e-shopu čteme přes REST API nebo exporty, k nim přidáváme GA4, Google Ads, Sklik, Meta a ERP. U jednoduchých dashboardů stačí přímé konektory. Jakmile spojujete víc zdrojů nebo chcete delší historii, přenášíme data do jednoho úložiště (ETL), nejčastěji do BigQuery, a dashboard čte až z něj. Je pak rychlejší a čísla se mezi grafy nerozcházejí.

AI funkce v Power BI a Data Studiu (k 9/2026)

Oba hlavní nástroje nabízejí AI asistenta, ale s podmínkami. Copilot v Power BI podle dokumentace Microsoftu vyžaduje placenou kapacitu Fabric F2 a vyšší nebo Premium P1. Pracovní prostory s licencí Pro nebo Premium Per User ho samy nepodporují. Google v dubnu 2026 přejmenoval Looker Studio zpět na Data Studio. Gemini v Data Studiu podle dokumentace Google vyžaduje předplatné Data Studio Pro, které stojí 9 USD za uživatele a projekt měsíčně (ceník k 9/2026, aktuální ceník ověřte u poskytovatele). Funkce Conversational Analytics pro dotazy běžnou řečí je k září 2026 v preview. Google upozorňuje, že po skončení preview mohou být AI funkce zpoplatněny.

Když vestavěná AI nestačí nebo se nevyplatí, stavíme AI komentáře mimo BI nástroj. Automatizace spočítá metriky přesnými dotazy, výsledky předá jazykovému modelu s pevnou šablonou a hotový text vloží do dashboardu. Čísla tak nikdy nepočítá AI, jen je popisuje.

Jak se dashboard liší od reportingu a BI

Dashboard je místo, kam se díváte, když chcete. AI reporting vám pravidelně pošle souhrn sám. Na neobvyklé výkyvy mezi tím upozorní AI monitoring anomálií. Datový sklad, predikce a hlubší analýzy patří do AI business intelligence. Všechno stojí na stejné datové vrstvě, takže můžete začít dashboardem a přidávat další části postupně.

Jak probíhá spolupráce

Rozhovor a výběr metrik

S vedením a týmem vybereme metriky, které opravdu řídí rozhodnutí, a sepíšeme jejich definice.

Napojení zdrojů

Napojíme e-shop, GA4, reklamní systémy a ERP a ověříme, že čísla sedí s administrací a účetnictvím.

Návrh a prototyp

Připravíme první verzi hlavní obrazovky a pohledů podle rolí a doladíme ji podle vaší zpětné vazby.

AI vrstva

Přidáme AI komentáře nebo dotazy běžnou řečí a otestujeme je na reálných otázkách vašeho týmu.

Provoz a rozvoj

Hlídáme napojení a čerstvost dat a dashboard rozšiřujeme, ideálně v rámci programu Data & BI.

Reference

Co říkají klienti

„Přístup byl vstřícný a ochotný, komunikace srozumitelná, všechny dotazy zodpovězené. Pomoc odborníka, který dobře zná ecommerce prostředí, nám ušetřila spoustu času i nervů.“

Zuzana Pelcová

starchild.store

„Konečně partner, který rozumí technologii i obchodu zároveň. Nemusíme koordinovat pět různých dodavatelů — stačí jeden telefonát.“

Jan Vitouš

Mercedes-store.com

„Napojení, které jsme roky odkládali kvůli složitosti, zvládli v řádu týdnů. Data se teď aktualizují v reálném čase bez naší práce navíc.“

Zbyněk Strnad

Ceskykanafas.cz

Rozsah a cena

Dashboard nad jedním až dvěma zdroji s přímými konektory obvykle připravíme za dny až 2 týdny. Spojení více zdrojů, datové úložiště a AI dotazy nad daty jsou komplexnější projekt na 4–8 týdnů. Cenu připravíme po konzultaci podle počtu zdrojů a pohledů. Licence nástrojů (Power BI, Data Studio Pro, BigQuery, AI model) platíte přímo poskytovatelům, odhad nákladů dostanete předem.

Často kladené dotazy

Data Studio je v základu zdarma a dobře se napojuje na GA4, Google Ads a BigQuery. Power BI je silnější v datovém modelování a v prostředí Microsoft 365. Doporučíme podle zdrojů dat a toho, co už používáte.

Z blogu

AI pro e-shopy

Pojmy z knowledge base

Integrace, API a data

ETL

ETL je postup, kterým se data vytáhnou ze zdrojových systémů (Extract), upraví a vyčistí (Transform) a nahrají do cílového systému (Load). V e-commerce propojuje feedy dodavatelů, ERP, e-shop a reporting.

Otevřít heslo Integrace, API a data

REST API

REST API je rozhraní, přes které si dva systémy vyměňují data pomocí běžných HTTP požadavků, typicky ve formátu JSON. V e-shopu přes něj komunikuje platforma s ERP, skladem, dopravci, marketplace nebo platební bránou.

Otevřít heslo Marketing

POAS (zisk z výdajů na reklamu)

POAS (Profit on Ad Spend) je poměr hrubého zisku z reklamou získaných objednávek k nákladům na reklamu. Na rozdíl od ROAS nepracuje s obratem, ale se ziskem, takže ukazuje, jestli kampaň skutečně vydělává.

Otevřít heslo Marketing

ROAS (návratnost výdajů na reklamu)

ROAS (Return on Ad Spend) je poměr tržeb z reklamy k nákladům na ni. Říká, kolik korun obratu přinesla jedna koruna v reklamě. V Česku se stejná věc často sleduje obráceně jako PNO.

Otevřít heslo

Související služby

Služby

Kolik oken otevíráte, než víte, jak šel včerejšek?

Napište nám, odkud dnes čísla berete. Navrhneme hlavní obrazovku a řekneme, co k ní potřebujeme napojit.

Chci audit zdarma +420 723 000 173