Back to Projects

Sales Pipeline Dashboard

fullstack
Internal Project

Dashboard internal perusahaan yang dibangun untuk menganalisis dan memvisualisasikan data penjualan historis dalam skala besar. Sistem ini mampu menangani lebih dari 100,000 record data dengan performa optimal, menampilkan insight bisnis melalui chart dan tabel interaktif yang dikelompokkan per bulan berdasarkan stage penjualan.

[SYS_PREVIEW // SCREEN_1]
Main Dashboard View (Dark Mode)
Click to enlarge screenshot in full resolution
Select View:
[F1] Main Dashboard View (Dark Mode)
[F2] Drill-down & Mini Summary (Light Mode)
Showing 1 of 2
💡 Screen Context:Main Dashboard View (Dark Mode)

Visualisasi tren data penjualan 14 bulan dengan integrasi filter multi-parameter serta tabel matriks historis berdensitas tinggi.

[Tech Stack]

React.NETSQL ServerRedisAzure DevOpsGitShadcnTailwindCss

[Problem Statement]

Tim Sales membutuhkan platform untuk monitoring dan analisis data penjualan dalam volume besar tanpa mengalami bottleneck performa. Data raw yang tersebar memerlukan processing kompleks untuk dapat divisualisasikan dengan cara yang meaningful dan actionable untuk pengambilan keputusan bisnis.

[Solution Approach]

Membangun arsitektur fullstack dengan React sebagai frontend untuk visualisasi interaktif dan .NET sebagai backend untuk high-performance data processing. Implementasi caching strategy menggunakan Redis untuk mengurangi load database dan mempercepat response time.

[Technical Implementation]

  • â–¹Frontend Development: Slicing desain UI/UX dari Figma menjadi komponen React yang reusable dan responsive
  • â–¹Data Visualization: Implementasi chart library untuk menampilkan trend penjualan dengan berbagai format visualisasi (line chart, bar chart, pie chart)
  • â–¹Complex Filtering: Membangun sistem filter multi-parameter untuk segmentasi data berdasarkan periode, region, stage, dan kategori lainnya
  • â–¹API Integration: Integrasi RESTful API dengan proper error handling dan loading states
  • â–¹Backend Architecture: Merancang dan mengembangkan RESTful API menggunakan .NET Core dengan clean architecture pattern
  • â–¹Database Optimization: Optimasi SQL Server stored procedures untuk query performa tinggi pada large dataset
  • â–¹Caching Strategy: Implementasi Redis caching untuk frequently accessed data, mengurangi database load hingga 60%
  • â–¹Performance Tuning: Monitoring dan optimasi response time API dari 3-5 detik menjadi under 1 detik

[Outcomes & Impact]

  • ✓Berhasil memproses dan menampilkan 100k+ records tanpa performance issue
  • ✓Response time API berkurang dari 3-5 detik menjadi under 1 detik dengan implementasi Redis caching
  • ✓Database load berkurang hingga 60% melalui caching strategy
  • ✓Tim Sales dapat melakukan monitoring dan analisis data secara real-time dengan visualisasi yang intuitif
  • ✓Proses pengambilan keputusan bisnis menjadi lebih data-driven dan efisien
Back to Projects