Когда нужно визуализировать данные из гуглотаблицы, можно использовать встроенные средства визуализации, а можно сделать прямо отдельный дашборд, к нему распределить доступы и всячески под себя настроить. Эту задачу решает Looker.

На самом деле, таблицы - только один из сотни источников данных. Инструмент умеет получать данные из большого количества сервисов и работать с ними.

Но, к сожалению, на сегодняшний день это инструмент достаточно слабенький, поэтому вот что про него нужно знать: 1. Все вычисления лучше проводить на стороне. Лукер поддерживает формулы, но их невозможно дебажить и он начинает лагать на большом количестве вычислений. То есть можно предварительно подготовить данные, сложить в Google BigQuery, а дальше через SQL с нужными вычислениями выбирать. 2. Отсутствие многомерности. Очень сложно сделать что-то больше, чем в двух измерениях. Чаще всего приходится обходиться одним. Если вы читали Фактологичность и впечатлены их многомерными графиками, то Лукер тут не помощник. 3. Неочевидные способы настройки данных через URL. Иногда надо не только показывать статическую информацию, но и настраивать некоторые фильтры, а потом ими делиться. Лукер предлагает и встроенный инструмент автоматический и ручной, но при решении конкретной задачи всё выглядит как костыли.

При этом мы в Хекслете использовали Лукер почти как основной инструмент для многих задач. Конечно, продуктовую нормальную аналитику в нём не построить, но это уже задача сервисов другого уровня, типа Amplitude.

Знаю, что есть аналогичный инструмент в Яндексе, но не пробовал, т.к. бали завязаны на гуглосервисы.

Пример дашборда в лукере с оценками наставников нашими студентами. На всякий случай закрыл имена и ссылки на профили, чтобы никого не смущать.

Сейчас в РФ с использованием таких сервисов сложнее. Поэтому рассказывайте в комментариях что используете вы.