まずはリーンなアプローチをお勧めします。
つまり、特定のユースケースに特化したソリューションを設計し、それを実践し、反復することが役立つということです。それがコミュニティチーム向けの本格的なクロスコミュニティダッシュボードに進化するかもしれませんが、あるいは「十分な」ものがそれよりもはるかに小さいものになるかもしれません。
例えば、CMはまずDiscourse Hubを使用して、3つのコミュニティすべてからのフィードを確認し、それぞれに注意が必要なフラグがいつ発生したかを確認できるようになります。
さらに一歩進んで、それらのいずれかのチャットチャンネルを「ホームベース」として使用し、モデレーションを支援するために、まずすべてのコミュニティからのレビューキューの通知フィードを構成することができます。
メトリクスとレポートについては、各コミュニティの管理UIエリアまたはデータエクスプローラーレポートへのブックマークのセットから始めるのが簡単な出発点になる可能性があります。
さらに一歩進んで、Discourse Automationを使用してAI生成レポートを設定し、各コミュニティ内のさまざまなソースからのデータを集約したレポートをPMにプッシュすることができます。それでも3つの別々のPMになりますが、移動する場所は少なくなります。
さらに一歩進んで、AIペルソナ内のツールを使用して、コミュニティ全体からデータを取得し、それらのデータ全体から単一のレポートを作成することができます。
多くのビルディングブロックが用意されていると思います。それらを使用して何かをまとめるのはより多くの作業のように思えるかもしれませんが、それはまさに必要なものを構築し、どの部分をより早く配置することが重要かを優先する機会でもあります。
そして、それらすべてが価値があることが証明され、さらに多くのものが望まれる場合は、カスタムプラグインのように、よりカスタムなものが構築され、望ましい結果が得られるという自信が高まる可能性があります。