Přeskočit na hlavní obsah

Úvod do Tableau Stack

Revoluce v oblasti dat přinesla mnoho změn i do světa businessu. Již není třeba spoléhat se pouze na instinkt a předchozí zkušenosti. Firmy nyní svá rozhodnutí zakládají na datech a zlepšují tak své fungování a získávají výhodu nad konkurencí. Analytické platformy získaly v oblasti moderní Business Intelligence vedoucí postavení na trhu, a tak jsou pro firmy první volbou umožňující využívat data za účelem lepších a rychlejších rozhodnutí.

Analytická platforma Tableau nabízí rychlé a flexibilní dashboardy, které vám umožní analyzovat data jako nikdy dříve. Tato analytická platforma nenutí uživatele do přednastavených reportovacích šablon, kterého omezují v tom, co může vidět a následně dělat. Naopak mu umožňuje vytvářet různé diagramy, grafy, mapy, dashboardy a příběhy pro vizualizaci a analýzu dat. Nástroj si získal pozornost profesionálů z různých oblastí, včetně obchodu, výzkumu, průmyslu i akademické sféry.  

Abyste získali o datech přesnou představu, musíte mít dobré vizualizační schopnosti. Nástroj Tableau umožňuje připojit se k více datovým zdrojům, propojit je, vytvářet dashboardy a sdílet je s ostatními v rámci organizace. S Tableau je také možné vytvářet interaktivní vizualizace, dashboardy a reporty, které lze použít pro interní i externí reporting. Nabízí celou řadu funkcí, díky kterým je používání tohoto softwaru snadné pro všechny, od začátečníků po pokročilé uživatele. Například díky drag-and-drop funkcionalitě mohou interaktivní dashboardy a reporty snadno vytvářet i začátečníci. Pokročilí uživatelé zase mohou těžit z nabídky vestavěných funkcí a vytvářet vizualizace na míru s minimální znalostí programování.

One pager pro Tableau Stack >

Jak to funguje?

Proces od sběru dat po jejich využití probíhá v několika fázích:

Dříve než přikročíme k datové analýze, musíme se k datům připojit. Tableau nabízí více než 90 typů připojení k datovým zdrojům. Data, ke kteým se lze připojit je možné mít uložena na počítači v Excelu nebo textovém souboru či v Big Data databázích, relačních databázích nebo OLAP kostkách (multidimenzionální databáze) na firemním server nebo v cloudové databázi služeb Google Analytics, Amazon Redshift, Salesforce a dalších.

Jistý mezikrok může představovat čištění a příprava dat, tzv. Self-service data preparation. Používání platformy Tableau představuje přinejmenším vizuálně jednodušší způsob kombinování, tvarování a čistění dat. Díky Tableau je pro analytiky i další uživatele snazší a rychlejší s analýzou začít.

V Tableau existuje hned několik způsobů, jak provádět pokročilejší analýzy. Funkce „Ask Data“ uživateli jednoduše zobrazí odpověď po prostém položení otázky psanou formou. Dále jsou to např. „Forecasts“  (prognózy na základě dat), intuitivní interakce a mnohé další funkce. Tableau je platformou vyžadující minimální či nulové znalosti programování a pro její používání není nutné znát žádný programovací jazyk. Analyzovat data tak může každý.

Výstupy vašich analýz, reportů a interaktivních dashboardů můžete sdílet s kolegy přímo přes služby Tableau Online (SaaS) nebo Tableau Server (interní), kdy je zajištěno plné zabezpečení dat a výstup uvidí jen kolegové, kterým je určen. S pomocí nastavení různých upozornění se uživatelé analýz vždy včas dozví, pokud v datech dojde k nějaké důležité změně, o které by měli vědět. Je proto velice snadné zavést Samoobslužnou BI i ve vaší firmě a stát se tak datově řízenou organizací rychle a efektivně.

Další možností je propagovat vaše data na portálu Tableau Public, kde je můžete ve vizuální podobě publikovat, a to bez licence a zcela zdarma. Tableau Public tak můžete použít pro marketing a další propagační účely.

Ve světě dat, nekonečné konektivity a všudypřítomných informací můžete získat údaje o výkonnosti vaší organizace kdykoliv a kdekoliv. V mobilní aplikaci Tableau můžete svou organizaci řídit z jakéhokoli místa. Samozřejmě lze rovněž pracovat s dashboardy skrze prostředí Tableau Online/Server ve vašem prohlížeči nebo je možné reporty vložit přímo do vaší intranetové stránky jako Embedded analytics.

Typické příklady použití:

Klient (poskytovatel telekomunikačních služeb) se potýkal s fluktuací zkušených operátorů call center. Cílem projektu bylo nalézt příčinu vysoké fluktuace a na základě toho předpovědět, kterých konkrétních zaměstnanců se to týká. Řešením bylo nasadit vedoucí týmů pro práci se zaměstnanci, u kterých odchod hrozil.

Spolu s klientem jsme stanovili hypotézy související s udržením a úbytkem zaměstnanců. V rámci projektu jsme shromáždili potřebná data a trénovali model úbytku. Celkově jsme zanalyzovali 466 prediktorů dobrovolného odchodu zaměstnanců. Na základě user stories shromážděných od vedoucích týmů jsme navrhli dashboard pro zlepšení retence zaměstnanců (u kterých zaměstnanců hrozí odchod, z jakých důvodů a jak s nimi pracovat).

Projekt klientovi ukázal, jak systematicky používat vlastní HR data pro efektivnější rozhodování v oblasti řízení zaměstnanců na základě dat. Pomocí prediktivní analýzy jsme klientovi umožnili získat informace o zaměstnancích se zvýšenou pravděpodobností ochodu a informace o faktorech, které se často pojí s rozhodnutím firmu opustit. Prediktivní model dokázal dostatečně přesně určit, u kterých zaměstnanců je hrozba ochodu v období 1 až 3 měsíců.

Digitalizace a transformace podnikání mění původní chápání obchodu – naši klienti a jejich zákazníci již tolik nepotřebují navštěvovat fyzická kontaktní místa. Fyzickými kontaktními místy rozumíme jakékoliv způsoby osobní interakce mezi zákazníky a společnostmi. Pokud ale zájem o ně klesá, proč je tedy nezačít optimalizovat.

Abychom mohli stanovit interakci (nejen) zákazníků s pobočkami v určité oblasti, vytvoříme kolem pobočky oblast, abychom znázornili její dosah do vzdálenosti určené klientem. Případný překryv pak odhaluje hustotu poboček v dané oblasti a potenciální kanibalismus (nejen) zákazníků jinou pobočkou stejné banky.

Oblasti lze definovat například v podobě kružnic kolem bodů nebo pomocí pokročilé a sofistikované analýzy izochron.

I v případě, že je síť poboček, obchodů nebo jiných kontaktních míst vaší společnosti silná, může Location Intelligence její optimalizaci ještě zvýšit. Někdy jsou těžká rozhodnutí, jako např. snížení počtu poboček, nevyhnutelná, obzvlášť pokud došlo k výrazným změnám na trhu nebo pokud například plánujete sloučení několika sítí poboček.

Dashboard v reálném čase, který jsme vyvinuli pro jednoho z předních výrobců automobilů, pomáhá jejich CFO a řediteli závodu monitorovat a optimalizovat výkon, náklady a bezpečnost. Vyvinuli jsme speciální interaktivní pohled pro každého z koncových uživatelů (CFO, ředitel závodu) v souladu s jejich funkcí a cíli, aby získali kontextově a frekvenčně relevantní data (pro ředitele závodu v reálném čase).

Díky řízení produkce v reálném čase můžete dosáhnout informovaného a účinného řízení kapacit a zdrojů. Pomocí mobilní aplikace Tableau lze celý provoz kdykoliv a odkudkoliv monitorovat.

Jaké výhody vám může Tableau přinést? 

Data představují nejcennější zdroj pro rozhodování a mít je v praktickém, snadno srozumitelném formátu je nezbytné pro získání konkurenční výhody. Z tohoto důvodu spolupracujeme s vaším týmem, abychom vytvořili datové vizualizace a interaktivní dashboardy, řešení pro správu dat a zvýšenou datovou gramotnost, čímž umožníme vaší organizaci využívat data ve větší míře. 

Platforma Tableau může vaší firmě pomoci účinněji vyžívat data tím, že vám umožní řídit kvalitu, bezpečnost a dostupnost dat. Může vám také pomoci vytvářet datové vizualizace a interaktivní dashboardy umožňující lepší analýzu dat. Tyto nástroje pomohou zlepšit celkovou datovou kulturu ve vaší společnosti a zvýšit v ní datovou gramotnost.

Výhody zahrnují:

  • Připojení k různým datovým zdrojům
  • Funkcionalitu drag-and-drop 
  • Snadné a intuitivní vzdělávání, které umožní vaši firmu povznést směrem k rozvoji datové kultury a většímu zaměření se na data
  • Uživatelsky přívětivé UI a UX, z čehož můžete těžit a vytvořit atraktivnější a reprezentativnější datové výstupy
  • Celá platforma Tableau umožňuje správu dat a vytváří jediný zdroj pravdy v datech, a spolupráce napříč odděleními, týmy i jednotlivci