что такое tableau это система
Tableau Desktop: простота бизнес-анализа
Tableau Desktop- персональное программное обеспечение, которое позволяет Вам за несколько кликов подключиться к любым данным, визуализировать и создать интерактивные дэшборды.
Tableau потратило годы исследований, чтобы построить систему, которая поддерживает естественную способность людей мыслить визуально. При этом Вы не рискуете застрять в программировании и создании трудоемких моделей, а просто занимаетесь построением красивого и многообразного представления данных.
Это настолько просто, что этому может научиться любой пользователь Excel. Вы сможете добиться больших результатов для своего бизнеса с меньшими усилиями и до 100 раз быстрее всех существующих решений.
Если Вы работаете с большим объемом данных, технология Tableau Data Engine позволит делать это действительно быстро. С Tableau Вам не придется ограничивать возможности анализа, для которого Вы сможете использовать весь необходимый объем данных. Вы сможете иметь интерактивный и быстрый доступ ко всем данным с персонального компьютера, ноутбука или мобильного устройства.
Работайте с миллиардами строк данных прямо на вашем компьютере, делайте аналитику в реальном времени и получайте ответы на ключевые вопросы за секунды.
Простота использования Tableau Desktop облегчает принятие решений
Tableau Desktop drag-and-drop инструмент, который позволяет Вам увидеть последствия каждого изменения и действия, которое Вы совершаете. Работайте на уровне мыслей, не отрывая лаз от данных. Любой активный пользователь Excel сможет быстро вникнуть в функциональность Tableau и начать работу. Топ-менеджеры используют данную систему, чтобы видеть и понимать любой вопрос во всех аспектах с первого взгляда. Аналитики используют ее, чтобы создавать «сложные» аналитические модели. Маркетологи принимают в ее помощью обоснованные решения, обеспечивающие прибыль и возврат инвестиций. Решайте сами, что Вы хотите анализировать.
Стильные и удобные дашборды
На панелях управления Вы можете комбинировать множественные представления данных, выделять и отфильтровывать важные значения для быстрого понимания сути анализируемых процессов и явлений. Создавая великолепные дашборды, Вы можете делиться ими с Вашими коллегами с помощью Tableau Server.
Direct connect & go
Представьте себе, чего Вы могли достичь, если бы могли подключиться к любой базе и просто начать анализ ее данных, без необходимости подготовить их заранее? Олдскульные бизнес-аналитические платформы требуют пользователям создавать сложные «кубы», «метаданные» и «временные таблицы» перед любой реальной работой. Tableau полностью исключает необходимость этих шагов и Вы работаете напрямую с базой данных. Вы можете настраивать свои связи данных, реорганизовывать метаданные, и это не окажет никакого влияния на производственную базу.
С Tableau Вы подключаться напрямую к базам данных, кубам, хранилищам данных, excel-файлам и другим электронным таблицам. Без программирования и преднастройки за несколько кликов Вы сможете в реальном времени видеть данные, актуальные до минуты. Это и есть настоящая интеллектуальная ad-hoc бизнес-аналитика.
Аналитика всегда с Вами на iPad и Android планшетах
Создавая приложения за минуты, Вы можете делить их с тысячами: используя Tableau Server Вы можете выкладывать свои интерактивные панели в web за несколько секунд, публиковать на корпоративном портале и иметь доступ с мобильных устройств, в том числе iPad. Так как для Ваших пользователей требуется только наличие веб-браузера, они могут использовать всю функциональность фильтров и drill-down для нахождения ответов на свои вопросы в любом месте в любое время. Таким образом, Вы тратите свое время на анализ, а не на ИТ процедуры.
Best practices визуализации
Tableau Desktop Product Tour
Tableau Desktop
Материалы по теме
Учебник по Tableau (Russian)
Советы от коммьюнити Tableau
Дистрибутив Tableau Desktop
Решения
Рассылка: новости и практики систем BI
Клиенты
Анализ регулярности клиентов; модель прогнозирования продаж; анализ эффективности маркетинговых акций аналитика по акциям «Trade» и «BTL»; анализ вторичных продаж сетей; анализ потенциала дистрибуторов.
Анализ эффективности проводимых рекламных кампаний; анализ лояльности клиентов; когортный анализ; анализ продаж по направлениям; анализ закупочной деятельности; анализ складской деятельности.
QlikView и Tableau: особенности и различия систем
QlikView и Tableau – два передовых продукта в области бизнес-аналитики, имеющих при этом отличные условия для оптимального использования. Данное независимое сравнение было произведено нами для того, чтобы Вы могли оценить данные продукты с точки зрения своих задач, возможностей и ситуации в компании и сделать выбор в пользу более подходящего Вам решения.
Отличия Tableau и QlikView:
Преимущества QlikView
Преимущества Tableau перед QlikView
Преимущества QlikView перед Tableau
Мы рекомендуем использовать QlikView (бизнес-аналитика, решение задач бизнес-пользователей, богатая экпертиза в различных отраслях) если у Вас в требованиях есть:
Примечание 1.
Только Tableau может использовать SSAS Multidimensional и PowerPivot «local» Cubes как источники данных и строить к ним визуализацию.
Примечание 2.
Работая с QlikView, разработчику можно не думать об оптимизации производительности системы. Конечно, начиная с сотней миллионов записей, необходимо делать некоторый набор операций в этом направлении, но вопрос оптимизации не стоит на ежедневной повестке дня разработчика.
Примечание 3.
Как и другие BI инструменты, опирающиеся на хранилище данных, Tableau требует очищенных и трансформированных данных. Это также относится и к QlikView, однако в QlikView на этапе загрузки доступна реализация ETL и очистки данных, чего бывает более чем достаточно для решения задач разработки.
Примечание 4.
Как и другие BI инструменты, опирающиеся на хранилище данных, Tableau требует очищенных и трансформированных данных. Это также относится и к QlikView, однако в QlikView на этапе загрузки доступна реализация ETL и очистки данных, чего бывает более чем достаточно для решения задач разработки.
Примечание 5.
В отличие от QlikView, Tableau делает ставку не на синтаксис и написание скриптов, а на различные настройки и действия, выполняемые с помощью пользовательского интерфейса. С одной стороны позволяет пользователям моментально начинать работу и параллельное обучение, с другой стороны по мере повышения сложности реализуемых задач, пользователь сталкивается с необходимостью знания различных приемов и специальных действий, которые необходимо узнать у более опытных пользователей. В случае же QlikView разработка сложнее, но логичнее и имеет хорошо документированный синтаксис.
Примечание 6.
Карты это одна из сильных сторон Tableau. Встроенный уровень картографической интеграции настолько хорош, что не требует лицензий для дополнительных расширений. В QlikView карты фактически используются как «красочная подложка» для круговых диаграмм, без возможности выделения географических областей и создания более сложных визуализаций показателей. Для этого требуется покупка дополнительного расширения, например GeoQlik.
Примечание 7.
В отличие от QlikView, где производитель уделил отдельное внимание системе примечаний, закладок и обмена «находками» с коллегами в реальном времени, у Tableau отсутствуют сервисы, которые бы позволили пользователям обсуждать и делиться мыслями относительно информации в приложении.
Примеры одного и того же аналитического приложения в QlikView и в Tableau:
Tableau:
QlikView:
Cравнение QlikView и Tableau
QlikView
QlikView — это платформа, которая концентрируется на пользователе, как на получателе данных. Она позволяет ему исследовать свои данные по тем же принципам, что и разработчик, который занимается их обработкой. При этом, чтобы поддерживать гибкость в своем подходе к изучению и визуализации данных, система сохраняет связи между данными. Это позволяет пользователю вместе с куском данных, который он хотел найти, достать и другую релевантную информацию, которая также будет полезна.
Особенности
Многие конкуренты QlikView признают его уникальность и пытаются воссоздать множество его функций, чаще всего — неудачно. Причина в том, что в QlikView реализована первая в мире, уникальная ассоциативная модель данных, то есть ПО управляет взаимосвязями между данными на уровне внутренних инструментов платформы, а не на прикладном. Это значит, что QlikView сохраняет таблицы данных в оперативной памяти, а любое значение из одной таблицы, связывается со всеми значениями из других таблиц.
Ключевые характеристики
В QlikView есть бесконечное количество полезных функций, которые помогают создавать продвинутые дашборды на основе данных из самых разных источников.
Во-первых, одна из таких функций — возможность инструмента автоматически распознавать связи между данными без какой либо предварительной конфигурации от пользователя, что в разы ускоряет процесс создания отчетов и дашбордов.
Во-вторых, еще одно замечательное свойство QlikView — это хранение данных в оперативной памяти сервера, что значительно ускоряет выполнение запросов, а следовательно и анализ данных. Более того, платформа может на ходу проводить агрегирование данных, а это тоже быстрее, чем делать это в два шага: сначала агрегировать, а затем уже доставать данные.
Конечно, хранение данных в оперативной памяти может показаться неэффективным подходом, однако QlikView отлично справляется с этой проблемой благодаря невероятной степени сжатия данных, минимизируя место, которое они занимают, до 10% от первоначального. Это стало возможным благодаря умелому использованию словарей данных и сохранению только самого необходимого для анализа.
Удобство использования
В отчетах и дашбордах QlikView легко разберется даже начинающий пользователь, но в то же время их достаточно тяжело создавать, поскольку для этого требуются продвинутые навыки разработки, мастерство SQL и некоторая практика в работе с собственным языком, встроенным в QlikView.
Считается, что QlikView — одна из самых дорогих BI платформ на рынке (больше информации о цене вы можете найти тут). Также, ее ценовая политика весьма запутана. Многие новички попадают в ловушку, прочитав лишь лицензионный договор компании, в котором все описано довольно расплывчато. Они не осознают, что на самом деле инструмент обойдется им вдвое дороже, поскольку в договоре написана цена за один «документ» (.tde файл), что для многих является неприятным сюрпризом. У конкурентов же, цены на их продукты весьма прозрачны и легко идентифицируемы.
При работе с QlikView главное — хорошо понимать, что именно тебе нужно и как, по-твоему, должен выглядеть конечный результат. Если же четкого образа у тебя еще не сформировалось, то кучу времени можно потратить, пытаясь совместить несколько листов данных, которые в итоге не понадобятся. Эта система позволяет делать действительно потрясающие вещи, если не отклоняться от выбранного курса на протяжении работы.
Таким образом, QlikView — подходящее решение, если вас не пугает программирование, и вы готовы вложить немного больше усилий в создание отличных отчетов и дашбордов.
Tableau
Еще одна крупная платформа — это Tableau. Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.
Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).
Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции — смешивании данных — комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.
Отличительные особенности
Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.
Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.
Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.
С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя — менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных — все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.
Ключевые характеристики
Удобство использования
Потрясающее удобство и легкость использования — главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе — ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.
Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти тут.
Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором — до 44.
Tableau Online — это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.
Наконец, Tableau Server — это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.
Иван Бугаенко: «Если компания не собирает данные, она слепнет»
Как визуальная аналитика Tableau помогает бизнесу
Если бизнес не собирает и не анализирует данные, он не выживет. Работа с данными может казаться скучной, но если их правильно визуализировать, монотонные цифры превратятся в живые решения.
Инструмент для визуализации данных Tableau поможет рассказать о бизнес-данных понятно и нескучно.
Иван Бугаенко занимается бизнес-аналитикой на базе Tableau. Он работал c Kyivstar и Foxtrot, сейчас — унифицирует системы отчетности в International Airlines Group, крупнейшей в Европе компании по пассажирским авиаперевозкам.
Иван рассказал, какие пять бизнес-задач помогает решить визуализация и аналитика данных, как самолетики на дашборде могут указать на прибыльность, что нужно для внедрения Tableau и почему он лучше аналогов.
Зачем нужны данные
Анализ данных сравнивают со зрением компании. Он нужен, чтобы:
— оглянуться назад и проанализировать, с чем компания столкнулась
— посмотреть на текущую ситуацию и подумать, как рационализировать затраты
— сделать прогноз и понять, какие бонусы и риски могут принести инициативы
— найти альтернативный маршрут и увидеть новые ниши, провести маркетинговые исследования
— посмотреть на конкурентов и проанализировать их активности
Каждая уважающая себя компания выкладывает в открытый доступ часть корпоративных данных. Нет ничего криминального в том, чтобы, например, Kyivstar сопоставлял свои цифры с данными Vodafone или Lifecell. Это нужно для сравнения тарифных планов.
Что теряет компания без аналитики
Сейчас все рынки — конкурентные. Если компания не собирает и не анализирует данные, она не может понимать текущую ситуацию, свои затраты, доходы.
У нее не получится увидеть, что уже устарело, и перенаправить ресурсы в другую сферу. Она не может исследовать перспективы.
Пока одна компания «ничего не видит», другие копят данные и делают выводы, обеспечивая себе огромное преимущество.
4 кейса о пользе анализа данных
Первый кейс — логистика
Сейчас я собираю и анализирую данные по суммам, которые компании в группе International Airlines Group тратят на аэропортовые услуги (аренду посадочных полос, высадку пассажиров).
Для разных компаний эти суммы разные — как кто договорится.
Мы видим, кто сколько отдает за услуги аэропортов, и делаем графики с сопоставлениями. Так компания, которая платит больше, понимает, что может уменьшить ставку, и ведет переговоры жестче.
Второй кейс — телеком
Когда в Украине внедряли 4G, компании внимательно анализировали потребление трафика данных. Применяя обычные методы моделирования, они понимали, сколько в среднем абонентов в регионе, сколько данных проходит через каждую станцию в среднем днем, ночью, каждый месяц. Так они узнавали, какая мощность нужна.
Благодаря этому компания «Киевстар» разумно поднимала мощности и формировала правильные пакеты с данными в правильных местах.
Теперь — теоретические примеры.
Третий кейс — ритейл
Большая торговая сеть хочет разместить товар в зале так, чтобы поднять продажи. Она хочет, чтобы покупатель, проходя по магазину, сразу увидел нужный ему товар.
При помощи больших данных компания отслеживает размещение и продажи каждого товара, а также перемещение людей по торговому залу. Затем строится тепловая карта, где видны точки максимальной концентрации людей в зале.
Зная все это, можно сделать правильную выкладку товара — и так повысить доход за счет повышения процента покупателей и более высокого среднего чека.
Четвертый кейс — сельское хозяйство
Есть поле, на котором растут помидоры. Его поливают и удобряются разными химикатами, с разной интенсивностью. Представим, что поле — это карта, а цвет элементов — урожайность.
Аналитики строят тепловую карту по урожайности каждого участка и смотрят, что конкретно в этой ситуации увеличивает сбор помидоров. Становится ясно, в какую часть поля направить дроны для полива, удобрения и опрыскивания. Результат — возможность увеличить урожай.
Аудитория Tableau
Tableau помогает анализировать данные и предоставлять их как визуально понятный отчет.
— персоналу на местах (в продажах, закупках) он позволяет видеть, что происходит непосредственно в их точке
— менеджменту среднего звена помогает понимать ситуацию в своем секторе
— топ-менеджменту дает картину в целом и помогает принимать стратегические решения
Нажав несколько кнопок на дашборде, пользователь получает срез по региону, времени, типу продукции, цене или любому другому показателю. Дашборды позволяют видеть ситуацию статично и в динамике — узнать, что происходило за последний год, сравнить периоды по разным товарам, уровню продаж и прибыли.
Вот как выглядит работа с дашбордом с точки зрения иерархии в команде:
Отличия Tableau
Tableau позволяет строить базовые визуализации и отчеты легче, чем другие инструменты визуальной аналитики. Более простые платформы урезаны функционально, а если функциональность у них достаточная — то сложность использования выше.
Чтобы работать в похожих на Tableau инструментах, часто нужны навыки программирования. Здесь же даже обычный пользователь без навыков работы с кодом построит отличную (пусть и не 3D) визуализацию.
Инструмент позволяет создавать высокоуровневые расчеты, но его можно использовать и для отработки срочных запросов.
Главные функции Tableau
Интерактивность. В Tableau более гибкая настройка интерактивности. Даже сотрудник, который занимается не аналитикой, а закупками, может создавать мощные интерактивные дашборды.
Кнопки в отчетах делают в виде разных элементов. Выбираете тип графика (линии, гистограммы, карту), и изображение для кнопки, например кусок хлеба. Когда пользователь нажмет на «хлебную» кнопку, то увидит данные по пищевому сегменту.
Привлекательность. Когда человек, далекий от работы с данными, видит обычный график в Excel, ему все непонятно и скучно. Чтобы создать что-то покрасивее, нужно больше времени.
В Tableau все выглядит привлекательно и понятно даже на базовом уровне.
Уникальность. В Tableau есть data blending (соединение сгруппированных данных). Если хочется кастомизировать график, придется пойти в код и существенно его доработать, но построить базовую модель можно простым drag-and-drop (перетаскиванием элементов).
Причем это работает не только в визуализациях, но и в построении модели данных. Главное — на старте представлять, какую модель хотите построить. Если перетягивать хаотично, вы запутаетесь и сами не поймете, о чем график.
Поле для творчества. Tableau позволяет создавать необычные визуализации, даже если нет продвинутых навыков дизайна. Достаточно иметь базовое чувство гармонии и хорошо представить то, что хочется получить, и с Tableau это получится реализовать с меньшими усилиями, чем на аналогичных платформах.
Простота создания. В Tableau широкие возможности кастомных настроек, и он не требует навыков программирования. Если человек работал с Excel, имел дело со сводными таблицами, то сразу сможет приступить к работе.
Чтобы понять общий принцип работы баз, уходит 15 минут, и нужно еще пару часов, чтобы вникнуть в тонкости. Если есть опыт работы в Power BI, в Tableau будет еще проще.
Тут как с языками: если знаешь украинский, выучить русский, белорусский или польский намного легче.
Возможность роста для разработчика дашбордов. Tableau — мультизадачный, в нем даже можно сделать игру и ею визуализировать данные. Верхняя планка в Tableau очень высокая — качественно усложнять дашборды тут можно почти до бесконечности.
в «змейку», которая сделана в Tableau, интегрирован JavaScript
О нестандартных видах визуализации
Я сейчас работаю в авиасфере и часто делаю визуализации с самолетиками — они двигаются, наклоняются, отображаются в разных цветах. Когда я делал отчет по KPI компаний, то визуализировал их как раз при помощи самолетиков.
Чем выше самолетик, тем выше доходность компании. Если самолетик красный, это означало, что затраты выше доходов. Если чистая прибыль превышала ноль — самолет зеленый. Расположение самолетика тоже играло роль.
Если угол взлета большой, рост по сравнению с предыдущим периодом — очень крутой (например, +50%). Если самолетик был высоко, но пикировал — доходы высокие, но сильно снизились по сравнению с предыдущим месяцем.
Простой график с пятью самолетиками показывал многое: соотношение уровня KPI, прибыль, убыток, динамику, соотношение с предыдущим периодом.
При настройке отчета у пользователя уточняют, что он хочет детализировать. Если навести на иконку (например, самолетик) курсор, во всплывающем окне появляется сводка данных.
Если интересно узнать причину, например, снижения продаж, достаточно нажать на иконку — и вы «провалитесь» в детализированный отчет.
Мой любимый подход — комбинация нескольких типов визуализации. Например, когда диаграмму-пончик объединяют с гистограммой-барчартом. С помощью такого графика можно анализировать события за большой период.
Например, количество землетрясений за последние сто лет. Вот визуализация истории регби-турнира «Кубок шести наций»:
Еще есть «карта-дерево» (flowmap) — эта визуализация похожа на ветки дерева. Все элементы соединены по логической связи. Типы соединения могут кастомизироваться разными цветами и толщиной.
Например, если в структуре продаж больше объем денег, но прибыли нет, линия будет широкой и красной.
Нестандартные визуализации можно посмотреть в комьюнити Tableau, оно довольно большое. Визуализировать в Tableau можно буквально все — даже резюме или частоту употребления слов разными персонажами «Игры престолов»:
Бизнес-задачи, которые решают при помощи карт
С картами удобно делать анализ региональной структуры дохода, продаж, прибыли, товарооборота. Этот тип есть в большинстве инструментов визуализации данных, но в Tableau он самый гибкий.
Чтобы использовать карту, нужны координаты или правильные названия городов — Tableau сам разбрасывает точки по координатам.
Точки на карте можно связать линиями, на которых можно отобразить количество полетов, пассажиров, чего угодно. Если работаете с логистикой, свяжете города — на линии отобразится количество поставок, товара и сумма, на которую его доставили. Размер точек укажет на товарооборот, цвет — на уровень прибыли.
Карта дает географический обзор, динамику на ней не увидишь. Но есть выход. Допустим, у вас большая красная точка — то есть масштабный товарооборот, — но убыток.
Вы хотите понять, почему и когда он произошел. Можете навести курсор на точку — и увидите сводку. Если нажмете на точку, внизу отобразится гистограмма, и уже там видны данные помесячно.
Компании, которые используют Tableau
Tableau есть в British Airways, Iberia, Vueling. Его внедряют банки — британские и швейцарские — и стартапы, особенно в Германии. Apple и IBM тоже пользуются Tableau (правда, они не отмечают, в каких департаментах), а в Amazon он помогает анализировать продажи электронных книг.
Что нужно, чтобы внедрить Tableau
Нужны деньги. Есть демо-версия на 14 дней, но за это время внедрить Tableau и начать работать с ним полноценно нереально — этот период только для ознакомления.
Затем нужно найти специалистов по работе с базами и дашбордами. Если компания не собирает данные, ей нужен специалист по базам данных. Если данные уже есть, он их оптимизирует так, чтобы они работали быстрее.
Еще одна функция этого человека — консультировать пользователей, где и какие данные брать.
Дальше нужен Tableau-разработчик. Он глубоко анализирует данные, а также решает, как их преподнести. Он подсказывает, как настроить визуализацию так, чтобы сотрудник мог увидеть именно то, что ему нужно.
Если его не нанять, компания рискует потерять в качестве анализа данных.
Если компании глубокий анализ не важен, без Tableau-разработчика можно обойтись. Но специалист по базам данных нужен всегда — именно с ним будут работать сотрудники на местах.
Если вы не работали с Excel, чтобы стать уверенным пользователем Tableau, нужно потратить на обучение около двух недель. Так можно выйти на хороший базовый уровень. Но если вы уже работали с Power BI или Excel, то освоите Tableau за два дня.