Tableau ist schneller, flexibler, intuitiver und mächtiger als andere BI-Plattformen, sagt Business-Intelligence-Experte Bahram Assadollahzadeh. In seinem Beitrag erklärt er, was für Tableau spricht und wie Sie Tableau einsetzen können.
Mehr und mehr Firmen setzen auf Tableau, einem Leader im Gartner BI Magic Quadranten, um aus Daten einen Informations- und Entscheidungsvorsprung zu gewinnen. Aus gutem Grund: Tableau ist schneller, flexibler, intuitiver und mächtiger als andere BI-Plattformen.
Die Business-Realität ist, dass sich unser Umfeld und damit die geschäftskritischen Fragen immer schneller verändern. Hier hat Tableau als führendes Self-Service-BI-Werkzeug einen enormen Vorsprung vor anderen BI-Plattformen. Tableau wurde von Anfang an dafür geschaffen, dass sich diejenigen, die die Fragen haben und die Daten verstehen, unabhängig von ihren IT-Kenntnissen ihre Fragen selbst beantworten können.
… und noch viel mehr.
Mit Tableau entdecken Entscheider bisher versteckte Potenziale in ihren Daten, um den Kundennutzen zu steigern und Prozesse zu optimieren.
Eine Auswertung für die Zeitspanne zwischen heute und letztmaligem Bestelldatum zeigt der Produkt-Managerin, welche Produkte sich schon länger nicht mehr verkaufen – vielleicht lange, bevor diese Information bottom-up zu ihr durchdringt.
Eine Account-Managerin entdeckt ähnlich, welche Kunden zu erneuten Käufen ermuntert werden müssen und welche Kunden sie aufgrund ihrer Wertigkeit auf keinen Fall verlieren darf.
Oft liegen die Daten jedoch nicht optimal vor. Die Aufbereitung erfordert die Zusammenarbeit mit der IT und beansprucht in der Regel 70–80% des Projektaufwands. Auch hier kann Tableau helfen. Mit Tableau arbeitet man direkt mit den Daten, wodurch die Resultate schon beim Erstellen zu sehen sind. Anforderungsanalyse, Design, Entwicklung, Testing und Abnahme, das kann alles an Ort und Stelle passieren. Man spart sehr viel Zeit, da die so wichtigen Feedback-Zyklen nicht Wochen bzw. Monate dauern, sondern in der Regel in wenigen Minuten oder Stunden erfolgen. Man findet also nicht erst Wochen bis Monate später heraus, dass der Fachbereich etwas anderes meinte oder dass es unvorhergesehene Datenqualitätsprobleme gibt.
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