تبلو چیست و چطور می‌توان به توسعه‌دهنده Tableau تبدیل شد؟ | آقای وب

تبلو یا Tableau یک ابزار پیشرو در حوزه هوش تجاری (BI) و بصری‌سازی داده است که طراحی شده است تا تحلیل داده‌ها را برای کاربران در سطوح مهارتی مختلف آسان و شهودی کند. این ابزار به افراد و سازمان‌ها قدرت می‌دهد تا داده‌های خام را به داشبوردهای تعاملی و قابل اشتراک تبدیل کنند و از این طریق به بینش‌هایی دست یابند که تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری را ممکن می‌کند. در ادامه این مطلب به‌صورت کامل به این پرسش پاسخ داده‌ایم که Tableau یا تبلو چیست و چطور می‌توان به توسعه‌دهنده تبلو تبدیل شد.

تبلو چیست

بر خلاف ابزارهای سنتی هوش تجاری که به دانش فنی گسترده‌ای نیاز دارند، Tableau بر کاربرپسندی تأکید می‌کند و به کاربران فنی و غیرفنی اجازه می‌دهد تا به‌راحتی تصویری‌سازی‌ها و تحلیل‌های پیچیده را ایجاد کنند. این ابزار از طیف وسیعی از منابع داده پشتیبانی می‌کند، از صفحات گسترده و پایگاه‌های داده گرفته تا خدمات ابری که انعطاف‌پذیری و اتصال‌پذیری را تضمین می‌کند.

با Tableau کاربران می‌توانند به عمق داده‌های خود نفوذ کنند و روندها، الگوها و نقاط خاص را ازطریق انواع گزینه‌های بصری‌سازی کاوش کنند. قابلیت کشیدن و رهاکردن این پلتفرم ایجاد نمودارها، گراف‌ها و داشبوردها را ساده و داده‌ها را قابل‌فهم و قابل‌اجرا می‌کند.

Tableau در نسخه‌های دسکتاپ و موبایل در دسترس است و اطمینان می‌دهد که داده‌ها در هر زمان و مکانی در دسترس هستند. این امر به ترویج فرهنگ داده‌محور در سازمان‌ها می‌انجامد. چه شما یک دانشمند داده، یک تحلیلگر کسب‌وکار یا کسی باشید که تازه شروع به کاوش در دنیای داده کرده است، Tableau ابزارها و منابع لازم برای تبدیل داده‌ها به بینش‌ها و بینش‌ها به تأثیرگذاری بر مخاطب را فراهم می‌کند.

چگونگی استفاده شرکت‌ها از داده‌ برای بهبود عملکرد

علاوه بر کارکنان، داده‌ها بزرگ‌ترین دارایی یک شرکت هستند. داده‌ها مشتریان شما را توصیف می‌کنند، به جذب و نگه‌داشتن مشتریان جدید کمک می‌کنند، روندها را پیش‌بینی می‌کنند، موجودی را پیگیری می‌کنند و رویدادهای جهانی را که ممکن است بر شرکت شما تأثیر بگذارند دنبال می‌کنند.

حتی کوچک‌ترین شرکت‌ها نیز جرئت نمی‌کنند بدون مشاوره با داده‌ها تصمیم‌های بزرگی بگیرند. بخش‌های بازاریابی برای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی یا کمپین‌های ایمیلی و دیگر تلاش‌های بازاریابی به داده‌ها تکیه می‌کنند. بخش‌های فروش از داده‌ها برای پیگیری فروش و ایجاد اهداف استفاده می‌کنند.

بخش خرید قبل از سفارش‌گذاری، داده‌های موجودی را بررسی می‌کند و تیم لجستیک حمل‌ونقل و تحویل‌های خود را ردیابی می‌کند. طبیعی است که رهبران شرکت نیز از داده‌ها برای تأمین بودجه، برنامه‌ریزی پیشنهادهای جدید و اتخاذ تصمیم‌های پرسنلی استفاده می‌کنند و ما تنها نوک کوه یخ را لمس کرده‌ایم.

شرکت‌های بزرگ‌تر تصمیم‌گیرندگان بیشتر، داده‌های بیشتر و مجموعه داده‌های بیشتری دارند. رشد تصاعدی داده‌ها به‌این معنی است که شرکت‌ها در هر اندازه‌ای به کمک در مدیریت و فهم داده‌های خود نیاز دارند. این نیازمند ابزاری برای هوش تجاری است که نه‌تنها به رشد کسب‌وکار کمک کند، با شرکت نیز رشد کند.

یک پلتفرم هوش تجاری (BI) واقعاً هوشمند گذشته و حال را با هم ترکیب می‌کند تا نقشه‌راه بصری آگاهانه‌ای برای آینده ایجاد کند.

تاریخچه Tableau

زمانی نه‌چندان دور شرکت‌ها داده‌ها را به‌صورت دستی وارد صفحات گسترده (Spreadsheets) ساده می‌کردند و از دانشمندان داده می‌خواستند تا معنایی از گزارش‌های ظاهراً غیرقابل‌فهم استخراج کنند.

جای تعجب نیست که مشکلات زیادی وجود داشت؛ برای مثال، داده‌ها مستعد خطای انسانی بودند. تا زمانی که دانشمندان داده به آن معنا نمی‌دادند، غیرقابل‌درک بودند. ترکیب چندین مجموعه داده دشوار بود و نمودارها و گراف‌ها نه دقیقاً مشارکتی بودند و نه از نظر بصری جذاب.

BI 1.0

اصطلاح Business Intelligence یا BI در اواخر دهه ۱۹۸۰ میلادی، زمانی که انبارهای داده شکل گرفتند، ابداع شد. انبار داده یک مخزن مرکزی داده است که داده‌ها را از هر بخش شرکت جمع‌آوری می‌کند. انبارهای داده همچنان جزو کلیدی جمع‌آوری داده‌های مدرن و هوش تجاری هستند.

در آن زمان چندین گزینه هوش تجاری (BI) در بازار وجود داشت، اما این ابزارها فقط می‌توانستند از داده‌های ذخیره شده در انبارهای داده استفاده کنند؛ سپس بیل اینمون (Bill Inmon) و رالف کیمبال (Ralph Kimball) با رویکرد ابعادی خود به تحلیل داده‌های سازمانی، صنعت هوش تجاری را متحول کردند. درحالی‌که این دو مهندس رویکردهای متفاوتی داشتند، هر دو نظریه دادند که داده‌ها می‌توانند از منابع مختلف استخراج شوند تا به‌طور کامل یکپارچه و تحلیل شوند.

BI 2.0  و  Tableau 1.0

هوش تجاری در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰ رونق گرفت. ابزارهای هوش تجاری شروع به افزودن برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) کردند که به یکپارچه‌سازی، مدیریت و خودکارسازی داده‌های شرکت کمک می‌کرد؛ همچنین هوش تجاری کاربرپسندتر و سریع‌تر شد. با استفاده از یادگیری ماشین، تحلیل پیش‌بینی‌کننده و بهبود بصری‌سازی با تکنولوژی اینترنت و ابر افزوده شد.

Tableau 1.0 در اوایل دهه ۲۰۰۰ به بازار آمد و توسط دانشجویان استنفورد پت هنراهان (Pat Hanrahan)، کریستین چابوت (Christian Chabot) و کریس استولن (Chris Stolen) اولین نسخه از Tableau منتشر شد. درحالی‌که براساس استانداردهای امروزی ابتدایی بود، Tableau 1.0 داده‌ها را برای اکثر مردم ملموس کرد.

Tableau با فناوری اختصاصی خود به‌نام VizQL نیاز به کدنویسی را از میان برد. ویژگی کشیدن و رهاکردن به کاربران اجازه می‌داد تا پرسش‌ها (query) را ایجاد کنند و پاسخ‌های گرافیکی و بینش‌ها را ارائه کنند؛ به‌عبارت دیگر، هر کسی می‌توانست از Tableau استفاده کند و هر چه بیشتر از آن استفاده می‌کرد، Tableau بیشتر درمورد نوع اطلاعاتی که کاربران می‌خواستند ببیند یاد می‌گرفت.

BI 3.0

امروزه تقریباً هر سازمان متوسط و بزرگی به هوش تجاری برای اتخاذ تصمیمات تجاری مبتنی بر داده‌های آگاهانه متکی است. بهترین ابزارهای هوش تجاری در تمامی پلتفرم‌ها در دسترس هستند و به‌دلیل استفاده از هوش مصنوعی، دائماً در حال یادگیری و تکامل هستند.

Tableau چنان تأثیری بر بازار هوش تجاری گذاشت که غول مدیریت ارتباط با مشتری Salesforce این شرکت را در سال ۲۰۱۹ خریداری کرد. مارک بنیاف، مدیرعامل Salesforce، این خرید را بهترین خرید در تاریخ صنعت نرم‌افزار نامید.

امروزه Tableau استراتژی‌های تجاری بسیاری از بزرگترین شرکت‌های جهان را قدرت می‌بخشد، اما این پلتفرم برای سازمان‌هایی با اندازه‌های مختلف نیز قابل‌دسترسی است. آن‌ها حتی اشتراک فردی نیز ارائه می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره هوش تجاری یا Business Intelligence هم مطالعه کنید.

ویژگی‌های برجسته Tableau

بیایید به برخی از ویژگی‌هایی بپردازیم که Tableau را به یک پلتفرم هوش تجاری قدرتمند تبدیل می‌کنند.

توانایی بصری‌سازی پیشرفته

نرم‌افزار Tableau با ارائه قابلیت‌های بصری‌سازی پیشرفته، به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌های پیچیده را به تحلیل‌های قابل‌فهم و جذاب تبدیل کنند. این نرم‌افزار با استفاده از نمودارها و گراف‌های متنوع مانند نمودارهای میله‌ای، دایره‌ای، Boxplot، Bullet، Gantt، هیستوگرام، و نمودار حرکتی، اطلاعات را به شکلی دیداری و قابل‌تفسیر ارائه می‌کند.

ویژگی برجسته Tableau قابلیت کشیدن و رهاکردن (Drag-and-Drop) آن است که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به کدنویسی، تحلیل‌های پیچیده را انجام دهند. همچنین Tableau با ترکیب رنگ‌ها و الگوهای متنوع، به کاربران کمک می‌کند تا بینش‌های مهم را به‌سرعت و به‌وضوح درک کنند، حتی اگر تخصصی در علم داده نداشته باشند. این توانایی‌ها باعث می‌شود تا Tableau ابزاری قدرتمند برای ایجاد داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های بصری باشد.

تحلیل‌های بلادرنگ

توانایی تحلیل بلادرنگ Tableau به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا تصمیم‌های آگاهانه و فوری براساس داده‌های به‌روز و کامل اتخاذ کنند. با استفاده از این ویژگی، مدیران و رهبران تجاری می‌توانند به‌سرعت گزارش‌های دقیق و به‌روز فروش، موجودی و عملکرد کلی را بدون نیاز به انتظار برای تحلیل‌های دستی از تیم‌های فناوری اطلاعات یا تحلیلگران داده دریافت کنند. توانایی حفاری عمیق (Drill-Down) Tableau این امکان را فراهم می‌کند تا به جزئیات دقیق‌تر داده‌ها دسترسی پیدا و منبع مشکلات را به سرعت شناسایی و رفع کنند. به‌طور کلی، تحلیل بلادرنگ Tableau باعث افزایش سرعت واکنش به مسائل، بهبود دقت تصمیم‌گیری‌ها و دسترسی سریع به اطلاعات حیاتی برای همه اعضای سازمان می‌شود.

ترکیب داده‌ها

شرکت‌های متوسط و بزرگ اغلب باید یک نمایش آکروباتیک را برای مدیریت داده‌ها از منابع مختلف انجام دهند؛ برای مثال، بسیاری از سازمان‌ها از دو یا چند نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) استفاده می‌کنند؛ علاوه‌براین هر بخش ممکن است نرم‌افزار داده و گزارش‌دهی خود را داشته باشد یا شاید لازم باشد گزارش‌های فروش و موجودی یا معیارهای بازاریابی دیجیتال مانند SEO را با فروش واقعی مقایسه کنند.

قبل از فناوری ترکیب داده‌ها، تحلیلگران مجبور بودند چندین صفحه گسترده، VLOOKUP و اسکریپت‌ها را مدیریت و به‌صورت دستی پردازش کنند تا مجموعه داده‌های جامعی ایجاد کنند. حتی اگر نادیده بگیریم که چقدر زمان با ترکیب دستی مجموعه داده‌های مختلف تلف می‌شود، همچنان فرایندهای دستی ناکارآمد و غیرقابل مقیاس‌پذیر هستند و با رشد تصاعدی داده‌ها، مقیاس‌پذیری یک ضرورت است.

ویژگی ترکیب داده‌های Tableau به کاربران امکان می‌دهد تا منابع داده‌های پراکنده را برای ایجاد یک دید ۳۶۰ درجه از مشتریان، مالیات و دیگر معیارهای حیاتی شرکت ترکیب کنند؛ علاوه‌براین Tableau از اتصالات متعدد داده مانند Google Sheets، Google Analytics، Amazon Athena، Salesforce، SQL Server، Presto، Dropbox، MemSQL، Amazon Athena، Microsoft Excel و موارد دیگر پشتیبانی می‌کند. Tableau مقیاس‌پذیر، دقیق و سریع است و پاسخ‌های پیچیده‌ترین سوالات سازمانی را ارائه می‌کند.

امکان همکاری

یک شرکت موفق از افرادی ساخته شده است که یک هدف مشترک را دنبال می‌کنند و همکاری تیم‌ها را قادر می‌کند تا به‌سوی این هدف کار کنند. درواقع، شرکت‌هایی که همکاری را تشویق می‌کنند، افزایش وفاداری کارکنان را تجربه می‌کنند.

Tableau برای همکاری طراحی شده است. اعضای تیم، سرپرستان بخش‌ها و مدیران اجرایی می‌توانند پرسش‌هایی را مطرح کرده و بصری‌سازی‌های واضح و قابل اشتراک‌گذاری از مجموعه داده‌های پیچیده ترکیبی ایجاد کنند؛ علاوه‌براین انتشار گزارش‌ها به Tableau Online یا Tableau Server با سرعت بالایی انجام می‌شود و به تصمیم‌گیرندگان این امکان را می‌دهد تا به سرعت به داده‌های موردنیاز برای برنامه‌ریزی و اجرای آینده دسترسی پیدا کنند.

امکان داشبوردسازی

داشبورد Tableau به کاربران دیدگاه جامع و همزمانی از چندین مجموعه داده را ارائه می‌کند. صفحات و داشبورد به هم متصل هستند، به‌این معنی که اگر یک صفحه را تغییر دهید، داشبورد مربوط نیز تغییر می‌کند و برعکس. هر دو به‌صورت خودکار با تغییر منبع داده به‌روزرسانی می‌شوند؛ همچنین داشبورد Tableau زحمت پیمایش میان صفحات مختلف را از میان می‌برد و به‌طور کامل تنظیم‌شدنی است.

نقشه‌ها

Tableau فقط درباره نمودارها و گراف‌ها نیست. شاید بخواهید ببینید چگونه آب‌وهوا بر فروش منطقه‌ای تأثیر می‌گذارد یا شاید آمارهای مربوط به مناطق خاص یا قوانین و مقررات محلی را مشاهده کنید. ویژگی نقشه‌کشی Tableau به شما امکان می‌دهد فعالیت‌ها را تا شهرها و کدهای پستی دقیقا شناسایی کنید.

امنیت

امنیت سایبری شاید بزرگ‌ترین مسئله مورد توجه صنعت فناوری باشد. هر سال شاهد افزایش قابل توجهی در تعداد نقض‌های داده هستیم. امنیت ضعیف داده‌ها شرکت و مشتریان شما را در معرض خطر قرار می‌دهد. Tableau بهترین روش‌های امنیتی ازجمله استفاده از پروتکل HTTPS، تأیید هویت چندمرحله‌ای (MFA) و قفل پس از تلاش‌های ورود ناموفق، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و رمزگذاری داده‌ها را دنبال می‌کند.

Ask Data

تصور کنید Tableau یک موتور جست‌وجو برای داده‌های شماست. کاربران به‌سادگی باید یک پرسش را به زبان مادری خود تایپ کنند و Tableau به‌طور خودکار با یک بصری‌سازی پاسخ می‌دهد. Ask Data سوالات پیچیده فرمول‌بندی‌شده به زبان طبیعی را درک می‌کند و از مفاهیم توصیفی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی تحلیلی پشتیبانی می‌کند.

Ask Data سوالات زمانی مانند زودترین یا آخرین فصل را درک می‌کند؛ علاوه‌براین سؤالات قابل‌اندازه‌گیری مانند پرفروش‌ترین یا محبوب‌ترین و همچنین سؤالات تحلیل مکان مانند کجا را نیز متوجه می‌شود.

چه کسانی از Tableau استفاده می‌کنند و هزینه آن چقدر است؟

Tableau ویژگی‌هایی برای کمک به هر صنعتی ارائه می‌دهد؛ علاوه‌براین این ابزار هوش تجاری تصمیم‌گیرندگان را در بخش‌های سودآور، غیرانتفاعی و نهادهای دولتی توانمند می‌کند.

Tableau سه سطح اشتراک ارائه می‌کند که برای شرکت‌ها با هر اندازه‌ای، حتی کسب‌وکارهای تک نفره، مقرون‌به‌صرفه هستند.

Tableau Creator

مجوز Creator دسترسی به تمامی ویژگی‌ها و کنترل‌های Tableau را دارد و ۷۵ دلار به‌ازای هر کاربر در ماه است؛ علاوه‌براین شامل بسیاری از ویژگی‌های پیشرفته، مانند نظارت بر استقرار سرور، مدیریت سرور، مهاجرت محتوای برنامه‌ریزی شده و توانایی معرفی منابع داده اضافی است. هر سازمان حداقل به یک Creator نیاز دارد.

Tableau Explorer

مجوز Explorer به کاربران اجازه می‌دهد تا با داشبوردها و بصری‌سازی‌ها تعامل داشته باشند و ۴۲ دلار به‌ازای هر کاربر در ماه است؛ علاوه‌براین کاربران می‌توانند داده‌ها و گزارش‌ها را دانلود، سرپرستی و به اشتراک بگذارند، اما نمی‌توانند داده‌ها را وارد کنند. دارندگان مجوز Explorer می‌توانند کاربران و مجوزها را مدیریت کنند؛ بااین‌حال دیگر وظایف مدیریتی به Creator واگذار شده است.

Tableau Viewer

مجوز Viewer، همان‌طور که از نامش پیداست، کمترین دسترسی‌ها را دارد و ۱۵ دلار به‌ازای هر کاربر در ماه است؛ بااین‌حال کاربران می‌توانند داشبورد و بصری‌سازی‌ها را مشاهده و با آن‌ها تعامل داشته باشند. با این مجوز نمی‌توانند به مجموعه داده‌های کامل دسترسی داشته باشند، اما می‌توانند به داده‌های خلاصه دسترسی داشته باشند.

محصولات Tableau

• Tableau Desktop: به‌عنوان یک ویژگی استاندارد همراه با این نسخه Tableau Creator است که داشبوردهای تعاملی و تحلیل‌های بصری بلادرنگ را ارائه می‌کند.

• Tableau Server: امکان اشتراک‌گذاری امن داده‌ها در سراسر سازمان.

• Tableau Online: دسترسی ابری، انتشار و اشتراک‌گذاری داده‌ها ازطریق مرورگر یا اپلیکیشن‌های موبایل.

• Tableau Prep: به کسب‌وکارها و تحلیلگران کمک می‌کند تا داده‌ها را پاک‌سازی، ترکیب و سازمان‌دهی کنند. Tableau Prep Builder برای ساخت جریان‌های داده و Tableau Prep Conductor برای زمان‌بندی، نظارت و مدیریت این جریان‌ها استفاده می‌شود.

• Tableau CRM: همراه با CRM Salesforce کار می‌کند تا بینش‌های ارزشمندی از مشتریان به دست آورد.

• Tableau Public: یک پلتفرم رایگان برای هر کسی است که می‌خواهد مهارت‌های تحلیلی خود را ارتقا دهد یا بیشتر درباره Tableau یاد بگیرد.

• مدیریت داده (Data Management): اطمینان حاصل می‌کند که تصمیم‌های کسب‌وکاری شما براساس داده‌های به‌روز و مرتبط گرفته می‌شود.

• مدیریت سرور (Server Management): مدیریت متمرکز و کارآمد داده‌ها به‌صورت سریع.

• تحلیل‌های تعبیه‌شده (Embedded Analytics): امکان سفارشی‌سازی، یکپارچه‌سازی و استقرار آسان تحلیل‌های خودخدمت.

• Tableau Integrations: اتصال به چندین اتصال‌دهنده بومی و اکوسیستم‌های شریک.

پیشنهاد می‌کنیم درباره پیش پردازش داده یا Data Preprocessing هم مطالعه کنید.

۵ نکته برای ساده‌سازی جریان‌های کاری در تبلو

با وجود سهولت استفاده از تبلو، برای تبدیل‌شدن به یک کارشناس در این ابزار مفاهیم زیادی برای یادگیری وجود دارد. در این قسمت برخی نکات و ترفندهای کمترشناخته‌شده را برای کمک به در ساده‌سازی جریان‌های کاری و ایجاد مصورسازی و داشبوردهای خیره‌کننده با شما به اشتراک می‌گذاریم. این نکات به‌طور خاص بر صرفه‌جویی در زمان فرآیند آماده‌سازی و قالب‌بندی داده‌ها تمرکز می‌کنند.

اتوماسیون و استفاده مجدد از فرایندهای آماده‌سازی داده‌ها

کار با داده‌های صحیح و به‌روز برای اتخاذ تصمیم‌های دقیق بسیار مهم است. جریان‌های ایجادشده با Tableau Prep Builder به کاربران اجازه می‌دهد تا به‌روزرسانی‌های داده‌ها را اتوماتیک کنند. این ابزار به کاربران امکان می‌دهد تا کل فرایند آماده‌سازی داده‌ها را بصری‌سازی و مدیریت کنند.

Tableau Prep Conductor روی Prep Builder کار می‌کند تا به کاربران اجازه دهد این جریان‌ها را زمان‌بندی و مدیریت کنند؛ این به‌آن معنی است که تحلیلگران نیازی به اجرای دستی این جریان‌ها ندارند و به انتظار برای تکمیل داده‌ها نیازی نیست. این جریان‌ها و فرایندها می‌توانند در سراسر سازمان به اشتراک گذاشته شوند و مجدداً استفاده شوند که به کاهش زمان تنظیم فرآیندهای آماده‌سازی داده‌ها در آینده می‌انجامد.

Tableau تعدادی از بهترین شیوه‌ها برای کار با ابزار conductor برای اتوماسیون جریان‌های آماده‌سازی داده ارائه می‌کند:

اتوماسیون جریان‌ها در ساعت‌های غیرکاری

این کار اجازه می‌دهد تا جریان‌ها زمانی که منابع محاسباتی کمتری استفاده می‌شوند اجرا شوند و روی یک محیط سرور پایدارتر به‌جای استفاده از منابع دسکتاپ کار کنند.

اتوماسیون با استفاده از REST API

اگر به‌روزرسانی داده‌ها وابسته به تکمیل دیگر وظایف است، کاربران می‌توانند از REST API برای فعال‌سازی به‌روزرسانی‌ها هنگام تکمیل فرایند وابسته استفاده کنند.

استفاده از گزارش‌های مدیریتی، وضعیت سرورها و اخطارها

ابزار conductor قابلیت‌های زیادی برای نظارت بر عملکرد جریان‌ها فراهم می‌کند؛ همچنین به کاربران اجازه می‌دهد تا اعلان‌هایی را هنگام شکست یک فرایند با پیشنهاداتی برای رفع خطاها ارسال کنند.

اطمینان از دسترسی صحیح افراد به داده‌ها

داشتن مستندات مناسب برای هر ابزار فنی در سازمان بسیار مهم است. کاربران می‌توانند جریان‌ها را با استفاده از کلمات کلیدی برچسب‌گذاری کنند تا محتوا دسته‌بندی‌شده و استفاده مجدد از آن‌ها آسان‌تر شود؛ همچنین می‌توان دسترسی‌های اختصاصی کاربران به جریان‌ها را از طریق تنظیمات مجوز و احراز هویت مدیریت کرد.

Tableau Prep Toolkit با اطمینان از اینکه داده‌های صحیح در اختیار افراد صحیح قرار می‌گیرد، می‌تواند زمان سازمان‌ها را صرفه‌جویی کرده و ناکارآمدی جریان‌های کاری را از بین ببرد.

استفاده مجدد از عملیات‌های پاک‌سازی و محاسبات در چندین جریان

در هر حوزه فنی، مفهوم خودت را تکرار نکن (Don’t Repeat Yourself) DRY برای ساده‌سازی جریان‌های کاری بسیار مهم است. کاربران نباید زمان اضافی برای اعمال همان عملیات‌های پاک‌سازی و نوشتن مجدد منطق محاسبات پیچیده در جریان‌های مختلف صرف کنند.

آنان باید تلاش کنند تا اطمینان حاصل کنند که جریان به‌درستی تنظیم شده و هر مرحله به‌درستی عمل می‌کند. پس از این، باید به این مرحله اعتماد کنند تا در جریان‌های دیگر استفاده شود. این یکی از مطمئن‌ترین راه‌ها برای صرفه‌جویی در زمان تحلیلگران و کاهش خطای نوشتن مجدد روندهای پیچیده است.

تبلو اجازه می‌دهد تا مرحله‌ها را از یک جریان کپی کنید و در جریان دیگر قرار دهید. برای انجام‌دادن این کار تغییر مدنظر را کپی کنید، آن را در مرحله‌ای که می‌خواهید اضافه کنید، بچسبانید و سپس با کشیدن و رهاکردن، تغییرات اعمال می‌شوند.

برنامه‌نویسی DRY یک مفهوم فنی اساسی است و تبلو به تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا آن را به‌طور منظم در جریان‌های کاری خود اجرا کنند.

طراحی یک قالب سبک برای بهینه‌سازی زمان در قالب‌بندی داشبوردهای آینده

هر شخص یا سازمان سبک شخصی خود را برای اجرای کارهای خلاقانه دارد. این شامل نحوه تنظیم حاشیه‌ها در جداول، فونت‌های استفاده‌شده، پالت رنگ‌ها و جای‌گذاری ویژوالیزیشن‌ها می‌شود. یک سبک ثابت (اگر خوب باشد) به دیگران کمک می‌کند کار شما را شناسایی کنند و می‌تواند یک سازوکار داستان‌سرایی ارزشمند باشد.

توسعه یک داشبورد عالی که بتواند با کار شما مرتبط باشد، برای ارتباط مؤثر بسیار مفید است؛ بااین‌حال فرایند طراحی داشبوردها می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد. اگر خود را در حال ساخت داشبوردهای مشابه می‌یابید، می‌توانید یک فایل قالب ایجاد کنید تا به‌طور قابل توجهی زمان و تلاش لازم برای برنامه‌ریزی داشبورد و اتخاذ تصمیم‌های طراحی از ابتدا را کاهش دهد.

بااینکه در تبلو ویژگی اختصاصی Template وجود ندارد، می‌توانید قالب‌بندی را از یک شیت به شیت دیگر کپی کنید. برای این کار یک ورک‌بوک با داده‌های فرضی ایجاد کنید. هر زمان که لازم بود، می‌توانید با کلیک راست روی برگه نمودار و انتخاب گزینه Copy Formatting و سپس بازگشت به برگه فعلی و انتخاب Paste Formatting، از این ورک‌بوک به‌عنوان قالب استفاده کنید. ایجاد فایل قالب اصلی ممکن است زمان‌بر باشد، اما درنهایت باعث می‌شود جریان کاری شما کارآمدتر و مؤثرتر شود.

یادگیری میانبرهای صفحه‌کلید مهم در تبلو

توانایی کار بدون استفاده مداوم از ماوس یک صرفه‌جویی بزرگ در زمان است. تبلو یک برنامه بسیار ورودی‌محور است، یعنی ذر آن فرصت‌های زیادی برای استفاده از میانبرها برای تسریع جریان‌های کاری وجود دارد.

تبلو از بسیاری از میانبرهای صفحه‌کلید استاندارد در برنامه‌های دیگر پشتیبانی می‌کند و میانبرهای خاصی برای دستکاری داده‌ها و طراحی داشبورد دارد.

اینجا یک فهرست کامل از میانبرهای موجود در تبلو است. اگرچه این فهرست در ابتدا طولانی به نظر می‌رسد، یادگیری این میانبرها به ساده‌سازی جریان کاری شما و بهبود بهره‌وری کمک خواهد کرد.

چیدمان داشبوردها با استفاده از ویژگی شبکه یا کاشی

هنگام ایجاد یک داشبورد در تبلو دو روش مختلف برای چیدمان اشیا وجود دارد: شناور (Floating) و کاشی (Tile). گزینه شناور به کاربران آزادی بیشتری می‌دهد، درحالی‌که گزینه کاشی اطلاعات را به‌سرعت به‌صورت سازمان‌یافته جمع‌آوری می‌کند.

پیشنهاد می‌کنیم این تمرین تبلو را که در دوره هوش تجاری و تحلیل داده با Tableau و Power BI استاد شکرزاد طراحی شده است بررسی کنید.

Looker در مقایسه با Tableau: کدام ابزار هوش تجاری برای نیازهای شما بهتر است؟

حال که با Tableau آشنا شدید، بد نیست آن را با ابزار رقیبش یعنی Looker مقایسه کنید تا بهترین ابزار را متناسب با نیازتان انتخاب کنید. ما این کار را انجام داده‌ایم:

Looker چیست؟

Looker که قبلاً با نام Google Data Studio شناخته می‌شد در سال ۲۰۱۹ توسط گوگل خریداری شد و اکنون بخشی از پلتفرم ابری گوگل (GCP) است. این ابزار یک پلتفرم سازمانی برای BI، برنامه‌های داده و تحلیل‌های جاسازی‌شده است. این ابزار برای کسب‌وکارهایی با اندازه‌های مختلف طراحی شده است.

قلب Looker توانایی‌های مدل‌سازی داده با استفاده از LookML (زبان مدل‌سازی Looker) است. این قابلیت به تحلیل‌گران داده اجازه می‌دهد روابط میان داده‌ها را شناسایی و مدل‌هایی ایجاد کنند که توسط سایر کاربران قابل‌دسترسی و بررسی باشند.

Looker به‌راحتی با GCP یکپارچه می‌شود و با ابزارهایی مانند BigQuery به کاربران اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بزرگ را به صورت بلادرنگ تحلیل کنند. رابط کاربری دوستانه آن به کاربران امکان می‌دهد بدون نیاز به تخصص فنی، داده‌ها را بررسی کنند.

مقایسه ویژگی‌های اصلی Looker و Tableau

بیایید ویژگی‌های اصلی Looker و Tableau را مقایسه کنیم:

مدل‌سازی و مدیریت داده‌ها

مدل‌سازی و مدیریت داده‌ها عناصر مهم هوش تجاری و تحلیل داده هستند. آن‌ها به‌عنوان پایه‌ای برای فهم، ذخیره، سازماندهی و استفاده مؤثر از داده‌ها عمل می‌کنند.

هنگام مدیریت و استانداردسازی داده‌ها LookML برتری دارد. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا منطق کسب‌وکار را تعریف کنند، روابط میان داده‌ها را بفهمند و محاسبات را مستقیماً روی پلتفرم انجام دهند. این رویکرد اطمینان حاصل می‌کند که فرایند تحلیل داده‌ها همواره دقیق و سازگار است که برای حاکمیت داده‌ها حیاتی است.

رویکرد Tableau در مدل‌سازی و مدیریت داده‌ها بر انعطاف‌پذیری پلتفرم و راحتی کاربران متمرکز است. رابط کاربری Tableau به کاربران اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی، ساختارهای متنوع داده را مدیریت کنند. ویژگی کشیدن و رهاکردن به کاربران امکان می‌دهد روابط میان داده‌ها را ایجاد کنند و محاسبات را به‌راحتی انجام دهند.

قابلیت‌های تجسم داده‌ها

Looker قدرتمند و کاربرپسند است و ایجاد تجسم‌هایی مانند نمودارها و گراف‌ها را ساده و مؤثر می‌کند. کاربران می‌توانند داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند که یک نمای جامع از معیارها و روندها را ارائه می‌کند و از انواع مختلف نمودارها استفاده می‌کند اما در تجسم داده‌ها محدودیت‌هایی دارد. برای مثال، در سفارشی‌سازی انواع مختلف تجسم‌ها، مانند رفتار نمودارهای خاص محدودیت‌هایی وجود دارد. LookML نیز به‌دلیل نیاز به درک خوب از آن، برای همه کاربران مناسب نیست.

Tableau به‌دلیل رابط کاربری شهودی و تحلیل‌هایش شناخته شده است. کاربران تبلو می‌توانند مجموعه داده‌های پیچیده خود را به داستان‌های تصویری جذاب تبدیل کنند؛ همچنین بسیاری از منابع داده‌ها را در بر می‌گیرد و گزینه‌های تجسم متنوعی مانند نقشه‌های حرارتی و نمودارهای پراکندگی دارد.

آماده‌سازی و یکپارچگی داده‌ها

آماده‌سازی داده‌ها قبل از مرحله تحلیل جایی است که جادوی واقعی رخ می‌دهد. LookML محیطی کدمحور دارد که دقت و کنترل در آماده‌سازی و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. این رویکرد همراه با نسخه‌سازی داده‌ها، اطمینان حاصل می‌کند که داده‌ها همواره سازگار، قابل‌استفاده مجدد و به‌راحتی قابل نگهداری هستند.

Tableau ابزار Tableau Prep دارد که تمیزکردن و آماده‌سازی داده‌ها را بدون نیاز به دانش فنی آسان‌ می‌کند؛ همچنین یکپارچگی‌ با منابع داده‌ مختلف مانند Amazon Redshift و پایگاه‌های داده SQL ارائه می‌کند. این اتصالات گسترده به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های خود را ترکیب کنند، تحلیل کنند و تجسم‌های واحد یا داشبوردهای کامل ایجاد کنند.

مقایسه قابلیت‌های تحلیلی Looker و Tableau

حاکمیت داده مجموعه‌ای از سیاست‌ها و فرایندهاست که برای مدیریت و کنترل داده‌های یک سازمان به کار می‌رود تا صحت، امنیت و سازگاری داده‌ها تضمین شود.

هنگام بحث درباره حاکمیت داده‌ها و داده‌های مقیاس سازمانی Looker برنده است. لایه یکپارچه LookML مرکز مدل حاکمیتی آن است. این رویکرد اطمینان می‌دهد که کاربران با مجموعه‌ای همگن از تعاریف، محاسبات و یافته‌ها کار می‌کنند تا دقت داده‌ها را افزایش دهند.

رویکرد کدمحور Looker و همچنین کنترل‌های دسترسی و مجوزها، مدیریت صحیح دسترسی به داده‌ها را تضمین و امنیت را حفظ می‌کند. Looker می‌تواند با نیازهای سازمان‌ها سازگار شود و با انبارهای داده مدرن یکپارچه شود و از تحلیل بلادرنگ (Real-Time) پشتیبانی کند.

از سوی دیگر، Tableau به‌خاطر انعطاف‌پذیری و رابط کاربری دوستانه‌اش شناخته‌شده است. کاربران می‌توانند تحلیل‌های Ad-hoc (یعنی تحلیل‌ و بررسی‌ داده‌ها به‌صورت فوری و بدون نیاز به برنامه‌ریزی قبلی یا ساختار ثابت)، بینش‌های سفارشی و ویژگی‌هایی مانند فیلدهای محاسباتی (Calculated Field) را برای نیازهای خاص کسب‌وکار انجام دهند. قدرت Tableau در این است که اطمینان می‌دهد همه کاربران در همه سطوح می‌توانند به‌راحتی از پلتفرم استفاده کنند.

بااین‌حال این انعطاف‌پذیری برای کاربران می‌تواند چالشی در حاکمیت داده‌ها ایجاد کند. فیلدها و تحلیل‌های محاسباتی ایجادشده توسط کاربران می‌توانند به ناسازگاری‌هایی در سراسر سازمان بینجامند. رویکرد منطق کسب‌وکار متمرکز در LookML مدیریت بهتری در مقایسه با Tableau دارد که نیاز به مدیریت دقیق و دیگر شیوه‌ها نیاز دارد تا اطمینان حاصل شود که تحلیل‌های ادهاک بر سازگاری و دقت داده‌ها تأثیر نمی‌گذارد.

امکان همکاری در Looker و Tableau

یکی از ویژگی‌های اصلی Looker سیستم کنترل نسخه (Version Control) قوی آن است که در محیط کدمحور LookML ریشه دارد. تغییرات ایجادشده در مدل‌های داده و داشبوردها ردیابی و بررسی می‌شوند و می‌توانند برگردانده شوند. این محیط همکاری برای اعضای تیم فراهم می‌کند تا با هم روی یک پروژه کار کنند، آن را بررسی کنند و تغییرات دیگر اعضا را بازنویسی کنند.

Looker همچنین با Google Workspace یکپارچه شده است که فرایند همکاری کلی را بهبود می‌بخشد. کاربران می‌توانند با ابزارهای آشنایی مانند Google Sheets برای تحلیل و تجسم داده‌ها کار کنند. اعضای تیم می‌توانند مؤثرتر همکاری کنند و بینش‌ها را در پلتفرم‌های ترجیحی خود به اشتراک بگذارند.

رابط کاربری دوستانه Tableau همراه با قابلیت‌های به‌اشتراک‌گذاری آن ویژگی‌های همکاری آن را برای کاربران غیرفنی جذاب‌تر می‌کند. داشبوردها تعاملی هستند و به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که به‌راحتی قابل اشتراک‌گذاری و درک باشند. کاربران می‌توانند روی داشبوردها نظر بدهند، آن‌ها را به صفحات وب اضافه کنند و در شبکه‌های اجتماعی به اشتراک بگذارند.

تجربه کاربری و منحنی یادگیری

رویکرد کدمحور Looker دقت و کنترل را فراهم می‌کند؛ بااین‌حال این رویکرد کدمحور بیشتر برای کاربران با پس‌زمینه فنی سودمند است و منحنی یادگیری شیب‌دار دارد یعنی در مواردی یادگیری آن می‌تواند سخت شود.

رابط کاربری کشیدن و رهاکردن Tableau و قابلیت ایجاد تجسم‌ها و داشبوردها بدون نیاز به پس‌زمینه فنی جذاب‌تر است. کاربران می‌توانند داده‌ها را تمیز و آماده تحلیل کنند، بدون آنکه به نوشتن کدی نیاز داشته باشند. این امر به Tableau برای سازمان‌هایی که به دنبال بینش‌های مؤثر بدون نیاز به دانش فنی هستند برتری می‌دهد.

کدام‌یک برای سازمان شما مناسب‌تر است؟

هنگام انتخاب ابزار مناسب هوش تجاری برای سازمان و نیازهای تحلیل داده‌های خود، باید چندین عامل را در نظر بگیرید:

• نیازهای خاص
• استراتژی داده
• توانایی‌های تیم شما

این عوامل کلیدی به‌عنوان موارد غیرقابل‌مذاکره در انتخاب ابزارهای مناسب عمل خواهند کرد.

با توجه به این موضوع، توصیه می‌کنم:

• سازمان‌هایی که بر حاکمیت داده تمرکز دارند Looker را به دلیل قابلیت‌های قوی مدل‌سازی داده، دقت و کنترل آن انتخاب کنند.
• سازمان‌هایی که به بینش‌های سریع و سهولت استفاده نیاز دارند، Tableau را به‌دلیل کاربرپسندبودن، منحنی یادگیری کمتر و ویژگی کشیدن و رهاکردن که تحلیل را ساده‌تر می‌کند انتخاب کنند.
• سازمان‌هایی که به ابزاری برای آماده‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها نیاز دارند Tableau را به‌دلیل ابزار Tableau Prep انتخاب کنند.
• برای همکاری بهتر و کاوش تعاملی، سازمان‌ها باید Tableau را به‌دلیل داشبوردهای تعاملی و قابلیت‌های اشتراک‌گذاری آن انتخاب کنند.

چطور توسعه‌دهنده Tableau شویم؟

یک توسعه‌دهنده Tableau راه‌حل‌های تجسم داده را برای بهبود فرایندهای تجاری ایجاد می‌کند. اصلی و پیشرفته‌ترین وظایف این فرد موارد زیر است:

• طراحی و توسعه داشبورد
• ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
• همکاری نزدیک با توسعه‌دهندگان
• ایجاد ابزارهایی برای ذخیره‌سازی مؤثر داده‌ها در سازمان
• انجام‌دادن آزمون‌های واحد (unit tests) و توسعه پرس‌وجوهای پایگاه داده
• طراحی لایه‌های متادیتا برای گزارش‌های Tableau و مدیریت متادیتا با حفظ سازگاری در منابع داده سرور
• مهارت در T-SQL ،Oracle SQL و دیگر پایگاه‌های داده
• تسلط بر استفاده از Excel و ابزارهای تحلیل گزارش

مدت‌زمان لازم برای تبدیل‌شدن به یک توسعه‌دهنده Tableau

به‌طور معمول، تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده Tableau حدود ۶-۵ سال زمان می‌برد و لازم‌ترین مهارت برای استخدام، توانایی طراحی داشبوردهای تعاملی است.

• سال‌های اول تا چهارم: کسب مدرک کارشناسی در یک رشته مرتبط، مانند علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات یا علم داده. در این مدت، دانشجویان زبان‌های برنامه‌نویسی، تحلیل داده و تکنیک‌های تجسم را می‌آموزند.
• سال‌های پنجم و ششم: کسب تجربه کاری لازم در توسعه Tableau، شامل ایجاد و انتشار داشبوردهای تعاملی، طراحی تجسم‌ها و مدیریت منابع داده. علاوه بر این، کارآموزی حدود ۶-۳ ماه نیز در این حوزه ضروری است.

مسیرهای شغلی توسعه‌دهنده Tableau

یک توسعه‌دهنده Tableau می‌تواند مسیرهای شغلی مختلفی را انتخاب کند. آن‌ها می‌توانند به‌عنوان مشاور یا مدیر پروژه کار کنند و نظارت بر توسعه و اجرای پروژه‌ها داشته باشند؛ همچنین می‌توانند به‌عنوان مدیر برنامه یا مدیر ارشد برنامه فعالیت کرده و تیم‌ها را مدیریت و رهبری کنند. برخی از آن‌ها می‌توانند به نقش‌هایی مانند تحلیلگر ارشد کسب‌وکار یا مدیر ارشد توسعه منتقل شوند؛ علاوه‌براین آن‌ها می‌توانند به‌عنوان تحلیلگر ارشد داده یا مالک محصول کار کنند و بر تحلیل داده‌ها و توسعه محصول تمرکز کنند.

مراحل کلیدی برای تبدیل‌شدن به توسعه‌دهنده تبلو

مهم‌ترین و اساسی‌ترین مرحله‌هایی که باید برای تبدیل‌شدن به توسعه‌دهنده تبلو طی کنید از این قرار است:

بررسی نیازمندی‌های آموزشی

نیازمندی‌های آموزشی برای یک توسعه‌دهنده Tableau معمولاً شامل مدرک کارشناسی در رشته‌های مرتبط مانند علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات یا مهندسی است. طبق یک مطالعه، ۷۵.۴۱ درصد از توسعه‌دهندگان Tableau مدرک کارشناسی دارند. شرکت در دوره‌های آزادی هم که درنهایت گواهینامه‌ صادر می‌کنند می‌تواند کارآمد و نقطه شروع مناسبی باشد. برای شروع می‌توانید از دوره هوش تجاری و تحلیل داده با Power BI و Tableauاستاد شکرزاد استفاده کنید.

شروع به توسعه مهارت‌های خاص

توسعه‌دهندگان Tableau از مهارت‌های متنوعی برای طراحی و توسعه راه‌حل‌های تجسم داده استفاده می‌کنند. آن‌ها با منابع داده مختلفی مانند سرورهای SQL و سرورهای SAS کار می‌کنند و از ابزارهایی مانند MicroStrategy و SharePoint برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌ها استفاده می‌کنند.

همچنین از T-SQL برای تحلیل داده‌ها و توسعه تجسم‌های معنا‌دار استفاده می‌کنند. آن‌ها باید به‌دقت با ذی‌نفعان کار کنند تا نیازهای کسب‌وکار را درک و به الزامات عملی تبدیل کنند. همچنین از Oracle SQL و PL-SQL برای توسعه و نگهداری گزارش‌ها و زمان‌بندی استخراج‌های خودکار استفاده می‌کنند.

علاوه‌براین از Tableau برای طراحی لایه‌های متادیتا و مدیریت منابع داده، همچنین زمان‌بندی و تأیید گزارش‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها با مدل‌سازان داده برای طراحی تکنیک‌های ساختار انبار داده همکاری کرده و از Power BI برای توسعه تجمیع‌ها و محاسبات استفاده می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره Power BI هم مطالعه کنید.

کسب تجربه

به‌طور کلی، تبدیل‌شدن به یک توسعه‌دهنده  تبلو ۴-۲ سال طول می‌کشد. رایج‌ترین نقش‌ها قبل از تبدیل‌شدن به یک توسعه‌دهنده Tableau شامل توسعه‌دهنده SQL، رهبر تیم توسعه سرور SQL و توسعه‌دهنده BI است.

جمع‌بندی

درنهایت Tableau ابزاری بی‌نظیر در حوزه هوش تجاری و تجسم داده است که با قابلیت‌های متنوع و قدرتمند خود، سازمان‌ها را قادر می‌کند تا داده‌های خام را به بینش‌های کاربردی تبدیل کنند. این ابزار با ارائه امکاناتی مانند رابط کاربری کشیدن و رهاکردن، داشبوردهای تعاملی، و تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ، به کاربران در هر سطحی از تخصص امکان می‌دهد تا داده‌های خود را به شیوه‌ای ساده و کارآمد بررسی و تحلیل کنند. پشتیبانی از منابع داده متنوع و انعطاف‌پذیری در اتصال به سیستم‌های مختلف، Tableau را به انتخابی مناسب برای سازمان‌هایی با نیازهای مختلف تبدیل کرده است.

پرسش‌های متداول

چه مهارت‌هایی برای تبدیل‌شدن به یک توسعه‌دهنده Tableau ضروری هستند؟

توسعه‌دهندگان Tableau باید در استفاده از ابزارهای تجسم داده، مانند Tableau Desktop و Tableau Server، ماهر باشند. تسلط بر زبان‌های SQL، درک عمیق از منابع داده و توانایی کار با ابزارهای گزارش‌دهی و تحلیل نیز مزیت است. مهارت‌های نرم مانند همکاری نزدیک با ذی‌نفعان برای درک نیازهای کسب‌وکار و تبدیل آن‌ها به الزامات عملی نیز حائز اهمیت است.

چگونه می‌توان از Tableau برای تحلیل‌های بلادرنگ استفاده کرد؟

Tableau به کاربران امکان می‌دهد تا گزارش‌های دقیق و به‌روز از فروش، موجودی و عملکرد کلی را به‌صورت بلادرنگ دریافت کنند. با استفاده از قابلیت حفاری عمیق (Drill-Down) این ابزار، می‌توان به جزئیات دقیق‌تر داده‌ها دسترسی پیدا کرد و منبع مشکلات را به سرعت شناسایی و رفع کرد. این ویژگی باعث افزایش سرعت واکنش به مسائل و بهبود دقت تصمیم‌گیری‌ها می‌شود.

چگونه می‌توان فرایند آماده‌سازی داده‌ها را در Tableau ساده‌سازی کرد؟

با استفاده از Tableau Prep Conductor و Tableau Prep Builder می‌توان فرایند آماده‌سازی داده‌ها را اتوماتیک و مدیریت کرد. این ابزارها به کاربران اجازه می‌دهند تا کل فرایند آماده‌سازی داده‌ها را بصری‌سازی و مدیریت کنند و به‌روزرسانی‌های داده‌ها را اتوماتیک کنند. این رویکرد باعث کاهش زمان و تلاش لازم برای آماده‌سازی داده‌ها و بهبود کارایی تحلیل‌ها می‌شود.

چه تفاوت‌هایی بین Looker و Tableau در مدیریت داده‌ها وجود دارد؟

Looker با استفاده از LookML یک لایه‌ی یکپارچه برای مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد که به تعریف منطق کسب‌وکار و محاسبات دقیق کمک می‌کند. این رویکرد باعث افزایش دقت و سازگاری داده‌ها می‌شود؛ درمقابل، Tableau با استفاده از رابط کاربری کشیدن و رهاکردن، انعطاف‌پذیری بیشتری را برای کاربران فراهم می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی، ساختارهای متنوع داده را مدیریت کنند و تحلیل‌های پیچیده را ایجاد کنند.

چگونه می‌توان یک مسیر شغلی موفق به‌عنوان توسعه‌دهنده Tableau ایجاد کرد؟

گذراندن یک دوره آموزشی، سپس کسب تجربه کاری در توسعه داشبوردها و تجسم داده‌ها مسیر مناسبی است. به‌مرور زمان هم می‌توان به نقش‌های مدیریتی یا تحلیلی مانند مشاور، مدیر پروژه، تحلیل‌گر ارشد کسب‌وکار یا مالک محصول دست پیدا کرد.

یادگیری دیتا ساینس و ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌، یا بازاریابی مبتنی بر داده و یادگیری ماشین شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ تحصیلی و پیش‌زمینه‌ شغلی، شما می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و آن را از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران آقای وب به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ