Tableauデスクトップのレビューと評価

入門

UIは別として、Tableau Desktopでのデータの読み込みと抽出は非常に簡単です。おそらく、テストしたシステムの中で最も簡単です。 多数のコネクタがあり、ユーザーはデータをライブで操作するか、抽出してTableau Desktopにロードするかを選択できます。 クリックするだけで、データソースから始めて、ニーズや好みに合ったボックスをクリックしてセットアップを選択できます。

CSVファイルに接続すると、待機するのではなく、同じグループ内のすべてのファイルに即座に接続しました オン 各ファイルを選択します。 それは、Google AnalyticsやIBM Watsonでさえ、競合他社の多くの場合よりもはるかに高速で簡単でした。 データ接続を確立することは、最も面倒なデータ分析の一部であるため、感銘を受けました。

ただし、データソースへの接続を確立したら、データ準備タスクがあります。これは、データをクリーニングし、確立されたフィールドに準拠しないエントリを作成することを意味します。 正しいプルダウンメニューが見つかるまでページを迂回する必要があるため、これは少し複雑です。 こぼれた ソートおよびデータ操作のためのコマンド。 それでも、私はそれのこつを得た後、ほんの数分でプロセス全体を移動しました。

発見プロセス

経験豊富なデータアナリストにとって、Tableau Desktopの使用はかなり簡単で、少なくとも比較的簡単に理解できます。 しかし、難解な用語や構成が存在する場合、プロンプト、ポップアップメッセージ、クイックヘルプリンクがないため、多くの新しいユーザーは、ツールが十分に機能することを証明する前にかなりのトレーニングを必要とします。 要するに、Tableau Desktopは、経験の浅いユーザーやスキルの低いユーザーがいじって簡単に把握できるツールではありません。 これは、完全にデータを民主化しようとしている組織にいくつかのハードルを提示することを意味します。

[データソース]ページから、[シート1]タブをクリックしてワークシートに移動しました。 データのディメンションが自動的に表示され、関連するデータセットをドラッグアンドドロップするだけで、視覚化を選択して結果を調べることができました。 [表示]ボタンをクリックして、視覚化とその他のオプションを見つけました。 Tableau Desktopは豊富な視覚化オプションを提供してくれましたが、ここでも、データサイエンスの概念をほとんど経験または理解していないユーザーは、何をドラッグするかわからない どこ、 洗練されたクエリを作成する方法ははるかに少ないです。

経験豊富なデータアナリストの場合、画面上部の使い慣れたアイコンをクリックすることで、データの自動更新、レコードの並べ替え、保存、共有などの機能を簡単に一時停止できます。 データをすばやく移動し、数分で共有するダッシュボードを作成しました。 Tableau Desktopは非常に高速で完璧に機能するため、ユーザーはタスクを単純化することを許されます。 しかし、そうではありません。 処理エンジンと分析が効率的かつ強力であることだけです。 つまり、Tableau DesktopはUIをさらに簡素化して分散BIの動きを完全に活用する必要があるが、TableauがこれまでBI業界を大きく変えてきたことに深く感謝しています。

データの可視化

Tableau Desktopは、古い使い慣れたスタンバイを含むさまざまな視覚化を提供します。 また、各ビジュアライゼーションをクリックして最適化する方法についてのガイダンスも提供します。これは、修正したい奇妙なビジュアルを分析が開始するときに特に役立ちます。

Tableau Desktopの潜在的な欠点は、このツールに組み込まれているすべての機能を最大限に活用するために、ユーザーが何らかのトレーニングを必要とすることです。 危険なのは、ユーザーがトレーニングをスキップして、UIを操作しようとすることです。 これはより基本的なクエリでは機能しますが、最終的には組織を遠ざけます。ツールが機能しないためではなく、ユーザーがより難しいタスクや微妙なタスクで機能させる方法を知らないためです。