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.
Базовая стоимость доступа — $1000-2000 за Tableau Desktop, в зависимости от версии. Именно там и разрабатываются дашборды. Смотреть их можно бесплатно в Tableau Reader, но отображаются они не всегда в задуманном виде.
Чтобы делиться отчетами, управлять доступом и автоматизировать дашборды для обновлений, нужен Tableau Server. Он стоит от $12 в месяц за пользователя.
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.
Хотите получать дайджест статей?
