Tableau reader что за программа
Tableau Viewer vs. Tableau Reader
What is the difference between Tableau Reader and Tableau Viewer?
Tableau Reader is a free product that was created in the early days of Tableau to allow analysts and content creators to distribute content they built in Tableau Desktop. This was before Tableau Server was made available to organizations to govern the sharing and distribution of analytics content. At the time, Tableau Reader was the only option to share interactive content with other users in an organization without access to Tableau Desktop.
Tableau Viewer is a role-based license option on Tableau Server which allows casual users to access and interact with trusted content created by Creators and Explorers, without putting the security of your data at risk.
In terms of functionality, Tableau Reader lacks the governance, security and administration capabilities which are essential for mission critical production deployments of Tableau. In addition, Tableau Reader users can only access and interact with local workbooks (see the comparison chart below for a detailed product comparison). These product limitations make Tableau Reader an appropriate option for some proof of concept projects but the wrong choice for deploying analytics at scale across your organization.
Tableau Viewer users, on the other hand, benefit from the security and trust that comes with a governed server-based deployment and specifically can:
Is Tableau Reader really free?
Tableau Reader is a free software download but it is not free to deploy and maintain if used as an alternative to Tableau Server. Organizations must consider the significant cost associated with valuable IT resources deploying and supporting a Tableau Reader deployment. There is also the potential cost of compliance issues associated with the lack of governance in Tableau Reader. Tableau Reader deployments require source files to be shared and accessed locally which means that IT has no visibility into where the files go or how they are used after they are created.
The role-based server licenses offered by Tableau empower IT to secure, govern and administer a production deployment while significantly reducing the risks and hidden costs that an organization is exposed to when trying to deploy Tableau Reader at scale. Information on how to choose the mix of Tableau Server roles that are right for your organization can be found here.
How do you migrate from a Tableau Reader deployment to Tableau Server?
If you already have a Tableau Reader deployment that is growing out of control, you should consider the benefits that Tableau Server will offer. The first step when considering a migration from Tableau Reader to Tableau Server is to inventory your current usage. Determine how many users, workbooks and data sources comprise your Tableau Reader deployment. The next step is to quantify the cost of managing the deployment based on the inventory of users and content.
How much does it cost to manage and distribute this content and what is the opportunity cost associated with IT not doing more strategic work for your organization? The impact to business processes should be determined next with a focus on how much more value can be unlocked by sharing and collaborating around shared content available on Tableau Server. Finally, make the case to invest in Tableau Server and move Tableau Reader content to a governed environment where your users can experience the full power of Tableau.
Tableau — сервис визуализации данных
В помощь менеджерам и аналитикам.
Есть профессия аналитика. Его работа в том, чтобы разбираться в данных, искать взаимосвязи и аномалии. Потом он собирает свои находки в каком-то визуальном виде и передаёт дальше — менеджерам или руководству.
В идеале аналитик должен рисовать наглядные графические отчёты — их называют дашбордами, как приборную панель в автомобиле. В небольшом проекте для этого хватит Экселя. Но если источников данных много и обновлять их нужно автоматизировано, то в ход идут BI-системы. Они принимают на входе данные, совершают необходимые манипуляции, а на выходе представляют их в удобном виде.
Одна из таких систем — Tableau. Вот как она работает.
Смысл Tableau
Собирать данные из множества источников. Tableau умеет получать данные из нескольких десятков мест — начиная от простой загрузки excel-файла до подключения практически к любой базе данных по API.
Работа с одним проектом на устройстве и в облаке. У Tableau есть десктопное приложение для Windows и Mac, облачная версия и возможность развернуть Tableau на собственном сервере.
Ещё есть публичный сервис, на котором можно выкладывать отчёты в открытом доступе — посмотреть их можно даже с телефона и без регистрации в Tableau. Это полезно, если занимаетесь журналистикой данных и хотите эти данные раскрывать.
Визуализация данных. В Tableau есть стандартные графики и диаграммы, вроде линейных или круговых. А также менее популярные — можно отобразить данные на карте, в виде пузырьковой диаграммы или с помощью дерева.
Мощь Tableau особенно раскрывается, когда нужно работать с большим количеством источников данных: получать данные из одних, объединять с другими, обрабатывать, к результату добавлять третьи и так далее. Например, из одной базы получать информацию о расходах на рекламу, из другой — о регистрациях. Далее средствами Tableau считать стоимость регистрации и выводить в графическом отчёте в облако.
На примере
У Tableau есть 14-дневная пробная версия с полным набором возможностей. Так что можно скачать на сайте и начать демопериод
После установки система сразу готова к работе. Нужно подключить источники данных и вытворять с ними всё, что нужно. Стартовый экран выглядит так:
Нажимаем Data Source в левом нижнем углу и выбираем, откуда хотим получать информацию. Допустим, у нас есть табличка в Google Sheets, где мы собираем за каждый день сведения о расходах на рекламу и количество регистраций. Выберем этот источник данных в списке, авторизуемся через Google, выберем нужную таблицу. Когда данные загрузились, переходим в лист с данными:
Перетянем в поле Columns даты, а в поле Rows — информацию о регистрациях. Tableau сразу построит график регистраций в нужную дату. Получается график:
Данные можно просто перетягивать драг-энд-дропом. Выбираете нужное поле, подставляете в нужное место, Tableau всё автоматически считает. Система сама разберётся в типах данных.
Можем добавить в поле Rows ещё и информацию о расходах. Появится второй график — сколько в каждый день мы тратили на продвижение.
Можно открыть вид графика в правом верхнем углу и наложить оба графика на одну ось. Сразу заметно, что, например, в начале мая мы потратили больше обычного, а регистраций получили значительно меньше — повод разобраться.
График можно загрузить на общедоступное облако — public.tableau.com. Там его могут посмотреть все пользователи, даже те, кто не использует Tableau. То что нужно для бизнеса: никаких программ устанавливать не нужно, посмотреть отчёт можно в браузере даже с телефона:
Кто этим пользуется
Tableau развивается с 2003 года, а в 2019 году Salesforce купил компанию за 15 миллиардов долларов. На тот момент почти 100 тысяч компаний по всему миру использовали её продукт.
В декабре 2020 года на HeadHunter было 643 вакансии по России с упоминанием Tableau — в основном ищут бизнес- и дата-аналитиков, BI-инженеров, дата-сайентистов. В позициях, где указана зарплата, 80% предлагают больше 95 000 ₽, 50% — больше 145 000 ₽.
Tableau — рабочий инструмент Антона Леонова, менеджера по анализу данных из X5 Retail Group. Почитайте, что ещё он рассказывает о работе →
14 практических советов по использованию Tableau
Всем привет, меня зовут Меркурьев Михаил, я продуктовый аналитик в ManyChat. Год назад мы решили использовать Tableau как основной BI инструмент в компании и столкнулись с рядом проблем, касающихся того, что нужно наладить эффективную работу с инструментом для аналитиков, менеджеров продукта и других стейкхолдеров.
В этой статье я собрал мой личный топ советов при использовании Tableau. Многими из них я пользуюсь регулярно, копируя куски кода или освежая в памяти подход. Надеюсь, эта статья будет особенно полезна тем командам, которые только настраивают Tableau — некоторые из приёмов нужно сделать один раз и это сильно упростит жизнь. Я сам очень бы хотел найти такой гайд в начале нашего пути.
Пару слов о структуре. Сначала я расскажу про общие подходы, которые мы выработали для Tableau Server, а потом покажу конкретные хаки, которые, возможно, сделают вашу жизнь лучше. Начнем!
Общие подходы использования Tableau Server
Сейчас у нас 112 юзеров и Tableau — довольно популярный инструмент, но на пути к удобному для всех использованию инструмента мы столкнулись с рядом трудностей. Ниже рассмотрим топ таких проблем.
Используйте Views вместо Custom SQL
Использование вьюх в первую очередь дает нам гибкость, если произошли изменения в базе. Например, если раньше какая-то таблица стала называться по-другому, приходилось заходить во все дашборды и менять Custom SQL руками. Или, используя вьюхи, мы можем смотреть зависимости между ними и ловить нежелательные взаимосвязи. Например, когда запрос ссылается на другой запрос, а он на первый — это может вызвать лишнюю загрузку базы. И последнее, вьюху можно переиспользовать в других отчетах.
Все вышеперечисленное становится крайне трудоемким, если использовать кастомные запросы в табло, т.е. все приходится просматривать руками. Плюс при разработке отчета можно удобно тестировать — просто обновляешь код вьюхи в IDE и обновляешь datasource в Tableau, и у тебя готов результат.
Кроме того, мы используем в качестве базы данных Snowflake, и в нашем DWH есть все нужные данные. Нам не нужно делать джоины источников на уровне Tableau. Это сильно сокращает время работы с Tableau и даёт возможность вынести всю логику расчета во вью. Tableau мы стали использовать только как инструмент визуализации.
До
После
Управление доступами через проекты
Для того, чтобы не показывать лишние отчеты, и чтобы упросить навигацию по всем отчетам, мы создали проекты/папки, в каждой из которых свои уровни доступа. Например, публикуя отчет в Draft — его увидят только аналитики. В Stage находятся отчеты которые еще в работе, но которые уже можно показывать заказчикам. В Production уже лежат законченные отчеты, сгруппированные по отделам бизнеса, доступные всем.
Редактирование воркбука на Tableau Server, если ты не создатель
Маленький хак, который позволяет править отчет другого аналитика. Мелочь, но позволяет быстро поправить очевидную опечатку или добавить новый фильтр без поиска автора и без скачивания воркбука. Однако имейте в виду, что в таком случае могут слететь логин/пароль к датасорсу.
Различные методы подключения к данным: Extract, Live, Tableau Server
В какой-то момент у нас появилась проблема: как быстро работать в Tableau со вьюхами, которые считаются долго? Это напрямую отражается на времени загрузки отчета. Решений было несколько — материализация вьюх в таблицы или экстракты в Tableau по расписанию.
Материализация — это отдельный процесс, когда мы сохраняем результат вью в отдельную таблицу. По-простому процесс выглядит вот так.
Материлизацией у нас занимается команда инженеров данных. И мы ставим на материализацию те вьюхи, которые нам будут нужны постоянно, либо считаются долго.
Пример таблицы, из которой мы автоматически каждый день материализуем вьюхи
Использование функционала Tableau Server Admin — Jobs, Views
Отчеты Background Tasks for Extracts и Jobs позволяют решать проблему мониторинга всех обновлений экстрактов. Из-за того, что у нас +70 отчетов обновляются каждый день, через этот отчет можно быстро локализовать проблему, какие дашборды сегодня не обновились.
Используйте шаблоны оформления книг
Автор этой истории: vgolovneva
Из-за того, что мы создавали отчеты каждый по-своему и для разных задач, в какой-то момент мы поняли, что у наших заказчиков есть проблемы с работой разных отчетов. Мы пошли к ним и спросили, что было не так.
Основные правила, которые мы для себя сформулировали:
Хаки с дашбордами
Далее пойдут советы/лайфхаки/приемы которые мы ежедневно используем в наших отчетах. Скачать воркбук с примерами можно тут.
Параметры и измерения
Параметры и даты
Параметры также помогут переключать гранулярность времени. Например, изменить группировку по годам на группировку по дням, месяцам.
Кроме того, из-за того, что на графиках могут быть неоконченная неделя или месяц, то можно отдельным фильтром сразу же исключать данные.
Если параметр стоит в Exclude, то на дашборд попадут только точки, для которых выполняется условие. Если в Include, то условие фильтра всегда будет выполнятся и ничего скрываться не будет.
Экспорт сырых данных
Иногда, когда готов отчет, стейкхолдеры хотят получить сырые данные из отчета с определенными фильтрами. Например ID страниц, чтобы позвать таких пользователей на интервью. Для того, чтобы облегчить доступ к ним без выдачи дополнительных доступов к базе или расширенных прав к Tableau — можно вывести лист, связанный с основным отчетом, с нужными сырыми полями.
Плюс такого подхода в том, что так устраняются множество ad-hoc запросов, плюс экономия на учетках с расширенными правами Tableau.
Полученные данные можно скачать как таблицу нажав на «Crosstab»
Показывайте labels только на окончании графиков
Простое решение как уменьшить шум на графиках, не убавив в информативности.
Добавляйте плавающие контейнеры как tooltip
Если хочется оставить дашборд чистым, когда появляется очень много фильтров. Менее важные можно спрятать в tooltip.
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
CBRE является ведущей компанией на мировом рынке, предоставляющей полный спектр услуг в области недвижимости и инвестиций.
Анализ и прогнозирование продаж, анализ каналов сбыта, планирование и управление продажами, анализ эффективности маркетинговых акций.
Илим Тимбер — один из крупнейших мировых производителей пиломатериалов.
Лицензии Qlik Sense, администрирование и поддержка сервера Qlik Sense, обучение специалистов Qlik Sense
Сравнение топ-4 популярных BI платформ. Какую выбрать?
Сегодня существует огромное количество BI-платформ и инструментов визуализации данных, которые делают так, чтобы данные могли говорить, а всю аналитику можно было наглядно отобразить на экране и поделиться с клиентами. В данной статье мы сравним наиболее популярные и широко используемые BI системы и проанализируем их преимущества и недостатки, чтобы вы могли выбрать одну или несколько из них для своей компании, ведь без качественной бизнес-аналитики сегодня практически невозможно обойтись.
Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.
Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!
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.
Вообще, гибкость QlikView заслуживает отдельной похвалы, поскольку в нем можно изменить и подкрутить любую частицу любого объекта, что открывает огромные возможности для подстройки графиков и дашбордов под конкретную задачу. Вдобавок к этому, в QlikView есть и встроенный ETL, а это значит, что и базовые операции очистки и обработки данных в нем тоже можно проводить. С другой стороны это может обойтись достаточно дорого.
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.
Klipfolio
Klipfolio — это BI платформа, которая на 100% находится в облаке, в результате чего обработка данных эффективна, и можно визуализировать данные с изменениями в real-time. Система отличается своей простотой, а интерфейс интуитивно понятен.
Klipfolio поддерживает данные из самых разных источников, как онлайн (Google Sheets, реляционные БД и др.), так и оффлайн (MS Excel, CSV, XML, JSON и др.). Более того, к платформе можно подключить и множество других инструментов, от Google Analytics до Trello и Twitter. Полную информацию о возможностях их интеграции можете найти тут. Также Klipfolio позволяет использовать и какой-либо собственный источник данных через RESTful API.
Все это, вместе или по отдельности, открывает огромные возможности для анализа различных метрик, создания и настройки уникальных визуализаций, чтобы в итоге извлекать полезную информацию для бизнеса из любых данных.
Также в платформе был сделан упор на совместимость с различными девайсами, от смартфонов и планшетов до Smart TV в конференц-залах.
Особенности
Лучше всего Klipfolio подходит для мониторинга и контроля в реальном времени непрерывных потоков данных, когда важна их динамика, и нужно быстро принимать важные решения.
Ключевые характеристики
Удобство использования
В Klipfolio можно строить десятки различных типов графиков, включая круговые, гистограммы, диаграммы областей и еще множество различных комбинаций. Также, пользователь, владеющий HTML и CSS может создавать собственные, неповторимые визуализации, накладывая все необходимые компоненты на дашборд через WYSIWYG редактор, а более сложные элементы графиков можно добавить с помощью различных формул и функций. Таким образом, с помощью Klipfolio можно представить информацию практически в любом виде, однако сперва нужно подумать о том, как подготовить данные.
Являясь одним из самых старых игроков в BI отрасли с огромным опытом, сегодня Klipfolio делает ставку на свои облачные решения. Klipfolio Dashboard (в качестве SaaS) предлагается по цене за пользователя, начинающейся (с некоторыми вариациями) с 19$/месяц. Этот план можно подстроить под себя и добавить дополнительные опции. Также возможен и 14-дневный пробный период.
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.
Power BI
Power BI — это онлайн-сервис, разработанный Microsoft для бизнес-аналитики с возможностью подключения различных источников данных и сторонних приложений. Платформа обладает веб-интерфейсом, позволяющим создавать кастомизированные визуализации, а с помощью настольного приложения можно проводить стандартизацию и очистку данных. Интересно, что существует также и мобильная версия Power BI, доступная на различных ОС, чтобы принимать решения на ходу.
Power BI прост и минималистичен, но в то же время обладает мощью и стабильностью. Как и любое другое ПО, у него есть как плюсы, так и минусы.
Отличительные особенности
Что отличает Power BI от других решений?
Во-первых, это продукт Microsoft, а значит он следует философии, принципам и архитектуре, схожими с другими продуктами IT-гиганта. Интерфейс программы будет хорошо знаком пользователям Windows.
Во-вторых, принадлежность к Microsoft дает и другое преимущество: Power BI тесно связан с главными продуктами компании, такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server.
Вообще говоря, Power BI был создан с целью расширить функциональность MS Excel и прокачать его до нового уровня и использовать при решении задач, в которых он ранее не был задействован.
Ключевые характеристики
Удобство использования
Интерфейс прост и будет понятен всем, кто знаком с Windows (то есть почти каждому), поэтому работать с Power BI обычно приятно. Множество кнопок и функций выглядят похоже на MS Excel и другие продукты MS Office.
Визуализации же создаются старым добрым способом drag-and-drop. Все, что вам нужно для создания какого-либо графика — нажать на необходимый элемент и перетащить его на пустое место в отчете. Тот же принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать — просто выделите кусок данных и поместите его на то место, где находится график.
Microsoft Power BI считается качественным инструментом бизнес-аналитики, многих привлекает и достаточно демократичная ценовая политика. В нее входят два варианта: бесплатная версия сервиса с ограниченными возможностями и корпоративная лицензия Power BI Pro с полным спектром функций.
Бесплатная версия доступна для любого отдельного пользователя и обладает следующими характеристиками: лимит памяти в 1 Гб, скорость обработки потоковых данных 10,000 строк/час вместе с ограничениями на обновление и совместную работу над отчетами.
Power BI Pro стоит 9,99$ за одного пользователя в месяц и увеличивает лимит памяти до 10 Гб на человека вместе со скоростью в 1 млн строк/час. Также появляется возможность доступа к источникам данных напрямую, связывая их с данными компаниями через Data Connectivity Gateway. Наконец, становятся доступными продвинутые инструменты совместной работы, такие как Office 365 Groups, Active Directory groups и каталог данных.
Теперь, чтобы структурировать все, что было сказано выше, приведем сравнительную таблицу всех рассмотренных платформ: