La mission di Tableau è di aiutare tutte le persone a visualizzare e capire i dati.
Infatti, c’è stato un tempo in cui i dati erano appannaggio dei data scientist e di pochi professionisti che avevano una competenza tecnica verticale nell’analisi e nel settore IT.
L’idea di Tableau è stata quella di rinnovare l’approccio delle aziende ai dati, basato su una filosofia che mette le persone (e non la tecnologia) al centro dei processi di Analytics.
Il cambio di paradigma grazie alla Visual Analytics di Tableau
Un processo di Analytics consta di una serie di fasi:
Data Storage
Query
Analisi
Visualizzazione
Modeling
Collaborazione
Il punto che ha permesso a Tableau di creare una svolta nel mondo dei dati è la visualizzazione. I vecchi report statici e tecnici sono stati sostituiti da dashboard intuitive, interattive e esplorabili che hanno messo gli end users nella condizione di usufruire autonomamente dei dati.
Questo approccio ha reso finalmente democratico l’accesso alla Data Analytics.
Come dicevamo all’inizio, negli anni ‘90 e 2000, ad utilizzare i dati erano solo i manager di alto livello e le risorse con skills tecniche molto pronunciate. Per gli impiegati e i consumatori, accedere ai dati e alle possibilità che derivano dall’analisi di essi, era sostanzialmente impossibile.
Erano quindi poche le persone ad avere una visione ampia del contesto interno e esterno all’azienda.
Rispondere alle domande più sensibili per un business era quindi un’operazione difficoltosa e affidata alle mani di pochi tecnici. Il peso delle decisioni non era condiviso e le informazioni erano parcellizzate tra le varie aree aziendali, costrette a lavorare per compartimenti stagni.
Tableau è stato inventato proprio per risolvere questo problema. Oggi non sono più le persone ad adeguarsi alla tecnologia per la Data Analytics, ma viceversa, la tecnologia è messa al servizio delle risorse e dei manager d’azienda.
La Data Analytics costruita intorno alle persone
Accennavamo al fatto che la Visual Analytics è stata una delle chiavi di volta di questo processo di democratizzazione che ha messo le persone al centro dei processi di Analytics.
Da dove è arrivata questa intuizione?
La visione è uno dei processi cognitivi più complessi ed efficaci, perché:
- il 50% del nostro cervello è coinvolto nel processo di visione;
- il 70% dei recettori sensoriali è negli occhi;
- impieghiamo un decimo di secondo per dare senso a ciò che vediamo.
Attraverso la visualizzazione possiamo comprendere più immediatamente anche gli scenari complessi. Questo è l’obiettivo della Visual Analytics di Tableau.
Quando si tratta di costruire dashboard dati e reportistica si ricorre a 10 pattern che facilitano l’elaborazione cognitiva di ciò che abbiamo davanti agli occhi:
Lunghezza
Spessore
Orientamento nello spazio
Dimensione
Forma
Presenza di un riquadro
Posizione in uno spazio bidimensionale
Raggruppamenti
Tonalità di colore
Intensità di colore
Applicare queste caratteristiche fisiologiche dei processi cognitivi umani ai dati ha permesso a Tableau di rendere la Data Analytics accessibile a tutti.
Abbiamo già condiviso con i nostri utenti i segreti per realizzare dashboard efficaci nell’articolo “Trucchi e consigli per realizzare Dashboard efficaci con Tableau” e nel webinar “7 trucchi da pro per realizzare Dashboard efficaci con Tableau”, che puoi guardare online gratuitamente nella nostra Academy Ecoh Media.
Oggi i diversi utenti possono operare sui dati secondo le loro competenze:
I tecnici IT si occupano di creare l’infrastruttura dati, di implementare tecnologie (software, database, data warehouse ecc)
I Team Analytics preparano i dati, li modellano e li governano accertandosi che siano accurati e verificati
I Creators danno vita a dashboard e reportistica interattive, rispettando i 10 pattern elencati poco fa
Infine ci sono gli Explorer e i Viewers che sono utenti business, non tecnici, che hanno accesso agli Insights ottenuti da dati sicuri e accurati
In questo modo chiunque all’interno di un’azienda o un’organizzazione può interrogare i dati per rispondere a domande significative sulla vita dell’azienda: cosa? come? perché?
L’impiego dell’intelligenza artificiale, negli ultimissimi anni, ha abilitato gli utenti business anche a formulare domande di analisi predittiva, anticipando i trend e intercettando gli eventi futuribili.
Come estendere la Data Analytics a tutta l’azienda
Per essere data-driven, le organizzazioni hanno bisogno di adottare gli analytics su larga scala, in tutta l’azienda.
Per arrivare a questo goal, la piattaforma Tableau ha puntato sulla flessibilità sotto diversi aspetti, tra i quali:
Il deploy, in cloud, on premises o multi-tenant
L’accesso da computer, pc, tablet, mobile o embedded analytics
Le licenze differenziate per il tipo di operazione che ciascun utente può svolgere
Tuttavia, la tecnologia da sola non è sufficiente a trasformare un’azienda in una realtà data-driven. Le persone sono un asset cruciale da questo punto di vista.
All’adozione della tecnologia Tableau, deve preferibilmente corrispondere anche un cambio di visione, una crescita nella Data Culture aziendale.
Come si può ottenere?
Ad esempio, attraverso la formazione del personale, sia sotto il profilo operativo sulla piattaforma, che dal punto di vista organizzativo del workflow, ma anche della consapevolezza dell’impatto dei dati. Non a caso questi sono gli obiettivi della nostra Academy.
Questo è quello che hanno fatto le migliaia di aziende nel mondo che oggi utilizzano Tableau per la Business Analytics e la Business Intelligence.
Ecoh Media è premier reseller partner Tableau e partner di consulenza da 10 anni.
Scopri come possiamo aiutarti a scegliere le licenze e il deploy giusti per raggiungere i tuoi obiettivi.
