Die Ankündigung der letzten Woche, dass der CEO von Tableau Adam Selipsky zieht sich zurück fühlte sich aussagekräftiger an als die informelle Berichterstattung in den Medien. Für mich, Es war ein Zeichen dafür, dass das unzufriedene Gemurmel, das er gehört hatte, wahr war: das Zeitalter des Tableaus endete.
Die glorreichen Tage
Obwohl Tableau zum ersten Mal in 2003, in den frühen 1990er Jahren wirklich beschleunigt. 2010, und was war. Benutzer haben das Tool gemeldet als “Revolutionär” Ja “lebensverändernd”. Seine jährlichen Vorträge waren innerhalb von Minuten ausverkauft. Die Mitglieder trafen sich mit Hunderten anderer Leute, schwingt stolz eine Beute mit der Aufschrift „Wir sind Datenmenschen“’ während der Teilnahme an gesellschaftlichen Veranstaltungen und Wettbewerben im Rollschuhlaufen “Eiserne Viz”. Wie ich sagte, Ich hatte einen richtigen Moment.
Um den Hype zu verstehen, Eine wichtige Erinnerung an das Leben kurz vor der Tableau-Ära. Damals, die Mannschaften von “Daten” Es waren eigentlich nur ein paar Leute in der IT, die SSRS-Berichte erstellten, oder der “Art von Zahlen” ernannt [sic.]Wer wusste, wie man Excel verwendet?. Menschen, die Schwierigkeiten hatten, Daten in die Organisation zu bringen, hatten kaum mehr als eine Tabelle und einen Traum.
Indem Daten gut aussehen und einfach zu interagieren sind, Tableau wurde zum Weg, um die Bereitstellung von Daten an den Rest des Unternehmens zu vereinfachen. Wir haben kalte Tabellenkalkulationen durch helle, intuitive Dashboards ersetzt, auf die jeder jederzeit zugreifen kann. Im Gegenzug, data hat einen Platz am Tisch bekommen, wurden zu weiteren Meetings eingeladen und bekamen eigene Teams.
Für viele von uns (Ich habe auch das Kool-Aid getrunken), Es war ermutigend und aufregend zu sehen, wie die Daten gefeiert wurden, sie wurden nicht in den hintergrund gedrängt. Tableau hat uns gegenüber erwähnt, dass es nicht nur großartig ist, in den Daten zu sein, aber auch unwiderlegbar wichtig.
Was hat sich verändert?
Wir leben in einer ganz anderen Welt als die Glory Days von Tableau. Es ist nicht mehr notwendig, Daten zu verteidigen; in Wirklichkeit, die meisten Unternehmen erleben eine FOMO-Datenspitze (angst sich zu verirren). Bei all dem Hype um Data Science, kann dem Datenproblem nicht genügend Ressourcen widmen.
Aber anstatt dass dies ein noch glorreicherer Tag ist, es ist allzu oft eine enttäuschende Erfahrung:
„Spezialisten für maschinelles Lernen standen ganz oben auf der Liste der Entwickler, die angaben, auf der Suche nach einem neuen Job zu sein., mit einem 14,3 Prozent. Datenwissenschaftler rangieren knapp an zweiter Stelle, mit einem 13,2 Prozent “. [1]
Und noch schlimmer:
“Zwischen 90% der Unternehmen, die in künstliche Intelligenz investiert haben, weniger als 2 Jahrzehnt 5 berichten über Geschäftsgewinne durch künstliche Intelligenz in den letzten drei Jahren”. [2]
Eesh. Deutlich, es gibt zu tun.
Das Verstörende
Es ist zwar wichtig anzuerkennen, dass Tableau unsere aktuelle Ära der wohlverdienten Aufmerksamkeit und Investitionen in Daten ermöglicht hat, Wir müssen auch auf die Herausforderungen hinweisen, die nach seiner Herrschaft verbleiben, damit wir unsere aktuelle Möglichkeit nutzen können.
Dann, Was sind diese Geister, die uns im Weg stehen??
Daten === Dashboard
Für viele Geschäftsanwender, Daten sind jetzt gleichbedeutend mit Dashboards. Obwohl es ein scheinbar harmloses Missverständnis ist, das verursacht tatsächlich viele nachwirkungen, nämlich:
- Denken, dass Tableau sich lösen wird’ Ihre Datenprobleme. Viele Unternehmen machen den Fehler zu erkennen, dass alles, was ihr Datenteam braucht, Tableau ist (o Power BI). Diese Denkweise ignoriert die häufigsten Schwachstellen beim Sammeln von Datenquellen., bereinigen und transformieren Sie die Daten und führen Sie die Analyse selbst durch, das, Wenn Sie einen Analysten fragen, sind die traumatischsten Teile jeder Analyse. Indem Sie nicht in diese Probleme investieren, Sie sagen Ihrem Datenteam, dass Ihr Job weniger wichtig ist als die Interpretation des Unternehmens.
- Dashboards zu viel auffordern. Da Tableau das einzige Tool ist, über das viele Teams zum Präsentieren von Daten verfügen, Sie sind gezwungen, alles in ein Dashboard zu verwandeln, was die Auswirkungen, die eine detailliertere und detailliertere Analyse haben könnte, erheblich reduziert. Beim Löschen des Kontexts, die Erklärung und Erzählung des Analytikers, Panels werden zu einem Rorschach-Test, bei dem jeder sehen kann, was er sehen möchte.
- Obwohl die Benutzer jetzt bequemer sind, grundlegende Grafiken zu betrachten, Wir haben wenig Fortschritte bei der Schulung unserer Handelspartner in grundlegenden Datenkonzepten gemacht. Die Dashboards geben uns nicht das notwendige Szenario, um es zu erklären, als Beispiel, warum Korrelation nicht gleich Kausalität ist. Das bedeutet, dass es fast unmöglich wurde, die Relevanz unserer komplizierteren Vorhersagemodelle oder statistischen Analysen zu erklären, die erforderlich sind, um die Träume unserer heutigen Zeit wahr werden zu lassen..
Werkzeug-Hyperspezialisierung
Verrückter Analysten-Workflow. Quelle: count.co
- Eines der besten Dinge an Tableau war am Anfang, dass es einfach über Ihrer Datenbank lag, Dadurch können Sie ohne großen Aufwand eine Verbindung zu Ihrem vorhandenen Stapel von Datentools herstellen. Dieses Modell wird seitdem von fast allen Datentools verwendet, Erstellen separater Tools für Datenpipelines, Datenreinigung, Datentransformation, Datenanalyse und, Natürlich, Datenvisualisierung. Dieser Ansatz fragmentiert die Workflows der Analysten vollständig, verursacht erhebliche Schmerzen und Verzögerungen bei jeder Analyse. Während, Die meisten Analysten und Datenwissenschaftler haben eine Denkweise von “nicht mein Datentool”: erkennen Tableau als notwendiges Übel, um ihre Arbeit spürbar zu machen. Mira ist Reddit hallo um es selbst zu sehen.
“Wenn es eine Schaltfläche gäbe, die jeden Tableau-Server der Welt zerstören könnte, ich würde ihn drücken”. -Anonymer Datenprofi
Erinnere dich an dieses "Gemurmel der Unzufriedenheit"’ was habe ich am anfang erwähnt …
Geisterjäger
Wir müssen immer dringender Lösungen für diese Probleme finden, bevor wir wieder um Relevanz und Aufmerksamkeit für Daten kämpfen.. Das zu tun, wir müssen uns auf die folgenden zwei Bereiche konzentrieren:
Präsentieren Sie mehr als Zahlen
Daten + Kontext >> Daten (Quelle: Autor)
Zeit, Daten mehr Stimme zu geben. Dashboards eignen sich hervorragend für Dinge, bei denen es einen gemeinsamen Kontext und eine einfache Entscheidung gibt. Aber für vieles, diese Bedingungen sind nicht erfüllt und, deshalb, wir brauchen einen neuen Ansatz.
Mir, und andere, bei Datennotebooks als Lösung schlagen wir schon lange die Trommel. Kann die Geschichte erzählen, Erkläre die Methodik, Ja Erstellen Sie schöne Bilder, ohne auf Interaktivität oder Präsentierbarkeit zu verzichten.
Durch die Verwendung von mehr Notizbüchern, Wir können damit beginnen, eine Kultur abzulegen, die nach Dashboards gesehnt hat. Wir können anfangen zu arbeiten mit unseren Geschäftspartnern statt Fragen und Grafiken an eine imaginäre Wand hin und her zu werfen.
Wählen Sie die Tools aus, die Ihr Datenteam wünscht
Datenanalysten und Wissenschaftler sehen eine rote Fahne, wenn ein potenzieller Arbeitgeber Tableau verwendet, und wenig anderes, wenn es um Data Engineering- oder Datenanalysetools geht (als Beispiel, Führen Sie Tableau in Ihrer MySQL-Datenbank aus 5 unverwandelt). Dies deutet darauf hin, dass sie der Arbeit, die diese Analysten leisten werden, keine Priorität einräumen.. Das muss ein Ende haben. SO SCHNELL WIE MÖGLICH.
Abhängig von der Analyse, die Ihr Team durchführt, die "richtigen Werkzeuge"’ sie werden anders sein. Aber es gibt so viele Möglichkeiten da draußen, Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie in die Arbeit investieren, die für eine großartige Analyse erforderlich ist, sowie in ein Tool, das das Unternehmen betrachten kann.
Und ... nun ja, Sie werden wahrscheinlich einige dieser Datenwissenschaftler behalten, die, laut Statistik, sie kaufen wahrscheinlich.
Fazit
Wir alle verdanken Tableau viel für die aktuelle Aufmerksamkeit, die Daten in unseren Unternehmen erhalten. Trotz dieses, diese Möglichkeit zu nutzen und auf ein neues goldenes Zeitalter der Daten zuzugehen, wir müssen einige der Geister aus der Tableau-Ära ansprechen und beseitigen, die uns zurückhalten.
Datennotizbücher stellen eine Option dar, die Ihrem Team die Flexibilität geben kann, die Sie benötigen, um von Tableau in die nächste Ära zu wechseln.
Und zähle, Wir freuen uns, Teil dieser neuen Bewegung von Datentools zu sein, die für moderne Herausforderungen entwickelt wurden. Sie können mehr über das Count-Notizbuch erfahren hier.
Verweise
[1] Walter, Richard, “Wie maschinelles Lernen neue Berufe und Probleme schafft”, Financial Times, November 2017.
[2] S. Ransbotham, S. Khodabandeh, R. Fehling, B. LaFountain, D. Kiron, “Mit KI gewinnen,„MIT Sloan Management Review der Boston Consulting Group“, Oktober von 2019.
[3] Kopfzeilenbild Luke Chesser Über Unsplash
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