L'annonce de la semaine dernière que le PDG de Tableau Adam Selipsky se retire se sentait plus significatif que la couverture médiatique informelle qu'il a reçue. Pour moi, C'était un signe que les murmures de mécontentement qu'il avait entendu étaient vrais: l'ère de Tableau est terminée.
Les jours de gloire
Bien que Tableau soit apparu pour la première fois en 2003, s'est véritablement accélérée au début des années 90. 2010, et ce qui était. Les utilisateurs ont signalé l'outil comme “révolutionnaire” Oui “changement de vie”. Ses conférences annuelles se sont vendues en quelques minutes. Les membres ont rencontré des centaines d'autres personnes, brandissant fièrement un butin qui disait « We Are Data People’ tout en assistant à des événements sociaux et des compétitions de patinage à roulettes “Vis de fer”. Comme je le disais, je passais un vrai moment.
Pour comprendre le battage médiatique, Se souvenir de la vie juste avant l'arrivée de l'ère Tableau. À l'époque, les équipes de “Les données” il s'agissait en fait de quelques personnes dans l'informatique créant des rapports SSRS, ou la “type de nombres” nommé [sic.]Qui savait utiliser Excel. Les personnes luttant pour injecter des données dans l'organisation n'avaient guère plus qu'une feuille de calcul et un rêve.
En faisant en sorte que les données soient belles et faciles à interagir avec, Tableau est devenu le moyen de faciliter la livraison des données au reste de l'entreprise. Nous avons remplacé les feuilles de calcul froides par des tableaux de bord clairs et intuitifs accessibles à tout le monde à tout moment. En retour, les données ont pris place à la table, ont été invités à plus de réunions et ont obtenu leurs propres équipes.
Pour beaucoup d'entre nous (J'ai aussi bu le kool-aid), c'était encourageant et excitant de voir les données célébrées, ils n'ont pas été relégués au second plan. Tableau nous a mentionné qu'être dans les données n'était pas seulement génial, mais aussi incontestablement important.
Qu'est ce qui a changé?
Nous vivons dans un monde très différent des Glory Days de Tableau. Il n'est plus nécessaire de défendre les données; en réalité, la plupart des entreprises connaissent un pic de données FOMO (peur de se perdre). Avec tout le battage médiatique de la science des données, ne peut pas consacrer suffisamment de ressources au problème de données.
Mais au lieu que ce soit un jour de gloire encore plus glorieux, c'est trop souvent une expérience décevante:
« Les spécialistes de l'apprentissage automatique étaient en tête de leur liste de développeurs qui ont déclaré être à la recherche d'un nouvel emploi., avec un 14,3 pourcent. Les data scientists se classent juste derrière, avec un 13,2 pourcent “. [1]
Et encore plus accablant:
“Entre lui 90% des entreprises qui ont investi dans l'intelligence artificielle, moins de 2 décennie 5 déclarer les gains commerciaux de l'intelligence artificielle au cours des trois dernières années”. [2]
Eesh. Clairement, Il y a du travail à faire.
Le dérangeant
S'il est essentiel de reconnaître que Tableau a permis à notre ère actuelle d'attention et d'investissement bien mérités dans les données, Nous devons également souligner les défis qui restaient après son règne afin que nous puissions profiter de notre possibilité actuelle.
Ensuite, Quels sont ces fantômes qui se dressent sur notre chemin?
Données === Tableau de bord
Pour de nombreux utilisateurs professionnels, les données sont désormais synonymes de tableaux de bord. Bien que ce soit un malentendu apparemment bénin, cela provoque en fait beaucoup de séquelles, a savoir:
- Penser que Tableau « résoudra’ vos problèmes de données. De nombreuses entreprises font l'erreur de réaliser que tout ce dont leur équipe de données a besoin, c'est Tableau (o Power BI). Ce type de réflexion ignore les points douloureux les plus courants dans la collecte de sources de données., nettoyer et transformer les données et faire l'analyse elle-même, Quoi, si vous demandez à n'importe quel analyste, sont les parties les plus traumatisantes de toute analyse. En n'investissant pas dans ces problèmes, vous dites à votre équipe de données que votre travail est moins important que l'interprétation de l'entreprise.
- Demander aux tableaux de bord d'en faire trop. Étant donné que Tableau est le seul outil dont disposent de nombreuses équipes pour présenter des données, ils sont obligés de tout transformer en tableau de bord, ce qui réduit considérablement l'impact qu'une analyse plus détaillée et détaillée pourrait avoir. Lors de l'effacement du contexte, l'explication et le récit de l'analyste, les panneaux deviennent un test de Rorschach où chacun peut voir ce qu'il veut voir.
- Bien que les utilisateurs soient maintenant plus à l'aise avec les graphiques de base, nous avons fait peu de progrès dans l'éducation de nos partenaires commerciaux sur les concepts fondamentaux des données. Les tableaux de bord ne nous donnent pas le scénario nécessaire pour expliquer, par exemple, pourquoi la corrélation n'est pas égale à la causalité. Cela signifie qu'il est devenu presque impossible d'expliquer la pertinence de nos modèles prédictifs ou analyses statistiques plus compliqués qui sont nécessaires pour réaliser les rêves de notre ère actuelle..
Hyperspécialisation de l'outil
Flux de travail d'analyste fou. La source: compte.co
- L'une des meilleures choses à propos de Tableau au début était qu'il se trouvait juste au-dessus de votre base de données, ce qui facilite la connexion à votre pile d'outils de données existante sans trop d'effort. Ce modèle a été utilisé par presque tous les outils de données depuis lors, création d'outils distincts pour les pipelines de données, nettoyage des données, transformation de données, analyse des données et, depuis lors, visualisation de données. Cette approche fragmente complètement les workflows des analystes, causant une douleur et des retards importants dans chaque analyse. Comme conséquence, La plupart des analystes et data scientists ont adopté un état d'esprit de “pas mon outil de données”: reconnaître Tableau comme un mal nécessaire pour rendre leur travail visible. Mira est Reddit salut à voir par toi-même.
“S'il y avait un bouton qui pouvait détruire tous les serveurs Tableau dans le monde, je le presserais”. -Professionnel des données anonyme
Souviens-toi de ces 'murmures de mécontentement’ qu'est-ce que j'ai mentionné au début …
chasseurs de fantômes
Nous avons un besoin de plus en plus urgent de trouver des solutions à ces problèmes avant de nous retrouver à nouveau à lutter pour la pertinence et l'attention aux données.. Pour faire ça, nous devons commencer à nous concentrer sur les deux domaines suivants:
Présenter plus que des chiffres
Données + Contexte >> Données (la source: Auteur)
Il est temps de donner plus de voix aux données. Les tableaux de bord sont parfaits pour les choses où il y a un contexte partagé et une décision simple. Mais pour beaucoup de choses, ces conditions ne sont pas remplies et, pour cela, nous avons besoin d'une nouvelle approche.
Je, et autres, nous battons le tambour sur les cahiers de données comme solution depuis longtemps. Peut raconter l'histoire, expliquer la méthodologie, Oui Créez de belles images sans sacrifier l'interactivité ou la présentabilité.
En utilisant plus de blocs-notes, nous pouvons commencer à nous débarrasser d'une culture avide de tableaux de bord. Nous pouvons commencer à travailler avec nos partenaires commerciaux au lieu de lancer des questions et des graphiques sur un mur imaginaire.
Choisissez les outils que votre équipe de données veut
Les analystes de données et les scientifiques voient un signal d'alarme lorsqu'un employeur potentiel dispose de Tableau et rien d'autre lorsqu'il s'agit d'outils d'ingénierie ou d'analyse de données. (par exemple, exécuter Tableau sur votre base de données MySQL 5 non transformé). Cela indique qu'ils ne donnent pas la priorité au travail que ces analystes feront.. Cela doit finir. LE PLUS VITE POSSIBLE.
Selon l'analyse que votre équipe fait, les « bons outils’ ils seront différents. Mais il y a tellement d'options là-bas, vous devez juste vous assurer que vous investissez dans le travail nécessaire pour faire une excellente analyse autant que vous l'êtes dans un outil que l'entreprise peut examiner.
Et bon, vous finirez probablement par garder certains de ces data scientists qui, selon les statistiques, ils achètent probablement.
conclusion
Nous devons tous beaucoup à Tableau pour l'attention actuelle que les données reçoivent dans nos entreprises. Malgré cela, profiter de cette possibilité et avancer vers un nouvel âge d'or des données, nous devons aborder et remédier à certains des fantômes de l'ère Tableau qui nous freinent.
Les blocs-notes de données offrent une option qui peut donner à votre équipe la flexibilité dont vous avez besoin pour passer de Tableau à l'ère suivante.
Et compte, nous sommes ravis de faire partie de ce nouveau mouvement d'outils de données conçus pour les défis modernes. Vous pouvez en savoir plus sur le bloc-notes Count ici.
Les références
[1] Walter, Richard, “Comment l'apprentissage automatique crée de nouvelles professions et de nouveaux problèmes", Temps Financier, novembre 2017.
[2] S. Ransbotham, S. Khodabandeh, R. Fehling, B. LaFontaine, ré. Kiron, "Gagner avec l'IA,”MIT Sloan Management Review et Boston Consulting Group, octobre de 2019.
[3] Image d'en-tête Luc Chesser sur Unsplash
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