Visualiseer gemakkelijk en snel al je data met Tableau (review)

In het kort

Met Tableau kan je bergen aan data op een snelle en makkelijke manier inzichtelijk maken. In de huidige, datagedreven economie kan dat je een enorm concurrentievoordeel bieden!

Tableau review Nederlands

Beoordeling

8.5/10

Mogelijkheden

9/10

Gebruiksvriendelijkheid

8/10

Complexiteit

Gemiddeld

Voordelen

  • Intuïtief
  • Ondersteunt een hoop verschillende databronnen
  • Veel visualisatiemogelijkheden
  • Erg snel werkend programma
  • Koploper op het gebied van geografische visualisaties

Nadelen

  • De geavanceerde functies vereisen wat specialistische kennis
  • Prijzig bij meerdere gebruikers

Wat is Tableau?

Een modern bedrijf heeft veel data nodig om efficiënt te kunnen werken en de concurrentie voor te blijven. Toegang tot de data die je nodig hebt is één ding, maar het visualiseren ervan is minstens net zo belangrijk. Als je geen overzicht in je data weet te krijgen, kun je immers ook geen goede beslissingen maken op basis van die data. Tableau helpt hierbij.

Het inzichtelijk maken van data is precies waar Tableau voor is ontwikkeld. Allereerst heeft het alle basisfunctionaliteit van een datadashboard, wat betekent dat je met Tableau al je relevante data op één plek kan verzamelen en visualiseren. Dit kan in de vorm van verschillende grafieken en diagrammen, die trends in data in één oogopslag overzichtelijk weergeven.

Wat het visualiseren van data betreft biedt Tableau echter véél meer mogelijkheden dan het gemiddelde datadashboard. Zo ongeveer alle databronnen zijn met een paar klikken samen te brengen, en waarschijnlijk biedt Tableau je al een template voor de meest voorkomende datavergelijkingen.

Doordat het programma erg snel werkt, heb je je visualisaties ook daadwerkelijk binnen enkele seconden op je scherm. Dat is natuurlijk wel zo handig, want tijd besparen is het hele doel van een datadashboard!

Iets wat Tableau echt apart zet van andere vergelijkbare software, zijn de uitgebreide opties op het gebied van geografische visualisaties. Verschillende soorten geografische databestanden, zoals GeoJSON, KML en Shapefiles, kunnen allemaal makkelijk worden gelezen door het programma.

Bovendien herkent het programma’s automatisch tal van administratieve regio’s (zoals districten, postcodes, counties, kiesdistristen, gemeentes, enz.) die gemakkelijk kunnen worden samengevoegd en (op)gesplitst in voor jou relevante (deel)regio’s.

“Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the web like deer on a freeway.” ― Geoffrey Moore, management consultant (auteur van Crossing the Chasm)

Tableau review data analyseren

Wat kan je met Tableau? 3 voorbeelden

Voor de meeste ondernemers zal het nut van datavisualisatie meteen wel duidelijk zijn. Als je echter nog niet datagestuurd werkt, zal je je misschien nog weinig kunnen voorstellen van de praktische applicaties van een tool als Tableau. Met de volgende voorbeelden hoop ik je te inspireren:

  1. Voorspel toekomstige klantenwerving en inkomsten
  2. Identificeer de factoren die succes of falen veroorzaken
  3. Evalueer de prestaties van werknemers op een betere manier

1. Voorspel toekomstige klantenwerving en inkomsten

Door grote hoeveelheden data over het werven van klanten en het genereren van inkomsten aan Tableau te voeden, kun het programma voorspellingen over de toekomst doen. Je successen en tegenvallers in het verleden kunnen je immers een hoop vertellen over je toekomstige kansen. Hierdoor ben jij beter in staat om te plannen voor de toekomst!

2. Identificeer de factoren die succes of falen veroorzaken

Iedere ondernemer zal weten dat het soms niet lukt om je doelen te realiseren. Maar waar ligt dat nu precies aan? Wat zorgt ervoor dat het de ene keer wel lukt, en de andere keer niet? Doordat je in Tableau een hele hoop verschillende factoren kan vergelijken, is de kans een stuk groter dat je erachter komt welke factoren van invloed zijn op je succeskansen!

“The best way to improve your decision-making and decrease your business risk is to use data to guide your decisions.” ― Pooja Agnihotri, Market Research Like a Pro

3. Evalueer de prestaties van werknemers op een betere manier

Omdat we van werknemers tegenwoordig steeds meer verwachten, kan het lastig zijn om de prestaties van een werknemer te evalueren. Er zijn immers steeds meer vlakken waarop een werknemer kan slagen of falen, die allemaal betrokken moeten worden bij een gedegen evaluatie. Met Tableau is dat een fluitje van een cent, omdat je alle relevante prestaties van een werknemer in één oogopslag kan zien en vergelijken!

Tableau tool grafieken

Welke bedrijven gebruiken Tableau?

  • Wells Fargo (Amerikaanse bank met meer dan 70 miljoen klanten)
  • Nissan (Japanse autofabrikant)
  • Lenovo (Chinees consumentenelektronicabedrijf)
  • HelloFresh (wereldwijd opererend bedrijf in maaltijdboxen)
  • Lufthansa (Duitse vliegmaatschappij)
  • Verizon (Amerikaanse telecomaanbieder)

Zoals uit deze voorbeelden wel blijkt, zijn er veel grote bedrijven die Tableau gebruiken. Dit soort bedrijven gebruiken echt niet de eerste de beste software voor datavisualisatie!

Met welke tools kan Tableau koppelen?

Zoals gezegd ondersteunt Tableau een heleboel verschillende databronnen. Veel applicaties kunnen aan Tableau worden gekoppeld, waardoor je echt ál je data op een plek kan bekijken, samenvoegen en analyseren. Hieronder volgt een kleine greep uit de bekendere databronnen en -applicaties die Tableau ondersteunt:

  • CSV, Excel
  • Amazon Aurora, EMR en Redshift
  • Google Analytics, BigQuery, Cloud SQL en Sheets
  • Cisco Information Server
  • IBM BigInsights, BD2 en PDA (Netezza)
  • Google Analytics
  • Microsoft Analysis Services, PowerPivot en SQL Server
  • Oracle
  • Firebird
  • Salesforce
  • Snowflake
  • Spark SQL
  • Teradata

Welke alternatieven zijn er voor Tableau?

Er zijn natuurlijk andere bedrijven die vergelijkbare software aanbieden als Tableau. Hieronder staan een aantal van de belangrijkste concurrenten:

  • Power BI: goedkoper dan Tableau, en handig voor bedrijven die al veel met Office 365 doen. Wat minder snel bij (grote) hoeveelheden data.
  • IBM Watson Analytics: iets beperkter in functies en ondersteunde tools dan Tableau, maar inzichtelijker voor mensen met minder computerkennis
  • Chartio: erg uitgebreide opties en krachtig programma, maar door de hoge complexiteit en gebruiksonvriendelijkheid eigenlijk enkel geschikt voor experts
  • Oracle Business Intelligence: vergelijkbaar met Tableau, maar iets minder gebruiksvriendelijk

Aan de slag met Tableau? Voorkom deze implementatiefouten

Wil jij het liefst zo snel mogelijk aan de slag met Tableau om meer datagedreven te werken? Lees dan eerst nog even de volgende fouten die vaak worden gemaakt bij het implementeren van Tableau, zodat jij deze weet te voorkomen:

  1. Filter goed de data die voor jou het meest relevant is
  2. Importeer alleen rauwe data in Tableau

1. Filter goed de data die voor jou het meest relevant is

Als je niet gewend bent om datagedreven te werken, dan zal je in het begin erg onder de indruk zijn van de mogelijkheden van Tableau. Al je data kan je ineens op een overzichtelijke manier op één plaats inzien, en gebruiken voor betere zakelijke beslissingen. Het is echter wel belangrijk dat je hierdoor niet overweldigd raakt.

Omdat alle data die je verzamelt ergens wel relevant voor is (anders verzamelde je dit immers niet), kan de verleiding groot zijn om vrijwel al je data aan je eerste dashboard toe te voegen, zodat je alles op één pagina kan inzien.

Wanneer je dat doet, dan zal je helaas juist het overzicht volledig kwijtraken. Het is daarom aan te raden om alleen de meest essentiële metrics op je primaire dashboard te plaatsen. Voor andere data kun je later meer specifieke, individuele dashboards toevoegen. Doe je dat niet, dan zal je verdrinken in je data, en kan je door de bomen het bos niet meer zien.

2. Importeer alleen ruwe data in Tableau

Als je nog niet gebruikmaakt van Tableau of een vergelijkbaar programma, werk je waarschijnlijk met Excel-sheets. In dat soort sheets moet je een hele hoop interpretatie zelf uitvoeren, terwijl een programma als Tableau dat juist voor je doet. Daarom staat er vast al een hele hoop samengevatte of geïnterpreteerde data in je oude Excel- of Google Sheets.

Wanneer het tijd is om je oude data in Tableau in te voeren, is het van belang dat je alleen ruwe data invoert. De samenvattingen en interpretaties moet je dus verwijderen uit de Excelsheets die je uploadt. Tableau kan niks met die data, en in het ergste geval wordt je data volledig verkeerd weergegeven (en neem je beslissingen op onjuiste data!). Verwijder ook alle lege rijen, (onjuiste) duplicaten en velden met opmerkingen. Het werken met ‘schone’ data is misschien wel belangrijker dan het analyseren zelf!

Screenshots