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数据就绪度:数字时代的业务影响

国际数据公司 (IDC) 亚太分公司是信息和消费科技及电信市场著名的服务提供商,业务涉及全球市场情报、咨询服务及活动。在这份近期发布的报告中,IDC 作者(副总裁 Chris L. Marshall 博士和高级研究经理 Jessie Danqing Cai)与 Tableau 合作,调查了亚太地区各种组织的数据就绪度并编制了相关指数,此研究以一系列重要维度为评测依据,包括人员(组织和技能)、流程...

7 种设计财务仪表板的基本策略

财务团队的工作对整个组织内的每一位人员都有影响,是重要决策的参考依据。鉴于此,您提供的分析和报告应能够揭示关键的数据洞见,而且需要照顾到数据素养水平各异的各色利益相关者,因而要想巧妙周到地设计财务仪表板,势必面临进一步的压力。所以,我们分享了在设计仪表板时值得借鉴的七种策略,旨在让您能够在领导团队和业务用户需要时,以人人都能看懂的形式适时提供恰合他们所需、可靠且最新的分析。...

  • 商业分析

从数据准备到财务报告:加速分析过程的 3 个示例

财务数据杂乱无章。为准备和转换财务数据以进行分析,需要大量的手动操作,并且非常耗时。财务数据的处理涉及大量的清理和整理工作,因此在将数据从源系统中导出后,您应该如何建立对数据的信任和信心,使它值得信赖?将所有数据导入安全的托管数据库是实现数据高度可信的必要步骤,这很可能已纳入您的路线图中,但实现这个目标可能需要几个月乃至几年的时间。在您与 IT 合作创建此数据库之前,您现在就可以构建一些流程,...

  • IT 与企业

Tableau Server 灾难恢复

请注意:本白皮书假设您运行的是 Tableau Server 2018.2 或更新的版本(带有 Tableau 服务管理器)。 所谓灾难恢复 (DR),就是为灾难做好准备,并在灾难发生后恢复。任何会造成业务连续性中断的事件(例如硬件故障、软件故障、自然灾害、人为错误或基础设施故障)都可以视作灾难。 完备的灾难恢复计划可以让您和您的企业做到有备无患,从容应对灾难。...

管理组织中的数据准备混乱情况

随着自助式分析成为数据驱动型组织的新趋势,为确保有效使用数据,许多人将利用可用的工具和功能尽其所能做好准备(例如剪切和粘贴或编写大量对服务器而言并非最佳的计算)。甚至连分析师也报告说,实际上,他们的主要工作不是分析,而是按照 ETL(提取、转换和加载)流程,使用自助式数据准备工具,甚至是 Excel 等电子表格工具来清理和重整数据。 数据准备历来是 IT 的职能,但如今数据格局已进一步发展...

  • 商业智能
  • 数据发现
  • Data Prep
  • 处理数据

为使用“数据问答”以自然语言交互准备数据

Tableau 的自然语言功能“数据问答”适用于 Tableau Server 或 Tableau Cloud 上的所有已发布数据源。但是,若要充分利用“数据问答”的所有优势,您需要整理优化数据源,为实现最佳分析对话提供支持。 为了帮助您在组织中部署“...

  • 商业分析

Tableau Server 高可用性:通过 Tableau 服务管理器 (TSM) 大规模实现任务关键型分析

请注意:如果您运行的是 Tableau Server 10 到 Tableau Server 2018.1 之间的版本(没有 Tableau 服务管理器),请参阅...

  • 大数据
  • 商业智能
  • 数据发现
  • 数据可视化
  • 处理数据

Tableau 和大数据:概览

如今,“大数据”仅仅是数据,但实际上它的意义不仅限于此,并且分析大数据的用例也在不断增加。由于捕获、存储、处理和管理数据的方法不断涌现和发展,很明显大数据分析策略需要灵活性和敏捷性以满足不断变化的业务需求。 Tableau 主张数据大众化 - 了解数据的人应该被赋予提出数据问题的能力。我们根据数据格局的演变来进行工程投资、在生态系统中开展合作并设定整体愿景,助力任何位置、...

  • 商业智能

数据改变银行业务中客户体验的 3 种方式

在数字世界,客户希望银行梳理好细碎的工作,提供流畅、个性化并且令人愉快的全渠道体验。无论您的客户到访支行现场还是使用移动应用,您都必须能够了解并预计他们的需求。 了解您的数据是这种响应能力的关键。当您能够掌控数据,并以令人兴奋的新方式进行客户细分,以适当的市场为目标,并适时提供相关产品,您就能够开创新的商机,生成新的收入流,并增加每个客户的长期价值。 阅读我们的白皮书,...

  • 商业分析

借助数据成为销售运营创新者

销售运营团队正在成为对销售组织和整个公司都非常重要的战略贡献者。为什么这样说呢?因为越来越多的公司已经认识到:要获得竞争优势,就必须高度重视数据分析。 销售运营团队正在获得越来越多的机会去利用数据分析,相关的业务需求也不断增加。在这种背景下,如果能够使用一种灵活的分析平台将所有数据汇聚到一起,就可以释放出更大的潜能。例如,销售团队可以提高预测准确性、更好地设置指标、更有效地管理管道...