从数据到信息
从信息到洞察

Tableau 2018数据峰会 近距离感受这个强大的对手

Tableau 2018 峰会第一站昨天在上海开幕,创造了 1400 人报名的新记录,Tableau 每年的活动我都会参加,如果你是北京或者香港的数据分析和可视化爱好者,强烈建议你参加接下来这两地举办的活动。
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手

抛开工具本身的使用,在数据分析实战思路和可视化方面,嘉宾的分享很有价值。实事求是的讲,除了 R 语言会议,Tableau 峰会也许是每年最值得参加的线下数据活动之一。
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手

会议还正式介绍了数据准备工具 Tableau Prep(前身 Maestro)和产品线最新定价策略:
Prep 结束了 Tableau 没有数据准备工具的历史,它的定位与 PowerQuery 类似,但使用体验,交互逻辑又有显著区别,让人难免对这两个工具的对比产生好奇;而定价策略的变化让新版本更具性价比,Tableau 变的更便宜了。

新的产品和策略让 Tableau 和 Power BI 之间的力量对比产生了微妙的变化,也是我今天想和大家分享的内容

Tableau Prep

Prep+Desktop,Tableau 不再只是一个数据可视化工具,从数据获取到最终报告分享的整个闭环流程,终于完整了。企业用户或许不太感冒,因为通常都有自己的御用工具,但个人用户方便了很多。

作为一个新推出的东西,毫不意外的,Prep 在功能的丰富程度上与 PowerQuery 还有较大差距,但我觉得这个不是重点,功能的差距可以用时间抹平,最终促使用户投票的是使用体验和工具效率,Prem 继承了 Desktop 的逻辑,从一开始就端出了和 PowerBI 不同的东西,让数据清洗这个耗时且枯燥的环节变的有趣了一点点。

数据流

Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
清洗过程以流程图展现,数据从左边的数据源开始经过各个环节处理最终完成整个流程,点击图标可以对相应的环节进行修改,很直观;颜色的使用遵循一定的规律,同一流程里使用相同的颜色,多流程汇总后又会使用新的颜色;每个环节使用的 app 图标与 desktop 尽可能保持一致,易于辨识。

 

交互式的数据预览

Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
Prep 提供对每列的汇总统计,可以直观的看到各字段在数据源的分布情况,点击一个字段,其他列将被联动筛选,发现异常值更容易;在汇总统计的界面上,双击字段名称可以修改内容,直观的完成对数据源的修改;在 PQ 中,因为没有提供汇总统计的功能,需要额外使用一次分组才能查看到某一列的分布。也因为没有这个功能,异常值不会直接展示到使用者面前,你需要每列点击向下的箭头才能看到,不要小看多出来的一步操作,这让查看整个数据集的特征变得十分繁琐。

导出到 CSV

作为一个独立的软件,Prep 提供将处理后的数据导出到 CSV 的功能,你可以把它作为独立的数据清洗工具来用。

Prep 的功能相比 PowerQuery 仍有很多欠缺,比如:

  • 不支持定位到行的操作,你没法用它在相邻行之间计算,没法向下或向上填充,这些在 PowerQuery 里都是常用功能
  • 没有脚本语言
  • 不支持动态参数

可以看出,Prep 目前还不足以胜任复杂的清洗任务,但对业务人员来说,Prep 是个友好的工具,它大幅度降低了用户的学习成本,把枯燥的数据清洗变得有趣了一些。

题外话

数据清洗是个费时费力,还不容易形成核心竞争力的工作。数据清洗的价值取决于接下来的分析和解读,如果没有拿出有价值的观点,那清洗的价值就是零。所以,尽可能缩短在数据处理上花费的时间,将更多的精力投入到发现和解决问题中,去做更有挑战的事情才是明智的选择。
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
在这一点上,PowerQuery 和 Tableau Prep 的设计初衷其实是一致的,能用鼠标完成的就不要写代码,PQ 虽然提供了脚本语言,但只是让你在不得已的时候用一下,绝不是用来奉若圭臬的。
除非,你想成为数据清洗大师,但这是个很奇怪的称谓,就像没人愿意成为洗菜九段一样。

定价解读

Tableau4 月份调整了定价策略,新的价格体系分为 Creator,Explorer 和 Viewer
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
之前的定价:
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
几项变化:

  • 产品定价变成了按角色定价,更贴近用户。
  • 价格下调,70 美金的 Creator 可以同时获得一个 Server 或者 Online 的授权,不再需要额外付费,每个 license 至少节省 30%的成本。但这还不是最狠的,更厉害的在下面。
  • Explorer 保留了之前的定价,新增 Viewer 角色,定位报告阅读者,每月 12 美金起。企业里制作报告的只是少数专业人士,大部分用户的身份其实都是 Viewer,这个定价只有之前 1/3 的角色可以给企业显著节省大笔开支。

按角色定价的模式是 Power BI 社区 2016 年开始一直在呼吁微软调整的地方,虽然 Pro 每月 10 美金的价格很低,但这是不区分角色的,每周只看一次报告的用户也必须是 Pro 身份。

OnLine 定价对比

基于 Tableau 最新的定价策略,使用 Online 方案,我们来看看对于一个 500 人的中小型企业,实施 BI 的成本会如何:

Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手
两套方案在 Online 这种完全托管的方案下,角色定价模式让中小型企业部署的成本差距大幅度缩小。遗憾的是,微软并没有修改 Service 定价模型的打算。

Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手

On-Premise 定价对比

如果比较本地部署的成本,对于大型企业,Power BI 仍然有明显优势,因为 Premium 不限制报告阅读人数,Pro 的费用也几乎可以忽略不计。而采用 Tableau 除了要购买可观的 License 数量外,还要支付一笔不菲的硬件费用,综合成本远超 Power BI。

 

结语

Power BI 的出现大幅度降低了 BI 的部署成本,让很多企业领略到数字化转型的好处,哪怕公司里只有 1 个分析师,只要购买一个 Pro 账户,就可以把制作好的报告通过 WEB 共享给其他人,让用户真实感受到数据驱动的好处。如果一家高喊向数字化转型的传统企业,老板舍不得这一天两块钱的成本,你很难相信他转型的决心。

但也有一些企业是另外的情况:能用钱解决的问题,就不要在上面花时间。所以当钱不是问题的时候,我们为什么不选最好的方案?

期待 Power BI 更快成长
Tableau 2018 数据峰会 近距离感受这个强大的对手

说点什么

1000
 
鼓掌微笑开心憧憬爱你色并不觉得吃瓜doge二哈喵喵思考笑哭捂脸悲伤大哭抓狂汗偷笑打脸捂眼黑线问号晕拜拜闭嘴衰咒骂ok作揖
  订阅本文评论  
提醒