Comienza a usar Tableau con estos sencillos pasos

Autor: | Última modificación: 20 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Es normal ver que cada día hay más herramientas en el ecosistema para analizar y procesar datos. Tableau es uno de estos caso que ha llegado a revolucionar la manera en que trabajamos, en especial los profesionales enfocados en el Big Data y en el Marketing Digital. En este post te contaremos qué es Tableau y cuáles son los pasos que debes seguir para empezar a usarlo en tu trabajo.

¿Qué es Tableau?

Tableau es una plataforma de análisis y visualización de datos, creada en EEUU en 2003, y propiedad de Salesforce desde 2019. Pertenece al campo del Business Intelligence, y actualmente es una de las plataformas más famosas y extendidas por el mundo. A través de esta herramienta se pueden crear cuadros de mando  para visualizar diferentes informes, la creación de estos cuadros de mando es muy sencilla ya que la lógica de Tableau se basa en arrastrar y soltar.

Hace unos días impartimos un webinar junto a Guillermo Yuste Durán, quien nos introdujo en el mundo de Tableau desde su mirada, forjada en base a su background en Marketing y lo aprendido en el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp. 

Tableau está entre el Big Data y el Marketing

Dentro de todo el flujo de Big Data, situamos a Tableau en la parte final, de análisis & analytics, la parte orientada a negocios y toma de decisiones. Dentro del marketing, sería justamente al revés, siendo ésta la principal fuente de información para la toma de decisiones empresariales. Por esta razón podemos decir que esta herramienta está entre el Data Science y el Marketing. Por eso decimos que es una herramienta excelente para profesionales de uno u otro sector que quieran añadir una nueva skill profesional a su CV, o bien un nuevo enfoque a su carrera.

¿Por qué Tableau?

Ya has visto que esta no es ni mucho menos la única plataforma de Business Intelligence en el mercado, pero ¿Por qué elegirla y no sus alternativas? Aquí tienes algunas de las razones:

  • Gran cantidad de opciones de ingesta de datos
  • Una de las herramientas con más tiempo en el mercado: 17 años de vida.
  • Sencillez y facilidad de uso: El llamado “Drag & Drop” o soltar y arrastrar es una de las bases de la sencillez de su interfaz, y uno de los motivos por los que la gente se familiariza tan rápido con la herramienta.
  • Gran comunidad: La herramienta está viva. En Tableau Public se dispone de una comunidad enorme para obtener inspiración y ayuda en cualquier creación a la que puedas enfrentarte.

Módulos y elementos para todos los usuarios

Dentro de Tableau existen varios elementos, formando grupos de software casi independientes. Podríamos agruparlos en 3 grandes categorías:

  • Tableau Prep – “Preparar”. Esta te ayuda a analizar los datos con más ágil y fácilmente. Permite limpiar, combinar y dar forma a los datos de manera rápida y segura, además de actualizar cualquier flujo de datos.
  • Tableau Desktop / Public – “Crear”. La joya de la corona. Es el software principal de Tableau para crear visualizaciones y análisis de negocio. Tableau Public es la versión gratuita, con casi todo su potencial, pero con la limitación de tener que guardar todas las creaciones en Tableau Public, siendo perfecto para aprendizaje o estudiantes.
  • Tableau Online / Server – “Compartir”. Ambas soluciones son herramientas online de Business Intelligence más orientadas a negocios y varios usuarios. Tableau Server comparte los datos y dashboards para maximizar su impacto. Tableau Online cuenta con las funcionalidades para compartir y colaborar de Tableau Server, pero sin necesitar administrar un servidor. Seguro. Escalable. Y sin hardware que requiera mantenimiento.

Objetivos de un Data Analyst

Si vas a dar el paso en tus primeros análisis de Business Intelligence, ¡adelante! Pero ten siempre en cuenta una serie de pasos para maximizar tu tiempo y el desempeño de tu análisis:

  • Definición de objetivos deseados: Partir siempre de un Objetivo de negocio
  • Selección de métricas adecuadas: ¿Resuelven nuestros problemas?
  • Análisis de datos: Recordando siempre que la limpieza de los datos es el 50% de cualquier análisis. Nunca desestimar el tiempo invertido aquí ¡Valdrá la pena!
  • Medición de resultados: Recuerda que en las visualizaciones, la parte final orientada al negocio ¡Menos es más! Buscamos algo fácilmente entendible y orientado a negocio
  • Implementación de mejoras

 

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Si eres curioso/a y te gustan los datos, la analítica y quieres añadir una nueva herramienta a tu perfil profesional. Si vienes del marketing y quieres introducirte en el Data Science ¡Esta es tu herramienta!

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