上周为石家庄以岭药业(002603)提供了三天紧张的Tableau可视化培训,效果比我预想的好太多,晚上宋老师和李总还盛情宴请,加上美女分析师如云,喜乐万分。不过期间刺激我一直想要写一下的,是这家2014年就开始采购部署Tableau的国内首批客户,如何在四年之后的今天,重新认识了Tableau,并下定决心用三个月时间将整个业务分析系统全面转向Tableau平台。

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在这里,我想借用《千面英雄》中的四个环节,来说明这家具有代表性的公司的Tableau之旅。

一、启程:最早用户的烦恼

作为国内知名的中药制药企业,以岭药业(002603)借助中国工程院院士的董事长头衔,占据国家顶级的研发资源,一直在业内颇受欢迎尊重,在接受新技术方面更是远超周围的国企和民营企业。据公司的宋老师透露,以岭药业属于国内最早的一批用户,至今还有不少早期采购的终生版本软件,不过现状是,虽然经历了几次培训,邀请了某服务机构上门开发报表并讲解,但是多年之后回看,却没有真正用起来这个产品。为什么?

在交流中,我想问题出在以下几个方面:

1、早期策略不当:以“IT部门部署传统报表工具”的方式部署“面向业务的BI分析产品”

Tableau和其他的技术工具相比,最独特的是“以技术产品之名立世,却要服务非技术背景的业务人员”。技术人员相对而言更喜欢深奥的工具,就像Linux的命令对“技术男”有一种莫名的吸引力,而非windows的图形界面。

要把Tableau完整的部署并持续投入使用,最关键的部分往往不是技术部门的卖力,而是业务人员的勤快。哪怕只有几位业务人员因为Tableau极大的简化了工作而充满了好奇和热爱,Tableau也会因为他们持续不断的报表共享慢慢渗透到更多人的心智之中。当一个人说“这个产品节省了我80%的分析时间”,可能没人信,但是当三个人都在发出同样的感慨,Tableau就会很快深入人心。他们是企业中的星星之火,IT通过他们即可生成燎原之势——这也是昨天(Jul 19, 2019)另一家医药公司咨询“如何快速在企业推进自助分析的‘意识形态’(分析文化)”时,我的回答。

不过,早期的很多客户都是IT部署、IT使用,业务人员提需求,it人员构建报表的逻辑没有改变,Tableau被视为是软弱的报表工具之一种。

而很多单位邀请第三方机构协助实施报表开发,这种方式更加加剧了上面的矛盾。报表开发完成,客户却不知道如何进一步修改或者参考完成更精细化的业务分析需求,一次实施仅仅是一次交易,没有带领客户迈进Tableau真正的核心业务——大数据自助化业务分析平台。也因此,我一向不太赞同到客户那里做实施,宁可花更多的时间去帮助客户具备基本的分析能力。

业务分析的外包是一种隐形的自残;是短期利益可见、长期代价高昂的事情。

2、Tableau:服务深度不够,只是展示软件功能,未能帮助客户构建分析文化

2014年Tableau进入中国,彼时还是个新鲜之物,彼时的Tableau数据整理能力伤害欠缺,Prep远远没有发布,更重要的是,营销和服务能力短期内无法满足客户需求,产品和文档的本土化必然没有如今的方便,这都制约了客户深度地把产品与业务场景相结合。

特别需要注意的是,Tableau一直以来缺乏深度的行业分析案例,这和它本身不做产品实施有关。时至今日,这依然是面临某些国内可视化分析产品时的短板,毕竟在这个习惯了“摸石头过河”的国度,走捷径和速成是很多人畸形的心愿。

好在,Tableau通过其深度的文化宣传,也在持续弥补行业模版欠佳的问题,它希望通过深度的“Tableau Blueprint”(蓝皮书计划),帮助每个企业认识到“自己才是企业文化的主人”,而Tableau愿意提供最强大的文化支持。我正在看Tableau blueprint,印象深刻,不过中文版本可能还需要不少的时日。

“Tableau的使命便是帮助人们查看并理解数据,让商业智能不再局限于少数技术人员,让多数人都掌握自助分析,读懂数据,创造更大的价值。”——拜耳医药 JY Pook

3、分析师:登东山而小鲁,登泰山而小天下

分析师是真正的用户,也是分析文化的传播者。古人说“登高望远”,只有当分析师站到了传统工具的巅峰,依然感觉身心疲惫,这时才是说服他们下山攀登另一座高峰的最佳时刻。以岭药业领导要求所有的分析师“自废武功”,放下已经登峰造极的Excel和Access,转而接受一段时间的痛苦和不安,努力登上Tableau的山峰,对于分析师而言,这需要的远不仅仅是勇气。

就像坎贝尔在《千面英雄》中所说,英雄之旅几乎总是伴随着“拒绝召唤”、“考验之路”这样的阶段,成功的宣传大使会帮助用户透过Tableau看到未来,不仅仅是公司的未来,更重要的是个人的未来。在这里,我引用了麦肯锡的一篇报表,根据对美国的职业分析显示,“超过60%的职业有超过三成的工作内容可以自动化”,而数据统计员(这里准确说应该是业务分析师)依然需要大量的人为参与,形象而震惊地传达了业务数据分析的重要性,同时坚固了每个人在这条路上的理想。

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如今,公司已经决意要把业务分析作为重点,信息部提供技术设施、产品及其培训辅导,业务效率部针对业务问题提供深度的分析报告和决策指导。这样的分工,可以充分发挥双方的优势,各司其职,Tableau则帮助业务部门“谁提问题谁找答案”。

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二、启蒙:坎坷后的领悟

多年之后,眼看着Tableau在部分领域使用顺利,特别是多年的分析之路遇到了无法超越的瓶颈,此时大家重新想到使用Tableau接力新的分析里程。

根据我的了解,客户近期一直在用Excel+Access的组合完成定期和不定期的业务分析,而这个组合面临的无法超越的瓶颈是:容量和性能。Access超过2亿行的数据就无法容纳,不得不要把整个数据分拆为多个access表,之后再做分析;整个分析过程存在多次手动处理(手动转置数据、手动修改函数、手动刷新数据源等),性能和效率都收到了制约。

1、培训:开始全然接受Tableau的强大功能

完整地接受Tableau并尽快的投入到生产环境,就不得不依赖于厂家或Partner的专业培训。这是“以金钱换取时间”的高效方式,看得见的投入,换来的是巨大的无形价值和时间节约。每次培训前,我几乎总要花至少三天的完整时间(3*12小时以上)用来备课,一方面是根据客户听众情况调整讲义,另一方面使用对方的素材数据深入理解业务场景,从而在培训中言语不离本业。

凭借32页且每次都在升级的大纲讲义文件,我按照体系化的逻辑展示了Tableau desktop和Prep的主要内容。特别是突出了一下重点,

  • 理解数据的基础概念,特别是维度、度量和离散、连续的字段特征
  • 使用Prep清理和整理数据
  • Tableau的计算,特别是详细级别表达式和表计算
  • 高级互动,使用集动作、参数动作等方式提高交互的友好性

学习路线图 Jul 16, 2019

培训结束后,厂家负责业务分析的领导说,“之前来讲课的IT人员,大多只讲功能,不讲为什么,所以一直没有推行起来;你是业务出身,还能如此系统地讲完整个体系,难能可贵”,“你让我们重新认识这个产品的强大,其实我们眼下的分析,都可以用Tableau来更高效地完成”……获得这样的一线反馈,是我非常开心的事情,这也是为什么所有的培训我都会亲自主持的原因之一。

每一位深度的Tableau用户,都会经过一个这样的启蒙过程。在Tableau面前,我们需要让客户今早感受到WoW的惊喜感,然后通过深度匹配对方的业务模式,尽快地建立对“完整的Tableau”的信心,从而超越当前的困境。感谢@纪杨老师分享,我根据YVAN FORNES的图片适当做了调整,建立了以下的学习曲线图。启蒙的过程,大概就是探索到到进阶学习的这一段历程。

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2、以岭:当下的Excel典型分析过程与改进

几乎每个分析师都在潜在的Excel大师,特别是函数、透视图等都能信手拈来。不过,Excel是为单用户设计的,缺少自助分析的基因;而且未能与数据库建立很好的查询关系。因此,Excel大师基本都会在两年之内深刻认识到工具的瓶颈,试图通过新工具来超越已有的分析范式。

特别是我对计算药品覆盖率记忆犹新,因为要计算过去12个月每个月的指标,然后返回当月的覆盖数量,之前的分析过程需要把月份转置为列,通过if计算字段判断每个月的数量,之后返回标签;这个字段需要每个月手动更新,才能保证数据的准确性。

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同样的分析目的,在Tableau中可以用多种方式实现,比如表计算的移动平均,计算过去12个月的数量总和,或者表计算计算过去12个月区间最大值是否大于0,即可实现同样的效果。关键是通过数据库直连查询,无需人工二次干预;业务分析的重点就可以放到“数据诠释和数据洞察”等更有价值的环节。

3、挑战:超越显而易见的需求

为了更好的展示Tableau如何参与业务并提高所有人的数据分析效率,我特意在培训前问客户索要了数据样本、分析字段和说明,在课程过程中,我使用公司的数据,减少了客户跨行业理解数据的风险,这也是高效培训的保证。我希望通过这种深入了解业务的培训方式,帮助大家建立对Tableau的完整信心——一个不了解公司行业的培训师都可以借助Tableau短期内建立对业务数据的理解,还有什么是专职分析师不能完成的呢?

比如在学习抽象而又高级的LOD计算时,我使用对方的数据,随培训过程做完了几个主题分析:

  • 药品零售门店的购买频次分析 F
  • 药品零售门店的矩阵分析,发现高价值客户的新增时段 (矩阵分析)
  • 新客户增长率分析
  • 客户的复购间隔分析 (二次fixed)

特别是矩阵分析,借用fixed LOD,可以清晰的发现每个年/或者每个月的销售,分别是此前哪几个月的新客户,可以总结全年多次招商和渠道订货会的质量,总结哪些省区的反馈更好,甚至结合后面的产品矩阵,发现可以升级换代进一步主推的产品;所有这些分析,都可以帮助理解营销的成果,并构建新的营销步伐。

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使用fixed LOD返回每个客户的首次订单日期(即获客日期)

结合实际的业务场景,我展示了表计算如何方便而快捷的做深度的业务分析,比如直观的对比多个新产品在不同时期上市后的累计销售情况,并结合营销投入比例和回报辅助下一步的决策过程。下图也是我在讲课过程中做的表计算–排序与累计计算的演示图(脱敏)。

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在产品分析方面也是一样,通过拖拽就可以直接生成产品或者品类的散点图,进一步制作产品的波士顿矩阵分析;通过仪表板和地区或者时间结合互动,可辅助业务人员深度理解产品的构成、营销产品的选择等。这种此前需要复杂实现的分布分析,在Tableau几乎无需设置。

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“有些团队没有具备编 写自定义SQL 技能的人,而 Tableau 真的能够为他们打开数据的大门。”

——Adam Yeoman,Tesco PLC

三、考验:转型能否成功的关键 【当前阶段】

真正的考验在于完整地理解了Tableau的思维框架和设计逻辑之后,建立对“技术赋能业务分析”的基本理解,把所学所用与公司的业务模式相结合。也就是上图中“挑战与跨越”的阶段,很多人因为无法独自穿越这个无人区,在使用的路上选择了放弃,不得不照顾大众已有的使用习惯和方式方法。

按照本次在以岭药业的培训和辅导经验,我想完整地通过这段考验需要几个环节。

1、以进步的勇气,接受改变的不适

“改变意味着痛苦”,这句话区分了凡夫和伟人。世界诱惑太多,堕落很少需要勇气,只需要“下次一定不会了”就会让自己选择踏入;相反,学习一门技术,认识新朋友,换一种新思路,却要痛苦的多。

构建自助分析的企业文化,都是用勇者开始的,他们深刻地知道企业的未来不能依赖当前的这些武器所能赢得,因此勇敢地站到高处,重新理解工具。好在Tableau的部署容易,入门价格足够友好,帮助客户降低了风险和成本。——昨天(Jul 18, 2019)另一家医药公司咨询在推动自助分析文化方面的方法,我给出的建议是:优先在公司寻找三四名热衷分析的业务人员,帮助他们把Tableau和日常的业务决策深度结合;每次的正确决策都有数十次的验证和假设,还有十几次被抛弃的方向和尝试,Tableau帮助大家建立低成本的验证和试错机制。

让业务人员爱上Tableau,仅需要一颗敏感的心和初步自学的能力。倘若要迈过技术的门槛,这其中最艰难的部分,大概是掌握Tableau的一些高级用法,我都是用“一旦掌握,出神入化”这样的方式来鼓励大家尽快通过这段历程,而不要被LODs的抽象、表计算的多变、计算函数的不适所干扰。

2、深刻了解业务,转型业务分析师,做“提问题的人”

做一个报表分析师容易,但是做业务分析师甚难;因为技术的学习相对业务反而显得一劳永逸,三天的培训就可以帮助大家达到70%的水平,而业务的掌握、洞察和建立在经验上的智慧,则需要成年累月的积攒,这不是一个物理堆积的过程,而是化学反应的过程。

这里有两个思路,其一是帮助此前的报表分析师转型业务分析师,其二是推动业务分析人员掌握分析工具,推广自助分析,“谁提问题,谁找答案”。相对而言,后者要实际和靠谱一些,谁脑洞里没有百千万个问题呢,大家需要的只是找个方法展示出来,这个明显更加经济和理智。

不过对于传统的分析师而言,这意味着改变,要么IT重归IT,主要负责提供基础设施和产品;要么报表分析人员要突破瓶颈,进入业务的高地,相当于重新建立了职业领域。

不过,现实还是给了大家更多的时间去过度。Tableau倡导昨天的报表中心升级为明日的“卓越中心”,如同以岭药业创造性地把传统分析部门升级为“业务效率部”一样——无助于业务效率提升的分析,都是耍流氓。

3、分享的勇气

Tableau倡导从业务问题到分享洞察的数据流,分享创造价值,分享创造效率。企业中的Tableau布道者,都是热衷于通过工具帮助别人的人,他们在创造这个企业的进步历史。

助人者,助己;如莲花盛开。

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四、归来:期待100%Tableau平台支持的业务数据分析

这次系统的学习,企业重拾了对“Tableau完整替代此前的分析工具”的信心,也帮助效率部门分析师找了未来一年甚至更久时间的学习重点。

我非常期待三个月后,能看到它们使用Tableau做出符合企业实际的各类报表和业务分析需求表,特别是当领导或者业务部门提出一个临时需求时,能使用Tableau更快更好的完成——以超越领导期待的深度回馈他们的需求。

凡事必有方法,Tableau帮助你我实现业务超越。

在此,附上我给以岭药业的学员考试成绩单(题目出的有些难了),超过客户预料的是,我没有直接提供答案让大家自己比对,而是做了一个Tableau的视图,在这个过程中不仅让学员得到了答案,同时进一步温习了几个关键知识,特别是LOD。

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(相关源文件,恕不公开)

Jul 17~18, 2019
Jul 19, 2019 凌晨

喜乐君
Tableau Partner,
Desktop and Server QA Certification
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