„Gedankenschnelle“ Benutzererfahrung: Nokia


It's letting the analyst do more analysis himself or herself, without IT coming between the analyst and the data.

Der Autor Robin Bloor ist Chief Analyst bei der Bloor Group, einem Unternehmen, das in den Bereichen Consulting, Forschung und Technologieanalyse tätig ist. Das Hauptaugenmerk des Unternehmens liegt auf öffentlicher Forschungstätigkeit und der Nutzung moderner Medien zur Erfassung von Wissen und zur Bereitstellung dieses Wissens für IT-Nutzer. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter www.TheBloorGroup.com und www.TheVirtualCircle.com.

Die Bloor Group hat dieses Interview im Rahmen eines Forschungsprojekts geführt.

Zusammenfassung

Bevor Tableau erhältlich war, war Nokia in Bezug auf Berichte und Datenanalysen auf IT-Personal angewiesen, aber jetzt können die Nutzer diese Aufgaben selbst ausführen. „Mit dem Tool können Analysten ihre Analysen selbst erstellen, ohne dass die IT-Abteilung in den Prozess einbezogen werden muss.“

Ravi Bandaru, Product Manager für erweiterte Datenvisualisierungen und Datenanalysen bei Nokia, verwendet Tableau seit Juli 2010. In seinem Unternehmen wird Tableau von ca. 350 bis 400 Personen genutzt – entweder auf dem Desktop oder interaktiv –, was zu einer besseren Zusammenarbeit der Mitarbeiter geführt hat.

„Früher hatten die Mitarbeiter großen Respekt davor, BI-Tools zur Untersuchung von Daten zu verwenden. Also verließen sie sich auf Zuarbeiter, das IT-Personal, um die Daten zu erhalten“, sagt Ravi Bandaru.

In-Memory-Analyse beschleunigt Analyseprozesse und ermöglicht die Untersuchung von Daten

Er wies darauf hin, dass die In-Memory-Funktionen von Tableau zwei Hauptvorteile haben: Sie sorgen für eine Do-it-yourself-Oberfläche und erhöhen die Geschwindigkeit bei Abfragen.

„Mit dem Tool können Analysten ihre Analysen selbst erstellen, ohne dass die IT-Abteilung in den Prozess einbezogen werden muss“, so Ravi Bandaru. „Dank dieser Art von In-Memory-Funktionen können auch komplexere und größere Datasets untersucht werden, die bisher nicht zugänglich waren.“

Nokia nutzt Tableau für Marketinganalysen, und Tableau wird in Verbindung mit der unternehmenseigenen Datenbank verwendet. Bandaru berichtete, dass beim Durchführen von Liveabfragen der Datenbank normalerweise nicht die erforderlichen Reaktionszeiten erzielt werden. Wenn Liveabfragen jedoch über die Tableau-Daten-Engine durchgeführt werden, sind sofort Ergebnisse in einem akzeptablen Zeitrahmen verfügbar. Er führte aus, dass sich dies gut für Ad-hoc-Analysen eignet und dass die meisten Analysten ihre Daten einmal pro Woche aktualisieren.

Manchmal empfiehlt Bandaru Tableau bestimmten Benutzern, und in anderen Fällen kommen Benutzer zu ihm, die das Tool verwenden möchten. Die meisten Endbenutzer, mit denen er zu tun hat, sind keine Experten in den Bereichen Analyse, Statistik oder SQL.

Eignung für alle Arten von Benutzern

Bandaru führt aus: „Wenn der Endbenutzer sich mit Daten oder mit Analysen auskennt, findet er großen Gefallen an der Verwendung von Tableau, weil er dadurch Zugang zu vielen Datenquellen erhält.“ Schlechter ausgebildete Benutzer setzen die Anwendung möglicherweise jedoch nur wie ein weiteres BI-Tool ein. Es ist Aufgabe des Managements, zu verdeutlichen, dass „mit der Anwendung sehr komplexe Aufgaben ausgeführt werden können, die mit den anderen Tools nicht erledigt werden können“.

Nokia nutzt momentan Tableau Version 6/6.1, und Bandaru sagte, dass er für Version 7.0 einige Verbesserungen erwartet, z. B. die arbeitsmappenübergreifende Freigabe von Extrakten, die Nutzung des Extrakts als Datenquelle und die weltweite Bereitstellung dieses Extrakts für mehrere Benutzer.

Er wies darauf hin, dass diese reibungslose Art der Zusammenarbeit besonders für neue Mitarbeiter nützlich wäre, die mit den Unternehmensabläufen noch nicht vertraut sind. Momentan gibt es noch das Problem, dass immer auf die ursprüngliche Datenquelle zugegriffen werden muss. Ein großer Vorteil für die zukünftige Arbeit bestünde darin, dass Mitarbeiter Daten extrahieren und nutzen könnten, die von einer Abteilung an einem beliebigen Ort erstellt wurde.

Bandaru versucht, die weitere Verbreitung des Produkts durch die Einrichtung von internen Tools für die Zusammenarbeit sicherzustellen, z. B. in Form von Wikis, Schulungssitzungen, Dokumenten und bewährten Methoden.

Ein wirklicher Unterschied

Diese Benutzererfahrung mit Tableau Version 6 verdeutlicht die Weiterentwicklung von Tableau von einem BI-Tool im herkömmlichen Sinne zu einer BI-Plattform, mit der ein Großteil der BI-Anforderungen von Unternehmen erfüllt werden können. In technischer Hinsicht liegt der Unterschied in der Architektur. Aufgrund der direkten Verbindungen werden die vorhandenen hoch performanten Datenquellen genutzt. Weitere Möglichkeiten eröffnen sich durch die In-Memory-Daten-Engine. Die effizienten Caching- und Verarbeitungsfunktionen sorgen dafür, dass Datasets vor Beginn der Analyse noch nicht einmal vollständig in den Arbeitsspeicher geladen werden müssen.

Aber die Benutzer sind sich darüber meist gar nicht im Klaren, oder es ist ihnen egal. Sie achten vor allem auf Geschwindigkeit und Umfang. Analysen können gedankenschnell durchgeführt werden, und mehr Daten können bei geringerem Hardwareaufwand verarbeitet werden. Dies sind wahre Ad-hoc-Analysen, bei denen Benutzer nicht im Voraus ermitteln müssen, welche Kennzahlen aggregiert oder abgefragt werden sollen. Benutzer können Daten in all ihren Dimensionen untersuchen und Drilldowns auf Detailebenen durchführen oder Daten in Kategorien zusammenfassen. Nahezu jede Form der Datenvisualisierung ist möglich, die Abläufe gleichen der Schnelligkeit von Gedanken, und es können sehr große Datasets verarbeitet werden.

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