Valeur des portefeuilles de crypto-monnaies : fr 0.00
Crédits de loterie : 0
Le solde de trésorerie : fr 0.00
Bonjour
Votre devise enregistrée est eur toutes les transactions dans Daxdi seront effectuées dans cette monnaie.
Mes enchères gagnées
Historique du compte
Ajouter un crédit
Mon compte
retirer de l'argent
Magasin de points
Modifier le profil
Changer de mot de passe
Mon adresse
Soutien
Notifications
Déconnexion
Heure actuelle des serveurs Daxdi 11-01-2025 03:04:35 (CEST)
Vos crédits de loterie
Vous avez actuellement les crédits de loterie sur votre compte
Utilisez vos crédits de loterie pour participer aux loteries de Daxdi, achetez vos numéros dans n'importe quelle loterie en utilisant vos crédits de loterie.
Vous pouvez utiliser vos pièces Daxdi pour participer à n'importe quelle vente aux enchères ou pour acheter des places pour participer à une vente aux enchères privée.
Tableau Desktop a été l'un des premiers acteurs de l'espace de Business Intelligence (BI) en libre-service.
C'est cette maturité qui en fait l'un de nos trois gagnants du Choix des éditeurs pour la catégorie.
De nouveaux concurrents, ainsi que l'essor du Big Data et de l'Internet des objets (IoT), ont poussé Tableau à s'améliorer constamment au fil des ans.
D'autres lauréats du Choix des éditeurs, tels qu'IBM Watson et Microsoft Power BI, proposent des interfaces linguistiques intuitives et sémantiques.
Avec une excellente interface utilisateur (UI) et un prix de démarrage gratuit, Tableau Desktop reste un concurrent sérieux sur le marché de la BI.
C'est probablement en partie la raison pour laquelle Tableau Desktop est passé à un modèle d'abonnement en 2017, à partir de 35 USD par utilisateur et par mois pour la version Desktop et de 42 USD par utilisateur et par mois pour la version en ligne.
Oui, les modèles d'abonnement sont la tendance ces dernières années, mais cela représente une réduction significative par rapport au coût de 999 $ par utilisateur et par an de Tableau Desktop - une réduction de prix que l'entreprise n'a pas jugé nécessaire de faire ces dernières années.
Le coût réduit permet aux particuliers et aux entreprises d'opter plus facilement pour Tableau Desktop, et ceux qui le font n'auront guère de raisons de se plaindre.
C'est un produit mature et très stable, et pouvoir ajouter la phrase Tableau-compétent sur votre CV peut être un gros plus pour de nombreux employeurs.
Cependant, cela ne veut pas dire que Tableau Desktop se repose sur ses lauriers car, face aux capacités avancées de sa nouvelle concurrence, il ne le peut pas.
Si tel est le cas, l'entreprise risque de ne pas conserver sa perception du marché (d'où la baisse de prix).
Si les performances sont une préoccupation pour votre entreprise, alors Tableau a tenté de répondre avec Hyper.
Introduit en janvier 2018, Hyper est un nouveau moteur de données qui, selon Tableau, fournira à ses clients une vitesse de requête jusqu'à 5 fois plus rapide par rapport aux itérations précédentes et une vitesse de création d'extrait jusqu'à 3 fois plus rapide.
Il a également ajouté Tableau Server sur Linux et une info-bulle intégrée visualisations de données.
La courbe d'apprentissage
Tableau Desktop - comme Chartio (Visiter le site chez Chartio) - suppose toujours un niveau de sophistication trop élevé chez ses utilisateurs s'il espère progresser davantage dans un marché qui évolue rapidement vers les utilisateurs généraux plutôt que vers les spécialistes des données.
Tableau a facilement trouvé des points d'ancrage pour atteindre le sommet plus tôt, car les analystes commerciaux et de données expérimentés cherchaient désespérément de meilleurs outils et un moyen de contourner les goulots d'étranglement informatiques.
Mais ce marché est aujourd'hui largement saturé.
Le défi aujourd'hui est de développer le marché grâce à la BI distribuée et à la démocratisation des données - ce qui signifie que les outils doivent plaire et être utilisables par presque tout le monde dans une organisation donnée.
C'est pourquoi IBM Watson Analytics (360,00 par utilisateur et par an pour l'édition Plus chez Software Advice) et Microsoft Power BI (visitez le site sur Microsoft Power BI) sont des menaces si sérieuses pour Tableau Desktop.
IBM Watson Analytics, par exemple, a trouvé une place forte dans les soins de santé où les médecins, les infirmières et autres professionnels de la santé comprennent les données mais pas le langage de la science des données.
Le langage sémantique très intuitif de l'interface utilisateur leur permet de travailler avec des données avec peu de tracas ou de courbe d'apprentissage.
Idem pour Microsoft Power BI, qui a trouvé un bastion dans les organisations qui ont tendance à avoir peu de personnes formées aux données mais qui ont un besoin important d'analyse des données et une familiarité avec tout ce que Microsoft.
Pourtant, Tableau Desktop est un excellent produit avec un ensemble de fonctionnalités qui rivalise facilement avec celui de l'un des concurrents que nous venons de mentionner.
Si les clients sont prêts à manger sa courbe d'apprentissage, alors Tableau Desktop peut presque certainement répondre à tous les besoins en matière d'analyse de données.
Et si l'entreprise fait évoluer son interface utilisateur à l'avenir, il y a toutes les chances qu'elle retrouve sa position solo en tant que roi de la BI en libre-service.
Commencer
L'interface utilisateur mise à part, charger et extraire des données dans Tableau Desktop est un jeu d'enfant - sans doute le plus simple des systèmes que j'ai testés.
Il dispose de nombreux connecteurs et les utilisateurs peuvent choisir de travailler avec les données en direct ou de les extraire et de les charger sur Tableau Desktop.
C'est juste une question de clics, en commençant par la source de données, puis en choisissant votre configuration en cliquant sur les cases appropriées à vos besoins ou à vos préférences.
Lorsque je me suis connecté à des fichiers CSV, il s'est instantanément connecté à tous dans le même groupe plutôt que d'attendre que je sélectionne chaque fichier.
C'était beaucoup plus rapide et plus facile que dans une grande partie de la concurrence, même Google Analytics ou IBM Watson.
Colorez-moi impressionné, car l'établissement de la connectivité des données est la partie de l'analyse des données que je trouve la plus ennuyeuse.
Une fois que vous avez établi une connexion à vos sources de données, cependant, il y a la tâche de préparation des données, qui consiste à nettoyer les données et à faire adhérer les entrées non conformes à vos champs établis.
C'est un peu plus délicat car vous devez vous frayer un chemin dans la page jusqu'à ce que vous trouviez les bons menus déroulants et / ou les commandes renversées pour le tri et la manipulation des données.
Même ainsi, j'ai parcouru tout le processus en quelques minutes une fois que j'ai compris.
Le processus de découverte
Pour un analyste de données expérimenté, l'utilisation de Tableau Desktop est assez simple ou, du moins, relativement facile à comprendre.
Mais l'absence d'invites, de messages contextuels et de liens d'aide rapides en présence de termes et de configurations ésotériques signifie que de nombreux nouveaux utilisateurs auront besoin d'une formation substantielle avant que l'outil prouve sa pleine valeur.
En bref, Tableau Desktop n'est pas un outil que les utilisateurs inexpérimentés ou peu qualifiés peuvent fouiller et comprendre facilement.
Cela signifie qu'il présentera des obstacles aux organisations qui cherchent à démocratiser pleinement les données.
À partir de la page Source de données, j'ai simplement cliqué sur l'onglet Feuille 1 pour accéder à une feuille de calcul.
Les dimensions de mes données étaient automatiquement affichées et je n'avais besoin que de glisser-déposer les ensembles de données pertinents, puis de choisir une visualisation avec laquelle explorer mes résultats.
J'ai cliqué sur le bouton Montre-moi pour trouver la visualisation et d'autres options.
Tableau Desktop m'a présenté une multitude d'options de visualisation, mais, encore une fois, un utilisateur ayant peu d'expérience ou de compréhension des concepts de science des données n'est pas susceptible de savoir quoi faire glisser vers où, et encore moins comment former une requête sophistiquée.
Pour les analystes de données expérimentés, il est facile de faire une pause pour actualiser automatiquement les données, trier les enregistrements, enregistrer, partager et d'autres fonctions en cliquant sur des icônes familières en haut de l'écran.
J'ai rapidement parcouru les données et créé un tableau de bord à partager en quelques minutes.
Tableau Desktop fonctionne si rapidement et si parfaitement qu'un utilisateur peut être pardonné de penser que les tâches sont simplistes.
Mais ils ne le sont pas; c'est juste que le moteur de traitement et les analyses sont aussi efficaces et puissants.
C'est-à-dire que, bien que Tableau Desktop ait besoin de simplifier davantage son interface utilisateur pour tirer pleinement parti du mouvement de BI distribué, j'apprécie pleinement à quel point Tableau a réussi à remodeler l'industrie de la BI à ce jour.
Visualisations de données
Tableau Desktop propose une variété de visualisations, y compris les anciens standbys familiers.
Il offre également des conseils sur la meilleure façon d'utiliser chaque visualisation lorsque vous cliquez dessus, ce qui est particulièrement utile lorsque l'analyse déclenche un visuel étrange que vous souhaitez corriger.
L'inconvénient potentiel de Tableau Desktop est que les utilisateurs ont besoin d'une formation sur celui-ci pour tirer pleinement parti de toutes les fonctionnalités intégrées à cet outil.
Le danger est que les utilisateurs essaient de sauter la formation et se frayent un chemin dans l'interface utilisateur.
Cela fonctionnera pour des requêtes plus basiques, mais cela retardera finalement l'organisation, non pas parce que l'outil ne peut pas faire le travail, mais parce que les utilisateurs ne savent pas comment le faire fonctionner à des tâches plus difficiles ou plus nuancées.
Avantages
Énorme collection de connecteurs de données et de visualisations.
Conception conviviale.
Moteur de traitement impressionnant.
Produit mature avec une large communauté d'utilisateurs.
Afficher plus
La ligne de fond
Tableau Desktop est l'une des offres les plus matures du marché et cela se voit dans son ensemble de fonctionnalités.
Bien qu'il ait une courbe d'apprentissage plus raide que les autres plates-formes, c'est facilement l'un des meilleurs outils de l'espace.
Tableau Desktop a été l'un des premiers acteurs de l'espace de Business Intelligence (BI) en libre-service.
C'est cette maturité qui en fait l'un de nos trois gagnants du Choix des éditeurs pour la catégorie.
De nouveaux concurrents, ainsi que l'essor du Big Data et de l'Internet des objets (IoT), ont poussé Tableau à s'améliorer constamment au fil des ans.
D'autres lauréats du Choix des éditeurs, tels qu'IBM Watson et Microsoft Power BI, proposent des interfaces linguistiques intuitives et sémantiques.
Avec une excellente interface utilisateur (UI) et un prix de démarrage gratuit, Tableau Desktop reste un concurrent sérieux sur le marché de la BI.
C'est probablement en partie la raison pour laquelle Tableau Desktop est passé à un modèle d'abonnement en 2017, à partir de 35 USD par utilisateur et par mois pour la version Desktop et de 42 USD par utilisateur et par mois pour la version en ligne.
Oui, les modèles d'abonnement sont la tendance ces dernières années, mais cela représente une réduction significative par rapport au coût de 999 $ par utilisateur et par an de Tableau Desktop - une réduction de prix que l'entreprise n'a pas jugé nécessaire de faire ces dernières années.
Le coût réduit permet aux particuliers et aux entreprises d'opter plus facilement pour Tableau Desktop, et ceux qui le font n'auront guère de raisons de se plaindre.
C'est un produit mature et très stable, et pouvoir ajouter la phrase Tableau-compétent sur votre CV peut être un gros plus pour de nombreux employeurs.
Cependant, cela ne veut pas dire que Tableau Desktop se repose sur ses lauriers car, face aux capacités avancées de sa nouvelle concurrence, il ne le peut pas.
Si tel est le cas, l'entreprise risque de ne pas conserver sa perception du marché (d'où la baisse de prix).
Si les performances sont une préoccupation pour votre entreprise, alors Tableau a tenté de répondre avec Hyper.
Introduit en janvier 2018, Hyper est un nouveau moteur de données qui, selon Tableau, fournira à ses clients une vitesse de requête jusqu'à 5 fois plus rapide par rapport aux itérations précédentes et une vitesse de création d'extrait jusqu'à 3 fois plus rapide.
Il a également ajouté Tableau Server sur Linux et une info-bulle intégrée visualisations de données.
La courbe d'apprentissage
Tableau Desktop - comme Chartio (Visiter le site chez Chartio) - suppose toujours un niveau de sophistication trop élevé chez ses utilisateurs s'il espère progresser davantage dans un marché qui évolue rapidement vers les utilisateurs généraux plutôt que vers les spécialistes des données.
Tableau a facilement trouvé des points d'ancrage pour atteindre le sommet plus tôt, car les analystes commerciaux et de données expérimentés cherchaient désespérément de meilleurs outils et un moyen de contourner les goulots d'étranglement informatiques.
Mais ce marché est aujourd'hui largement saturé.
Le défi aujourd'hui est de développer le marché grâce à la BI distribuée et à la démocratisation des données - ce qui signifie que les outils doivent plaire et être utilisables par presque tout le monde dans une organisation donnée.
C'est pourquoi IBM Watson Analytics (360,00 par utilisateur et par an pour l'édition Plus chez Software Advice) et Microsoft Power BI (visitez le site sur Microsoft Power BI) sont des menaces si sérieuses pour Tableau Desktop.
IBM Watson Analytics, par exemple, a trouvé une place forte dans les soins de santé où les médecins, les infirmières et autres professionnels de la santé comprennent les données mais pas le langage de la science des données.
Le langage sémantique très intuitif de l'interface utilisateur leur permet de travailler avec des données avec peu de tracas ou de courbe d'apprentissage.
Idem pour Microsoft Power BI, qui a trouvé un bastion dans les organisations qui ont tendance à avoir peu de personnes formées aux données mais qui ont un besoin important d'analyse des données et une familiarité avec tout ce que Microsoft.
Pourtant, Tableau Desktop est un excellent produit avec un ensemble de fonctionnalités qui rivalise facilement avec celui de l'un des concurrents que nous venons de mentionner.
Si les clients sont prêts à manger sa courbe d'apprentissage, alors Tableau Desktop peut presque certainement répondre à tous les besoins en matière d'analyse de données.
Et si l'entreprise fait évoluer son interface utilisateur à l'avenir, il y a toutes les chances qu'elle retrouve sa position solo en tant que roi de la BI en libre-service.
Commencer
L'interface utilisateur mise à part, charger et extraire des données dans Tableau Desktop est un jeu d'enfant - sans doute le plus simple des systèmes que j'ai testés.
Il dispose de nombreux connecteurs et les utilisateurs peuvent choisir de travailler avec les données en direct ou de les extraire et de les charger sur Tableau Desktop.
C'est juste une question de clics, en commençant par la source de données, puis en choisissant votre configuration en cliquant sur les cases appropriées à vos besoins ou à vos préférences.
Lorsque je me suis connecté à des fichiers CSV, il s'est instantanément connecté à tous dans le même groupe plutôt que d'attendre que je sélectionne chaque fichier.
C'était beaucoup plus rapide et plus facile que dans une grande partie de la concurrence, même Google Analytics ou IBM Watson.
Colorez-moi impressionné, car l'établissement de la connectivité des données est la partie de l'analyse des données que je trouve la plus ennuyeuse.
Une fois que vous avez établi une connexion à vos sources de données, cependant, il y a la tâche de préparation des données, qui consiste à nettoyer les données et à faire adhérer les entrées non conformes à vos champs établis.
C'est un peu plus délicat car vous devez vous frayer un chemin dans la page jusqu'à ce que vous trouviez les bons menus déroulants et / ou les commandes renversées pour le tri et la manipulation des données.
Même ainsi, j'ai parcouru tout le processus en quelques minutes une fois que j'ai compris.
Le processus de découverte
Pour un analyste de données expérimenté, l'utilisation de Tableau Desktop est assez simple ou, du moins, relativement facile à comprendre.
Mais l'absence d'invites, de messages contextuels et de liens d'aide rapides en présence de termes et de configurations ésotériques signifie que de nombreux nouveaux utilisateurs auront besoin d'une formation substantielle avant que l'outil prouve sa pleine valeur.
En bref, Tableau Desktop n'est pas un outil que les utilisateurs inexpérimentés ou peu qualifiés peuvent fouiller et comprendre facilement.
Cela signifie qu'il présentera des obstacles aux organisations qui cherchent à démocratiser pleinement les données.
À partir de la page Source de données, j'ai simplement cliqué sur l'onglet Feuille 1 pour accéder à une feuille de calcul.
Les dimensions de mes données étaient automatiquement affichées et je n'avais besoin que de glisser-déposer les ensembles de données pertinents, puis de choisir une visualisation avec laquelle explorer mes résultats.
J'ai cliqué sur le bouton Montre-moi pour trouver la visualisation et d'autres options.
Tableau Desktop m'a présenté une multitude d'options de visualisation, mais, encore une fois, un utilisateur ayant peu d'expérience ou de compréhension des concepts de science des données n'est pas susceptible de savoir quoi faire glisser vers où, et encore moins comment former une requête sophistiquée.
Pour les analystes de données expérimentés, il est facile de faire une pause pour actualiser automatiquement les données, trier les enregistrements, enregistrer, partager et d'autres fonctions en cliquant sur des icônes familières en haut de l'écran.
J'ai rapidement parcouru les données et créé un tableau de bord à partager en quelques minutes.
Tableau Desktop fonctionne si rapidement et si parfaitement qu'un utilisateur peut être pardonné de penser que les tâches sont simplistes.
Mais ils ne le sont pas; c'est juste que le moteur de traitement et les analyses sont aussi efficaces et puissants.
C'est-à-dire que, bien que Tableau Desktop ait besoin de simplifier davantage son interface utilisateur pour tirer pleinement parti du mouvement de BI distribué, j'apprécie pleinement à quel point Tableau a réussi à remodeler l'industrie de la BI à ce jour.
Visualisations de données
Tableau Desktop propose une variété de visualisations, y compris les anciens standbys familiers.
Il offre également des conseils sur la meilleure façon d'utiliser chaque visualisation lorsque vous cliquez dessus, ce qui est particulièrement utile lorsque l'analyse déclenche un visuel étrange que vous souhaitez corriger.
L'inconvénient potentiel de Tableau Desktop est que les utilisateurs ont besoin d'une formation sur celui-ci pour tirer pleinement parti de toutes les fonctionnalités intégrées à cet outil.
Le danger est que les utilisateurs essaient de sauter la formation et se frayent un chemin dans l'interface utilisateur.
Cela fonctionnera pour des requêtes plus basiques, mais cela retardera finalement l'organisation, non pas parce que l'outil ne peut pas faire le travail, mais parce que les utilisateurs ne savent pas comment le faire fonctionner à des tâches plus difficiles ou plus nuancées.
Avantages
Énorme collection de connecteurs de données et de visualisations.
Conception conviviale.
Moteur de traitement impressionnant.
Produit mature avec une large communauté d'utilisateurs.
Afficher plus
La ligne de fond
Tableau Desktop est l'une des offres les plus matures du marché et cela se voit dans son ensemble de fonctionnalités.
Bien qu'il ait une courbe d'apprentissage plus raide que les autres plates-formes, c'est facilement l'un des meilleurs outils de l'espace.
