Vì sao Data Scientist nên học Tableau trong năm 2022? (Phần 1)

Mặc dù, Tableau không phải là một công cụ cần thiết để thêm vào bộ kỹ năng của bạn nhưng nó vẫn có thể mang lại một số lợi ích tuyệt vời trong sự nghiệp và nhiệm vụ hàng ngày của bạn với tư cách là một Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu). Đây cũng chính là nội dung mà chúng ta sẽ tìm hiểu trong bài viết này.

Tableau là công cụ mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu

1. Tableau là gì?

Tableau là một tập hợp các công cụ phân tích dữ liệu và Business Intelligence khác nhau cho phép người dùng thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau ở cả định dạng có cấu trúc và không có cấu trúc, đồng thời chuyển đổi dữ liệu đó thành hình ảnh trực quan và thông tin chi tiết khác.

Đây là một công cụ hữu ích chủ yếu được các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst) sử dụng để trích xuất thông tin có giá trị từ tập dữ liệu thô và sử dụng nó cho doanh nghiệp.

Tableau cung cấp các sản phẩm khác nhau như Tableau Desktop, Tableau Online, reader, public và Tableau Server, mà các công ty có thể sử dụng theo yêu cầu của họ.

Trong khi máy tính Tableau Desktop được sử dụng để kết hợp dữ liệu, trực quan hóa và tạo trang tổng quan, Tableau Server cung cấp cho bạn khả năng cộng tác với những người dùng khác và kết nối các nguồn dữ liệu trực tiếp để phân tích thời gian thực.

Tableau cũng có các tiện ích bổ sung quản lý dữ liệu và máy chủ có thể được sử dụng để tích hợp các công cụ dành cho nhà phát triển và triển khai các kỹ thuật khác nhau của khoa học dữ liệu trong.

2. Tính năng của Tableau

• Tableau Dashboard

Dashboard trong Tableau là tập hợp nhiều hình ảnh trực quan, các trường được tính toán và KPI cung cấp cho bạn ý tưởng bổ ích về trạng thái thị trường hiện tại và hiệu suất kinh doanh. Tại đây, bạn có thể thêm các số liệu và biểu đồ khác nhau theo bố cục và định dạng tùy chỉnh. Ngoài ra, người dùng có thể triển khai một số loại bộ lọc nhất định để tạo chế độ xem tùy chỉnh.

• Hợp tác và chia sẻ

Với Tableau Server bạn có thể chia sẻ dashboard trên internet và cộng tác với những người dùng và nhà phát triển khác để làm việc trên các dự án Tableau khác nhau. Tại đây, bạn có thể chia sẻ dữ liệu ngay lập tức dưới dạng KPI và dashboard qua internet để phân tích thời gian thực. Ngoài ra, bạn có thể tạo kết nối an toàn giữa dashboard và các nguồn dữ liệu kết hợp.

• Các nguồn dữ liệu

Tableau cho phép người dùng kết nối với vô số nguồn dữ liệu như máy chủ tại chỗ, cơ sở dữ liệu quan hệ, bảng tính Excel, máy chủ MySQL, Salesforce, Dropbox, Hadoop, Google sheet, Amazon Athena, Google Analytics, MemSQL,… Bạn có thể thiết lập kết nối an toàn với bất kỳ nguồn dữ liệu nào trong số này và tạo các mô hình Data Science với Tableau.

• Trực quan hóa nâng cao

Tableau cung cấp nhiều hình ảnh trực quan bằng cách cho phép bạn có thể tạo dashboard cung cấp nhiều thông tin hơn trong khi ít dung lượng hơn. Hình ảnh trực quan như biểu đồ dấu đầu dòng, biểu đồ thanh, biểu đồ dạng cây, biểu đồ gập, biểu đồ thác nước, biểu đồ phân tán,…

• Hỏi dữ liệu của bạn

Tableau có một tính năng độc đáo được đặt tên là “Ask Data”, nơi người dùng có thể nhập các truy vấn của nó và tương tác với dữ liệu có sẵn. Tableau sẽ cung cấp các câu trả lời phù hợp nhất dưới dạng văn bản cũng như hình ảnh. Tính năng này có thể được tích hợp trực tiếp với dashboard hoặc nguồn dữ liệu của bạn để thực hiện phân tích ngôn ngữ tự nhiên.

3. Tableau có cần thiết cho Data Science không?

Tableau được sử dụng bởi nhiều ngành công nghiệp và tổ chức để thu thập một lượng lớn bộ dữ liệu, giải thích thông tin có ý nghĩa để hiểu rõ hơn cùng quá trình ra quyết định.

Data Scientist có thể nhận được nhiều lợi ích khi dùng Tableau

Nó cung cấp một nền tảng tương tác, nơi người dùng từ cả nền tảng kỹ thuật và phi kỹ thuật có thể phân tích dữ liệu và tạo hình ảnh trực quan để hiểu rõ hơn về các bộ phận tương ứng.

Dưới đây là những lý do Tableau nên được sử dụng cho Data Science:

• Trên Tableau, bạn có thể thêm các mô hình dữ liệu được thiết kế bằng các ngôn ngữ kịch bản khác nhau như R hoặc Python và thực hiện các phép tính phức tạp.
• Trộn các hình ảnh trực quan dưới dạng dashboard và cung cấp thông tin chi tiết một cách dễ hiểu
• Tableau cung cấp một quy trình đơn giản để tạo dashboard. Đơn giản, chỉ cần kéo thả các cột biến và chuyển đổi chúng thành hình ảnh tương tác trong vòng vài giây. Ngoài ra, bạn có thể có vô số biến thể trong hình ảnh hóa thông qua các trường và thước đo được tính toán.
• Khả năng kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau làm cho một số công cụ trở thành lựa chọn tốt hơn cho Tableau trong các hoạt động khoa học dữ liệu. Nó cho phép bạn nhập dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau và chuyển đổi thông tin đó thành một định dạng duy nhất.
• Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là cộng đồng khổng lồ mà Tableau có. Có hàng triệu người dùng và các nhà khoa học dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới liên tục làm việc trong các dự án, thêm tài nguyên và chia sẻ các giải pháp cho các vấn đề mà một người mới có thể gặp phải.

Chúng ta đã tìm hiểu cơ bản về Tableau để biết mối quan hệ của nó với lĩnh vực Data Science. Trong phần sau, những lý do vì sao các Data Scientist nên học Tableau sẽ được tiết lộ, đừng quên đón đọc.

Tham khảo: Vì sao Data Scientist nên học Tableau trong năm 2022? (Phần 2)

Nguồn tham khảo:
https://intellipaat.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp