如果您曾經進行過數據分析，您就會明白深入挖掘數據的煩惱在于數據結構不佳、不準確或者不完整。您受困于在 Excel 中修復數據或編寫復雜的計算，甚至無法對簡單的問題作出解答。數據準備是分析之前準備數據的過程，包括數據發現、數據變換和數據清理任務 - 它是分析工作流的關鍵部分。本文將會介紹三種Tableau工具，幫助用戶更輕松、更便捷的進行數據準備。

如今，越來越多的人希望數據在導入商業智能工具之前就有適當的構造。但是，數據分析的準備工作通常復雜、耗時且僅限于少數用戶，導致工作積壓并使員工士氣低落。

即使是不直接執行數據準備任務的人，也會感受到混亂數據的影響。要從不相互聯接的數據中獲得可行性見解，需要花費大量的時間和精力，導致臨時分析效率低下、組織數據受信任程度降低。這些緩慢的流程最終會導致錯失商機并損失收入。事實上，Gartner 的研究表明“糟糕的數據質量會使組織每年平均損失 970 萬美元”。

為何出現數據混亂？

如今，企業紛紛采取措施，通過建立數據目錄和術語表來解決混亂數據這一問題。但即使采取了這些做法，某些混亂數據仍有可能滲透到日常運營中?；靵y數據的常見起因包括：

人為錯誤

人為錯誤是造成混亂數據的最常見原因。數據輸入過程中的多種因素會對后期分析這些數據的人帶來挑戰，這包括數據輸入方法的差異，員工在電子表格中手動輸入的值，甚至是簡單的拼寫錯誤。

系統的差異

組織通常將數據存儲在采用不同結構、要求和聚合的多個不同系統中。當需要整合這些數據時，分析師就要應對字段重復/缺失或者標簽不一致的問題。字段或值也可能具有相同的含義，但在不同系統中使用了不同的名稱或值。

需求波動大

隨著業務的發展，數據管理員和工程師需要對數據進行更改 - 根據需要更改其粒度、棄用某些字段或引入新字段。分析人員往往不知道這些更改，直到他們將數據導入自助式 BI 或數據準備工具中。

如何更輕松的進行數據準備？

Tableau Prep改變了在組織中進行數據準備的傳統方式。Tableau Prep Builder 提供了一種直觀、直接的方式來合并、調整和清理數據，使分析師和業務用戶可以自助式準備數據、讓數據分析更輕松快捷。（Tableau Prep Builder 是 Tableau Creator 的一部分，現有 Tableau Creator 的訂閱客戶可免費使用）

借助 Tableau Prep Conductor，您可以在服務器環境中自動執行流程和安排流程定期執行，可以充分利用您的團隊已經在 Tableau Prep Builder 中完成的數據準備工作，避免重復勞動。使用 Tableau Server 或 Tableau Online 即可安全地共享數據源, 確保組織中的每個人都能用到準備妥當的最新數據。

借助 Tableau Catalog，您可以全面了解 Tableau 使用的所有數據，以及這些數據與及您分析的關聯方式 - 包括譜系、影響分析和使用指標。為您所在組織中的每個人提高目標數據的可信度和可發現性。

關于Tableau

Tableau可幫助人們查看和理解數據。Tableau的自助服務分析平臺使任何技能水平的人們都可以使用數據。從個人和非營利組織到政府機構和《財富》 500強，全球成千上萬的客戶使用Tableau來獲得快速的見解并做出有影響力的，以數據為依據的決策。通過下載免費試用版，了解Tableau如何為您提供幫助。

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