W sieci toczą się niekończące się rozmowy o tym, jak pozyskać więcej danych. I z jakich platform można pozyskać więcej danych. Co jest świetne, chyba że… nie masz planu, co zrobić z tymi danymi, gdy już je zdobędziesz.
Wpatrywanie się w niekończącą się listę liczb i zmian ze wszystkich tych surowych źródeł danych to koszmar. Bądźmy szczerzy. Musisz szybko ustalić, na podstawie danych, które gromadzisz, na czym możesz działać.
Jeśli tu jesteś, prawdopodobnie wiesz, że wizualizacja danych w bardziej przyswajalny sposób to najlepszy sposób na szybkie uzyskanie wglądów w stale rosnące zbiory danych.
W tym artykule przedstawimy łatwe porównanie Tableau vs. Adobe Analytics, dwóch często omawianych rozwiązań w zakresie analizy danych, wizualizacji i raportowania.
Przegląd Adobe Analytics
Adobe Analytics, choć nie jest jedynym narzędziem analitycznym oferowanym przez Adobe, jest podstawowym oprogramowaniem analitycznym skoncentrowanym na sieci w ramach Adobe Experience Cloud. Powstało jako platforma analityki internetowej Omniture, a Adobe przejęło ją w 2009 roku, ostatecznie zmieniając nazwę, gdy stało się częścią pakietu Adobe.
Kluczową funkcją oprogramowania jest zbieranie dużych ilości danych z niezliczonych źródeł online, czy to z Twojej strony internetowej, płatnych reklam, kampanii e-mailowych i tak dalej. Adobe Analytics (AA) przechowuje następnie te dane w jednym centralnym punkcie, łącząc Twoje działania online i tworząc jeden punkt prawdy.
Co więcej, pomaga również analizować i wizualizować dane w znaczący sposób oraz dostarcza predykcyjnych wglądów, których potrzebujesz, aby lepiej łączyć się z klientami.
Funkcje
Jednym z powodów, dla których tak wiele firm decyduje się na przejście na Adobe Analytics w zakresie danych internetowych, jest bogactwo jego potężnych funkcji.
Niezależnie od tego, ile danych dostarczysz, ani z ilu źródeł, AA wykorzystuje solidną i elastyczną zdolność przechowywania danych Adobe Experience Platform w połączeniu z jego światowej klasy funkcjami, aby tworzyć przydatne, natychmiastowe wnioski.
Oto krótki przegląd niektórych z wyróżniających się funkcji AA:
- Zróżnicowane zbieranie danych z wielu kanałów: Zbieraj dane nawet z kiosków internetowych, aplikacji klient-serwer i wielu innych źródeł połączonych z internetem.
- Przetwarzanie po stronie serwera: Segmentuj dane w czasie rzeczywistym, bez konieczności implementowania skomplikowanych reguł na swojej stronie.
- Uproszczone zarządzanie tagami: Zbieraj i dystrybuuj więcej danych, łatwiej.
- Rozszerzone możliwości danych: Większa moc przetwarzania danych dzięki rozszerzeniom pamięci masowej, raportowaniu danych klientów i ponownemu przetwarzaniu danych.
- Analiza przepływu: Zbadaj pełną ścieżkę klienta na wielu punktach danych.
- Analiza kohortowa: Grupuj podobnych klientów, którzy mają wspólne cechy, i analizuj trendy w ich zachowaniach na przestrzeni czasu.
- Elastyczne, niestandardowe raporty typu „przeciągnij i upuść”: Organizuj dane tak, jak chcesz je widzieć, za pomocą dowolnej kombinacji wizualizacji, tabel, wykresów i innych elementów.
- Twórz nowe metryki za pomocą zaawansowanych obliczeń: Użyj istniejących metryk do stworzenia operacji statystycznych, które utworzą nowe metryki istotne dla zrozumienia Twoich danych.
- Alerty o anomaliach i analiza udziału: Otrzymuj powiadomienia o wystąpieniu anomalii danych i uzyskuj inteligentne wnioski od AA na temat tego, co je spowodowało.
- Dane w czasie rzeczywistym: Uzyskaj widok danych na poziomie pojedynczych zdarzeń w czasie rzeczywistym dzięki funkcji Live Stream AA.
- Grupowanie odbiorców do wykorzystania: Twórz segmenty odbiorców, które można wykorzystać do optymalizacji ścieżki klienta w innych produktach Adobe Experience Cloud.
- Łatwe połączenia z analityką reklamową: Z łatwością integruj dane z cyfrowych kanałów marketingowych i rozumiej, jak te dane odnoszą się do Twoich innych kanałów danych.
- Konfigurowalne wyzwalacze remarketingowe: Automatycznie ponownie angażuj użytkowników za pomocą wyzwalaczy zbudowanych na podstawie danych zebranych w AA.
- Możliwość integracji z podmiotami trzecimi: Bezproblemowo integruj się z nieograniczoną liczbą aplikacji stron trzecich, korzystając z wbudowanych złączy API AA.
Przykłady użycia
Dla wszystkich firm posiadanie rozwiązania analitycznego jest koniecznością. Jeśli obecnie go nie posiadasz, wdrożenie platformy analitycznej powinno być priorytetem.
Oto kilka przykładów sytuacji, w których Adobe Analytics może szczególnie odpowiadać Twoim potrzebom:
- Przeprowadzasz wiele testów ścieżki klienta i potrzebujesz możliwości analizy w czasie rzeczywistym, aby reagować na zmiany w ścieżkach klienta, gdy tylko się pojawią.
- Potrzebujesz scentralizowanej platformy danych, która łączy pomiary międzykanałowe z potężnymi i różnorodnymi wizualizacjami, aby lepiej zrozumieć pełne doświadczenie klienta.
- Musisz analizować wzorce i wnioski z całej ścieżki klienta, aby dowiedzieć się, gdzie zainwestować najwięcej wysiłku w testowanie.
- Możesz skorzystać z bardziej elastycznego i potężniejszego modelowania predykcyjnego, aby pomóc Ci dostrzec trendy, zanim się pojawią.
- Potrzebujesz solidnego rozwiązania do przechowywania danych, które będzie skalowalne wraz z rozwojem Twojej firmy.
- Już korzystasz z innych produktów z pakietu Adobe Experience Suite (takich jak AEM lub Adobe Target) i szukasz rozwiązania do analityki internetowej, które bezproblemowo się z nimi łączy.
Przegląd Tableau
Założone w 2003 roku na Stanford, Tableau było pomysłem współzałożycieli Chrisa Stolte’a, Pata Hanrahana i Christiana Chabota. Zostało stworzone przy użyciu VizQL, które wykorzystywało wizualne kodowanie danych w połączeniu z zapytaniami, aby wspierać lepsze wizualne rozumienie danych.
Jednym z głównych celów Tableau, zarówno pierwotnie, jak i do dziś, było pozostanie dostępną platformą nawet dla osób bez doświadczenia w obsłudze zapytań, dzięki możliwościom wizualizacji metodą „przeciągnij i upuść”.
Tableau, choć pod pewnymi względami podobne do Adobe Analytics, służy ogólnie innemu celowi. Oba mogą być uważane za platformy do analizy danych, ale Tableau koncentruje się niemal wyłącznie na wizualizacji danych, a nie na przechowywaniu danych czy zaawansowanej analizie predykcyjnej.
Jedną z kluczowych różnic, o której należy pamiętać, jest to, że Tableau nie zbiera danych bezpośrednio ze źródła (np. Google Ads, Twoja strona internetowa, Twoja aplikacja itp.). Zamiast tego integruje się z innymi platformami, które zbierają dane ze źródła (np. Adobe Analytics, Salesforce, Google Analytics) i pobiera te dane do wizualizacji.
Funkcje
W ciągu swoich różnych iteracji Tableau nieustannie pracowało nad rozwojem coraz to nowych sposobów wizualizacji danych, na podstawie których można łatwo działać. Jego najbardziej godne uwagi funkcje mają na celu ułatwienie kompleksowych, różnorodnych analiz wizualnych. Kilka takich funkcji to:
- Analiza geoprzestrzenna: Analizuj dane geograficznie, przedstawione na widoku mapy.
- Silnik Hyper SQL: Umożliwia ładowanie pulpitów nawigacyjnych i przetwarzanie danych niemal w czasie rzeczywistym.
- Wizualizacja osadzonych obrazów: Mapuj zasoby obrazów do swoich zestawów danych, aby ułatwić analizę wizualną.
- Krok łączenia: Twórz kompleksowe wizualizacje, łatwo łącząc dane z 2+ tabel, które współdzielą wspólne pole.
- Akcelerator: Korzystaj z gotowych pulpitów nawigacyjnych, aby szybciej rozpocząć pracę i w pełni dostosowuj je w razie potrzeby.
- Koszowanie: Przekształcaj duże, ciągłe zbiory danych w przystępne wykresy rozkładów bez skomplikowanych instrukcji IF.
- Historie danych: Automatycznie generuj kluczowe wnioski dotyczące Twoich danych w łatwym do zrozumienia języku.
- Wyjaśnij dane: Uzyskaj szybki wgląd w to, dlaczego mogły wystąpić anomalie danych.
- Dostępna wizualizacja „przeciągnij i upuść”: Łatwo przeciągaj i upuszczaj dane do pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji.
Przykłady użycia
Tableau to potężne narzędzie do rozumienia danych, ale skąd wiesz, czy Tableau pasuje do Twojej całej sytuacji?
Jak wspomnieliśmy wcześniej, Tableau pobiera dane z istniejącej pamięci masowej w celu wykorzystania ich w bogactwie swoich wizualizacji. Mówiąc prościej, jeśli nie posiadasz jeszcze platformy do przechowywania danych lub masz taką, która nie działa zgodnie z Twoimi potrzebami, Tableau nie wniesie wartości do Twojego stosu technologicznego.
Mając to na uwadze, oto kilka przykładowych sytuacji, w których Tableau byłoby rozsądnym wyborem:
- Jeśli już używasz platformy do przechowywania i zbierania danych, która unifikuje wszystkie Twoje dane w jednym miejscu, ale która nie spełnia oczekiwań pod względem szerokości i łatwości wizualizacji danych.
- Jeśli nie możesz zmienić swojego istniejącego stosu do zbierania danych, ale jest on fragmentaryczny na wielu różnych platformach, a potrzebujesz lepszego sposobu na wspólne interpretowanie wszystkich tych danych.
- Twoim celem końcowym jest poprawa kultury danych w całej firmie, wykorzystując funkcje takie jak Tableau Center of Enablement, które pomaga zespołom na wszystkich poziomach technicznych nauczyć się czerpać korzyści z Twoich danych.
Adobe Analytics vs Tableau: Kluczowe różnice
Teraz, gdy masz już nieco więcej informacji o każdej platformie, prawdopodobnie masz już kilka pomysłów na temat najważniejszych obszarów, w których się różnią. Następujące możliwości nie pokrywają się:
Chociaż większość możliwości pokrywa się, wyróżniają się w różnych obszarach.
Aby jednak pomóc Ci przyjrzeć się bliżej tym różnicom, podsumujmy je w jednym miejscu.
Interfejs i użyteczność analizy i raportowania
Na początek warto podkreślić, że zarówno Tableau, jak i Adobe Analytics posiadają wygodne obszary robocze do wizualizacji danych. Oba te obszary robocze zawierają punkty danych (metryki, wymiary, kategorie itp.), które można przeciągać i upuszczać w celu tworzenia raportów.
Jednak obszar roboczy Tableau może wydawać się bardziej skomplikowany dla osób w naszych organizacjach, które nie są naturalnymi analitykami danych, pomimo funkcji przeciągnij i upuść. Z drugiej strony, Analysis Workspace w AA jest nieco bardziej przejrzysty i intuicyjny dla użytkowników o różnym poziomie znajomości danych.
Dodatkowo, w przeciwieństwie do Tableau, Adobe Analytics składa się z o wiele większej liczby narzędzi niż sam obszar roboczy, takich jak zakładka komponentów, która umożliwia segmentację danych, tworzenie alertów, planowanie raportów i tworzenie metryk obliczeniowych.
Integracja i Zarządzanie Danymi
Podsumowując, największa różnica w integracji danych między Tableau a Adobe Analytics polega na tym, skąd każda platforma może czerpać swoje dane.
Tableau musi pobierać dane z innych rozwiązań do przechowywania danych i nie może zbierać ani przechowywać danych bezpośrednio ze źródła. AA natomiast może integrować się bezpośrednio z internetowymi źródłami danych i przechowywać ogromne ilości zebranych danych. AA może również importować i przechowywać dane klientów z Twoich źródeł offline, aby dodać kontekst do danych internetowych.
Niektóre z kluczowych integracji Tableau to:
- Microsoft SQL Server
- Excel
- Salesforce
- Snowflake
- Azure
- Alteryx
Z drugiej strony, AA oferuje integracje z ponad 200 źródłami danych (zbyt wiele, by je tutaj wymieniać), a niektóre z kluczowych źródeł to:
- Twoja strona internetowa (za pośrednictwem rozwiązań do tagowania zarządzanych w AA)
- Twoja aplikacja(-e)
- Twoje kampanie reklamowe
- Twój system CRM
Współpraca i Udostępnianie
Na pierwszy rzut oka, możliwości współpracy i udostępniania w Tableau i AA są dość podobne.
Obie platformy umożliwiają przypisywanie konkretnych uprawnień dotyczących współpracy nad pulpitami nawigacyjnymi. Obie platformy umożliwiają również komentowanie pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji.
Istotne różnice dotyczą tutaj dostępności interfejsu, a także sposobu przypisywania uprawnień.
Dla użytkowników (szczególnie po stronie biznesowej), którzy potrzebują dostępu i współpracy przy projektach z niższą biegłością w zakresie danych, AA zapewnia bardziej przyjazny dla użytkownika, dostępny interfejs, podczas gdy interfejs Tableau jest bardziej dostępny dla użytkowników, którzy już posiadają pewną biegłość w zakresie danych.
Po drugie, uprawnienia są oparte na rolach w Tableau, natomiast AA zapewnia bardziej elastyczne i konfigurowalne uprawnienia na poziomie użytkownika i grupy.
Rodzaje wizualizacji
Co nie mniej ważne, choć AA i Tableau odzwierciedlają się nawzajem w wielu oferowanych przez siebie wizualizacjach, istnieją z pewnością pewne różnice między nimi.
Na przykład, Adobe Analytics zawiera sporo gotowych wizualizacji, których Tableau nie oferuje w tym samym zakresie, zwłaszcza związanych z podróżami klientów, takich jak:
Czy Adobe Analytics i Tableau Mogą Współpracować?
Wiedząc to, co wiemy teraz o tym, jak działa Tableau i co robi AA, odpowiedź na to pytanie brzmi tak – technicznie rzecz biorąc, Tableau i AA mogą ze sobą współpracować.
Tableau czerpie dane z rozwiązań przechowywania danych, takich jak Adobe Analytics, a funkcjonalność umożliwiająca połączenie Adobe Analytics z Tableau istnieje.
Jednakże, posiadanie obu platform w wielu przypadkach jest bardziej zbędne niż pomocne. Dzieje się tak, ponieważ Adobe Analytics już w sobie zawiera potężne funkcje wizualizacji, oprócz możliwości gromadzenia i przechowywania danych.AA zostało zaprojektowane jako kompleksowa platforma, która śledzi Twoje dane od momentu powstania, poprzez prognozy, wizualizacje, pulpity nawigacyjne, aż po aktywację spostrzeżeń. Zatem, chociaż możesz go używać z Tableau, tak naprawdę nie musisz inwestować w obie platformy.
Podsumowanie
Teraz już wiesz—Tableau i Adobe Analytics obsługują przestrzeń analityki cyfrowej w różny i fascynujący sposób. Mając na uwadze potrzeby Twojej firmy i Twój obecny stos technologiczny, mamy nadzieję, że masz teraz jaśniejsze pojęcie o tym, która platforma może być dla Ciebie najlepsza.
Ogólnie rzecz biorąc, Adobe Analytics oferuje nieco więcej możliwości od samego początku Twojej podróży z danymi aż po nieskończoność. Szczerze mówiąc, z pewnością wymaga większej inwestycji w implementację niż Tableau—jednakże nie jest to inwestycja bez poważnych korzyści w dłuższej perspektywie.
Mając to na uwadze, jeśli Adobe Analytics jest naprawdę najlepszą drogą dla Ciebie, nie pozwól, aby trudności wdrożeniowe powstrzymały Cię przed jego wyborem! Nasi eksperci są gotowi, aby pomóc Ci szybko wdrożyć AA i zapewnić Ci ciągły sukces z platformą. Zapytaj nas, jak wyglądałby Twój proces wdrożeniowy!
