6 cách xây Dashboard Tableau hiệu quả (Phần 1)

“Vì vậy, chúng tôi đã tăng tốc việc ra quyết định bằng cách giao quyền cho nhà quản lý cấp dưới và họ phải chịu trách nhiệm về việc đó. Để làm được điều đó, họ cần có quyền lấy các tập dữ liệu lớn từ hệ thống và cơ sở dữ liệu khác nhau; đồng thời kết nối tất cả chúng lại và xem dữ liệu cần để ra quyết định.” Bằng việc trao quyền truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xem các dashboard, nhân sự Jetsuite đã làm việc tích cực và hiệu quả hơn rất nhiều.

Với Tableau, người dùng không chỉ có quyền lựa chọn nơi để lưu dữ liệu mà còn được chọn nơi để xem, tương tác với dữ liệu. Dù dashboard Tableau được tạo trên máy tính bàn; nhưng người dùng vẫn có thể xem được dashboard đó trên bất cứ phương tiện nào và dù họ đang ở đâu. Việc người xem là ai, xem dashboard ở nơi nào đều không bị giới hạn. Dù cho đó là nhân viên đang ở khu vực khác hay nhóm bán hàng gồm những người đang làm việc trên di động. Chỉ cần họ được cấp quyền truy cập, họ vẫn vào được trang biểu mẫu. Chính vì vậy, “linh hoạt” là một trong những từ khóa khi xây biểu mẫu; linh hoạt trong việc lưu trữ và phân quyền dữ liệu.

Ở JetSuite, việc ra quyết định đã nhanh hơn. Vì công ty này dùng tất cả dữ liệu của họ ở nhiều nơi khác nhau, tạo thành dashboard và xuất bản chúng lên đám mây. Quyết định nhanh hơn thì sao? Nó giúp ích gì cho Jetsuite? “Tôi sẽ nói [quyết định đó] chính xác hơn. Và đó là thứ bạn phải có trong công việc kinh doanh ngày nay, ” ông Rabin cho biết.

Khai phá tiềm năng lớn nhất của dữ liệu bằng cách tận dụng tất cả dữ liệu ở bất kỳ đâu hoặc theo cách người dùng muốn — bất kể dữ liệu đó nằm trên đám mây hay “on-premises”.

>>> Đăng ký nhận Dashboard mẫu theo ngành nghề

2. Kết hợp dữ liệu

Một bộ dữ liệu đơn lẻ chắc chắn không thể hiệu quả bằng hai bộ. Ví dụ nếu dashboard bán hàng chỉ có dữ liệu lợi nhuận mà không có thông tin về khu vực, công ty; việc ra quyết định kinh doanh cũng sẽ bị hạn chế.

Hầu hết các công ty đều nhận ra việc cố lưu trữ tất cả dữ liệu vào một điểm là không hiệu quả. Các nguồn dữ liệu mới phát sinh liên tục; trong khi đó doanh nghiệp cũng cần dữ liệu “real-time” (ngay lập tức). Vì thế giải pháp là kết hợp hoặc trộn dữ liệu từ nhiều nguồn. Kết hợp các tập dữ liệu khác mang đến cái nhìn tổng thể, thống nhất về những thứ như hiệu suất và theo dõi tiến độ công việc.

Unilever, một công ty hàng tiêu dùng toàn cầu, đã dùng dữ liệu từ biểu mẫu để tìm hiểu chi tiết về xu hướng tiêu dùng và khách hàng. Từ cái tên lâu đời như Dove, Sunlight và Pond’s cho đến những cải tiến mới như Pureit giá cả phải chăng. Sản phẩm, thương hiệu của Unilever cũng đa dạng như các loại khách hàng tiêu dùng trên thế giới. Để làm được điều đó, nhiều tập dữ liệu khác nhau phải được sàng lọc.

Giám đốc phân tích Unilever, Rishi Kumar nói về cách kết hợp dữ liệu tác động ra sao tới insights khách hàng mà Unilever tìm ra.

“Điểm thú vị khi kinh doanh hàng tiêu dùng là nhiều dữ liệu phong phú. Thông qua tấm thẻ khách hàng thân thiết, doanh nghiệp thu được dữ liệu định tính về cảm xúc của khách hàng đối với thương hiệu. Nhưng cũng nhận được dữ liệu định lượng cụ thể về hành vi mua hàng của khách.”

Việc kết hợp dữ liệu để xây dashboard giúp Unilever lấp đầy các khoảng cách giữa tầm nhìn toàn cầu và tầm nhìn địa phương. Cấp quản lý được trao quyền để khai thác chi tiết mà mỗi người cần để hiểu các câu hỏi của họ về phân khúc kinh doanh của họ.

3. Việc lựa chọn chỉ số để phân tích là rất quan trọng

Lựa chọn đúng chỉ số liên quan để đưa vào biểu mẫu đóng vai trò cốt yếu trong việc trả lời câu hỏi. Trên hết, các chỉ số đo lường phải phù hợp với vấn đề. Nhưng không có nghĩa rằng các chỉ số đều phải đưa vào. Có những chỉ số dữ liệu phong phú nhưng lại không liên quan đến câu hỏi, chỉ số đó là không cần thiết. Nên có sự chọn lọc và ưu tiên các loại số liệu hiển thị trên dashboard Tableau.

Để có được bộ chỉ số phù hợp, người dùng có thể cân nhắc các câu hỏi sau:

• Mỗi chỉ số giúp ích gì cho mục tiêu xây dashboard Tableau?
• Việc tạo lập số liệu để đo hiệu quả của chỉ số đó đối với mục tiêu có khả thi hay không?
• Chỉ số này có thật sự cần thiết cho dashboard?
• Doanh nghiệp có đang xây dựng một hệ thống đo lường liên tục nào hay chưa?
• Nếu thị trường có tính cạnh tranh cao, doanh nghiệp có thể kết hợp các chỉ số về thị phần của bên thứ ba.
• Thử xem người tạo lập dashboard có thể hay không giải thích rõ chỉ số trên dashboard đó và mục tiêu khi xây dashboard liên hệ thế nào với nhau.

Mặc dù hầu hết chỉ số sẽ giúp lãnh đạo hiểu về tình hình doanh nghiệp. Nhưng chỉ số phù hợp lại giúp họ đặt câu hỏi trọng tâm và tự tìm ra câu trả lời cho vấn đề. Vì thế hãy chắc chắn rằng người tạo lập có thể giải thích rõ sự liên quan giữa chỉ số trên dashboard và vấn đề cần trả lời.  Ví dụ: Dashboard A thể hiện chỉ số đo lường năng suất của doanh nghiệp. Dashboard A đã chọn được các chỉ số đo đúng và phù hợp:

Bằng cách đo lường năng suất từ đầu năm đến nay (year-to date; YTD) so với ngân sách cùng kỳ trong hai năm, các số liệu chi tiết khớp trực tiếp với các mục tiêu và giúp trả lời các câu hỏi như:

• Tốc độ tăng trưởng là bao nhiêu?
• Có ngoại lệ hoặc xu hướng bất thường không?
• Các mục tiêu năng suất đã được đáp ứng chưa?

(Còn tiếp…)

Xem thêm:
Đăng ký Nhận mẫu Dashboard cho riêng ngành nghề của doanh nghiệp

So sánh Tableau – Power BI – Excel

Công ty Cổ phần Dịch vụ iERP

Theo dõi chúng tôi tại: Facebook, Linkedin, Youtube

Hotline: 081 981 6699

Email: info@ierp.vn