目錄
1.什麼是資料視覺化（Data visulization）
資料視覺化是利用我們的視覺感知能力，以放大認知數據的能力-Andy Kirk
當2020年冠狀肺炎病毒爆發開始時，所有人的第一反應就是求助於資料，看看上圖的“拉平曲線”圖形，就是一個資料視覺化！以數據展示防護措施趨緩案例數。
整個世界正是通過這種方式認識到我們在這場疫情中面臨的實際問題，並在此基礎上構思出了在全球範圍內實施的社交隔離措施。資料視覺化可以幫助我們查看和瞭解情況，並確定需要採取的措施，然後我們還可以借助資料來瞭解行動是否有效。
資料視覺化另一個意義是代表我們可以如何更快速且更正確的讀取潛藏在數字中的意義，如下圖由0~9所組成的 10X10宮格，當我們需要回答宮格裡面總共有幾個9?
您或許可在1分鐘之內回答這個問題，但可能不太確定是9個? 還是10個?
但當我們簡單地把宮格內的9上色後(做視覺化)，我們可以更自信且更快速回答這個問題：答案是10個!
同樣的資料，但更快速的得到資訊，而且我們可以專注的回答真正重要的問題，這就是視覺化的意義。
2.誰需要資料視覺化
疫情成為新常態的期間，潤謙一直與我們的員工、客戶和合作夥伴保持聯繫。
(PS. 環境劇烈變化導致商業模式巨變的例子還包含數位轉型浪潮、工業4.0、雲端應用等)
我們知道現在每個人都面臨著獨特的挑戰，在應對這場危機的過程中，組織會經歷三個階段：穩定公司，工作場所復工，以及最終擺脫危機並發展業務。
對於大多數公司而言，在這種不期而至、快速變化的情況中，他們需要使用資料來穩定局勢 - 重點關注員工的健康和安全、財務穩定性以及運營決策。關鍵在於以最快的速度處理危機。
快速制定能夠穩定局勢的決策後，企業就會逐漸在新的環境中恢復工作並重新開始營業。在第二階段，公司同樣需要使用資料來支援在新數位環境(遠端)中工作的員工，並找出新的方法來與客戶交流。
最後，公司正在調整自己的業務以擺脫危機並發展壯大，成為數位化和資料驅動程度更高的公司，並在危機之後準備進入“下一個新常態”。其中大多數工作仍然需要資料，因為我們必須監視和瞭解新的模式。
我們當前面臨著前所未有的公共衛生危機，我們必須獲得回答關鍵問題所需的資源，這比以往任何時候都更加重要。 這包括及時、詳細和可信的 「資訊 」，必須有這樣的資訊才能快速思考並迅速採取行動。
資料視覺化就是將雜亂無章的資料，轉化為資訊的其中一個強力辦法!
(資料來源：中央流行疫情指揮中心)
以台灣中央流行疫情指揮中心提供的每日確診圖卡為例，此圖卡提供的資訊包含當日總病例數，並以右方表格呈現性別在各年齡層的分布。若想要獲得有限資訊，此圖卡已足夠。但若想以資料為基礎上構思出在全境範圍內實施的社交隔離措施，就需要將資料做清洗、整合。
再加工後的資料視覺化成果可以參考台北市政府製作的確診個案近5天趨勢儀表板，從左半部地圖與時間的連動，展示逐日擴散結果，傳達病毒對社區的影響，並基於此儀表板實施社交隔離措施。
(資料來源：台北市政府)
我們也整理出一些來自客戶的最佳做法和真實用例。
對於公共部門：讓公眾瞭解情況的方法。
對於人力資源：瞭解如何保障員工安全並為他們提供支援。
對於媒體和通訊：分享具有相關度和說服力的資料故事。
對於零售：快速調整銷售。
對於金融服務：以速度和可信的資料管理風險。
對於醫療行業：探索如何管理疫情中的需求。
資料視覺化可以提供所有企業營運中所需的財務、採購、人資、預算等營運計劃層面的資訊，另外現場執行面的資訊蒐集，如門市每日銷售報表、工廠稼動率也能部署，目的是為了達到業務連續性。
(零售高管關鍵指標與同期比較)
(2.傳統製造中的CNC加工執行端，透過Tableau連接PLC，將原本人工的方式轉為智慧報表)
其他視覺化產業應用
2. 財務應用：Tableau for Finance Analytics
3. 行銷應用：Tableau for Marketing
4. 業務應用：Tableau for Sales Analytics
5. 核心產品行銷：Core Product Marketing
（其他場景將陸續補充）
有Excel做報表還需要資料視覺化工具嗎?
首先，正如我們剛才所說，在數位時代，行動的速度和準確性比以往任何時候都更為重要。如果制定決策時為時已晚，再正確的決策也無濟於事。Excel因為操作邏輯的設計，在歷經資料轉換為視覺化的過程中，有其先天架構上的限制，能有效的製作表格，但無法有效地進行視覺化探索式分析，甚至一層層的抽絲剝繭，快速找出資料背後的意涵，制定相關解決方案。我們錄製了一段 Excel Vs. 資料視覺化工具Tableau的比較影片，請參考連結。
Excel與資料視覺化工具應是相輔相成的完美合作模式，Excel以其核心的表格工具還有出色的計算函式功能，完成可供資料視覺化工具所連接使用的原始資料源。
(以Excel整理出一列一列的原始資料源，可直接以資料視覺化工具連接使用)
(以同一份Excel檔完成的互動式儀表板)
3.如何選資料視覺化工具
如果把資料視覺化工具的市場細分成：
1. 自助式分析組別：組織裡面每個人都有能力利用此組別內的工具連接數據與探索數據，發表屬於自己的數據見解，工具具備簡易好上手的特性，能快速產出結果與日後報表需求更新後的維護。
2. 報表組別：大部份情況之下，因需要撰寫大量函式或需要寫SQL，需要由統一專業部門開發，如IT單位。因欄位皆事先定義完成，可能會有較佳的報表開啟效能，但報表更新與維護不易，容易淪落成使用率低的閒置報表工廠。
在這兩大組別中，首先我們要先回到組織的分析策略，是希望所有人更敏捷具備自助分析能力還是查看固定式報表回答固定式問題就已足夠?
如您選擇自助式分析組別的工具，操作邏輯是最能幫助您做出評選的關鍵指標，符合需求的工具會讓使用者願意使用且能夠使用。還有其他標準，例如產品迭代週期，技術適用性和成本效益。此篇文章可以幫助您了解市場上熱門的自助式分析工具(e.g. Tableau、Power BI)是否可帶來最大的整體效益。幫助您導入分析平台和儀表板解決方案：https://www.runinbase.com/post/bicomparison
4.為何選潤謙科技
潤謙資料視覺化解決方案目標聚焦在商業價值，而不是資料準備；我們希望任何人都可用非編寫程式的方式分析數據，簡單的透過滑鼠點擊與拖拉，就可做出視覺化分析；潤謙團隊年服務50間以上企業，專注於策略，技術，和數據驅動規劃，支持應對市場變化帶來的長期業務增長。
(ActionAI展示：左區塊為AI自動產生的洞見，聚焦商業指標；右區塊嵌入Tableau視覺化互動報表，供完整探索分析)
潤謙的願景「讓所有人都可以利用數據行動」，我們致力於提供更現代，更敏捷，可規模擴展的IT解決方案，打造第一款產品ActionAI，目標是提供企業級的分析平台。備有多產業範本可產出多種報表，並且引入資料詮釋AI與預測分析，可將AI模組在極短的時間之內落地。
傳統資料科學成果的應用，常會需要大量資料、微調演算法、時間、成本，來打造高準確度的演算法，以詐欺檢測的資料科學應用為例。透過參考數十萬甚至數百萬個歷史事件的交易模式建立模型，並對新交易是否為欺詐進行預測，從而訓練出一種算法來識別欺詐。這樣的模型中演算法的微調非常關鍵，因為精度的最小差異（即使是很小的百分比）也可能使公司損失數百萬台幣。
為了擴展到一個組織內更全面且廣泛的應用，ActionAI就是潤謙推出的解決方案。將傳統資料科學的方法模組化，大大降低進入門檻，在極高的精確度與更快速做出決策之間取得平衡。
Q１：我們公司的據點除了在台灣，在海外也有，潤謙能提供怎樣的幫助？
Ａ：導入ActionAI後，只要透過網頁瀏覽器，就可以在任何時間與任何地方，在安全的權限控管下，取得所有營運狀況，即時解決問題
Q２：每天開會都需要看到即時的視覺化報表，ActionAI達的到嗎？
Ａ：導入ActionAI後，系統會自動派遣出機器人，在指定的時間刷新數據源，獲得即時的管理資訊，實現視覺化與即時化的管理。
Q３：我們的報表需求繁雜，要如何管理？
Ａ：隨著規模化的導入，報表一定會越來越多樣，以因應不同層級、不同單位的需求。為了確保您的分析相關投資項目成功，您的組織需要一個能夠創造價值的資料策略，包含人員培訓、分析角色定位、技術架構、程序。我們可以幫助您定義和交付符合您的願景的資料架構。我們的顧問將與您的團隊成員一起制定有效且高效的路線圖，該路線圖會在時間和預算範圍內交付。
作者
劉彥廷 潤謙科技 co-founder
經歷：博弘雲端 商業智慧發展部 總監
Tableau資料視覺化與商業分析筆記 站長
歡迎與我聯絡：eliu@runinbase.com