背景介紹

金佰利是全球健康衛生護理領域的領導者。 公司成立于 1872 年，在全球 35 個國家設有生產設施，雇員近 42000 名。個人健康護理用品、家庭生活用紙和商用消費產品是金佰利公司三大核心業務，年銷售額逾 180 億美元 ，產品銷往超過 175 個國家和地區。為助力企業更好運用數據，金佰利將 Tableau 和 AWS 的 Amazon Redshift 數據倉庫以及 Panoply 結合使用，推動企業實現大規模自助式零售分析。

在歐洲，金佰利公司的電子商務數據往往來自多個地區以及不相關的數據源。這由 EMEA （歐洲、中東、非洲三地區的合稱）分析團隊負責管理，但他們原有的系統并不能提供快速解決問題所需的靈活性，因為這需要大量的數據分析。而在 Panoply 上使用 Tableau 的決策帶來了改變，兩年內為公司節省了 25 萬美元，每周節省了 8 小時，同時還增加了數據分析的安全性。對于分析團隊來說，這使他們能夠擁有更多的時間來解讀數據，而不是將時間全花在弄清數據的意思上。

節省數萬美元，釋放大量資源

當詢問 EMEA 全渠道營銷分析負責人 Helena Carre 關于在 Panoply 上運行 Tableau 平臺的體驗時，她的回答是：這像是一個 “超級分析大國”。

Carre 在領導 EMEA 分析團隊時，將她大部分的時間都花在了數據上。金佰利的電子商務數據來源于 15 個不同地區和不同數據源。

不同的 EMEA 地區對每個零售商都有著不同的庫存單位和項目說明 。團隊需要收集并分析來自內部（包括銷售數據和營銷支出數據），外部（如 Similar Web 和 Nielsen）以及 Web 應用程序的數據。而當這些庫存單位與原有系統中的固有數據結合時，場面將變得十分壯觀。

因此找到一個靈活的解決方案至關重要。Carre 的團隊選擇將 Panopy 的人工智能數據倉庫解決方案與 Tableau 結合使用。為組織里更多的專業人員提供安全，自動的數據訪問。現在他們花費更少的時間來收集數據，而將更多的時間用于解讀數據。Tableau 和 Panoply 的綜合優勢也為他們提供了一個 “沙箱”，在這里他們可以調整數據集以進行臨時探究。Carre 將 “沒有沙箱的數據家比作沒有畫布的畫家”；而她的沙箱則是現有解決方案無法提供的事物。

Carre 表示：“ Panoply 和 Tableau 的強強聯手所帶來的快速性能是我團隊最好的解決方案。它給了我所需要的東西：速度、自動、效率以及靈活性，并且不會浪費我的預算，增加團隊人數，或是增加不必要的復雜性。它仍然是我現有資源的重要補充。“

此外還帶來了另一好處，新功能可以讓團隊輕松比較各個店面的表現（即網站，店面，快遞，超市等）。現在分析的績效指標包括：定價和促銷，包裝大小，市場份額以及增長。

擴展分析功能，無需增加人員

Carre 和她的團隊通過提供最新的市場份額，價格彈性和消費趨勢來支持金佰利進行決策。由于公司的大型復雜數據集，Carre 經常尋求 IT 部門來幫助她設計查詢 ETL （提取轉換加載）和 BI 問題的流程，以便在 Tableau 中對其進行可視化。雖然這個流程有效，但他們不能迅速回答所需的商業問題。

在 Panoply 上的 Tableau 解決方案解決了 Carre 團隊面臨的數據爭議和分析需求，并為公司節省了大量時間和人員。例如，在一份區域性零售報告上，團隊每周能夠節省八小時 —— 相當于每兩年節省了 25 萬美元。這份報告是金佰利 “巨大投資回報” 的一個例子，它帶來了新的功能，而無需向團隊中增加業務分析師，或者經歷冗長的需求收集或技術開發流程。

“ Panoply 中的 Tableau ” 解決方案

Panoply 實時監控查詢，自動調整以獲得最佳性能。為了實現這一目標，Panoply 使用專有 AI 算法來學習使用模式，優化數據集并緩存常用查詢，所有這些都旨在提高對終端用戶的響應能力。Tableau 和 Panoply 開展了一項關于通用儀表板配置的性能改進的聯合研究。在三周的研究過程中，他們發現 Panoply 為儀表板的運行時間減少了 90％ 。

//本文轉自Tableau 商業智能博客
//作者：Vaidy Krishnan（Tableau 大數據產品營銷高級經理）

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