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背景介绍

金佰利是全球健康卫生护理领域的领导者。 公司成立于 1872 年，在全球 35 个国家设有生产设施，雇员近 42000 名。个人健康护理用品、家庭生活用纸和商用消费产品是金佰利公司三大核心业务，年销售额逾 180 亿美元 ，产品销往超过 175 个国家和地区。为助力企业更好运用数据，金佰利将 Tableau 和 AWS 的 Amazon Redshift 数据仓库以及 Panoply 结合使用，推动企业实现大规模自助式零售分析。

在欧洲，金佰利公司的电子商务数据往往来自多个地区以及不相关的数据源。这由 EMEA （欧洲、中东、非洲三地区的合称）分析团队负责管理，但他们原有的系统并不能提供快速解决问题所需的灵活性，因为这需要大量的数据分析。而在 Panoply 上使用 Tableau 的决策带来了改变，两年内为公司节省了 25 万美元，每周节省了 8 小时，同时还增加了数据分析的安全性。对于分析团队来说，这使他们能够拥有更多的时间来解读数据，而不是将时间全花在弄清数据的意思上。

节省数万美元，释放大量资源

当询问 EMEA 全渠道营销分析负责人 Helena Carre 关于在 Panoply 上运行 Tableau 平台的体验时，她的回答是：这像是一个 “超级分析大国”。

Carre 在领导 EMEA 分析团队时，将她大部分的时间都花在了数据上。金佰利的电子商务数据来源于 15 个不同地区和不同数据源。

不同的 EMEA 地区对每个零售商都有着不同的库存单位和项目说明 。团队需要收集并分析来自内部（包括销售数据和营销支出数据），外部（如 Similar Web 和 Nielsen）以及 Web 应用程序的数据。而当这些库存单位与原有系统中的固有数据结合时，场面将变得十分壮观。

因此找到一个灵活的解决方案至关重要。Carre 的团队选择将 Panopy 的人工智能数据仓库解决方案与 Tableau 结合使用。为组织里更多的专业人员提供安全，自动的数据访问。现在他们花费更少的时间来收集数据，而将更多的时间用于解读数据。Tableau 和 Panoply 的综合优势也为他们提供了一个 “沙箱”，在这里他们可以调整数据集以进行临时探究。Carre 将 “没有沙箱的数据家比作没有画布的画家”；而她的沙箱则是现有解决方案无法提供的事物。

Carre 表示：“ Panoply 和 Tableau 的强强联手所带来的快速性能是我团队最好的解决方案。它给了我所需要的东西：速度、自动、效率以及灵活性，并且不会浪费我的预算，增加团队人数，或是增加不必要的复杂性。它仍然是我现有资源的重要补充。“

此外还带来了另一好处，新功能可以让团队轻松比较各个店面的表现（即网站，店面，快递，超市等）。现在分析的绩效指标包括：定价和促销，包装大小，市场份额以及增长。

扩展分析功能，无需增加人员

Carre 和她的团队通过提供最新的市场份额，价格弹性和消费趋势来支持金佰利进行决策。由于公司的大型复杂数据集，Carre 经常寻求 IT 部门来帮助她设计查询 ETL （提取转换加载）和 BI 问题的流程，以便在 Tableau 中对其进行可视化。虽然这个流程有效，但他们不能迅速回答所需的商业问题。

在 Panoply 上的 Tableau 解决方案解决了 Carre 团队面临的数据争议和分析需求，并为公司节省了大量时间和人员。例如，在一份区域性零售报告上，团队每周能够节省八小时 —— 相当于每两年节省了 25 万美元。这份报告是金佰利 “巨大投资回报” 的一个例子，它带来了新的功能，而无需向团队中增加业务分析师，或者经历冗长的需求收集或技术开发流程。

“ Panoply 中的 Tableau ” 解决方案

Panoply 实时监控查询，自动调整以获得最佳性能。为了实现这一目标，Panoply 使用专有 AI 算法来学习使用模式，优化数据集并缓存常用查询，所有这些都旨在提高对终端用户的响应能力。Tableau 和 Panoply 开展了一项关于通用仪表板配置的性能改进的联合研究。在三周的研究过程中，他们发现 Panoply 为仪表板的运行时间减少了 90％ 。

//本文转自Tableau 商业智能博客
//作者：Vaidy Krishnan（Tableau 大数据产品营销高级经理）

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