Sem qualquer modéstia, eu posso dizer que eu sou muito bom na criação de dashboards. É algo que eu gosto muito de fazer. Não é a parte mais fundamental do meu trabalho, mas é algo que me dá muita alegria de fazer. E ao longo do meu tempo trabalhando no Google, Meta, TikTok, Disney, várias outras empresas, além dessa, como a Health Bank, meus dashboards sempre foram muito elogiados. Só pra você ter uma ideia, o Looker do Google, que quando começou se chamava Google Data Studio, eu fui o usuário...
Alpha e eu que ensinei os funcionários do Google na Austrália a utilizarem o Google Data Studio. Da seleção de KPIs e métricas, aos insights e recomendações que a gente obtém através do dashboard, passando até por um ponto extremamente importante que pouca gente presta atenção, que é o designing, e indo até as recomendações utilizando inteligência artificial. Tudo isso eu sempre trabalhei nos dashboards em que eu fiz para as empresas onde eu trabalhava.
E uso até hoje. Literalmente, essa semana, eu passei grande parte do meu tempo desenvolvendo alguns dashboards, integrando os dados. E muitos desses dashboards que eu criei ao longo do tempo foram feitos no Tableau, que é uma ferramenta que, para mim, é excepcional.
Tableau é realmente a primeira ferramenta que eu comecei a ensinar. Quando eu comecei a ensinar Data Science Analytics, na parte de dashboards, eu usava o Tableau. Dei aula de Tableau para grandes empresas no mundo inteiro. Para você ter uma ideia de como dashboards do Tableau são recomendados e importantes para empresas, eu cobrava 800 dólares por aluno para ir nas empresas e ensinar tablô na Austrália. Só que com o tempo, a gente viu um grande crescimento do Power BI e o Looker crescendo também do outro lado para a área de Marketing Analytics.
E aí o tablô foi caindo no esquecimento. Estava tendo problemas, dificuldades em umas atualizações, parecia que ele estava virando um grande elefante branco. Mas espera aí, tudo mudou. Com o lançamento do Einstein, o tablô se tornou uma das mais importantes ferramentas de visualização e análise do mercado hoje. Literalmente o que você consegue fazer com ele hoje é extraordinário.
E mais do que isso, muito mais fácil do que em várias outras plataformas. Só te dar um exemplo. Quando eu estava trabalhando no Meta, eu fiz um dashboard de recomendação extremamente avançado que pegava cinco pontos principais e basicamente fazia recomendações em tempo real baseado naqueles pontos.
Eu criei um sistema externo utilizando inteligência artificial, conectei com outros sistemas de inteligência artificial da empresa e gerei esse dashboard que analisava as campanhas todas em tempo real e dava recomendações como se fosse eu. No Tableau de hoje, eu consigo fazer isso muito mais rapidamente e mais, muito melhor. Mais muito, muito melhor. Então eu vou te mostrar nesse vídeo de hoje quais são as novidades do Tableau e como ele é uma ferramenta importantíssima se você quiser trabalhar na área de Data Science Analytics. Mas antes de eu começar, deixa eu te contar uma coisa.
A gente passou de 70 mil inscritos no canal. Em primeiro lugar, muito obrigado você que se inscreveu, que curte, deixa seu comentário aqui. Eu tento responder todos os comentários.
Muito obrigado. Esse canal é feito pra você e você tem ajudado esse canal a crescer e divulgar ci ências de dados pra muito mais pessoas. E aí eu tenho uma novidade. Assim que a gente atingir 100 mil inscritos no canal, aquele curso que eu dava de tablou na Austrália cobrando 800 dólares...
por aluno, eu vou fazer um novo curso atualizado, utilizando o Tableau e Einstein, e vou trazer de graça para vocês aqui no canal. Completamente de graça. Não sei quanto tempo vai levar para a gente atingir 100 mil inscritos, mas assim que a gente atingir 100 mil inscritos, eu trago esse curso aqui para vocês. Não só o curso, exercícios, trabalhando com os dados reais e muito mais.
E com certificado. Então, fica aí a dica. Vai avisando seus amigos que tem interesse em Data Science Analytics, querem aprender ciências de análise de dados. A gente atingindo 100 mil inscritos no canal, não sei se vai levar 5 dias ou 5 meses, eu trago esse curso aqui de graça pra vocês. Legal?
Bom, vamos dar uma olhada no tablou. E olha só, você quer aprender a programar? A Dio tá com uma promoção de Black Friday antecipado, com 60% de desconto. Basicamente, acreditem ou não, você vai pagar R$12,39,90, isso mesmo, R$12,39,90, para ter acesso...
vitalício a plataforma, todos os cursos que eles lançarem, para sempre, vitalício, você paga o 12 de 39, você vai ter acesso para sempre à plataforma da Dio. Não deixe de se cadastrar, usa o cupom Jerry ou usa o QR Code que está aqui na tela, para se cadastrar, ter acesso aos cursos de engenharia da computação, engenharia de dados, diversos cursos de programação que você vai aprender através da Dio. Não perca essa oportunidade.
Uma das principais vantagens do Tablo... é a otimização do processo de conexão e modelagem dos dados. Enquanto em outras plataformas, isso pode ser um trabalho que leva dias, até semanas, no Tableau você consegue fazer isso em poucos minutos. Ele utiliza o potencial de recursos do Enterprise Pipeline com a facilidade do Tableau Prep para modelagem dos dados. Como é que isso é possível?
Isso acontece através dos modelos de inteligência artificial que eles embutiram na plataforma. Mas qual é o ponto? Muito mais importante é transformar esses dados em uma linguagem natural, que você fala normalmente. E o Tableau utiliza diversos algoritmos de inteligência artificial para automaticamente olhar os seus dados, sugerir um modelo ideal, sugerir uma modelagem ideal para os dados, limpar os dados incorretos ou incompletos, e sugerir a partir disso métricas e KPIs para o seu negócio. Muito mais do que isso.
Com o Einstein Studio, ele não usa apenas os seus dados para te mostrar a performance do seu negócio hoje. mas como ele vai estar no futuro. Ele faz todos os modelos preditivos automaticamente para te gerar um forecast do seu negócio.
Só que existe um problema em tudo isso. Os estudos mostram que mais de 70% dos dashboards hoje são abandonados em menos de 3 meses, por falta de uso, porque tem dados não relevantes para audiências específicas. Por exemplo, às vezes a pessoa de vendas vai lá e fala cara, esse dashboard não é muito o que eu preciso. O cara de produto fala também não, é um dashboard que tenta fazer tudo. O Einstein resolve isso.
entendendo o contexto no qual você trabalha e fazendo recomendações de widgets específicos dependendo da sua função. Olha que incrível! Vamos então ver como é que ele funciona, vamos ver ele em ação. Com o Tableau fica fácil entender de onde veio essa queda, porque eu posso realizar uma segmentação.
Fazendo a minha segmentação dos dados, eu vejo aqui que eu posso ir para o departamento, região, e eu quero entender qual a região onde aconteceu essa queda. Eu tenho Central, South, West, East e pode ser que tenha sido por uma região ou um outro segmento específico. Eu não sei. O que eu posso fazer?
Perguntar para o Tablo. Clico em Ask. Falo, aonde veio essa queda maior? E ele me mostra que foi na região I que essa queda maior aconteceu.
E aí eu posso fazer uma coisa. Eu não tenho esses dados para conectar os usuários dentro da minha plataforma do Tablo. Mas o que eu posso fazer?
Migrar dados que estão em outra plataforma e juntar com meus dados do Tablo utilizando o Data Model Objects para isso. fazendo isso eu posso exportar os dados dos consumidores e aí analisar e entender melhor o que está causando essa queda. Só que o mais interessante aqui é que antigamente eu tinha que empurrar, soltar métricas e começar a fazer os meus cálculos com o Tablo. Basicamente agora eu posso fazer perguntas para o Tablo e ele me responder o que está mais alinhado com o que eu preciso saber.
Nesse caso eu vou pedir para ele gerar o relatório de comparar as vendas. com o CSAT Score por consumidor. E ele imediatamente vai começar a trabalhar nesse gráfico e vai me gerar um server plot com todos os dados que eu preciso. E aí você vê que imediatamente ele me dá o gráfico que eu preciso. Ele me dá o CS médio com o valor de venda total feito durante aquele período com os valores que eu preciso.
E aí você vê que no meu dashboard eu consigo identificar imediatamente os usuários aqui em vermelho embaixo que não estão felizes e azul o que estão felizes baseado no meu CSAT Score. que foi gerado anteriormente. E automaticamente eu consigo criar outras segmentações baseado na região East apenas e obter os detalhes desses consumidores e entender por que esse problema está acontecendo.
E aí quando eu começo a analisar os consumidores que estão infelizes, como o Matt aqui, eu vejo que a prioridade dele é alta, que o caso foi escalado, mas ninguém agiu no caso dele nos últimos sete dias. Então não é de surpreender que ele está infeliz. Mas o mais interessante é que agora eu posso olhar por casos relacionados a esse usando um modelo semântico para entender, por exemplo, ah, pedidos perdidos e aí entender através do dashboard feito no Tableau o que está acontecendo e como resolver esse problema.
Eu vejo que o maior problema que tem acontecido na região East, que tem causado essa queda, é o número de pedidos perdidos. E todos os widgets que eu criei no Tableau, eu posso reutilizar em qualquer plataforma e dashboard que eu quiser dentro do Tableau. Por exemplo, eu posso criar um que vai usar no meu app, nesse caso aqui eu estou com um app, que me avisa que está tendo uma queda no inventário na próxima semana. E aí imediatamente pelo celular...
eu consigo ver esse menu em inteligência artificial, totalmente construído em inteligência artificial, que me mostra a projeção de queda para a semana que vem, para que eu possa antecipar e resolver o problema. Tudo isso é gerado por inteligência artificial e me avisando em tempo real via o app. O mais interessante é que todas as métricas e KPIs que eu preciso estão disponíveis aqui para mim.
Qual é o valor do inventário, quais são as mudanças que está tendo naquele período. E aí eu posso simplesmente fazer uma pergunta para o AI. do Tablo, por que que tá causando essa queda? E ele imediatamente conversa comigo como um data analyst, me mandando os gráficos e os insights que ele encontrou. E o melhor é que eu posso corrigir esse problema sem sair do Tablo, por solicitando, por exemplo, uma mudança aqui, e ele imediatamente vai encaminhar esse pedido de mudança pro setor responsável, utilizando os dados gerados no Tablo.
E a partir daí eu posso continuar a minha análise perguntando, por exemplo, o que que tá causando essa mudança esperada na demanda. E ele vai continuar analisando e mandando os resultados pra mim. dividindo por canal, qualquer segmentação, na qual ele consegue identificar porque aquela mudança está correndo.
Tudo de uma maneira conversacional. E aí, olha que interessante, eu posso simplesmente pegar essa informação do Tablo e mandar imediatamente pelo Slack ou qualquer outra plataforma. integrada que eu estiver utilizando, para o setor responsável e começar a conversar para resolver esse problema diretamente do Tablo, sem precisar sair da plataforma.
Automaticamente. Olha como isso torna o processo muito mais fácil. Eu posso inclusive dividir esse dashboard com outras pessoas diretamente da minha pergunta. Ou seja, eu não precisei criar um dashboard. O Tablo imediatamente cria um relatório identificando o problema que está acontecendo e olha o meu comentário do Slack aqui aparecendo.
Ou seja, quando alguém acessar esse dashboard, a gente pode continuar a conversa pelo Slack. E aqui com os dados que eu tenho agora, eu quero saber o que causou esse aumento na demanda por canais específicos, que foram dos influencers, mas eu não tenho esses dados aqui. Eu posso importar esses dados pelo tablô e ele automaticamente traz esses novos dados e integra a minha análise em tempo real.
Mas olha a bagunça, os dados não vão servir para nada. É só apertar um botão, ele limpa os dados imediatamente e torna eles usáveis para a análise que eu estou criando a partir de agora. Tudo isso sem precisar sair do tablô. E aí eu crio a minha própria modelagem utilizando...
os dados que foram integrados atualmente, conectando com os dados anteriores e criando agora uma congruência desses dados para eu trabalhar com eles. Mas olha o que acontece, o painel de insights atualizou automaticamente, ele lembrou da nossa conversa, pegou o contexto, viu os novos dados e gerou novos insights automaticamente. E aí eu vejo que tem algo acontecendo aqui, uma correlação entre sentimentos e digital mention. Então eu consigo ver isso agora ao nível dos influencers que eu estou utilizando. Mas eu quero te mostrar algo mais interessante.
Eu consigo selecionar agora os segmentos desses influencers que estão trazendo uma demanda maior para mim e eu consigo salvar esse segmento específico para uma próxima campanha. Ou seja, em um segundo eu selecionei o grupo dos 3.5 milhões de seguidores que vão trazer os melhores resultados para a minha empresa. Mas antes disso, eu volto para aquela minha conversa no Slack e falo, olha só, você estava certo, os influencers foram que levaram essas demandas e já compartilho em tempo real os gráficos com ela.
E agora eu posso ter essa audiência para utilizar em outras campanhas. diretamente pelo tablo. Eu salvo essa audiência, entendo esse segmento que vieram dos influencers que estão trazendo os melhores resultados e automaticamente eu clico em new e posso gerar uma nova campanha e utilizar essa audiência em qualquer outra área da empresa que eu quiser, para qualquer tipo de iniciativa ou campanha.
Gero automaticamente, começo a trabalhar essa audiência, dias depois eu vou ver o resultado e olha lá, 92 mil conversões exclusivas dessa audiência que eu selecionei anteriormente. Entendo aqui, olha o crescimento de conversion rate, que saiu de 6.8% para 7.2% a partir do momento que eu comecei a utilizar os insights gerados do tablô e utilizar essa audiência para uma campanha. Automaticamente eu volto para o Slack, respondo, falando olha o resultado da nossa campanha e olha como aumentou as nossas conversões a partir daí. E consigo voltar essa conversa.
Percebeu como tudo acontece rapidamente e quem achou os insights para mim, nesse caso, foi o tablô. E aí quando eu voltei com meus resultados, ela falou, não tem como a gente otimizar isso e fazer com que outras gerentes de campanha trabalhem com isso? Pô, mas foi uma análise que deu um trabalhão pra fazer.
Bem, eu consigo trabalhar essa análise e escalar pra transformar ela num dashboard, utilizando o workspace do Tableau, utilizando o Einstein. Basicamente ele vai criar novas segmentações pra novos produtos e a partir daí, qualquer pessoa que estiver utilizando esse dashboard, que eu criei em minutos com o Tableau, baseado na minha análise anterior, Posso criar outras dimensões para segmentação se alguém quiser. Qualquer pessoa pode utilizar esse dashboard e criar novos segmentos e utilizar novos segmentos para as campanhas deles. E o mais interessante, você deve ter se surpreendido que você não me viu criando um dashboard.
Não, eu apenas peço para o tablô criar um dashboard baseado... nos dados da análise que a gente trabalhou até agora. E ele faz tudo isso automaticamente, utilizando um processo de linguagem natural. Bom, isso é um pouco do que o Tableau pode fazer agora com o Einstein. Legal?
Gente, espero que tenham gostado do vídeo de hoje. Não deixem de se cadastrar, dar o like no vídeo, compartilhar, ajudar o canal a gente chegar a 100 mil inscritos, que eu vou ter uma grande novidade para vocês, quando a gente chegar a 100 mil inscritos, que é um curso gratuito de Tableau para todo mundo que se inscreveu no canal. Somente para os inscritos.
A gente vai filtrar para os inscritos. Se você se inscreveu, você vai participar. gratuitamente desse curso avançado de tablô que eu vou estar dando aqui assim que a gente atingir 100 mil.
Obrigado, um abraço e até a próxima.