Dashboard Empresarial con Qlik y Tableau

TRABAJO FIN DE MASTER

Dashboard Empresarial  con Qlik y Tableau

Anna Roca Codina

Máster en Business Intelligence & Big Data

1. Explicación de la problemática

Des del principio del máster se nos ha hablado de varias plataformas o software de visualización de datos. Estas herramientas nos permiten obtener de una manera visual e intuitiva conocimiento a partir de la información que hemos sacado de los datos de nuestros datasets.

Las dos herramientas que se han nombrado des del primer semestre y que además hemos tenido la oportunidad de utilizar en el máster son Qlikview y Tableau. Además están consideradas como las mejores.

Personalmente, ya las conocía de antes, no por haberlas utilizado sino porque algunos equipos en mi empresa las utilizan.

En vistas de ser usuaria de Qlikview durante el próximo año, me motivó la idea de profundizar más en esta herramienta y sus utilidades realizando un Dashboard para un caso empresarial o un juego de datos de contexto empresarial.

Durante este semestre, en el trabajo, he tenido la oportunidad de trabajar de cerca con un equipo que utiliza Tableau, y sabiendo que durante este semestre se nos introduciría Tableau, se me despertó la curiosidad de saber cuál era la diferencia entre las dos herramientas. En qué casos se debería utilizar Qlikview y en qué casos se debería utilizar Tableau? Por qué algunos equipos eligen Tableau, mientras otros se decantan por Qlikview? Qué puntos fuertes tienen cada uno?

Así pues, finalmente me decidí por realizar con un mismo juego de datos un Dashboard con cada herramienta, haciendo un análisis de qué me aporta cada una, en qué puntos encuentro más interesante una que la otra, o si de lo contrario la decantación acaba siendo una mera decisión según gustos personales y estilos.

El dataset utilizado se trata de datos abiertos que se facilitan en la web de Tableau. Mi intención es realizar un Dashboard que me permita explicar la situación actual de la empresa en cuestión, des de los países en los que está presente, la evolución en ventas, la tipología de producto con más éxito, entender la operativa de la empresa, obtener una idea de la tipología de cliente de la empresa, etc. En definitiva, obtener una foto del estado actual de  la empresa.

1. Exposición del dataset o datasets que vas a usar

El juego de datos que voy a utilizar es un juego de datos de ejemplo que nos podemos descargar libremente desde la página web de Tableau.

Primero de todo, y antes que nada. Voy a descargarme este juego de datos y lo voy a subir a Qlik para realizar el Dashboard con esta plataforma.

Una vez hecho el Dashboard con Qlik seguiré con Tableau sin tener en cuenta la propuesta que dan en la web de Tableau.

Este dataset, se compone de 24 variables, de las cuales 5 son campos numéricos y se trataran como measures y el resto, 19, son campos categóricos y se tratarán como dimensions.

Hay 51290 registros de compras.

A continuación, describo las variables que componen el juego de datos:

Row ID: Número de transacción.

Order ID: Se trata del código único que se atribuye a cada pedido que hace un cliente. Un pedido puede ser unitario o puede contener más de un ítem o producto. Es decir, un Order ID puede tener más de un Product ID, Category, Sub-Category o Product Name. Por lo contrario, un Order ID tendrá un único Customer ID y Customer Name.

Order Date: Es la fecha en que se crea el pedido. Si hablamos de una comercio online, es la fecha en que el cliente entra en la web y realiza un pedido.

Ship Date: Es la fecha en que se expide el pedido del almacén de la empresa. Teniendo esta fecha y la anterior podemos obtener información interesante para nuestra operativa, ya que podemos saber lo que tardamos desde que un cliente crea un pedido hasta que lo servimos desde nuestro almacén. Obviamente, una vez expedido se le tiene que sumar el tiempo de tránsito hasta llegar al cliente final, pero al menos tenemos unos datos que nos permiten tener una idea de la eficiencia de nuestro almacén.

Ship Mode: Es el modo en que se envía el pedido. Tiene 4 categorías, First Class, Sameday, Second Class y Standard Class.

Customer ID: És el código con el que identificamos a nuestros clientes. Cada cliente tiene un código único, así pues mediante un código de cliente podemos saber todas las compras que ha realizado.

Customer Name: El nombre del cliente.
Segment: Se trata del tipo de cliente, Consumer, Corporate, Home Office. Si BtoC o BtoB.

Postal Code: Código Postal del envío.

City: Ciudad a la que se envía el pedido.

State: Estado al que se envía el pedido. En el caso de USA son estados federales, en el caso de España por ejemplo se trata de Comunidades Autónomas.

Country: País al que se envía el pedido.

Region: Región al que se envía el pedido. Estas regiones asumo que las ha delimitado la empresa según los diferentes mercados delimitados que tiene.

Market: Mercados mundiales que ha identificado la empresa. Hay 5, Africa, Asia Pacific, Europe, LATAM (Latin America), USCA (USA, Canadá).

Product ID: Se trata del código de producto, la SKU con la que se identifica cada producto que vende la empresa.

Category: Categría bajo la que se clasifica cada producto. Hay 4, Furniture, Office Supplies y Technology.

Sub-Category: Sub-Grupos en los que se dividen las Categorías.

Product Name: Nombre del Producto.

Sales: Ventas en dólares.

Quantity: Cantidad vendida de cada producto por compra.

Discount: Descuento que se ha aplicado en cada compra.

Profit: Beneficio obtenido en cada compra.

Shipping Cost: Costes de envío de cada compra. No se especifica si estos costes los asume la empresa o el cliente.

Order Priority: Prioridad de la compra. Hay 4, Critical, High, Low, Medium. Entiendo que este aspecto nos influencia a nivel de almacén y expedición ya que des del punto de vista del transporte, el tipo de envió (Shipping Mode) ya nos aporta esta graduación.

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