Die heutige Aufgabe bestand darin Real World Fake Data (#RWFD) aus der zweiten Staffel zu analysieren, die auf den Accelerators von Tableau basieren. Zu jedem der vier Themen, die zur Auswahl standen, gab es eine Liste von Fragen, die wir beantworten sollten. Aber damit war nicht genug. Außerdem sollten wir uns zusätzliche Fragen ausdenken. Dabei waren wir beim Suchen der Fragen nicht auf die gegebenen Daten beschränkt.
Zur Auswahl standen folgende Themen:
Finanzielle Übersicht | Bürgeranfragen | Notrufe | Diversity Score Card
Unser Team musste sich so aufteilen, dass maximal zwei Personen an einem Thema arbeiten. Das ging bei uns sehr schnell.
Ich habe mich für die finanzielle Übersicht entschieden, da mir einige Begriffe aus der Finanzwelt immer noch unklar sind und ich die Chance nutzen konnte neben der technischen Umsetzung des Dashboards auch noch etwas Fachwissen zu sammeln.
Begriffe wie Revenue, Gross- & Operating Margin waren mir bekannt, aber heute habe ich außerdem gelernt was COGS, die "Working Capital ratio" oder die "Liquidity ratio" ist.
Mein Fragenkatalog sah wie folgt aus:
1. Wie ist die finanzielle Situation unserer Organisation?
2. Wie viel Gewinn hat unsere Organisation erwirtschaftet?
3. Wie hoch ist unser Betriebskapital?
4. Sind wir zu hoch verschuldet?
5. Was sind die Ursachen für die Veränderung unseres Nettoeinkommens?
6. Erkennen wir problematische Trends?
Beantwortet habe ich die Aufgabe mit drei Dashboards. Als Basis für die Dashboards habe ich die Dashboards aus dem Tableau-Accelerator verwendet. Diese sind sehr umfangreich und bieten viele Möglichkeiten. Um jedoch die oben gestellten Fragen zu beantworten, waren diese Dashboards zu unübersichtlich und zu kompliziert. Deshalb habe ich als Erstes versucht die Abbildungen rauszusuchen mit denen ich am besten die Fragen beantworten konnte. Diese habe ich dann angepasst, neu designed und erweitert.
Ein Problem bei dem Projekt war, dass die Dashboards auf einem alten Datensatz basierten und ein einfaches Austauschen der Datenquelle nicht funktionierte. Deshalb habe ich heute zum ersten Mal den Data Mapper ausprobiert. Auch dieser Versuch ist leider zuerst gescheitert. Nach einigen Anpassungen der Datentypen (Tableau schafft es nicht aus einem Datetime-Field ein Datefield zu machen), hat Tableau dann doch meine neuen Daten akzeptiert. Zuletzt mussten noch einige berechneten Felder angepasst werden, sodass das Projekt heute doch noch erfolgreich beendet werden konnte.
Die Aufgabe heute war herausfordernd, aber auch interessant. Ich habe viele gelernt und das sind die Ergebnisse des Tages:
