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近年竄紅的 Tableau 是?5 亮點,一鍵匯出專業、動態的數據分析圖表

2022-03-02 資料分析師、數據專案經理 彭其捷
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近年在台灣竄紅的數據分析軟體「Tableau」你知道是什麼嗎?目前台灣的商業分析市場中,雖然主要仍透過 Excel 製作數據圖表,但近期常聽到許多公司開始導入 Tableau 作為核心分析工具,也有很多人說 Tableau 適合搭配 Excel 完成數據分析任務。

Tableau 台灣搜尋熱度.jpg
Tableau 在台灣的搜尋熱度日漸上升,2020 年 9 月更一度到達滿分(100 分)熱度。
Google Trends

Tableau 到底特色為何?適用在哪些情境?本文將以 5 大使用場景,帶你了解 Tableau 如何幫助使用者減少對 IT 人員的依賴,提升分析成果的品質。

 Tableau 戰情儀表板.png
近年來竄紅的數據分析與視覺化軟體 - Tableau 的戰情儀表板畫面。

近年超夯!Tableau 到底是什麼?5 大使用場景、優勢

1. 簡單做出進階、高度客製化的進階數據圖表

雖然數據圖表的種類繁多,但許多人仍主要使用長條圖、圓餅圖、線圖等常見圖表,原因是若要製作更進階的圖表,需要學習更繁雜的操作流程,甚至需要透過程式碼來實現;而 Tableau 提供了豐富而直觀的視覺編輯引擎,能直接透過圖表模組生成圖表,還可針對圖表做各類客製化調整,如圖表背景、文字對齊、字型、顏色、插圖等,讓製圖者用更直觀的操作手法建立易懂圖表

Tableau_視覺化圖表.png
透過 Tableau 可製作各類視覺化圖表。
銷售與利潤雙軸走勢圖.png
Tableau 提供大量視覺編修模組,給予製圖者相當大的彈性。
彭其捷製圖

此外,多數商業分析軟體都不太擅長繪製地理數據地圖,但 Tableau 提供了強大的地理視覺引擎,可上傳地理資料,切換各類地圖風格等,還內建有地理字串處理引擎,能判讀國家、城市、鄉鎮、郵遞區號、機場等名稱之對應地理位置,並呈現在圖表上,非常方便。

全球地圖.png
Tableau 能做出各種地圖風格,透過地理方式呈現。
彭其捷製圖

2. 不懂程式碼也沒差!簡易分析巨量數據、長期資料

近年因應物聯網、社群媒體、交易數據的發展,許多分析的場景都面臨巨量數據處理的挑戰,動不動就出現數百萬、千萬、甚至上億筆的資料量。這對許多軟體來說是一個麻煩的問題,像是 Excel 若載入數十萬筆數據,就會出現卡頓的狀況。

tableau prep.png
透過 Tableau 可在無需程式碼(No-Code)的環境下完成巨量數據的載入、處理、分析與製圖。

Tableau 特別針對巨量數據的分析場景進行優化,能 No-Code、輕鬆載入千萬級的資料量,而在高效能的電腦上,甚至能載入數億筆的資料量展開分析,讓分析師一次性分析長期性歷史資料,不像過去需要將資料切成不同檔案,並針對每個切開的檔案進行相同操作,可大幅提升產能。

3. 內建儀表板模組!免 IT 人員、簡單拖拉就能分析數據

「儀表板」是 Tableau 內建的好用模組,能將多張圖表放在同一個畫面中,同時呈現豐富資訊;過往製作儀表板的任務,因涉及到複雜的程式技巧或開發能力,通常由 IT 部門進行。

互動儀表板.png
透過 Tableau 可快速拖拉、配置,建立戰情數據儀表板。
彭其捷製圖

然而,透過 Tableau 提供的儀表板編輯模組,經理人或分析師便能親手拖拉、製作儀表板,大幅減少分析者對 IT 人員的依賴,配置出最適合於團隊與商業需求的戰情儀表板。

4. 整合性強!Excel、CSV 等多元資料、格式都能載入

在大型組織中,各單位常各自擁有不同的資料格式甚至是資料庫,對於許多數據分析軟體來說,整合多重資料來源常是一大挑戰。

資料連結.png
Tableau 可連結的各種資料格式與資料庫對象。
Tableau軟體截圖

Tableau 提供的資料連線模組,可直接對超過 60 種來源進行連線,包括常見的 Excel、CSV、MySQL、MS SQL、Google Sheets 等,並能將不同來源的資料直接在相同編輯環境的載入、融合,並進行跨資料表的計算,輕鬆串連各類資料來源。

5. 縮短溝通速度:一鍵匯出動態成果、分享到網路

過往製作的數據圖表,大多都是靜態而非動態的,且常需要再貼到 PowerPoint 等簡報軟體來進行報告,但靜態圖缺少了參數切換的彈性。例如需切換不同時間、不同類別檢視,但在 PowerPoint 上是無法實現的。

Tableau 線上環境.png
Tableau 可一鍵上傳動態圖表,分享到社群或給指定的工作夥伴閱覽。

Tableau 能將圖表建立為動態圖表,並一鍵將圖表發佈到網路,分享給同事、客戶,其他人只要透過瀏覽器,就能查看你發布的數據圖表或儀表板,並進行動態圖表瀏覽,大幅加速雙方的溝通速度

Tableau 是台灣近年討論熱度相當高的數據分析工具,許多人都對 Tableau 彈性的製圖功能感到驚艷,也有許多因 Tableau 而數據分析流程大幅優化的案例。有興趣的人能下載 Tableau 的免費使用版本 Tableau Public 操作看看,會對 Tableau 有更深一層的認識。

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領導 Leadership > 領導力
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經理人

不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
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能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
經理人

臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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