Alteryx

Analytic Process Automation 領域始祖

讓Data Engineering處理時間縮短到分秒之間

在單一平台整合多種資料源、複雜運算邏輯與流程

知名企業Microsoft、Netflix、Dell、Audi、Ford、7-11、McDonald’s、Unilever、P&G 皆利用Alteryx擴增商業分析師「處理資料的能力」，而取得更快更多元的商業見解

下載試用Alteryx Designer

分析流程自動化領域第一品牌

全球兩千強企業近40%採用、全球累積超過6,700多家組織認可

一流的分析師展現的是處理複雜問題的速度！我最常用Alteryx做資料準備、混合跟分析。

我的資料來源格式有很多，像是 .bak, .csv, .txt, .xlsx 等，且每一份都需要再揉捏後才能進入正式的分析，所以在這個階段，Alteryx幫我很大的忙。用Alteryx速度很快的其中一個主因是，有260個元件可以直接拖拉，不需要寫SQL，就可以完成清理、合併、Join、Union 跟篩選資料的動作

Alteryx 能讓我看清楚資料是什麼狀態，且當你看清楚時，還會得到流程優化面的想法，因為你知道系統間的資訊是如何流動，才會知道流程怎麼改。

BI Analytics Supervisor, Morrison Express

我以前是因為Tableau Conference而知道Alteryx的，因為 Tableau 和 Alteryx 是全球技術合作夥伴。我們是從14天的Alteryx Designer 試用開始的，想知道Alteryx可以怎麼幫我們整理資料源，下載後很快的就能體驗到，原來整理一個workflow邏輯是那麼容易，而且可以做到在Excel內無法達到的監督機制。這讓我可以在不用跑整個審合程序下，更自由的去做更多實驗。

Digital Analytics Manager , 7-Eleven

我們是透過Tableau知道Alteryx的，一開始是運用在各種資料混合、語言轉換、自動化整理Tableau可以分析用的資料集。現在，也用Alteryx自動化原本要手動的衡量指標、在eBay跟Amazon網站上的自動資料抓取Web Scraping、商品的預測建模、空間分析等。

Business Systems Analyst, Amway

有了 Alteryx，不只省下大量時間，還讓我們可以大膽去找更多有潛力但沒有Data Mining 或coding技術的人才，這加速我們團隊的成果展現。

Chief Data Officer, Gymshark

Alteryx 扮演什麼角色

資料處理 ✘ 資料探索 ✘ 進階分析 ✘ 自動化的最佳幫手

資料科學的本質是一種專業能力：能用邏輯系統的方式，從大量零散資料中，找到規則脈絡、意義和商業價值的能力。就一家公司而言，也是一種長期競爭力。

資料科學可分四大面向：資料工程Data Engineering、商業分析Business Modeling, Analytics and Reporting、機器學習工程Machine Learning Engineering、軟體工程Software Engineering

釐清資料科學的本質與四大面向後，便會很清楚：當所有公司都在佈局操練「資料科學能力」時，能變成卓越的關鍵在於「如何快速處理、產生高質量的資料」，也就是在BI商業分析、機器學習的上游環節-資料工程Data Engineering是否下足功伕、是否關注其「速度與品質」，因為速度與品質關乎一家公司「多快＆多明智做決策跟採取行動」

懂得從根本因素去著力的企業，最終會在「數據轉換商業價值」優先取得報酬

而 Alteryx 就是一個將資料科學上下游環節整合起來的平台（End-to-end Automation of Analytics, Machine Learning, AI and Data Science），且使用者光在最關鍵的上游環節 資料工程Data Engineering 就能立即感受其速度帶來的價值。

Alteryx 適合誰使用？

All Data Worker

讓本來就具備數據處理潛力的人才Upskilling，是不用再千里尋專才或擴編IT人才的聰明做法

Dr. Michael Stonebraker ，這位已經在資料庫研究超過40年以上的大師，曾統整大多公司「對Big Data的10大錯誤認知」其中有一點錯誤認知就是：多數公司並沒有解決「真正的」資料科學問題-典型的資料科學家花他們90%以上的時間在資料探索、資料整合跟清理

資料科學家都這樣了，更不用說Business Analysts或是身處在各個部門內的Excel Pivot Table高手們

Alteryx的Low-code甚至No-code的使用模式，讓公司內那些非純技術背景的專家都可直接利用機器學習模型。Alteryx透過降低數據處理的技術門檻，加速了整個轉化商業價值的速度

不論你是在IT單位或營運分析單位，只要平常需要花大量時間做大量的資料處理、要一直拉報表、在Excel內整一下再Pivot Table，都很適合用 Alteryx 讓自己「擁有處理資料的能力」，開始將「資料處理的流程自動化」

Data Engineers

直接利用資料庫效能、加速資料處理速度

在數據庫內處理( In-database processing ) 分析可大幅度縮減處理時間，善用像是 Amazon Redshift、Oracle、Microsoft SQL Server、Cloudera Impala、Spark、Teradata 等資料庫內建強大的資料處理能力，透過Alteryx Designer為介面， in-database workflows 可以輕易整合 standard workflows 去做額外的資料混合跟分析。

→ 推薦觀看：In-Database Tools Reading and Writing Data

以連接Teradata內的資料為例，透過Alteryx Designer的ODBC connection，內建動態的metadata querying，你可以直接在Alteryx看見跟分析Teradata內的資料，無需手寫SQL，也減少很多格式問題、Excel有限的負載量問題。

Business Analysts

跳脫耗時手動Scripting

Scripting 是一個分析師在整個分析任務週期中，最繁冗又無法避免的一環。 Alteryx有260個自動化元件，讓你可以像堆樂高一樣去準備資料，輕鬆混合散落各處的資料源、並快速整理成適合用來分析的格式。Alteryx讓你把時間集中在當一個分析師最該做的事情上。

▶ 3分鐘看示範：https://youtu.be/6uYRN1qqnmI

流程可重複利用並自動運行

如果手動進行，你可能要一個禮拜做一次或是兩次，如果多請一個人力拉報表下來Pivot Table，但代價是：寶貴人力在一週內有兩天是在做沒有產值的事情。有遠見的管理者，選擇善用Alteryx讓一個人做出流程並放上Scheduling自動運行，投資一次重複利用多次。

Data Scientists

解決資料科學家的最大瓶頸

我們都知道絕大多數的資料科學家無法真正有效率的發揮效能，是因為花很多時間在清理、跟資料角力(Data wrangling /Data munging)，整個專案時間有70-80%在等待資料到位、清理資料、且團隊內可能因為使用不同且可能不相容的工具來分析資料而導致每個專案都要耗時數週甚至數月。

又，資料工程師不是每家企業都有，大多數的資料科學家都是身兼 Data Engineering 工作的 Data Scientist，要自己想辦法生出可以用的資料。

如果你是一個策略型資料科學家（對商業敏感度高、有商業思維，擅長商業活動的規劃與執行，善用數據分析作為輔助工具，提出問題假設和挖掘企業內部問題）。你的價值在於找出「大量」資料背後的潛在價值，不要反而讓「資料量太多」成了你最大的限制。

Alteryx 提供超過55個進階預測元件跟15個地理分析元件，例如可輕易做到：

- 預測客戶流失 Predicting customer churn
- 決定最關鍵的競爭力因子，像是on-time delivery、in-stock/out-of-stock products、 lowest price
- 辨別最有利潤的開店位置
- Data scientists 跟 Data engineers 可以有共通語言，快速指出資料限制、調整演算法、更快達到討論共識

▶ 如何用Alteryx 做進階分析？

▶ 用 Alteryx 做空間分析 Spatial Analytics、人口統計分析 Demographic Analysis、整合地理資訊系統 GIS Mapping Integration

▶ 5個最常見的Data Science企業應用

Excel Heavy User

從Spreadsheet 走向 Workflow

全球大約有10億Microsoft Excel使用者，但現在，跟你一樣擅長用VLOOKUP 或 INDEX MATCH 的Excel 高手，已經開始擺脫Excel長期束縛，走向更聰明的Workflow，原因有三：

❶ Repeatability 可重複利用

透過Alteryx Designer，可以拖拉出一個可重複利用的分析流程架構，不用每個月在固定時間做同樣的動作，只為了每次的報告彙整。

❷ Scalability 可支持大規模資料量

區區一萬筆資料Excel就已經無法負荷，但未來資料量只會越來越大、資料來源越來越多。

❸ Modularity 可模組化的

當資料出現#Value! 或是 #REF時，你知道原因出在哪裡嗎？通常要花多久時間找出原因？透過Alteryx Designer，資料的變動歷程是可追溯的、透明的。

▶ 一步步告訴你如何無痛嘗試Alteryx，擺脫Excel的長期限制 The Alteryx Guide for Excel Users

讓Business User跟資料科學家、資料工程師溝通無礙

當我用Alteryx分享Workflow給使用者的時候，這是我們第一次可以這麼順利的討論完，而且我也可以更容易理解他們想要什麼！

I shared this workflow with business and for the first time ever we were able to work through and capture exactly what they wanted without them looking at me like I am an alien (because I am showing them SQL code).

在四面向看見 Alteryx 帶來的成效

企業營運目標 ✘人力使用

營業收入

❶ 某一排名全球前5大的零售商，透過Alteryx取得10億美金的業績增長：最佳化每天在超過2000家店面的商品鋪貨量 Daily Merchandising Optimization for 100% SKU’s in 2000+ stores

❷ 某一名列財富500強的製造商，透過Alteryx 在一年內取得4千萬美金的營收成長：透過自動計算客戶終身價值Customer LTV 並自動化相關campaigns

利潤收益

❶ 某一全球前3大民航客機，用Alteryx收回8千萬美金應得的利潤：因為透過Alteryx發現與分析在客戶忠誠計畫內的並未被使用的獎勵

❷ 某一醫療機構，用Alteryx每年省下2千萬美金：透過減少臨床差異(unwarranted clinical variations ) 所帶來的成本。

營運效率

❶ 某一地區性的零售商，透過Alteryx達到99.4%的包裹準時送達率：因為包裹遞送路徑計算的自動化，減少11%的運輸成本。

❷ 某一前五大有機超商，透過Alteryx達到 757% 效率改進：分別在價格最佳化與標準化、及時的運送。

人才技能

❶ 全球四大管顧公司，透過Alteryx提升5萬名員工技能：包含管理顧問、稅收與審計顧問

❷ 某一前50大國際商業銀行，透過Alteryx幫助超過2千名員工，自動化前線業務作業：包含交易、財管、稅收與客戶服務。

Alteryx 客戶應用案例

全球超過6700家客戶，以下列舉幾個知名企業品牌

北美地區 7-11

一年份的銷售數據可以在1小時內整理完畢

7-11最不缺的就是數據，因為在17個國家有將近7萬家店面的7-11，光是在美國地區就超過8600家店面。7-11最缺的就是快速收集、整合大量數據的聰明方法。

- 使用部門：多部門
- 目標：找一個解法是可以讓Business Users 非技術部門的人，每天都可以使用、不需要太多技術支持，因為我們需要快點得到結果，分享給外部的利害關係人。
- 結果：現在可以把所有廠商資料彙整在同一個結果上去更全面地看出哪些促銷活動是可行、哪些不可行。我們也用Alteryx Server自動化排程分享報告給管理層。

以前我們的促銷跟和核實報告是由不同的廠商提供的，我們很依賴這些廠商告訴我們表現的怎麼樣，而且有時間落差。現在，原本要等100小時的報告，我們透過Alteryx 建立起來的workflow，在1小時內就可完成。

- 下一步：將產品跟推銷內容可以更符合客戶需求、提供更個別化的購買經驗，我們會繼續利用Alteryx Server，讓更多部門也可以利用。In the end, we want Alteryx to be our replacement tool for Excel.

▶ 繼續閱讀：7-Eleven Brings Key Insights In-House with Alteryx

北美地區 Amway

自動化超過20個數據流程，減少超過350小時的資料準備，相當一年省下8萬美金

在2015年，Amyway的全球採購部門從購買2個License開始，在首購後的幾個月內，開始在內部推廣如何使用Alteryx 。直到用戶超過10個後，IT 開始進來測試 Alteyrx Server 的使用，並在2017年進行一整年的內部推廣，直到2018年，已經有超過30個使用者。

一開始的使用：我們的資料來源包含Excel, Access, SQL Server (In DB tools), Oracle (In DB tools), SharePoint, Google Sheets, eBay 跟 Amazon。中間透過Alteryx，我們可以更快且有秩序的把很多資料集直接發佈到Tableau Server上，並自動更新 Tableau Dashboards

更多應用的舉例：

- 原本每月才能知道供應鏈的健康狀況，現在變成每天都可以得知
- 用Alteryx建立一個Workflow，在超過100個國家的資料自動丟到Google翻譯，並打算把這樣的應用放到Server上運行當作APP
- 把原本需要耗費3百萬美金建造的客製化Access Database，用短短3週，直接在Alteryx內實現出來，也省下原本一個月要花40小時手動準備資料的時間
- 原本我們要用人工的方式在eBay、Amazon上審查Amway的產品，且原本在一個網站上只能做完1-10%的的產品審查。現在透過Alteryx，我們在幾秒內就完成所有產品的審查

我們終於從Access 跟Excel的舊世界跳脫出來，進入了Alteryx 跟Tableau 的新世界

▶ 繼續閱讀：Automation at Amway Results in Over $80,000 of Savings Annually

渣打銀行 Standard Bank

一年省下了上千小時在Collect, Format, Analyze, Deploy Data

我們花幾小時從各種系統下載資料，再標準化這些資料集、混合、計算。等我們處理好之後，已經沒有多少時間可以去做分析了。但用過Alteryx後，我們不可能再回去原本的方式了，因為原本的方式太煎熬了。

應用舉例：

- 從Outlook到SQL：每天在固定時間點，花75分鐘，下載信件內的檔案、重新命名檔案、存到共享硬碟以便放到資料庫內。現在，用Alteryx 只要幾秒就完成了。
- 從SAP到Excel：每月總共要花75小時，從系統下載資料、在Excel內重塑、跑計算、空值補上數字0。現在，透過Alteryx內的SAP BW Query元件就可以直接拉出SAP資料，在Alteryx內整理再輸出成Excel給需要的人。