Tableau ve İş Zekası: Veri Analizine Giriş ve Ürünleri

Günümüz iş dünyasında, işletmelerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, devasa veri yığınlarını anlamlı bilgilere dönüştürmektir. Peki, karar alma süreçlerinizi güçlendirecek, gizli içgörüleri ortaya çıkaracak ve iş performansınızı zirveye taşıyacak bu verileri nasıl etkili bir şekilde analiz edip sunabilirsiniz? İşte bu noktada Tableau gibi güçlü bir iş zekası aracı devreye girer. Bu makale, Tableau‘nun temel prensiplerini, ürün ailesini ve veri görselleştirme yeteneklerini sıfırdan öğrenmek isteyen herkese kapsamlı bir rehber sunmaktadır. İşletmelerin daha akıllı kararlar almasına yardımcı olan bu platformu keşfedelim.

İş Zekası Temelleri ve Neden Tableau?

İş Zekası (BI), işletmelerin stratejik kararlar almasına yardımcı olmak için verileri toplama, analiz etme ve sunma süreçlerini kapsar. Bu süreç, ham verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve raporlar, panolar (dashboards) veya interaktif görseller aracılığıyla kolayca anlaşılır hale getirilmesini içerir. Modern iş dünyasında rekabetçi kalabilmek için, şirketlerin veriye dayalı kararlar alması hayati önem taşır. Ancak, bu kadar çok veriyle boğuşurken, doğru araçları kullanmak kritik bir başarı faktörüdür.

İşte tam bu noktada Tableau öne çıkar. Tableau, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde teknik bilgiye sahip olmayan kişilerin bile karmaşık veri setlerini analiz etmesine ve etkileyici veri görselleştirmeleri oluşturmasına olanak tanır. Geleneksel raporlama yöntemlerinin aksine, Tableau ile oluşturulan panolar interaktiftir, yani kullanıcılar verilerle dinamik olarak etkileşim kurabilir, farklı boyutlarda detaylara inebilir ve kendi sorularına cevap bulabilirler. Bu, sadece geçmişe bakmak yerine, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye ve potansiyel sorunları proaktif olarak çözmeye yardımcı olur.

Tableau’nun sektördeki lider konumunu perçinleyen başlıca özellikleri şunlardır:

• Kullanım Kolaylığı: Sürükle-bırak arayüzü sayesinde hızlı ve sezgisel bir deneyim sunar.
• Geniş Veri Kaynağı Desteği: Excel’den veri tabanlarına, bulut tabanlı platformlardan büyük veri çözümlerine kadar çok çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilir.
• Güçlü Görselleştirme Yetenekleri: Bar grafikleri, çizgi grafikleri, haritalar, ısı haritaları ve özel görseller gibi zengin bir yelpazede görselleştirme seçenekleri sunar.
• Etkileşim ve Dinamizm: Kullanıcıların filtreler, parametreler ve aksiyonlar aracılığıyla verilerle etkileşim kurmasına olanak tanır.
• Topluluk Desteği: Geniş bir kullanıcı topluluğu ve zengin kaynak dokümantasyonu ile öğrenme ve problem çözme süreçlerini kolaylaştırır.

Bu özellikler sayesinde, Tableau sadece bir raporlama aracı olmaktan öte, işletmelerin iş zekası stratejilerinin temel bir bileşeni haline gelmiştir. Verileri bir hikaye anlatıcısı gibi kullanarak, karmaşık bilgileri basitleştirir ve herkesin anlayabileceği formatlara dönüştürür. Böylelikle, iş birimleri arasında ortak bir anlayış oluşturulur ve daha tutarlı, veriye dayalı kararlar alınır.

Tableau Desktop’a Giriş: İlk Veri Görselleştirmemizi Nasıl Oluştururuz?

Tableau Desktop, Tableau ürün ailesinin temel taşıdır ve veri analizi ile görselleştirmenin kalbinin attığı yerdir. Bu bölümde, Tableau Desktop’ı kullanarak ilk basit veri görselleştirmemizi adım adım nasıl oluşturacağımızı öğreneceğiz. Sürecin her adımında, veriye bağlanmaktan etkileşimli bir pano oluşturmaya kadar pratik bilgiler edineceksiniz. Başlamak için, Tableau Desktop’ı bilgisayarınıza kurmuş olmanız gerekmektedir.

Veri Kaynağına Bağlanma Adımları Nelerdir?

İlk olarak, analiz etmek istediğimiz verilere bağlanmamız gerekiyor. Tableau, Excel dosyalarından SQL veri tabanlarına, bulut servislerinden (AWS, Azure, Google Cloud) hatta özel API’lere kadar geniş bir yelpazede veri kaynaklarını destekler.

1. Tableau Desktop’ı açın.
2. Sol panelde “Connect” (Bağlan) bölümünde, kullandığınız veri kaynağı türünü seçin (örneğin, “Microsoft Excel”).
3. Dosyanızı (örneğin, “Superstore Sales.xlsx” gibi bir örnek veri seti) seçin ve “Open” (Aç) düğmesine tıklayın.
4. Veri kaynağı ekranında, Excel dosyanızdaki “Orders” (Siparişler) sayfasını sürükleyip paneldeki “Drag sheets here” (Sayfaları buraya sürükleyin) alanına bırakın. Bu işlem, Tableau’nun verilerinizi yüklemesini sağlar.
5. Verilerinizi doğru bir şekilde yüklediğinizden emin olmak için, verilerin bir önizlemesini göreceksiniz. Ardından, sol alt köşedeki “Sheet 1” (Sayfa 1) sekmesine tıklayarak çalışma sayfanıza geçin.

İlk Görselleştirmemizi Nasıl Oluştururuz?

Şimdi elimizde bir veri kaynağı var ve görselleştirmeye hazırız. Tableau’nun sürükle-bırak arayüzü sayesinde bu oldukça basittir.

1. “Dimensions” (Boyutlar) ve “Measures” (Ölçüler) bölümlerini göreceksiniz. Boyutlar kategorik verileri (örneğin, Ürün Adı, Bölge), ölçüler ise nicel verileri (örneğin, Satış, Kar) temsil eder.
2. Sol paneldeki “Dimensions” kısmından “Category” (Kategori) alanını alıp “Columns” (Sütunlar) rafına sürükleyin.
3. “Measures” kısmından “Sales” (Satış) alanını alıp “Rows” (Satırlar) rafına sürükleyin.
4. Tableau, otomatik olarak kategorilere göre toplam satışları gösteren bir çubuk grafik oluşturacaktır. Bu, veri analizi yolculuğumuzun ilk adımıdır!
5. Grafiği daha anlaşılır hale getirmek için, “Sales” alanını tekrar alıp “Marks” (İşaretler) panelindeki “Label” (Etiket) alanına sürükleyin. Bu, her çubuğun üzerine satış değerlerini yazacaktır.
6. Renkleri kullanarak farklı kategorileri vurgulamak isterseniz, “Category” alanını alıp “Marks” panelindeki “Color” (Renk) alanına sürükleyin.

Bu adımlar, sadece birkaç tıklama ile anlamlı bir görselleştirme oluşturmanın ne kadar kolay olduğunu göstermektedir. Bu basit çubuk grafiği, hangi ürün kategorilerinin en yüksek satışı yaptığını anında görmemizi sağlar.

Etkileşimli Bir Dashboard (Pano) Nasıl Yapılır?

Tek bir görselleştirme faydalı olsa da, gerçek iş zekası gücü, birden fazla görselleştirmeyi bir araya getiren ve interaktif özelliklere sahip bir panoda yatar. Şimdi bu görselleştirmemizi bir panoya ekleyelim.

1. Ekranın altındaki “New Dashboard” (Yeni Pano) düğmesine tıklayın (genellikle bir grafik ve artı işareti olan kare simge).
2. Sol panelde, oluşturduğunuz “Sheet 1” görselleştirmesini göreceksiniz. Onu sürükleyip panonuzun boş alanına bırakın.
3. Panonuza başka görselleştirmeler eklemek isterseniz (örneğin, aynı veri setinden farklı bir analiz), yeni bir çalışma sayfası oluşturup panoya ekleyebilirsiniz. Örneğin, “Sales by Region” (Bölgeye Göre Satışlar) gibi bir harita görselleştirmesi ekleyebiliriz.
4. Panonuzu interaktif hale getirmek için, ilk görselleştirmeyi seçin ve sağ üst köşesindeki “Use as Filter” (Filtre Olarak Kullan) simgesine tıklayın (huni simgesi). Bu, bir kategoriyi seçtiğinizde diğer tüm görsellerin o kategoriye göre filtrelenmesini sağlar.
5. Son olarak, panonuzun başlığını düzenleyebilir ve farklı boyutlar veya cihazlar için düzenini optimize edebilirsiniz. Panolar, veri analizi sonuçlarını paylaşmanın ve karar alıcıların kendi keşiflerini yapmasına olanak tanımanın en güçlü yollarından biridir.

Bu temel adımlarla, Tableau Desktop‘ı kullanarak ilk iş zekası panonuzu oluşturmuş oldunuz. Bu sadece başlangıç! Tableau’nun sunduğu sonsuz imkanlarla, verilerinizi keşfetmeye ve etkileyici hikayeler anlatmaya devam edebilirsiniz.

Tableau Ürün Ailesini Keşfetmek: Ekosistemin Gücü

Tableau, tek bir ürün olmanın ötesinde, veri analizi ve iş zekası ihtiyaçlarınızın tüm yelpazesini karşılamak üzere tasarlanmış kapsamlı bir ürün ailesi sunar. Bu ekosistem, veriyi keşfetmenize, hazırlamanıza, görselleştirmenize, paylaşmanıza ve başkalarıyla işbirliği yapmanıza olanak tanır. İşte Tableau ürün ailesinin başlıca üyeleri:

Tableau Desktop, Server ve Cloud: Veri Görselleştirmeyi Nasıl Paylaşırız?

Daha önce değindiğimiz gibi, Tableau Desktop, geliştiricilerin ve analistlerin veriye bağlanıp görselleştirmeler ve panolar oluşturduğu temel araçtır. Burası yaratıcılığın başladığı yerdir. Ancak, oluşturulan bu değerli içgörülerin organizasyon genelinde paylaşılması ve yönetilmesi de aynı derecede önemlidir. İşte bu noktada Tableau Server ve Tableau Cloud devreye girer.

• Tableau Server: Kuruluşların kendi sunucuları üzerinde barındırdığı, güvenli ve merkezi bir platformdur. Kullanıcıların Tableau Desktop’ta oluşturulan panoları yayınlamasına, görüntülemesine, etkileşimde bulunmasına ve paylaşmasına olanak tanır. IT ekipleri için veri güvenliği, kullanıcı yönetimi ve ölçeklenebilirlik açısından tam kontrol sağlar. Büyük ölçekli işletmeler ve hassas verilere sahip kurumlar için idealdir. Örneğin, bir perakende devi, tüm mağaza satış verilerini ve performans panolarını Tableau Server üzerinde yayınlayarak bölgesel yöneticilerin anlık verilere ulaşmasını sağlayabilir. Bu sayede, yöneticiler kendi bölgelerinin performansını izleyebilir, trendleri yakalayabilir ve gerektiğinde hızlıca müdahale edebilirler.
• Tableau Cloud (eski adıyla Tableau Online): Bulut tabanlı, tamamen yönetilen bir hizmettir. Tableau Server’ın tüm özelliklerini sunar ancak donanım veya yazılım kurulumu ve bakımı gerektirmez. Tableau, sunucu altyapısını yönetir, güncellemeleri yapar ve yedeklemeleri sağlar. Küçük ve orta ölçekli işletmeler veya IT kaynakları kısıtlı olan firmalar için mükemmel bir çözümdür. Ayrıca, dağıtık ekipler veya harici paydaşlarla kolayca veri paylaşımı yapılması gerektiğinde büyük avantaj sağlar. Örneğin, bir pazarlama ajansı, farklı müşterileri için oluşturduğu kampanya performansı panolarını Tableau Cloud üzerinden paylaşarak, müşterilerinin kendi verilerine güvenli bir şekilde erişmesini ve etkileşim kurmasını sağlayabilir.

Bu üç ürün, veri görselleştirme sürecinin “oluşturma” (Desktop) ve “dağıtma/işbirliği yapma” (Server/Cloud) aşamalarını kapsayan güçlü bir entegrasyon sunar. Böylece, veri analizi süreçleri daha hızlı, daha güvenli ve daha yaygın hale gelir.

Tableau Prep, Public ve CRM Analytics: Diğer Önemli Bileşenler Nelerdir?

Tableau ekosistemi, temel görselleştirme ve paylaşım araçlarının ötesine geçerek, veri hazırlığı ve daha spesifik iş zekası ihtiyaçlarına yönelik çözümler de sunar.

• Tableau Prep (Builder ve Conductor): Veri hazırlığı, yani ETL (Extract, Transform, Load) süreci için tasarlanmıştır. Çoğu zaman, ham veriler dağınık, eksik veya hatalı olabilir. Tableau Prep, bu verileri temizlemek, dönüştürmek, birleştirmek ve analiz için uygun hale getirmek için görsel ve sezgisel bir arayüz sunar. Analistler, sürükle-bırak hareketleriyle karmaşık veri hazırlığı akışları (flows) oluşturabilirler. Örneğin, bir şirketin satış verileri farklı Excel dosyalarında, müşteri bilgileri bir SQL veri tabanında ve ürün katalog bilgileri bir CSV dosyasında olabilir. Tableau Prep, bu farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirip tutarlı bir yapıya dönüştürerek Tableau Desktop‘ta sorunsuz bir analiz yapılmasını sağlar. “Conductor” versiyonu ise bu veri akışlarının otomatik olarak planlanmasını ve çalıştırılmasını sağlar.
• Tableau Public: Ücretsiz bir platformdur ve herkesin kendi görselleştirmelerini oluşturup kamuya açık olarak paylaşmasına olanak tanır. Veri gazetecileri, araştırmacılar, öğrenciler ve hobisi olan kişiler için harika bir kaynaktır. Oluşturduğunuz panoları bir web sitesine kolayca yerleştirebilirsiniz. Bu, portföy oluşturmak, veri becerilerini sergilemek veya toplulukla veri içgörülerini paylaşmak için mükemmel bir yoldur.
• Tableau CRM Analytics (eski adıyla Einstein Analytics): Salesforce’un yerel iş zekası platformudur. Salesforce CRM verilerine derinlemesine entegre olarak, satış, servis ve pazarlama ekiplerine özel, AI destekli içgörüler sunar. Bu, CRM kullanıcılarının doğrudan kendi iş akışları içinde verilere dayalı kararlar almasını sağlar. Örneğin, bir satış müdürü, Tableau CRM Analytics panosu üzerinden potansiyel müşteri skorlarını, satış döngüsü tahminlerini veya müşteri churn riskini doğrudan Salesforce arayüzünden izleyebilir ve aksiyon alabilir.

Bu ürün ailesi, Tableau’nun iş zekası ve veri analizi alanındaki kapsamlı çözümlerini ortaya koymaktadır. Her bir bileşen, belirli bir ihtiyacı karşılamak üzere tasarlanmış olsa da, hepsi birlikte çalışarak işletmelerin veriden en yüksek değeri elde etmesini sağlar.

Gerçek Dünya Senaryolarında Tableau: Başarı Öyküleri

Tableau‘nun gücü, sadece teknik özelliklerinde değil, aynı zamanda gerçek dünyadaki işletmelerin karşılaştığı sorunları nasıl çözdüğünde yatmaktadır. İşte farklı sektörlerden iki kurgusal vaka analizi ile Tableau’nun somut faydalarını inceleyelim.

Vaka Analizi 1: Perakende Sektöründe Satış Optimizasyonu

Şirket: “TrendModa A.Ş.” – Türkiye genelinde 50’den fazla mağazası bulunan büyük bir giyim perakendecisi.

Sorun: TrendModa, mağazalarından ve e-ticaret platformundan gelen devasa miktardaki satış verilerini etkin bir şekilde analiz edemiyordu. Hangi ürünlerin hangi mağazalarda daha çok sattığını, hangi dönemlerde stok yapılması gerektiğini, promosyonların etkisini veya müşteri segmentlerinin davranışlarını net bir şekilde göremiyorlardı. Raporlar manuel olarak hazırlanıyor, bu da zaman alıyor ve güncel bilgiler yerine gecikmiş verilere dayanılıyordu.

Tableau Çözümü: TrendModa, tüm satış, stok ve müşteri verilerini merkezi bir veri tabanında birleştirdi ve Tableau Desktop kullanarak etkileşimli panolar geliştirdi. Bu panolar, Tableau Server‘a yayınlanarak tüm mağaza yöneticileri, ürün müdürleri ve üst düzey yönetim tarafından erişilebilir hale getirildi.

• Satış Performansı Panosu: Her mağazanın günlük, haftalık ve aylık satışlarını, ürün kategorisi ve hatta SKU bazında anlık olarak takip edebilen bir pano oluşturuldu. Yöneticiler, filtreler aracılığıyla istedikleri mağazayı, ürünü veya zaman dilimini seçerek detaylı bilgilere ulaşabiliyordu.
• Stok Optimizasyon Panosu: Ürünlerin tükenme hızlarını, mevsimsel talepleri ve mağazalar arası transfer ihtiyaçlarını gösteren bir görselleştirme hazırlandı. Bu sayede, stok fazlası veya eksiği yaşanan durumlar anında tespit edildi.
• Promosyon Etki Analizi: Düzenlenen kampanyaların satışlar üzerindeki gerçek etkisini gösteren, öncesi-sonrası kıyaslamaları içeren dinamik grafikler oluşturuldu.

Sonuç: Tableau sayesinde TrendModa, veri analiz süreçlerini tamamen dönüştürdü. Satışlar %12 arttı çünkü mağaza yöneticileri hangi ürünleri stoklayacaklarını ve hangi promosyonların işe yaradığını anlık olarak görebildi. Stok kayıpları %8 oranında azaldı. En önemlisi, karar alma süreçleri hızlandı ve şirket genelinde veriye dayalı bir kültür oluştu. Artık manuel raporlama yerine, her birim kendi panoları üzerinden iş performansını anlık takip edebilir hale geldi.

Vaka Analizi 2: Sağlık Sektöründe Hasta Bakım Kalitesinin Artırılması

Kurum: “Şifa Hastaneleri Grubu” – Çok sayıda uzmanlık alanına sahip, beş hastaneden oluşan büyük bir sağlık kuruluşu.

Sorun: Şifa Hastaneleri Grubu, hasta verilerini (randevular, tanı, tedavi süreçleri, taburculuk süreleri, hasta memnuniyeti anketleri) farklı sistemlerde tutuyordu. Bu da hasta bakım kalitesini ve operasyonel verimliliği ölçmeyi ve iyileştirmeyi zorlaştırıyordu. Özellikle uzun bekleme süreleri ve belirli departmanlardaki kaynak eksiklikleri gibi sorunlar tespit edilemiyordu.

Tableau Çözümü: Hastane, tüm klinik ve idari verilerini tek bir veri ambarında topladı ve Tableau Prep kullanarak verileri temizleyip standartlaştırdı. Daha sonra Tableau Desktop ile çeşitli iş zekası panoları oluşturuldu ve bunlar Tableau Cloud üzerinden doktorlar, idari personel ve yöneticilerle paylaşıldı.

• Hasta Akışı Panosu: Acil servis bekleme sürelerini, yatış-taburculuk sürelerini ve yatak doluluk oranlarını gösteren interaktif bir pano geliştirildi. Bu, darboğazların nerede olduğunu görselleştirdi.
• Kaynak Yönetimi Panosu: Tıbbi ekipmanların kullanım sıklığını, personel vardiyalarını ve belirli prosedürler için harcanan zamanı analiz eden bir görselleştirme oluşturuldu.
• Hasta Memnuniyeti Panosu: Hasta anketlerinden gelen geri bildirimleri, departman bazında memnuniyet skorlarını ve iyileştirilmesi gereken alanları vurgulayan dinamik grafikler hazırlandı.

Sonuç: Tableau’nun uygulanmasıyla Şifa Hastaneleri Grubu, acil servis bekleme sürelerini ortalama %15 oranında azalttı. Yatak yönetimi daha verimli hale geldi ve kaynaklar daha dengeli dağıtıldı. Hasta memnuniyet skorları %10 arttı çünkü yönetim, geri bildirimleri anlık olarak takip ederek sorunlu alanlara hızlıca müdahale edebildi. Bu, sadece operasyonel verimliliği artırmakla kalmadı, aynı zamanda hasta bakım kalitesini de gözle görülür şekilde yükseltti. Tableau, sağlık hizmetlerinin daha şeffaf ve verimli hale gelmesine yardımcı olan güçlü bir araç olduğunu kanıtladı.

Tableau’da İleri Düzey İpuçları ve Performans Optimizasyonu

Tableau’da temel görselleştirmeleri oluşturmayı öğrendikten sonra, performansınızı ve görsellerinizin kalitesini artırmak için bazı ileri düzey tekniklere odaklanabiliriz. Bu bölümde, daha karmaşık hesaplamalar, görsel optimizasyon ve mobil uyumluluk gibi konulara değineceğiz.

Daha Karmaşık Hesaplamalar ve Parametreler Nasıl Kullanılır?

Tableau’nun gücü, sadece basit toplamlar almakla sınırlı değildir. “Calculated Fields” (Hesaplanmış Alanlar) ve “Parameters” (Parametreler) kullanarak daha derinlemesine analizler yapabilirsiniz.

• Hesaplanmış Alanlar: Mevcut alanları kullanarak yeni alanlar oluşturmanızı sağlar. Örneğin, “Profit Ratio” (Kar Oranı) hesaplamak için SUM([Profit]) / SUM([Sales]) formülünü kullanabilirsiniz.
• LOD (Level of Detail) İfadeleri: Veri analizinizi belirli bir detay seviyesinde sabitlemenizi sağlar. Örneğin, {FIXED [Category] : SUM([Sales])} ifadesi, seçilen tüm filtrelerden bağımsız olarak her kategori için toplam satışları hesaplar. Bu, bağlamdaki toplamlarla karşılaştırma yapmak için çok güçlü bir yöntemdir.
• Parametreler: Kullanıcıların dinamik olarak değer girmesine izin veren değişkenlerdir. Örneğin, bir “Top N Customers” (En İyi N Müşteri) panosu oluşturmak isterseniz, N değeri için bir parametre tanımlayabilirsiniz. Kullanıcı, bu parametreyi değiştirerek farklı sayıdaki müşterileri görebilir.

Görsel Optimizasyonu ve Performans İpuçları Nelerdir?

Hızlı ve etkili panolar oluşturmak, kullanıcı deneyimi açısından kritiktir. İşte bazı optimizasyon ipuçları:

• Gereksiz Verileri Filtrele: Analiziniz için ihtiyacınız olmayan sütunları veya satırları veri kaynağı seviyesinde filtreleyerek Tableau’nun yükleyeceği veri miktarını azaltın.
• Extract Kullanımı: Büyük veri setlerinde, canlı bağlantı yerine bir Tableau Veri Özeti (Extract) oluşturmak genellikle çok daha hızlıdır. Extract, veriyi Tableau’nun optimize edilmiş belleğine alır.
• Görsel Tipi Seçimi: Amacınıza en uygun, en sade görselleştirme tipini seçin. Çok fazla farklı görsel tipini aynı panoda kullanmak performansı düşürebilir.
• Filtre Sayısını Azaltın: Çok sayıda filtre, her etkileşimde sorgu oluşturulmasına neden olarak performansı düşürebilir. Mümkünse, tek bir filtreyi birden fazla görsel için kullanın.
• Dashboard Tasarımı: Panolarınızı aşırı yüklemeyin. Her panoda sadece en kritik bilgileri sunun. Detaylar için daha derinlere inen (drill-down) veya diğer sayfalara yönlendiren aksiyonlar kullanın.

Mobil Uyumlu Dashboardlar ve Web Embed Kod Örneği

Günümüzde mobil cihazlardan iş zekası panolarına erişim, vazgeçilmez bir ihtiyaçtır. Tableau, mobil uyumluluk için özel düzenleme seçenekleri sunar.

1. Dashboard Layouts: Bir pano oluştururken, sol paneldeki “Device Layout” (Cihaz Düzeni) bölümünü kullanarak farklı cihaz türleri (Desktop, Tablet, Phone) için özel düzenlemeler yapabilirsiniz. Tableau, otomatik olarak en uygun düzeni seçmeye çalışsa da, manuel optimizasyon her zaman daha iyi sonuç verir.
2. Web Embed: Panolarınızı web sitenize veya intranet portalınıza kolayca gömebilirsiniz. Bu, kullanıcıların Tableau Server/Cloud’a gitmeden doğrudan kendi iş akışlarında panoları görmelerini sağlar.

Bir Tableau panosunu web sitenize yerleştirmek için genellikle aşağıdaki gibi bir etiketi kullanırsınız:

Yukarıdaki kodu kendi Tableau panonuzun URL'siyle değiştirmeniz gerekmektedir. width ve height özelliklerini responsive (duyarlı) hale getirmek için CSS kullanabilirsiniz. İşte basit bir mobil uyumlu CSS örneği:

Bu CSS ile