A legjobb válasz
Őszintén szólva az árak változnak – néha sok. Bármely tapasztalt értékesítési szakember a 2 dolog egyikét fogja megtenni. 1. Vigyen magadhoz annyit, amennyire csak tudnak, ha korlátozott árnyalatú szaguk van, és különösen, ha nem vállaltad el komolyan más technológiák feltárását. 2. Vegyen egy kis szünetet, ha erős az eladási / keresztértékesítési opció.
Aki leteszi és megveszi a Tableau-t a Gartner-rangsorok miatt, és amit a nyilvános fórumokon szereplő emberek nyilvánvalóan soha nem folytattak komoly szoftverekkel beszerzési folyamat. Valóban meg kell vizsgálnia az alternatívákat, mert nem lepődne meg, hogy milyen jó szoftverek vannak odakinn. Szinte minden elérhető BI-t vagy vizualizációs programot használtam, és elmondhatom, hogy a Tableau nem minden helyzetben megfelelő , vállalatok, problémák vagy emberek. Nincs egyetlen megoldás vagy eladó! Ez az igazság. Tanácsadóként dolgoztam rengeteg helyen, ahol a vásárlók szerették a Tableau-t, de a “felhasználói bázis” nem volt boldog. Ugyanez vonatkozik más szoftverekre is. Megdöbbenhet, ha valami jót talál, de harcolni fog az üzletéért és alacsonyabb árakat kínál. Még akkor is, ha nem gondolja komolyan a többi gyártót, Önnek tartozik azért, hogy komoly versenyt indítson a Tableau-val – különben az értékesítési fickó vérszagot érez, és sarokba szorul.
Egy brutális igazság néhány vállalatnak, például a Tableau, az Oracle, az SAP, a Qlik stb. Ez nagyon gyorsan összeadódik, és minden egyes további felhasználónál növekedni fog. Évről évre fizetni fog. Azt a $ $ $ összeget is ki fogja tölteni, hogy saját karbantartást végezhessen (szerver, szoftver, teljesítmény, SLA az ügyfeleknek vagy munkatársaknak, embereket alkalmazhat bármi adminisztrálására vagy fejlesztésére). Tableau) elég nagy … ezért mindig vigyázzon az extra karbantartásra.
Ha egy SaaS vagy cloud megoldást keres, akkor nyilvánvalóan magasabb karbantartási díjak várhatók, de amit cserébe kap, az a képesség, hogy áthúzza a fenti LOT SOKOT, ami a saját belső alá tartozik karbantartás. A Tableau felhőalapú ajánlatot is kínál.
Válasz
A “Fair” egy szubjektív kifejezés, amelyre az ár helyett az értéket kell megválaszolnia.
Emlékszem, amikor a Tableau Desktop 99 dollár volt. Most ennek a tízszerese.
De van egy nagyobb értékkérdés. Valójában kettő. Az első az, hogy mire fogják használni az adatmegjelenítést … Amikor a BI-t feltaláltuk, a C Suite korszakában voltunk, és a rendkívül drága adattárház-projektek középpontjában csak az volt, hogy szép grafikonokat juttassunk el azokhoz a vezetőkhöz, akik gyakran nem csináltak velük semmit. felvetni az egoprojekteket, vagy elkerülni a hibáztatást. Most lezárjuk a kört. A gépi tanulás arról szól, hogy az adatok felhasználásával közvetlenül visszacsatolhatunk a folyamat következő iterációjához és javíthatjuk folyamatosan. Tehát tedd fel magadnak a kérdést: “Szükség van-e a megjelenítésre”, és fontold meg, hogy a folyamatos fejlesztési folyamat nem lenne-e jobb megoldás. Ha megjelenítésre van szükség, akkor kinek szól? A C Suite napjai elmúltak. Sokkal jobb, ha ezt egy vizuális menedzsment rendszer, amelyet mindenki láthat – minél többen látják az ábrákat, annál többen dolgoznak azon, hogy felemelkedjenek. Ehhez más eszközökre lehet szükség.
A második: “Miért olyan sok ember” .. Lehetséges, hogy a vállalat annyira elterjedt, és annyi mindenen dolgozik egyszerre, hogy 50 adatkutató dolgozik, akik mind egyedi adatokkal dolgoznak, és megosztják azokat a céggel. De a tapasztalatom meglehetősen más – középvezetők, akik úgy érzik, hogy szükségük van rá látni a grafikonokat munkájuk elvégzéséhez, annak ellenére, hogy nem értik a mögöttük lévő algoritmusokat. Ez utóbbi forgatókönyv szerint a több adat valójában kevesebb betekintést eredményez – csak a zaj kakofóniája. Tehát kérdezd meg magadtól … Miért van szükség 50 példányra, és mire fogják használni? A Tableau a megfelelő eszköz minden példányhoz? A Plot.ly hasonlóval jobb munkát végezne? Ha a teljes visszacsatolási ciklusra kellene költenie a pénzt, nem pedig a félúton, amely az adatok vizualizálása, és szinte biztosan lebomlik, mert az adatkezelő menedzserek nem fogják a lehető legjobb intézkedéseket tenni belőle?
Dolgozzon az eredményen. A módszerek és az értékszámítások ebből fognak fakadni.