BI沒落了嗎?阿里接手,數據可視化鼻祖Tableau停止中國直接銷售_風聞
谭婧在充电-谭婧在充电官方账号-偏爱人工智能(数据、算法、算力、场景)。-2021-11-22 20:14

原創:譚婧
一個普通的星期三,Tableau公司突然於2021年11月17日,宣佈停止中國的直接銷售,轉而整合進Salesforce與阿里的合作體系。
沒有人會想到,一個美國軟件會以這種方式結束了在中國的旅途。
這裏得解釋清楚,軟件不是不賣了,只是原廠不直接在中國賣了。

在數據分析專業人員看來,Tableau軟件是超好用的數據可視化軟件,在國外較多的用途就是可視化。國產的很多軟件也在模仿這個軟件。但是一直被模仿,從未被超越。
國內更多人則把Tableau理解成一個BI軟件。
怎麼用Tableau,舉一個栗子。

你的任務是在上海開咖啡店,店鋪選址優先選擇人流量大的地鐵站附近。需要參考上海哪些地鐵站只有瑞幸咖啡,沒有星巴克咖啡。這些地鐵站也許會有生意的機會。
然而,上海有上百個地鐵站,你跑斷了腿的工作成果彙報是:

東川路站,國權路站,楓橋路站,桂林公園站,後灘站,友誼西路站,嘉定西站等19個地鐵站。
你的同事,用一份上海地鐵數據,一份星巴克咖啡和瑞幸咖啡的地理位置數據,得到的工作成果彙報是這樣:

你的同事用了數據可視化工具Tableau軟件,拉高工作成果的“顏值”,驚豔了四(老)座(板)。
這不是內卷,內卷的目的不是“提高自己,驚豔別人”,而是“除了我,一個都別想活” 。
學好可視化,大家都能活。
數據可視化工具Tableau軟件是小眾軟件,有一類人很喜歡,離不開,有感情,覺得這是一款寶藏軟件。
講一個那些在英國學習數據科學的同學的段子。
英國華威大學Msc Data Analytics(數據分析理學碩士)的同學,有一門課是學習如何使用Tableau軟件。蘇格蘭格拉斯哥大學數據科學碩士同學則説,花了將近半個學期的課學怎麼用Tableau軟件。

而且,數學運籌系的也會涉及這個軟件。因為這個軟件內的工具比較強大,會用了以後,做出來的圖表會為你的數據分析過程提供極強的可視化支撐,用Tableau軟件,描述自己的數據分析過程。
別把Tableau誤會成,一個單純的報表展現工具。Tableau軟件的功勳在於,為數據分析技術走入尋常人家立下了汗馬功勞,將企業數據分析水平提高到了全新高度。
站在開發者的角度來看,Tableau會是一個BI中台。在國內,極力打造數據產品的公司裏,難免會有產品經理以Tableau為標杆。
江湖夜雨十年燈,對於中國第一代Tableau軟件的使用者而言,舊情已經超過十年了。Tableau軟件有大批忠心耿耿的用户和愛好者。

但是,也有人批評説,Tableau軟件一開始在中國就賣太貴了,曲高和寡。
從功能的角度來講,Tableau依然是領先的。
按照偉仕佳傑PPT裏的説法:
Tableau可以做什麼?
1.支持企業以可視化方式直觀查看數據並與之交互,有效縮短數據分析時間;
2.協助企業快速找到“洞察";
3.建立預測模型;
4.運用預測模型做預測;
5.加速提升企業數據素養,提升從數據找答案的能力。
AI潮水大漲,BI沒落了嗎?
某外資知名快速消費品公司數據團隊負責人説:“在開源和國內廠商的競爭之下,BI沒有沒落,是BI民主化了。很多國內廠商的BI分析模塊都是免費送的。”
BI是商業智能(BusinessIntelligence)指用數據技術進行數據分析,生意會越來越好,錢會越賺越多。
他補充談道:“作為產品,Tableau確實很好用,我知道的數據分析師,如果能選,幾乎都會用它,而不是微軟的PowerBI。但是,用的人,不是買的人。沒法解決買單問題,看報表的老闆們不在乎分析師做報表方便不方便。”
2010年以後,尤其隨着大數據、人工智能的興起,有三樣東西發生了根本性的變化。
一、數據源,二、數據技術棧,三、數據的使用者。
從數據源的角度,BI的時代是數據源比較單一的,數據使用的場景也是單一的,以BI的報表為主,最終數據使用場景,一般都是報表形式。比如,一家互聯網公司,每週/每月要關心新增多少客户,客單價是多少,獲客成本是多少,如若其中有一個指標跟我之前的計劃相比,一直低於計劃,就要從報表中去找原因。
除了原來的關係型數據庫之外,大公司會有很多跨系統的API的數據傳輸,也會有很多雲原生的數據(私有云,公有云,多雲)。

**從數據技術棧的角度,**BI是以數據倉庫為中心的架構,從數據採集到數據處理、數據存儲、數據分析、數據結果展現,到最後的業務的使用,是以數據倉庫為中心的架構。
除了BI之外,大公司有很多對內和對外的業務流程自動化,有很多的數據科學的分析應用,還有很多的高級數據工程的應用。從數據看板、大屏、到Ad-hoc商業分析、數據科學分析、人工智能應用、對內對外業務流程自動化。
數據技術棧的產品和方案選擇最近十年有了爆炸性增長,所以這樣的一個時代也有人叫後BI時代。
在後BI時代,互聯網大廠會買Tableau軟件嗎?
答案是,不會。如果分析師的數量太大,他們的工作又對公司業務有決定性影響,像百度、阿里、美團、京東這種互聯網平台公司,人家有超大型技術團隊,可以自研BI系統。
當然,也有人説,有的大廠的數據可視化的功能也是照着Tableau“抄”。
**從數據使用者的角度,**十年前,以數據分析師、數據工程師為主,加上少量的業務決策分析者(就是看BI報表的那些人)。
十年後,經過大數據和人工智能的洗禮,現在的數據使用者,突然多了數據科學家、機器學習工程師和所有層級的業務決策者,就不只是業務決策的最高層要用,業務決策的中間層也要用。
話説,有誰不想提高數據思維,有誰不想用好數據來做商業決策呢?還有誰?

管理層這麼看重,那執行層身上就要有些絕活了。回想文章一開始在上海給咖啡店選址的段子。
很多的BI廠商不太願意承認這一點,在BI時代,一般來説是先立項規劃,再建設,再使用。
但是,情況變了。
雲原生時代的口號是,來不及解釋了,快上車。越來越多的情況是先使用,再規劃。
比如,H2O Driverless AI、DataRobot、AWS Sagemaker、Google Vortex這些工具,都支持用户自己指定雲上數據源,或者手動上傳本地數據。
為什麼這樣?因為要接哪些數據,鬼才知道。
有沒有價值只有做了才知道,事先無法知道。所以,除非公司有個很強又很有服務意識的數據工程運維團隊,不然就只能做些預製報表。
這對BI產品廠商是件好事,因為採購的決策不只攥在IT部門手裏了。
Tableau公司於2003 年 1 月創立於美國加州山景城,十年後,在美國紐約交易所交易上市。2014年,為了推廣業務,Tableau在中國正式開設公司。2020年,Salesforce收購了Tableau。

Salesforce公司是Saas界的大佬,有人質疑Tableau被收購後,被放棄了。實際上,在Salesforce公司2020年財報上,Tableau出現的次數是68次。其中,收購目的也明説了。
“Salesforce的客户360是一個整合的平台,集銷售、服務、營銷、商務、整合、分析等功能於一體……為了推動產品的發展,我們一直在積極進取。例如,在2019財年,我們收購了集成平台公司MuleSoft;在2020財年,我們收購了分析公司Tableau。”

Salesforce認為Tableau和Einstein Analytics都是它家的分析利器。
有知情人士透露,Salesforce公司在國內的外企客户還是很多的,但是麻煩在於它一直沒有在國內建數據中心,據説距離最近的數據中心建在日本大阪和神户。2021年下半年,國內一系列數據安全法律法規出台,Salesforce的客户暗地裏都很着急。這個鍋,Tableau能逃掉嗎?
比起亞馬遜科技公司,早就和西雲數據和光環新網合作,沒這個顧慮了。
“Tableau停止中國的直接銷售,轉而整合進Salesforce與阿里的合作體系。”媽耶,這個急剎車,除了讓中國團隊的員工深受內傷之外,這背後意味着什麼呢?
有一位大型科技公司的數據可視化產品的負責人認為:“結論比較簡單,沒有爭議。因為國內軟件市場重服務,單純軟件輸出是很難得到國內客户認可。這個還真的很難説是純技術問題,就功能而言Tableau是領先的。”
2021年,Tableau在上海的零售行業站線下研討會上公開了創新方向:增強性分析,數據治理,開發生態,細節功能打磨。

大轉折要來了,這位大廠負責人也認為:“Tableau的服務力度完全不同,Tableau的軟件服務,最多叫諮詢,不是長期貼身實施。國內很多客户內部沒有專業數據分析的隊伍,業務怎麼數字化分析也沒有專業梳理。所以,只教功能,沒用”。
換句話説,國內的企業“習慣於”企業級BI服務。這個戰場上,有三家主要的競爭對手,產品是FineBl/SmartBI/永洪。

SmartBI就是思邁特,FineBl是帆軟的。
帆軟的產品迭代翻過三座山,也摸索出了門路(FineRepor,FineBI ,簡道雲)。
帆軟公司的銷售人員介紹,BI項目競標預算金額,二三十萬算小的,五六十萬到一百萬比較常見,一百五十萬以上算大項目。
數據科學家袁雪瑤認為:“我覺得BI會注重感知層、分析層,為企業決策提供依據。而AI追求的是智慧。一些AI應用會以BI層的東西為基礎,也就是説,如果這部分AI想做得很好,BI層應該要十分穩健。AI最終會實現智慧,自己調節決策。但是,BI到AI的過程需要大量的數據累積。Tableau很多時候會是一個工具,而一些公司早已把類似內容的工具,轉化成了方案或服務提供給用户了。”
Tableau中國直接銷售的業務已經不存在了,可是,對數據可視化產品的需求永遠都在。因為數據產品本身和底層邏輯不會變,變化的是“需求的外衣”,可能變成了解決方案,服務,變成了另一個商業場景下的一個功能。
祝福Tableau,也祝福Tableau所有前員工,一路好走,江湖再見。
感謝楊薈博士在本文創作過程中提供觀點,以及審核全篇內容。他是一位連續創業者,埃森哲中國數據科學和AI團隊創始人,現任某跨國快銷品公司數據和AI總監。
(完)
