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

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）