站在變化的潮頭，許多故友新朋前來問詢：以后Tableau還能用么?作為當局者，及深耕BI(Business Intelligence，商業智能)領域十余年的老伙計，這次變化引發了思辨，但并不意外。希望借今日之總結拋磚引玉，啟發更多數據從業者與數據應用者一起討論：當人們選Tableau的時候，實際關注什么，我們能從中學到什么……

我所在的企業BIZINSIGHT于2012年簽署代理合作協議(Reseller Agreement)，成為國內最早的商務接口。

Tableau被并購后又與Salesforce簽訂了服務合作協議(Service Subcontract Agreement)，成為國內執行原廠服務的技術接口。近十年來，平均每年約有300家新客戶與我們展開對話，進行BI產品的選型與數字化相關的實施服務。

Tableau作為軟件產品，它的品牌定位、運營策略比較清晰，有效對接了客戶對洞察力、執行力、自驅力和創造力的期望，帶來了亮眼的銷售額，值得業內人士一探究竟。

對洞察力的渴望

企業希望借助數據，辨別資源的重要度與機會的優先級，做出對自身最有利的選擇。這種對商業洞察的渴望始終存在，近十年來加格外強烈，本質上是市場經濟從放量增長走向精益運營的推動，同時疊加了數據量級從MB、GB、TB到PB的倍速增長，數據賽道變得炙手可熱。

幾年前畫了張漫畫來體現這種焦慮：問題無處不在，結論從何而來?

圖表 1 商業智能(BI)軟件是回答商業問題的工具

在競爭中用好數據，這一意識是四十年前BI產品發端的根源。在Tableau誕生的2003年，正是Hyperion、Cognos、BO、MSTR、IBI等元老級BI品牌最火紅時候，它們承接了彼時頭部企業前端分析的需求，并且在2008年前后的BI并購大潮中通過高估值，證實了全球企業對數據洞察的付費意愿都很高。

承載企業家們對商業洞察的期望很不容易，行業特性千差萬別，應用場景五花八門，歷史IT架構更是百轉千回。

Tableau暫時回避了所有上述挑戰，產品開發的技術路線狠抓“敏捷”，在數據的快速接入及前端的可視化分析上狠下功夫，利用獨特的VizQL程序語言實現了數據與圖表之間的智能推薦與自動適配，這是Tableau最初十年打動客戶的主要賣點：數據拖進來，所見即所得。

這幫助Tableau從眾多品牌中脫穎而出、站穩腳跟。隨后十年，Tableau陸續完成了向下至數據管理(DM)，向上至人工智能(AI)的技術能力擴展。

當Tableau再一次預見到新的技術變局時(此處稍后議)，2019年將自己賣給了Salesforce。

下圖對比了2012年與2021年的Gartner魔力象限，至少有三個顯而易見的變化：1、BI吃掉了“描述性統計”與“預測分析“的市場，使其成為BI軟件的內置功能，BI魔力象限變成了ABI魔力象限(A-Analytics + Artificial Intelligence);2、敏捷型BI(微軟的PowerBI、Tableau和Qlik)占據了第一象限，是承載數據洞察的排頭兵;3、中國的Alibaba Cloud獲得國際評級，作為商業智能與預測分析的中國品牌入局。

圖表 2 Gartner魔力象限對比(2012 vs 2021)

這與我們經歷過的客戶對話完全一致：越來越多的業務部門接手了自身范圍內的數據分析工作，IT部門在此十年間苦練數據底層，完成企業級數據倉庫的升級改造，數據質量問題逐年減少，數據用戶數量增加帶來的速度問題和對內對外接口增多帶來的安全問題逐漸突出，中國本地獨特的IT環境帶來的接口問題也不少。

承接上述新挑戰需要硬實力，然而Tableau最值得借鑒的地方，是一手抓緊搞科研，一手全力推文化。

對執行力的貫穿

應對紛繁復雜的市場變化，企業家們希望“用好數據，獲得洞察”。這一愿望需要翻過“人”的大山。

“數據洞察”不等于“商業洞察”。換言之，“商業洞察”掌握在少數人手中，“數據洞察”貫穿于執行者途中。中間通道借助KPI的科學分解與實際落地來達成。

圖表 3 “商業洞察”通過分解KPI等“數據洞察”達成目標

如何將所有人統合到戰略目標周圍，充分理解企業家的“商業洞察”，KPI是最容易被采納的管理手段。盡管KPI可能扼殺創造力，但它能顯著調動執行力，且相對客觀與清晰，被視為獲得“數據洞察”的主戰場。

核心洞察是企業家戰略，所謂“道法術器”，其中“道生一”最是重要，戰略決定了企業的第一KPI，它指的不是“降本增效”等常規運營目標，而是經過對資源與機會的認真衡量與周密判定后，為企業所劃定的行業賽道與目標方向。高層管理者通常對企業已有資源稟賦及政策優勢了然于心。

商業智能軟件應率先協助第一KPI的分解，其次不斷追蹤與驗證KPI的達成。

客觀的指標與主觀的人群之間如何掛鉤，須遵循“看見→理解→遵從→落地→獎勵”的過程。這是BI軟件的初心和使命。產品能力從硬實力上須對應“大屏”、“移動端”、“PC”、Portal權限、數據安全等，從軟實力上須對應數據應用的文化。

Tableau深諳此道，“讓所有人看見并理解數據”的口號中，它強調“所有人”。而在“知易行難”的大數據之路上，它采用了一套可復用的方法來找到關鍵用戶，推動組織變革，逐步推及全體，簡言之是“落地與擴展(Land & Expand)戰略”，且從對內與對外兩方面對稱設計執行細節：

1. 對外：用戶至上，營造聚光燈效應

· 充分關注與鼓勵首批嘗試自助式分析的數據愛好者，輔助建立企業核心用戶群組;

· 提供分析成果與技能展示舞臺，組織全國及全球的數據分析愛好者大會，驅動用戶自主學習;

· 資源免費，用Public平臺匯聚全球用戶主動上傳的數萬個分析模板，每周選出最佳作品宣傳講解;

· 籌劃能力認證體系，區分數據分析師職能與IT架構職能，推動用戶逐層升級;

· 廣泛吸納教師與學生，XXX@edu類郵箱免費申請使用……

2. 對內：配合品牌發展階段設計KPI

· 第一個五年追求“獲客”，新客戶的數量(New logo)比訂單規模(Deal Size)重要，推動自身團隊尊重每位先導型用戶，License只買一個也很好;

· 第二個五年追求“在用”，續費率(MA Rate)比業績額(Quota)重要，推動自身團隊每年與客戶勤對話;

· 第三個五年追求“速度”，租用版(Rent)比永久版(Perpetual)重要，當客戶可降低當期購買成本，并且每年重新評估時，極大收縮了客戶的選擇周期和風險顧慮;

· 始終全球公開價格，折扣少，議價周期短，加快客戶的采購決策流程……

通過查看Tableau的早期財報，企業的研發投入比例約占營收的25%-30%，逐年穩定略有增長。軟件品牌如何保護研發人員專注于研發，減少非必要的二次開發與客戶定制，保障技術方向的正確與速度，是提升軟件產品硬實力的重要措施。

Tableau這種兩手抓的設計契合了頭部企業和隱形冠軍們的數據驅動文化，粉絲效應顯著。進入中國市場后吸引了許多本地大型客戶，如華為、字節跳動、京東數科、北京銀行、首都機場、一汽大眾、KEEP健身、希音電商等。

今天有部分客戶完成了BI產品的自研或轉換至中國本地品牌，一方面自身的技術實力突出，另一方面是在應用Tableau的過程中，真正收獲的并不是軟件應用能力，而是熱愛數據分析，勇于呈現數據洞察，敢于用數據驅動創新的一群人。

企業文化作為軟實力的扎根，源自于企業重視經營效率和人才體系。Tableau只是啟發了自助型分析文化，以及通過合作伙伴來配套執行搭建核心數據團隊的標準流程，企業是否真正理解與支持這類嘗試與創新才是關鍵。

對自驅力的涵養

培養大數據認知、能力和技術最終要靠人才體系，而擁有了完整閉環與運轉體系的企業更能聚集頂尖人才，這是個良性循環。

Tableau的目標群體畫像，首先是廣大業務用戶，其次是IT，第三是少而精的數據科學家。多數BI軟件都主張減少對IT部門的依賴，讓信息技術背景的程序員背負超出認知的職責與期望是件難事。

這幾年越說越火熱的“數據智能”，將IT部從最初的“支持”角色，走向“支撐”，再走入“引領”設想，只在極少數用數據掙錢的頭部企業如順豐、招行等有所落地，其他絕大多數企業還需走過較長的涵養期。

圖表 4 從“支持”到“支撐”再到“引領”的數據智能

如何找到自身與業內最佳之間的差距，鼓勵企業中的全部用戶潛心研究、默默耕耘，用數據說話比老板講話更省事、隨時和客觀。這種由數據帶來增值力量是自然產生的，當企業內部交換的數據分析成果越來越多，覆蓋的業務范圍越來越大，每個人在查看和轉發數據結論時，即使并非懷著創造價值的心，但實際結果是整體能力的提升，準確講是企業整體從“數據素養”到“業務素養”的提升。

鼓勵占比八成的普通員工在日常工作中發現問題、解決問題，利用數據實現崗位周邊的小改善，是Tableau的主攻方向。

這類主攻方向是“數字化運營(Digitization)”，并不是“數字化轉型”(Digitalization)。因此，當Tableau感知到“數字化轉型”帶來的巨大壓力時，它把自己賣了……

對創造力的預判

必須聲明本節之前的文字都是歷史經驗的堆疊，有實戰體驗。本節之后只能算一本正經的胡說八道，大部分是揣測加推理，說的不對的地方請讀者們批判。

2019年6月，亞太區的Tableau 合作伙伴高級顧問團(Partner Advisory Board)正在巴厘島開會，我是中國代表。Salesforce并購Tableau的消息在晚餐時傳來，大家對157億美元的市值討論的最多。經歷過BO、SPSS并購后，我對市值不關注，買家出多少錢都是算過的，一定能在股市上掙回來。

我只想一件事：中國將怎么運營，我們的市場需求、IT接口和整體環境都很不同。果然隨后一個月，2019年7月，Salesforce與阿里巴巴發表了“雙獨家”戰略合作聲明：阿里成為 Salesforce 在中國大陸，香港，澳門和臺灣地區的獨家供應商;Salesforce成為阿里銷售的獨家企業級CRM產品;Salesforce的銷售云、服務云、營銷云和平臺本身，將與阿里云全面集成，為大中華區客戶提供服務。

中國像一只放在天平上的啞鈴，兩頭都很重，壓在任何BI產品頭上都是挑戰。一頭是我們的數字化基礎設施的普及率和應用率都高。數字經濟大旗下，政府牽頭，5G開路，數據量級增長快，但用慣了小程序的我們對響應速度的要求很高;另一頭是我們的付費意愿和價格承受度較低。在中國，像Python、Neo4j等開源軟件應用普及速度很快;購買云服務器等增強算力時計費靈活且不貴;作為制造大國完成IoT智能硬件集成的工藝難度和價格也都不高;相對有技術含量的人工智能應用，如語音識別與圖像識別(Conversation AI、Visual AI等)一定是本地做的比國際好，因為語義語料庫和圖像庫背后的解讀都是民族的。

中國的情況是世界的縮影，只不過我們的工作與生活節奏更快，IT環境更加開放與多元，古老的應用系統一直沒換的也不少。BI軟件作為數字化的前端產品，外化了所有挑戰，需要承擔的技術壓力很大。

Tableau接受了Salesforce的橄欖枝，可以說選擇了最穩妥的發展路線：CRM數據是企業最源源不斷的核心數據，最貼近日常運營與高級決策……新資本雄厚，幫助它在日趨碎片化、區域化的市場中相對從容。

BI往上走是AI+BI，再往上走是數據智能。進入數據智能階段，BI產品最終將幻化于無形，數據分析和可視化將出現在信息流的任何地方?！皵底只D型”變的是根本，而不僅是運營層面的改變。未來的BI產品必須從技術與商務兩方面落地為開放式平臺，允許被垂直領域(行業、部門、品牌、大客戶等)和各種設備嵌入。這是所有BI產品的巨大挑戰，亦可推測Salesforce并購Tableau之前，雙方針對中國已達成共識：這塊市場挑戰更大，無論是計費模式還是技術架構都需要深度調整，甚至代碼級整合。這并不意味著Tableau將停止售賣或中斷研發，只不過在下一個時代到來之前，它想將精力傾注到更主流的市場上。

早在Tableau 2019.4版發布時，與阿里之間的秋波已見端倪：阿里云上的 Tableau 客戶可通過Tableau Desktop桌面端一鍵連接由阿里云數據庫團隊開發維護的RDS連接器，如RDS for MySQL、RDS for SQL Server 和RDS for Postgres等，且雙方已經就Tableau連接器SDK開展合作，為MaxCompute、AnalyticsDB、Data Lake Analytics 等構建本機連接器，讓企業客戶能夠快速訪問基于阿里的多種數據源。這一連接器是Tableau面向中國市場掛出的第一款連接器，再后來Kyligence用SDK開發連接器后也掛到了主菜單上，算是本地化的又一個動作，再然后就轉移給阿里了……

阿里將怎樣組合Salesforce加Tableau，那將是另一條故事線，今日放下不表。

回到文章最初的問題：當人們選Tableau的時候，實際關注什么?簡單歸納只有一句話：精神上認可“數據驅動的文化”，行動上接受“租用版商業模式”，經濟上“買得起全球統一定價的BI”。

至于我們能從中學到什么，目前中國本地堅持數年的BI品牌都值得尊重，他們一直在學習與超越的路上：帆軟、永宏、思邁特、億信華辰、觀遠、衡石等都沖在了前面，還有更多與行業特性高度集成的品牌甘當隱形冠軍。來自字節跳動的風神與網易科技的有數，也許將帶來商業模式的大變革……

再往遠看，BI能力日趨扁平，數據智能時代將是專業技術服務主導的時代……

作者簡介：

何業文(Alissa)，深耕BI領域十五年，非常熟悉SAP BO、IBM SPSS、MSTR、Tableau等軟件應用;暢銷書籍《Tableau商業分析從新手到高手》及《Tableau數據可視化分析一點通》作者;經濟學、傳播學、統計學背景，數字化轉型顧問，現居北京。