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(dāng)局者，及深耕BI（BusinessIntelligence，商業(yè)智能）領(lǐng)域十余年的老伙計，這次變化引發(fā)了思辨，但并不意外。希望借今日之總結(jié)拋磚引玉，啟發(fā)更多數(shù)據(jù)從業(yè)者與數(shù)據(jù)應(yīng)用者一起討論：當(dāng)人們選Tableau的時候，實際關(guān)注什么，我們能從中學(xué)到什么……

　　我所在的企業(yè)BIZINSIGHT于2012年簽署代理合作協(xié)議（ResellerAgreement），成為國內(nèi)最早的商務(wù)接口。

　　Tableau被并購后又與Salesforce簽訂了服務(wù)合作協(xié)議（ServiceSubcontractAgreement），成為國內(nèi)執(zhí)行原廠服務(wù)的技術(shù)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(jìn)行BI產(chǎn)品的選型與數(shù)字化相關(guān)的實施服務(wù)。

　　Tableau作為軟件產(chǎn)品，它的品牌定位、運(yùn)營策略比較清晰，有效對接了客戶對洞察力、執(zhí)行力、自驅(qū)力和創(chuàng)造力的期望，帶來了亮眼的銷售額，值得業(yè)內(nèi)人士一探究竟。

　　對洞察力的渴望

　　企業(yè)希望借助數(shù)據(jù)，辨別資源的重要度與機(jī)會的優(yōu)先級，做出對自身最有利的選擇。這種對商業(yè)洞察的渴望始終存在，近十年來加格外強(qiáng)烈，本質(zhì)上是市場經(jīng)濟(jì)從放量增長走向精益運(yùn)營的推動，同時疊加了數(shù)據(jù)量級從MB、GB、TB到PB的倍速增長，數(shù)據(jù)賽道變得炙手可熱。

　　幾年前畫了張漫畫來體現(xiàn)這種焦慮：問題無處不在，結(jié)論從何而來？

圖表1商業(yè)智能（BI）軟件是回答商業(yè)問題的工具

　　在競爭中用好數(shù)據(jù)，這一意識是四十年前BI產(chǎn)品發(fā)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(yè)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(yè)對數(shù)據(jù)洞察的付費(fèi)意愿都很高。

　　承載企業(yè)家們對商業(yè)洞察的期望很不容易，行業(yè)特性千差萬別，應(yīng)用場景五花八門，歷史IT架構(gòu)更是百轉(zhuǎn)千回。

　　Tableau暫時回避了所有上述挑戰(zhàn)，產(chǎn)品開發(fā)的技術(shù)路線狠抓“敏捷”，在數(shù)據(jù)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(xiàn)了數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)拖進(jìn)來，所見即所得。

　　這幫助Tableau從眾多品牌中脫穎而出、站穩(wěn)腳跟。隨后十年，Tableau陸續(xù)完成了向下至數(shù)據(jù)管理（DM），向上至人工智能（AI）的技術(shù)能力擴(kuò)展。

　　當(dāng)Tableau再一次預(yù)見到新的技術(shù)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(tǒng)計”與“預(yù)測分析“的市場，使其成為BI軟件的內(nèi)置功能，BI魔力象限變成了ABI魔力象限（A-Analytics+ArtificialIntelligence）；2、敏捷型BI（微軟的PowerBI、Tableau和Qlik）占據(jù)了第一象限，是承載數(shù)據(jù)洞察的排頭兵；3、中國的AlibabaCloud獲得國際評級，作為商業(yè)智能與預(yù)測分析的中國品牌入局。

　　圖表2Gartner魔力象限對比（2012vs2021）

　　這與我們經(jīng)歷過的客戶對話完全一致：越來越多的業(yè)務(wù)部門接手了自身范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)分析工作，IT部門在此十年間苦練數(shù)據(jù)底層，完成企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的升級改造，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題逐年減少，數(shù)據(jù)用戶數(shù)量增加帶來的速度問題和對內(nèi)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(huán)境帶來的接口問題也不少。

　　承接上述新挑戰(zhàn)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(zhí)行力的貫穿

　　應(yīng)對紛繁復(fù)雜的市場變化，企業(yè)家們希望“用好數(shù)據(jù)，獲得洞察”。這一愿望需要翻過“人”的大山。

　　“數(shù)據(jù)洞察”不等于“商業(yè)洞察”。換言之，“商業(yè)洞察”掌握在少數(shù)人手中，“數(shù)據(jù)洞察”貫穿于執(zhí)行者途中。中間通道借助KPI的科學(xué)分解與實際落地來達(dá)成。

　　圖表3“商業(yè)洞察”通過分解KPI等“數(shù)據(jù)洞察”達(dá)成目標(biāo)

　　如何將所有人統(tǒng)合到戰(zhàn)略目標(biāo)周圍，充分理解企業(yè)家的“商業(yè)洞察”，KPI是最容易被采納的管理手段。盡管KPI可能扼殺創(chuàng)造力，但它能顯著調(diào)動執(zhí)行力，且相對客觀與清晰，被視為獲得“數(shù)據(jù)洞察”的主戰(zhàn)場。

　　核心洞察是企業(yè)家戰(zhàn)略，所謂“道法術(shù)器”，其中“道生一”最是重要，戰(zhàn)略決定了企業(yè)的第一KPI，它指的不是“降本增效”等常規(guī)運(yùn)營目標(biāo)，而是經(jīng)過對資源與機(jī)會的認(rèn)真衡量與周密判定后，為企業(yè)所劃定的行業(yè)賽道與目標(biāo)方向。高層管理者通常對企業(yè)已有資源稟賦及政策優(yōu)勢了然于心。

　　商業(yè)智能軟件應(yīng)率先協(xié)助第一KPI的分解，其次不斷追蹤與驗證KPI的達(dá)成。

　　客觀的指標(biāo)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(chǎn)品能力從硬實力上須對應(yīng)“大屏”、“移動端”、“PC”、Portal權(quán)限、數(shù)據(jù)安全等，從軟實力上須對應(yīng)數(shù)據(jù)應(yīng)用的文化。

　　Tableau深諳此道，“讓所有人看見并理解數(shù)據(jù)”的口號中，它強(qiáng)調(diào)“所有人”。而在“知易行難”的大數(shù)據(jù)之路上，它采用了一套可復(fù)用的方法來找到關(guān)鍵用戶，推動組織變革，逐步推及全體，簡言之是“落地與擴(kuò)展（Land& Expand）戰(zhàn)略”，且從對內(nèi)與對外兩方面對稱設(shè)計執(zhí)行細(xì)節(jié)：

　　1.對外：用戶至上，營造聚光燈效應(yīng)

　　· 充分關(guān)注與鼓勵首批嘗試自助式分析的數(shù)據(jù)愛好者，輔助建立企業(yè)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(shù)據(jù)分析愛好者大會，驅(qū)動用戶自主學(xué)習(xí)；

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

　　· 籌劃能力認(rèn)證體系，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)分析師職能與IT架構(gòu)職能，推動用戶逐層升級；

　　·廣泛吸納教師與學(xué)生，XXX@edu類郵箱免費(fèi)申請使用……

　　2.對內(nèi)：配合品牌發(fā)展階段設(shè)計KPI

　　· 第一個五年追求“獲客”，新客戶的數(shù)量（Newlogo）比訂單規(guī)模（DealSize）重要，推動自身團(tuán)隊尊重每位先導(dǎo)型用戶，License只買一個也很好；

　　· 第二個五年追求“在用”，續(xù)費(fèi)率（MA Rate）比業(yè)績額（Quota）重要，推動自身團(tuán)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(dāng)客戶可降低當(dāng)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(fēng)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(yè)的研發(fā)投入比例約占營收的25%-30%，逐年穩(wěn)定略有增長。軟件品牌如何保護(hù)研發(fā)人員專注于研發(fā)，減少非必要的二次開發(fā)與客戶定制，保障技術(shù)方向的正確與速度，是提升軟件產(chǎn)品硬實力的重要措施。

　　Tableau這種兩手抓的設(shè)計契合了頭部企業(yè)和隱形冠軍們的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化，粉絲效應(yīng)顯著。進(jìn)入中國市場后吸引了許多本地大型客戶，如華為、字節(jié)跳動、京東數(shù)科、北京銀行、首都機(jī)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(chǎn)品的自研或轉(zhuǎn)換至中國本地品牌，一方面自身的技術(shù)實力突出，另一方面是在應(yīng)用Tableau的過程中，真正收獲的并不是軟件應(yīng)用能力，而是熱愛數(shù)據(jù)分析，勇于呈現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察，敢于用數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的一群人。

　　企業(yè)文化作為軟實力的扎根，源自于企業(yè)重視經(jīng)營效率和人才體系。Tableau只是啟發(fā)了自助型分析文化，以及通過合作伙伴來配套執(zhí)行搭建核心數(shù)據(jù)團(tuán)隊的標(biāo)準(zhǔn)流程，企業(yè)是否真正理解與支持這類嘗試與創(chuàng)新才是關(guān)鍵。

　　對自驅(qū)力的涵養(yǎng)

　　培養(yǎng)大數(shù)據(jù)認(rèn)知、能力和技術(shù)最終要靠人才體系，而擁有了完整閉環(huán)與運(yùn)轉(zhuǎn)體系的企業(yè)更能聚集頂尖人才，這是個良性循環(huán)。

　　Tableau的目標(biāo)群體畫像，首先是廣大業(yè)務(wù)用戶，其次是IT，第三是少而精的數(shù)據(jù)科學(xué)家。多數(shù)BI軟件都主張減少對IT部門的依賴，讓信息技術(shù)背景的程序員背負(fù)超出認(rèn)知的職責(zé)與期望是件難事。

　　這幾年越說越火熱的“數(shù)據(jù)智能”，將IT部從最初的“支持”角色，走向“支撐”，再走入“引領(lǐng)”設(shè)想，只在極少數(shù)用數(shù)據(jù)掙錢的頭部企業(yè)如順豐、招行等有所落地，其他絕大多數(shù)企業(yè)還需走過較長的涵養(yǎng)期。

　　圖表4從“支持”到“支撐”再到“引領(lǐng)”的數(shù)據(jù)智能

　　如何找到自身與業(yè)內(nèi)最佳之間的差距，鼓勵企業(yè)中的全部用戶潛心研究、默默耕耘，用數(shù)據(jù)說話比老板講話更省事、隨時和客觀。這種由數(shù)據(jù)帶來增值力量是自然產(chǎn)生的，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部交換的數(shù)據(jù)分析成果越來越多，覆蓋的業(yè)務(wù)范圍越來越大，每個人在查看和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)論時，即使并非懷著創(chuàng)造價值的心，但實際結(jié)果是整體能力的提升，準(zhǔn)確講是企業(yè)整體從“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”到“業(yè)務(wù)素養(yǎng)”的提升。

　　鼓勵占比八成的普通員工在日常工作中發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)崗位周邊的小改善，是Tableau的主攻方向。

　　這類主攻方向是“數(shù)字化運(yùn)營（Digitization）”，并不是“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”（Digitalization）。因此，當(dāng)Tableau感知到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”帶來的巨大壓力時，它把自己賣了……

　　對創(chuàng)造力的預(yù)判

　　必須聲明本節(jié)之前的文字都是歷史經(jīng)驗的堆疊，有實戰(zhàn)體驗。本節(jié)之后只能算一本正經(jīng)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(qū)的Tableau合作伙伴高級顧問團(tuán)（PartnerAdvisoryBoard）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(jīng)歷過BO、SPSS并購后，我對市值不關(guān)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(yùn)營，我們的市場需求、IT接口和整體環(huán)境都很不同。果然隨后一個月，2019年7月，Salesforce與阿里巴巴發(fā)表了“雙獨家”戰(zhàn)略合作聲明：阿里成為 Salesforce 在中國大陸，香港，澳門和臺灣地區(qū)的獨家供應(yīng)商；Salesforce成為阿里銷售的獨家企業(yè)級CRM產(chǎn)品；Salesforce的銷售云、服務(wù)云、營銷云和平臺本身，將與阿里云全面集成，為大中華區(qū)客戶提供服務(wù)。

　　中國像一只放在天平上的啞鈴，兩頭都很重，壓在任何BI產(chǎn)品頭上都是挑戰(zhàn)。一頭是我們的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的普及率和應(yīng)用率都高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)大旗下，政府牽頭，5G開路，數(shù)據(jù)量級增長快，但用慣了小程序的我們對響應(yīng)速度的要求很高；另一頭是我們的付費(fèi)意愿和價格承受度較低。在中國，像Python、Neo4j等開源軟件應(yīng)用普及速度很快；購買云服務(wù)器等增強(qiáng)算力時計費(fèi)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(shù)含量的人工智能應(yīng)用，如語音識別與圖像識別（ConversationAI、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(jié)奏更快，IT環(huán)境更加開放與多元，古老的應(yīng)用系統(tǒng)一直沒換的也不少。BI軟件作為數(shù)字化的前端產(chǎn)品，外化了所有挑戰(zhàn)，需要承擔(dān)的技術(shù)壓力很大。

　　Tableau接受了Salesforce的橄欖枝，可以說選擇了最穩(wěn)妥的發(fā)展路線：CRM數(shù)據(jù)是企業(yè)最源源不斷的核心數(shù)據(jù)，最貼近日常運(yùn)營與高級決策……新資本雄厚，幫助它在日趨碎片化、區(qū)域化的市場中相對從容。

　　BI往上走是AI+BI，再往上走是數(shù)據(jù)智能。進(jìn)入數(shù)據(jù)智能階段，BI產(chǎn)品最終將幻化于無形，數(shù)據(jù)分析和可視化將出現(xiàn)在信息流的任何地方。“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”變的是根本，而不僅是運(yùn)營層面的改變。未來的BI產(chǎn)品必須從技術(shù)與商務(wù)兩方面落地為開放式平臺，允許被垂直領(lǐng)域（行業(yè)、部門、品牌、大客戶等）和各種設(shè)備嵌入。這是所有BI產(chǎn)品的巨大挑戰(zhàn)，亦可推測Salesforce并購Tableau之前，雙方針對中國已達(dá)成共識：這塊市場挑戰(zhàn)更大，無論是計費(fèi)模式還是技術(shù)架構(gòu)都需要深度調(diào)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(fā)，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(fā)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(shù)據(jù)庫團(tuán)隊開發(fā)維護(hù)的RDS連接器，如RDS for MySQL、RDS for SQL Server 和RDS for Postgres等，且雙方已經(jīng)就Tableau連接器SDK開展合作，為MaxCompute、AnalyticsDB、Data Lake Analytics 等構(gòu)建本機(jī)連接器，讓企業(yè)客戶能夠快速訪問基于阿里的多種數(shù)據(jù)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(fā)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(zhuǎn)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(dāng)人們選Tableau的時候，實際關(guān)注什么？簡單歸納只有一句話：精神上認(rèn)可“數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化”，行動上接受“租用版商業(yè)模式”，經(jīng)濟(jì)上“買得起全球統(tǒng)一定價的BI”。

　　至于我們能從中學(xué)到什么，目前中國本地堅持?jǐn)?shù)年的BI品牌都值得尊重，他們一直在學(xué)習(xí)與超越的路上：帆軟、永宏、思邁特、億信華辰、觀遠(yuǎn)、衡石等都沖在了前面，還有更多與行業(yè)特性高度集成的品牌甘當(dāng)隱形冠軍。來自字節(jié)跳動的風(fēng)神與網(wǎng)易科技的有數(shù)，也許將帶來商業(yè)模式的大變革……

　　再往遠(yuǎn)看，BI能力日趨扁平，數(shù)據(jù)智能時代將是專業(yè)技術(shù)服務(wù)主導(dǎo)的時代……

　　作者簡介：

　　何業(yè)文（Alissa），深耕BI領(lǐng)域十五年，非常熟悉SAP BO、IBM SPSS、MSTR、Tableau等軟件應(yīng)用；暢銷書籍《Tableau商業(yè)分析從新手到高手》及《Tableau數(shù)據(jù)可視化分析一點通》作者；經(jīng)濟(jì)學(xué)、傳播學(xué)、統(tǒng)計學(xué)背景，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問，現(xiàn)居北京。