BI没落了吗？阿里接手，数据可视化鼻祖Tableau停止中国直接销售_风闻

原创：谭婧

一个普通的星期三，Tableau公司突然于2021年11月17日，宣布停止中国的直接销售，转而整合进Salesforce与阿里的合作体系。

没有人会想到，一个美国软件会以这种方式结束了在中国的旅途。

这里得解释清楚，软件不是不卖了，只是原厂不直接在中国卖了。

在数据分析专业人员看来，Tableau软件是超好用的数据可视化软件，在国外较多的用途就是可视化。国产的很多软件也在模仿这个软件。但是一直被模仿，从未被超越。

国内更多人则把Tableau理解成一个BI软件。

怎么用Tableau，举一个栗子。

你的任务是在上海开咖啡店，店铺选址优先选择人流量大的地铁站附近。需要参考上海哪些地铁站只有瑞幸咖啡，没有星巴克咖啡。这些地铁站也许会有生意的机会。

然而，上海有上百个地铁站，你跑断了腿的工作成果汇报是：

东川路站，国权路站，枫桥路站，桂林公园站，后滩站，友谊西路站，嘉定西站等19个地铁站。

你的同事，用一份上海地铁数据，一份星巴克咖啡和瑞幸咖啡的地理位置数据，得到的工作成果汇报是这样：

你的同事用了数据可视化工具Tableau软件，拉高工作成果的“颜值”，惊艳了四（老）座（板）。

这不是内卷，内卷的目的不是“提高自己，惊艳别人”，而是“除了我，一个都别想活” 。

学好可视化，大家都能活。

数据可视化工具Tableau软件是小众软件，有一类人很喜欢，离不开，有感情，觉得这是一款宝藏软件。

讲一个那些在英国学习数据科学的同学的段子。

英国华威大学Msc Data Analytics（数据分析理学硕士）的同学，有一门课是学习如何使用Tableau软件。苏格兰格拉斯哥大学数据科学硕士同学则说，花了将近半个学期的课学怎么用Tableau软件。

而且，数学运筹系的也会涉及这个软件。因为这个软件内的工具比较强大，会用了以后，做出来的图表会为你的数据分析过程提供极强的可视化支撑，用Tableau软件，描述自己的数据分析过程。

别把Tableau误会成，一个单纯的报表展现工具。Tableau软件的功勋在于，为数据分析技术走入寻常人家立下了汗马功劳，将企业数据分析水平提高到了全新高度。

站在开发者的角度来看，Tableau会是一个BI中台。在国内，极力打造数据产品的公司里，难免会有产品经理以Tableau为标杆。

江湖夜雨十年灯，对于中国第一代Tableau软件的使用者而言，旧情已经超过十年了。Tableau软件有大批忠心耿耿的用户和爱好者。

但是，也有人批评说，Tableau软件一开始在中国就卖太贵了，曲高和寡。

从功能的角度来讲，Tableau依然是领先的。

按照伟仕佳杰PPT里的说法：

Tableau可以做什么?

1.支持企业以可视化方式直观查看数据并与之交互，有效缩短数据分析时间；

2.协助企业快速找到“洞察"；

3.建立预测模型；

4.运用预测模型做预测；

5.加速提升企业数据素养，提升从数据找答案的能力。

AI潮水大涨，BI没落了吗？

某外资知名快速消费品公司数据团队负责人说：“在开源和国内厂商的竞争之下，BI没有没落，是BI民主化了。很多国内厂商的BI分析模块都是免费送的。” 

BI是商业智能（BusinessIntelligence）指用数据技术进行数据分析，生意会越来越好，钱会越赚越多。

他补充谈道：“作为产品，Tableau确实很好用，我知道的数据分析师，如果能选，几乎都会用它，而不是微软的PowerBI。但是，用的人，不是买的人。没法解决买单问题，看报表的老板们不在乎分析师做报表方便不方便。”

2010年以后，尤其随着大数据、人工智能的兴起，有三样东西发生了根本性的变化。

一、数据源，二、数据技术栈，三、数据的使用者。

从数据源的角度，BI的时代是数据源比较单一的，数据使用的场景也是单一的，以BI的报表为主，最终数据使用场景，一般都是报表形式。比如，一家互联网公司，每周/每月要关心新增多少客户，客单价是多少，获客成本是多少，如若其中有一个指标跟我之前的计划相比，一直低于计划，就要从报表中去找原因。

除了原来的关系型数据库之外，大公司会有很多跨系统的API的数据传输，也会有很多云原生的数据（私有云，公有云，多云）。

**从数据技术栈的角度，**BI是以数据仓库为中心的架构，从数据采集到数据处理、数据存储、数据分析、数据结果展现，到最后的业务的使用，是以数据仓库为中心的架构。

除了BI之外，大公司有很多对内和对外的业务流程自动化，有很多的数据科学的分析应用，还有很多的高级数据工程的应用。从数据看板、大屏、到Ad-hoc商业分析、数据科学分析、人工智能应用、对内对外业务流程自动化。

数据技术栈的产品和方案选择最近十年有了爆炸性增长，所以这样的一个时代也有人叫后BI时代。

在后BI时代，互联网大厂会买Tableau软件吗？

答案是，不会。如果分析师的数量太大，他们的工作又对公司业务有决定性影响，像百度、阿里、美团、京东这种互联网平台公司，人家有超大型技术团队，可以自研BI系统。

当然，也有人说，有的大厂的数据可视化的功能也是照着Tableau“抄”。

**从数据使用者的角度，**十年前，以数据分析师、数据工程师为主，加上少量的业务决策分析者（就是看BI报表的那些人）。

十年后，经过大数据和人工智能的洗礼，现在的数据使用者，突然多了数据科学家、机器学习工程师和所有层级的业务决策者，就不只是业务决策的最高层要用，业务决策的中间层也要用。

话说，有谁不想提高数据思维，有谁不想用好数据来做商业决策呢？还有谁？ 

管理层这么看重，那执行层身上就要有些绝活了。回想文章一开始在上海给咖啡店选址的段子。

很多的BI厂商不太愿意承认这一点，在BI时代，一般来说是先立项规划，再建设，再使用。

但是，情况变了。

云原生时代的口号是，来不及解释了，快上车。越来越多的情况是先使用，再规划。

比如，H2O Driverless AI、DataRobot、AWS Sagemaker、Google Vortex这些工具，都支持用户自己指定云上数据源，或者手动上传本地数据。

为什么这样？因为要接哪些数据，鬼才知道。

有没有价值只有做了才知道，事先无法知道。所以，除非公司有个很强又很有服务意识的数据工程运维团队，不然就只能做些预制报表。

这对BI产品厂商是件好事，因为采购的决策不只攥在IT部门手里了。

Tableau公司于2003 年 1 月创立于美国加州山景城，十年后，在美国纽约交易所交易上市。2014年，为了推广业务，Tableau在中国正式开设公司。2020年，Salesforce收购了Tableau。

Salesforce公司是Saas界的大佬，有人质疑Tableau被收购后，被放弃了。实际上，在Salesforce公司2020年财报上，Tableau出现的次数是68次。其中，收购目的也明说了。 

“Salesforce的客户360是一个整合的平台，集销售、服务、营销、商务、整合、分析等功能于一体……为了推动产品的发展，我们一直在积极进取。例如，在2019财年，我们收购了集成平台公司MuleSoft；在2020财年，我们收购了分析公司Tableau。”

Salesforce认为Tableau和Einstein Analytics都是它家的分析利器。

有知情人士透露，Salesforce公司在国内的外企客户还是很多的，但是麻烦在于它一直没有在国内建数据中心，据说距离最近的数据中心建在日本大阪和神户。2021年下半年，国内一系列数据安全法律法规出台，Salesforce的客户暗地里都很着急。这个锅，Tableau能逃掉吗？

比起亚马逊科技公司，早就和西云数据和光环新网合作，没这个顾虑了。

“Tableau停止中国的直接销售，转而整合进Salesforce与阿里的合作体系。”妈耶，这个急刹车，除了让中国团队的员工深受内伤之外，这背后意味着什么呢？

有一位大型科技公司的数据可视化产品的负责人认为：“结论比较简单，没有争议。因为国内软件市场重服务，单纯软件输出是很难得到国内客户认可。这个还真的很难说是纯技术问题，就功能而言Tableau是领先的。”

2021年，Tableau在上海的零售行业站线下研讨会上公开了创新方向：增强性分析，数据治理，开发生态，细节功能打磨。 

大转折要来了，这位大厂负责人也认为：“Tableau的服务力度完全不同，Tableau的软件服务，最多叫咨询，不是长期贴身实施。国内很多客户内部没有专业数据分析的队伍，业务怎么数字化分析也没有专业梳理。所以，只教功能，没用”。

换句话说，国内的企业“习惯于”企业级BI服务。这个战场上，有三家主要的竞争对手，产品是FineBl/SmartBI/永洪。

SmartBI就是思迈特，FineBl是帆软的。

帆软的产品迭代翻过三座山，也摸索出了门路（FineRepor，FineBI ，简道云）。

帆软公司的销售人员介绍，BI项目竞标预算金额，二三十万算小的，五六十万到一百万比较常见，一百五十万以上算大项目。

数据科学家袁雪瑶认为：“我觉得BI会注重感知层、分析层，为企业决策提供依据。而AI追求的是智慧。一些AI应用会以BI层的东西为基础，也就是说，如果这部分AI想做得很好，BI层应该要十分稳健。AI最终会实现智慧，自己调节决策。但是，BI到AI的过程需要大量的数据累积。Tableau很多时候会是一个工具，而一些公司早已把类似内容的工具，转化成了方案或服务提供给用户了。”

Tableau中国直接销售的业务已经不存在了，可是，对数据可视化产品的需求永远都在。因为数据产品本身和底层逻辑不会变，变化的是“需求的外衣”，可能变成了解决方案，服务，变成了另一个商业场景下的一个功能。 

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祝福Tableau，也祝福Tableau所有前员工，一路好走，江湖再见。

感谢杨荟博士在本文创作过程中提供观点，以及审核全篇内容。他是一位连续创业者，埃森哲中国数据科学和AI团队创始人，现任某跨国快销品公司数据和AI总监。

（完）