当前很多企业在关注数字化转型，数据战略是数字化转型的关键环节。在转型的过程中，企业的最终目的是希望每个员工通过赋能掌握数据 ，快速发现数据的价值，将数据驱动的文化贯彻到企业运营的每一个环节。 Tableau自2003年诞生，其宗旨在于帮助客户看到和理解数据的价值，帮助企业变成更为数据驱动的企业。截止到2020年，Tableau已经连续 8 年被Gartner 《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》评为领先者，且大幅领先。 目前Tableau在中国的成功案例已经超过4000+。
Tableau产品体系
- 1、Tableau Prep : 用户数据清洗和数据准备，可视化数据分析工具；
- 2、Tableau Desktop: 用于创建分析的报告，可视化分析设计工具；
- 3、Tableau Server： 基于本地部署的共享平台；
- 4、Tableau Online： 基于SAAS模式的共享平台， 由Tableau运营；
Tableau备受好评的原因
- 图形种类、部署平台、使用终端、开放接口、合作伙伴、客户案例
- 上手学习、报表开发、报表发布、运行性能、版本更新、问题解决
- 展示效果、系统交互、操作体验、终端适配、系统管理、服务支持
- TCO成本、上线时间、运维投入、需求沟通、数据理解
多
快
好
省
AI加持的数据问答
用户使用自然语言就可以直接获得可视化的数据结果。用户像平时聊天一样，输入一个数据相关的自然语句，Tableau将通过对关键分析概念（比如如时间和空间）的支持，以及对话短语（比如“last year”（去年）、“earliest”（最早）和“most popular”（最热门）这样的）的理解，通过AI能力直接为用户呈现数据结果。数据问答具有语义上的理解能力，能让用户在之前得对话基础上，进一步输入跟切换维度、添加筛选条件或变换图形相关的语言，可视化结果能做到自动更新。
AI加持的数据解释
用户在数据分析过程中对界面上的一个数据点有疑问时，可以点击“数据解释”，Tableau将通过AI算法来生成解释结果。“数据解释”会评估数百个可能的解释，并以可视化和文本说明相结合的形式提供可能性最大的解释。用户可以使用系统的完整功能做进一步探索。借助“数据解释”，用户可以确定数据异常的原因，洞悉以前未意识到的关系。
丰富的数据接口
- 1、文本文件：Excel文件、TXT文件、PDF文件；
- 2、一般数据库：Oracle、MySQL、SQL Server等；
- 3、数据仓库：Teredata、Vertica、Greenplum等；
- 4、多维数据库：Oracle Essbase、MicroSoft SSAS、SAP BW等；
- 5、Hadoop平台： Cloudera、Hortonworks等；
