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2年前，商業(yè)智能與分析平臺Tableau 被CRM巨頭Salesforce以157億美元的價格收購。彼時，各類消息的焦點都聚焦到了這項收購本身，以及收購之后Salesforce與微軟的競爭。但對于被收購方Tableau的影響，卻鮮有提及。
2年后的今天，Tableau逐漸加快推進數(shù)據(jù)分析民主化的進程，先后推出商業(yè)科學與拓展增強分析等功能，以期降低高級數(shù)據(jù)分析的門檻。借此機會，鈦媒體App與Tableau 首席產(chǎn)品官 Francois Ajenstat 進行了線上與書面多次交流。對于合并后Tableau的整體發(fā)展情況，以及對商業(yè)科學的看法，F(xiàn)rancois都進行了回答。
如今再次談到Tableau 并入Salesforce一事，F(xiàn)rancois依然認為這是公司的一個正確的決定。他開門見山地表示，雖然Tableau 仍然保持獨立運營，但加入Salesforce之后，Tableau 產(chǎn)品的交付周期縮短了 3-5 年。
“加入 Salesforce 后，Tableau的創(chuàng)新實力進一步增強，例如借助 Salesforce旗下的應用集成工具MuleSoft，Tableau可以接觸到比以往更多的數(shù)據(jù)。這極大地擴展了 Tableau 用戶的可用數(shù)據(jù)源。” Francois說。
種種跡象表明，Salesforce的確讓Tableau的競爭力更強大了。但 Francois也表示，激烈的競爭也無法避免：“我在 Tableau 工作十年，再好的新產(chǎn)品也無法避免激烈的競爭。我們必須專注于建立差異化的價值主張，提供現(xiàn)有工具無法比擬的新方法，幫助人們輕松探索和解決問題。”
整體看來，Tableau所面臨的競爭，一方面來自國際市場，另一方面中國本土競爭也是很重要的一部分。Francois表示，中國一直是Tableau的主要市場，自2015年落戶中國以來，Tableau的客戶群持續(xù)增長，發(fā)現(xiàn)、使用并喜愛 Tableau 的社區(qū)也日趨壯大。Francois把中國市場比喻為新藍海，但他也承認，讓更多組織充分認識到數(shù)據(jù)對決策的價值依然需要時間。
目前，中國東方航空、中糧可口可樂和富德保險控股等企業(yè)都采用了Tableau 的服務，這一采用率還在繼續(xù)增長。
Francois強調(diào)，未來對于Tableau與Salesforce 的合作，他們計劃利用并擴大AI的分析優(yōu)勢，為 Salesforce 工作流乃至任何工作流中交付更多價值。 “這對于三方都有益處。因為不僅為 Tableau 和 Salesforce 客戶帶來了巨大價值，而且還為客戶開創(chuàng)了全新的功能體驗……作為 Salesforce 的一員，我們在 AI 方面的投入只會越來越多。” Francois說。
最令Francois驕傲的是，在并入Salesforce之后，Tableau建立了一支專門從事分析技術大眾化的團隊，來推進數(shù)據(jù)分析民主化。“如果Tableau能讓更多的人不必成為數(shù)據(jù)科學家便可使用數(shù)據(jù)科學技術；如果企業(yè)用戶不必構建復雜的模型，便可通過數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)相關問題，將會怎樣？ ” Francois說。
在中國，低代碼的熱潮催生了大眾對技術民主化的關注，對于“技術民主化”的說法，業(yè)內(nèi)褒貶不一。有專家認為，伴隨技術民主化產(chǎn)生的是公民開發(fā)者，而公民開發(fā)者構成了企業(yè)的“影子IT”。在這種情況下，開發(fā)在沒有公司IT組織支持之下進行，可能會影響已經(jīng)存在的公司IT系統(tǒng)架構的完整性，例如數(shù)據(jù)庫結構，或者產(chǎn)生數(shù)據(jù)治理等方面的問題。
Francois則從新冠疫情中，看到了數(shù)據(jù)分析民主化更有利的一面。他表示，新冠疫情的爆發(fā)告訴我們，迅速響應、敏捷應對和數(shù)據(jù)賦能是企業(yè)取得成功的關鍵。但是，企業(yè)的分析技術往往過于復雜、昂貴和耗時，存在的技術缺口使數(shù)據(jù)無法充分發(fā)揮作用，這為數(shù)據(jù)分析民主化的推進提出要求。
為了推進數(shù)據(jù)分析民主化，今年3月下旬，Tableau在2021.1版本中重申了商業(yè)科學的概念。Tableau商業(yè)科學白皮書中介紹，商業(yè)科學是一類新的 AI 驅動型分析，可幫助具有領域專業(yè)知識的人更快、更自信地做出更明智的決策，并認識到并非所有問題都需要為了嚴苛的精確性而犧牲速度和業(yè)務背景。
Francois舉了一個Einstein Discovery的例子。Einstein Discovery是Salesforce 開發(fā)的無代碼環(huán)境的機器學習平臺，也是商業(yè)科學中最重要的一項技術。Einstein Discovery可以在 Tableau 工作流中提供預測和建議，數(shù)據(jù)科學家、分析師和業(yè)務用戶都可以通過Einstein Discovery創(chuàng)建功能強大的預測模型，而無需編寫算法。這極大提高了銷售人員和服務代理商的效率。
Francois認為，使用商業(yè)科學進一步推動高級數(shù)據(jù)分析大眾化非常重要，這讓Tableau有機會使高級分析大眾化，讓業(yè)務專家在數(shù)據(jù)科學技術和 AI的輔助下快速和自信地完成分析，然后利用自己的知識做出其他判斷。
Francois在一場線上分享中專門強調(diào)了數(shù)據(jù)科學與商業(yè)科學的差異，正是這種差異決定了商業(yè)科學比數(shù)據(jù)科學更接近“大眾”。
他認為，如果數(shù)據(jù)科學能幫助我們解決氣象監(jiān)測、路徑優(yōu)化等問題，那么商業(yè)科學所涉及的是一家企業(yè)方方面面更廣泛的問題，比如降低員工流失率、提高平均的訂單價值、縮短成交的時間等等，并且也可以提供預定率。“精準度，是區(qū)分兩者的關鍵。”Francois說。
存在區(qū)別也并不代表兩者有明顯的替代關系。相反，要產(chǎn)生更大的價值，數(shù)據(jù)科學與商業(yè)科學需要兩相融合，而不是二選一。“舉一個實際的例子，比如我們希望知道一家商店怎么走，數(shù)據(jù)科學能夠告訴我們它的具體精準坐標：北緯多少度、西經(jīng)多少度。但是商業(yè)科學則像導航，告訴我們再往前走三個街區(qū)，往左轉。所以這兩者的精準度，與最終告知客戶用戶的信息是不同的。”他說。
從具體應用上來看，商業(yè)科學將自動式的機器學習技術嵌入到Tableau當中來，可以讓每個客戶都能夠使用商業(yè)科學的工具。首先它是一個簡單、直觀的、自動式機器學習的工具，同時會讓客戶更加確信自己做的是透明的，正確的決策。并且，它可以集成到整個工作流當中。
除了數(shù)據(jù)科學之外，另一個詞也很有迷惑性——商業(yè)智能，簡稱“BI”。商業(yè)智能與商業(yè)科學一詞之差，兩者之間有什么關聯(lián)？
Francois告訴鈦媒體App，簡而言之，商業(yè)智能是一個籠統(tǒng)的概念，它涵蓋從業(yè)務活動中收集數(shù)據(jù)，進行存儲和分析，到最終優(yōu)化性能的整個過程及方法。而商業(yè)科學是商業(yè)智能的一個具體應用，包括一系列連續(xù)的分析功能，它可以通過預測性和規(guī)范性分析，幫助用戶了解現(xiàn)有問題、產(chǎn)生原因及可能發(fā)生的事件，也能夠為分析人員和高級業(yè)務用戶創(chuàng)造適合的實驗環(huán)境，指出那些數(shù)據(jù)科學團隊可能忽視的案例。兩者是一以貫之的。
“可能在過去，客戶將這兩者視為單獨的兩項功能，比如說將BI更多的應用于報表，應用于分析方面；而將現(xiàn)在所說的商業(yè)科學，或者是高級數(shù)據(jù)分析，應用于更為復雜的數(shù)據(jù)分析。但是在我們看來，這其實并不是兩個分開的個體，而是一以貫之的。”他說。
一個連貫的數(shù)據(jù)分析能力，可以幫助我們回答一系列的問題，包括到底發(fā)生了什么、為什么會發(fā)生、將會發(fā)生些什么，最終是我們將要做什么。“所以，將這兩者無縫銜接，并整合到一個應用當中來，在我看來是Tableau脫穎而出的一個關鍵優(yōu)勢。”Francois說。
對于未來，F(xiàn)rancois說，Tableau 將持續(xù)推進數(shù)據(jù)分析的大眾化，會不斷開發(fā)新功能，讓平臺具備更簡單、優(yōu)化和成規(guī)模的數(shù)據(jù)分析能力。“幫助客戶創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)文化是Tableau 的最終愿景。要想做到這一點，需要把數(shù)據(jù)分析能力按照人們能接受的方式融入業(yè)務流程和工作流程中去。”（本文首發(fā)鈦媒體App，作者 | 秦聰慧）
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