BI没落了吗?阿里接手,数据可视化鼻祖Tableau停止中国的原厂销售业务
BI没落了吗?阿里接手,数据可视化鼻祖Tableau停止中国的原厂销售业务
亲爱的数据
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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?
图片来源@视觉中国
文 | 亲爱的数据,作者 | 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,举个例子:
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。
祝福Tableau,也祝福Tableau所有前员工,一路好走,江湖再见。
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