王永

“20年前我剛開始做數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)商務智能領域的時候，如果用戶擁TB級的數(shù)據(jù)量，那么它一定是電信、金融等少有的公司，但是現(xiàn)在這變成一件很正常的事情?！盩ableau大中華區(qū)客戶解決方案總監(jiān)劉琳珂在接受筆者的采訪時表示，Tableau 3年前的數(shù)據(jù)量就已經(jīng)超過了1000T了。而現(xiàn)在全球范圍內(nèi)，不管是結(jié)構化，還是非結(jié)構化的數(shù)據(jù)，都在爆炸式增長。

事實上，面對如此龐大的數(shù)據(jù)量，如何充分利用、挖掘數(shù)據(jù)的價值，正在成為企業(yè)用戶急需解決的難題。

像百度、谷歌等類似做搜索引擎的成熟公司，以及一些點評類的公司，都是積累了大量的數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)的變現(xiàn)來給企業(yè)提供重要的增值服務。

然而對于大多數(shù)用戶來說，他們在數(shù)據(jù)的利用和使用上還處于初級入門的階段?！拔覀兣龅降?0個客戶其中9個都處于這種狀態(tài)，比例甚至更高?！眲⒘甄姹硎荆琓ableau希望可以幫助用戶更好地利用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)真正的為客戶發(fā)揮價值。

在最近發(fā)布的2019.3版本中，Tableau針對客戶的需求分別從可信賴的數(shù)據(jù)環(huán)境、規(guī)模、降低數(shù)據(jù)使用門檻三個方向進行優(yōu)化和升級。

“過去用戶經(jīng)常存在著報表數(shù)據(jù)不及時、不準確、甚至是上下級數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑對不上的情況，”在劉琳珂看來，為客戶數(shù)據(jù)分析建立干凈、準確、及時的環(huán)境，并不是很容易的事情，尤其是對于大規(guī)模使用的用戶來說。

為了讓客戶的整個企業(yè)擁有一個可信賴的數(shù)據(jù)環(huán)境，去年，Tableau發(fā)布了第一款數(shù)據(jù)管理類產(chǎn)品組件——Tableau Prep，為用戶提供一個自助式、可視化的工具，幫助其進行數(shù)據(jù)清洗和整理。在2019.3版本中，為了幫助企業(yè)的業(yè)務人員和IT人員更深層次的認識、使用Tableau，Tableau建立了一套使用的目錄和字典——Tableau Catalog。通過Tableau Catalog，用戶可以更好地了解企業(yè)的可視化圖表，以及圖表背后對應的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)更優(yōu)的可見性并提升數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，確保分析時始終使用的是正確的數(shù)據(jù)。其可以直接可以在Tableau Server上進行使用。Tableau Catalog會自動地把Tableau環(huán)境里面可視化的儀表盤、報表、數(shù)據(jù)連接等全部維護起來，讓用戶們可以快速了解，并進行操作管理。

此外，為了讓企業(yè)更高效地管理整個公司內(nèi)Tableau Server 部署的產(chǎn)品，在2019.3版本中Tableau推出了Tableau Sever Management Add-on服務器管理插件——適用于私有云集群、混合云集群和公有云集群服務器。Tableau 的Data Management Add-On涵蓋 Tableau Catalog 和 Prep Conductor，將能夠幫助客戶更好地管理其分析環(huán)境下的數(shù)據(jù)，確?？偸鞘褂米钚虑抑档眯刨嚨臄?shù)據(jù)來驅(qū)動決策制定。

劉琳珂提到，企業(yè)在運營中，多樣化的云環(huán)境，這為用戶的使用體驗帶來一定程度的困擾?！昂芏鄧H化企業(yè)是大集中式的環(huán)境，導致其計算服務環(huán)境集中在某一國家的云環(huán)境中，也有一些分布式的，可能每個部門就會有一臺Tableau的服務器。所以，用戶更希望Tableau能夠推出多個環(huán)境之間的協(xié)同與遷移的功能?！眲⒘甄姹硎?，在過去Tableau是通過多服務器管理的最佳時間服務方法來實現(xiàn)，而在2019.3版本中，Tableau的遷移管理組件可以有效的解決這些問題——從開發(fā)測試生產(chǎn)環(huán)境當中一級一級地把幾十、上百個Tableau的儀表盤來做環(huán)境的遷移，或者是把Tableau做好的內(nèi)容打包之后在多個環(huán)境當中來去做遷移。

除此之外，為了進一步降低數(shù)據(jù)的使用門檻，讓企業(yè)所有人都能參與其中，Tableau推出了Explain Data。Tableau去年推出了Ask Data，可以讓用戶用自然語言輸出提出問題，得到相關答案。而Explain Data（數(shù)據(jù)解釋）則是Tableau在這一領域的延展，讓用戶不僅知其然，還能知其所以然。

“Tableau一直以來都是希望幫助用戶能夠在跟少的培訓基礎上得到更多業(yè)務上的回饋。從Ask Data到Explain Data，Tableau希望通過與AI整合，滿足用戶的需求。”劉琳珂表示，以前企業(yè)的業(yè)務人員從數(shù)據(jù)表到數(shù)據(jù)分析，整個環(huán)節(jié)可能會消耗大量的時間成本，但是對于Explain Data來講，可能只需要一個按鈕即可完成可視化推薦的圖表。Explain Data可替代分析師并使用精密統(tǒng)計算法分析所有可用數(shù)據(jù)，隨后自動對驅(qū)動任何給定數(shù)據(jù)點最相關的因素提供解釋。由此，它能夠讓更多的人使用強大的分析技術，幫助他們獲得此前難以發(fā)現(xiàn)或探索過程極為耗時的深入見解。

寫在最后

Tableau持續(xù)投入在機器學習和AI上的研發(fā)，希望幫助客戶保留固有的使用習慣，帶來更多便捷和易用性。

在談到此次發(fā)布的重要意義時，劉琳珂表示，Data Management數(shù)據(jù)管理的插件包是Tableau整個產(chǎn)品戰(zhàn)略當中重要的一環(huán)?！拔覀兪窍Ｍ约翰恢皇亲隹梢暬治龅牟糠郑€需要下探到客戶并為其提供可信的數(shù)據(jù)環(huán)境。所以，從去年推出Tableau Prep來做可視化數(shù)據(jù)，一直到Tableau Catalog，做元數(shù)據(jù)的管理和維護，都是這個領域不同的產(chǎn)品塊。我們希望可以更多完善Tableau的產(chǎn)品架構，進一步擴展Tableau在數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、可信數(shù)據(jù)的方向的能力?！眲⒘甄嫒缡钦f。