Tableau Einstein 是一个以 AI 为核心的全新 BI 平台

Tableau Einstein标志着Tableau的新纪元。

这个基于AI的分析平台结合了Tableau和Salesforce现有的功能，并加入了新特性，将分析从历史上以报告和仪表板为重点的模式转变为在用户工作流程中提供洞察。

该平台由四类功能构成，包括利用AI提供自主洞察的能力、支持AI辅助的语义层开发、提供实时洞察的能力，以及创建一个数据和AI产品市场，使客户能够构建自己的Tableau实例。

目前，像Tableau Pulse和Tableau Agent这样的能力已经可以提供自主洞察。其他功能，如Tableau Semantics和市场，预计将在2025年普遍可用。

同时，访问Tableau Einstein需要通过Tableau+订阅，Tableau+的定价尚未公开。

总部位于西雅图的Tableau是一家长期的分析供应商，自2019年6月被CRM巨头Salesforce收购以来，一直是其子公司。在过去两年中，像许多其他分析供应商一样，Tableau将AI（包括生成式AI）作为产品开发的重点。

为此，该供应商在2月份发布了Tableau Pulse，这是一款生成式AI驱动的工具，能够以自然语言呈现洞察并传递给用户。此外，Tableau Agent是一款AI驱动的助手，帮助用户准备和分析数据，之前被称为Tableau的Einstein Copilot，现已推出Tableau Prep的Tableau Agent，并于7月普遍可用。

现在，Tableau正在构建一个以AI为基础的全新平台。根据ISG Ventana Research的分析师David Menninger的说法，由于它融合了现有的Tableau和Salesforce功能，并结合正在开发的新功能，这代表了Tableau与其母公司之间的新层次整合。

“这些新功能是真正的结合，甚至可能是Tableau堆栈与Salesforce之间真正整合的实现，”他说。

TreeHive Strategy的创始人兼首席顾问Donald Farmer同样表示，Tableau Einstein是能力的重大整合。

他指出，Tableau Einstein的AI能力是否与Tableau众多竞争对手开发和交付的能力一样强大仍有待观察。但无论是更好、一样好还是仅仅足够好，Tableau已经构建了一个不仅仅是附加功能的新平台。

“这是一次令人印象深刻的发布，”Farmer说。

平台

Tableau Einstein的一个特点是其代理性质，这意味着AI驱动的能力——代理——在未被提示的情况下提供洞察。

传统上，分析用户会提出业务问题，查询组织的数据，查看基于查询开发的仪表板和报告，然后得出推动决策的洞察。Tableau Einstein旨在通过在用户工作流程中主动提供洞察来改变这一点，从而减少数据消费者提出自己问题的需要，而是提供他们可能不知道需要的信息。

这就是自主洞察的概念，包括Tableau Pulse和Agentforce for Tableau等功能，后者是一种使客户能够开发自主代理的工具。

与此同时，Tableau通过开发一个减少查询数据和查看仪表板和报告以获取洞察的代理平台，为客户提供了符合分析发展方向的能力，Menninger指出。

“市场正朝着代理AI和代理分析的方向发展。因此，构建代理而不是依赖仪表板的概念代表了组织利用数据的范式转变，”他说。“与数据在仪表板中出现、数据解释留给查看者不同，代理可以基于数据发起行动。”

除了提供更具代理体验的功能外，Tableau Einstein的自主洞察生成能力以能显著惠及用户的方式构建，Farmer表示。

他指出，该平台重新打包了一些现有的能力，但通过将它们与新功能结合，提供了更好的分析体验。

“Tableau Pulse的应用设计得很优雅。体验直观而强大，Agentforce AI的整合感觉深度融合，而不是简单附加，”Farmer说。

支持生成式AI驱动的自主洞察生成的一个关键特性是Tableau Semantics，预计将在2025年2月普遍可用。

Tableau Semantics是一个语义层，旨在通过使企业能够统一定义和描述数据来提高AI模型和应用的质量。这样，它可以轻松发现并用于训练AI。此外，它可以用于创建和管理指标、数据维度、数据集之间的关系以及数据使用的目标。

Tableau Semantics将提供一些来自Salesforce应用程序和一些Tableau合作伙伴的预构建指标。它还将注入AI功能，旨在帮助组织构建和管理其语义层。

Tableau并不是第一个包含语义层的分析供应商。其他供应商包括MicroStrategy和Looker。然而，AI的注入旨在使Tableau Semantics比过去需要大量人工的语义层更加灵活，Tableau首席产品官Southard Jones表示。

“语义层的概念并不新鲜，”他说。“但它们难以管理，限制了灵活性。但如果你能够利用AI加速构建和管理指标，你就为数据管理者提供了他们想要的单一真实来源，并为分析师提供了快速执行的游乐场。”

与Tableau Semantics类似，实时数据是为用户提供自主生成洞察的关键。

Tableau Enterprise中的实时数据通过与Salesforce Data Cloud的集成实现，并且现在已普遍可用。该集成为Tableau Einstein用户提供了数百个数据源的访问权限——不仅限于Salesforce——因此他们不必移动数据。此外，它使用户能够以安全、可扩展的方式结合来自不同来源的数据。

Jones表示，最重要的是，通过使用Data Cloud作为访问实时数据的基础，Tableau Einstein用户将能够将非结构化数据与结构化数据结合使用。

几十年来，分析平台仅支持结构化数据，如财务记录和销售点交易。然而，现在估计超过80%的数据是非结构化的，如文本、图像和音频文件。为了让企业充分理解其运营，或者让AI模型和应用能够使用尽可能多的相关数据，非结构化数据是必不可少的。

“Data Cloud使我们能够访问以前在Tableau中没有的非结构化数据，并能够以简单的方式将其与结构化数据结合，”Jones说。

在Tableau Einstein出现之前，Tableau用户能够结合结构化和非结构化数据，但这需要使用来自多个不同供应商的工具进行大量人工操作。

“现在，这已经成为应用程序的一部分，”Jones说。

最后，市场将使Tableau Einstein的客户能够开发可组合基础设施，允许他们通过API选择和定制功能。预计在2025年6月普遍可用的市场旨在帮助客户跨部门共享数据和AI资产，以避免孤立，促进数据发现，甚至通过Tableau Public向其他Tableau客户提供产品。

Farmer指出，Tableau用户往往在与部门外的其他人合作时遇到困难。因此，市场将是一个重要的补充。

“可组合和可重用的资产——如模型、可视化和仪表板——是重大的进步，”Farmer说。“Tableau用户往往在部门孤岛中工作，IT经理和个人用户都面临缺乏协作和知识共享的挑战。新的API驱动的重用和内部市场功能将在这方面提供帮助。”

然而，Menninger指出，尽管Tableau Einstein对Tableau的用户提供了重要的新工具，并代表了Tableau的重点转变和显著演变，但它并未显著区分Tableau与其最接近的竞争对手。它可能使Tableau处于前沿，但并不是以一种能够长期将Tableau与Qlik、MicroStrategy和Microsoft Fabric等同行区分开的方式。

“Tableau目前的能力在其他BI平台供应商中具有竞争力，但并非完全独特，”Menninger说。“平台的一些组件来自Salesforce……这可能在短期内给Tableau带来优势。但这是一个快速变化的市场，没有供应商会在任何重要时期成为无可争议的领导者。”

然而，Farmer指出，即使Tableau Einstein包含其他供应商提供的功能，其自主洞察生成也是超越大多数其他供应商的进展。

“Tableau在创建一种代理体验方面做得很好，这种体验第一次感觉像是真正的代理，”他说。