域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)

摘要：站在變化的潮頭，許多故友新朋前來(lái)問(wèn)詢：以后Tableau還能用么？作為當(dāng)局者，及深耕BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）領(lǐng)域十余年的老伙計(jì)，這次變化引發(fā)了思辨，但并不意外。希望借今日之總結(jié)拋磚引玉，啟發(fā)更多數(shù)據(jù)從業(yè)者與數(shù)據(jù)應(yīng)用者一起討論：當(dāng)人們選Tableau的時(shí)候，實(shí)際關(guān)注什么，我們能從中學(xué)到什么……

關(guān)鍵詞： Tableau

站在變化的潮頭，許多故友新朋前來(lái)問(wèn)詢：以后Tableau還能用么？作為當(dāng)局者，及深耕BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）領(lǐng)域十余年的老伙計(jì)，這次變化引發(fā)了思辨，但并不意外。希望借今日之總結(jié)拋磚引玉，啟發(fā)更多數(shù)據(jù)從業(yè)者與數(shù)據(jù)應(yīng)用者一起討論：當(dāng)人們選Tableau的時(shí)候，實(shí)際關(guān)注什么，我們能從中學(xué)到什么……

我所在的企業(yè)BIZINSIGHT于2012年簽署代理合作協(xié)議（Reseller Agreement），成為國(guó)內(nèi)最早的商務(wù)接口。

Tableau被并購(gòu)后又與Salesforce簽訂了服務(wù)合作協(xié)議（Service Subcontract Agreement），成為國(guó)內(nèi)執(zhí)行原廠服務(wù)的技術(shù)接口。近十年來(lái)，平均每年約有300家新客戶與我們展開(kāi)對(duì)話，進(jìn)行BI產(chǎn)品的選型與數(shù)字化相關(guān)的實(shí)施服務(wù)。

Tableau作為軟件產(chǎn)品，它的品牌定位、運(yùn)營(yíng)策略比較清晰，有效對(duì)接了客戶對(duì)洞察力、執(zhí)行力、自驅(qū)力和創(chuàng)造力的期望，帶來(lái)了亮眼的銷售額，值得業(yè)內(nèi)人士一探究竟。

對(duì)洞察力的渴望

企業(yè)希望借助數(shù)據(jù)，辨別資源的重要度與機(jī)會(huì)的優(yōu)先級(jí)，做出對(duì)自身最有利的選擇。這種對(duì)商業(yè)洞察的渴望始終存在，近十年來(lái)加格外強(qiáng)烈，本質(zhì)上是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)從放量增長(zhǎng)走向精益運(yùn)營(yíng)的推動(dòng)，同時(shí)疊加了數(shù)據(jù)量級(jí)從MB、GB、TB到PB的倍速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)賽道變得炙手可熱。

幾年前畫(huà)了張漫畫(huà)來(lái)體現(xiàn)這種焦慮：問(wèn)題無(wú)處不在，結(jié)論從何而來(lái)？

圖表 1 商業(yè)智能（B I ）軟件是回答商業(yè)問(wèn)題的工具

在競(jìng)爭(zhēng)中用好數(shù)據(jù)，這一意識(shí)是四十年前BI產(chǎn)品發(fā)端的根源。在Tableau誕生的2003年，正是Hyperion、Cognos、BO、MSTR、IBI等元老級(jí)BI品牌最火紅時(shí)候，它們承接了彼時(shí)頭部企業(yè)前端分析的需求，并且在2008年前后的BI并購(gòu)大潮中通過(guò)高估值，證實(shí)了全球企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)洞察的付費(fèi)意愿都很高。

承載企業(yè)家們對(duì)商業(yè)洞察的期望很不容易，行業(yè)特性千差萬(wàn)別，應(yīng)用場(chǎng)景五花八門(mén)，歷史IT架構(gòu)更是百轉(zhuǎn)千回。

Tableau暫時(shí)回避 了所有上述挑戰(zhàn)，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的技術(shù)路線狠抓“敏捷” ，在數(shù)據(jù)的快速接入及前端的可視化分析上狠下功夫，利用獨(dú)特的Viz QL 程序 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與圖表之間的智能推薦與自動(dòng)適配，這是Tableau最初十年打動(dòng)客戶的主要賣(mài)點(diǎn)：數(shù)據(jù)拖進(jìn)來(lái)，所見(jiàn)即所得。

這幫助Tableau從眾多品牌中脫穎而出、站穩(wěn)腳跟。隨后十年，Tableau陸續(xù)完成了向下至數(shù)據(jù)管理 （DM），向上至人工智能 （AI）的技術(shù)能力擴(kuò)展。

當(dāng)Tableau再一次預(yù)見(jiàn)到新的技術(shù)變局時(shí)（此處稍后議），2019年將自己賣(mài)給了Salesforce。

下圖對(duì)比了2012年與2021年的Gartner魔力象限，至少有三個(gè)顯而易見(jiàn)的變化：1、BI吃掉了“描述性統(tǒng)計(jì)”與“預(yù)測(cè)分析“的市場(chǎng)，使其成為BI軟件的內(nèi)置功能，B I 魔力象限變成了AB I 魔力象限 （A-Analytics + Artificial Intelligence）；2、敏捷型B I （微軟的PowerBI、Tableau和Qlik）占據(jù)了第一象限，是承載數(shù)據(jù)洞察的排頭兵；3、中國(guó)的 A libaba C loud 獲得國(guó)際評(píng)級(jí)，作為商業(yè)智能與預(yù)測(cè)分析的中國(guó)品牌入局。

圖表 2 G artner魔力象限對(duì)比（2 012 vs 2021 ）

這與我們經(jīng)歷過(guò)的客戶對(duì)話完全一致：越來(lái)越多的業(yè)務(wù)部門(mén)接手 了自身范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)分析工作，IT部門(mén)在此十年間苦練數(shù)據(jù)底層 ，完成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的升級(jí)改造，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題逐年減少，數(shù)據(jù)用戶數(shù)量增加帶來(lái)的速度問(wèn)題和對(duì)內(nèi)對(duì)外接口增多帶來(lái)的安全問(wèn)題逐漸突出，中國(guó)本地獨(dú)特的I T 環(huán)境 帶來(lái)的接口問(wèn)題也不少。

承接上述新挑戰(zhàn)需要硬實(shí)力，然而Tableau最值得借鑒的地方，是一手抓緊搞科研，一手全力推文化 。

對(duì)執(zhí)行力的貫穿

應(yīng)對(duì)紛繁復(fù)雜的市場(chǎng)變化，企業(yè)家們希望“用好數(shù)據(jù)，獲得洞察”。這一愿望需要翻過(guò)“人”的大山。

“數(shù)據(jù)洞察”不等于“商業(yè)洞察”。換言之，“商業(yè)洞察”掌握在少數(shù)人手中，“數(shù)據(jù)洞察”貫穿于執(zhí)行者途中。中間通道借助KPI的科學(xué)分解與實(shí)際落地來(lái)達(dá)成。

圖表 3 “商業(yè)洞察”通過(guò)分解K PI 等“數(shù)據(jù)洞察”達(dá)成目標(biāo)

如何將所有人統(tǒng)合到戰(zhàn)略目標(biāo)周圍，充分理解企業(yè)家的“商業(yè)洞察”，K PI 是最容易被采納的管理手段。盡管KPI可能扼殺創(chuàng)造力，但它能顯著調(diào)動(dòng)執(zhí)行力，且相對(duì)客觀與清晰，被視為獲得“數(shù)據(jù)洞察”的主戰(zhàn)場(chǎng) 。

核心洞察是企業(yè)家戰(zhàn)略，所謂“道法術(shù)器”，其中“道生一”最是重要，戰(zhàn)略決定了企業(yè)的第一KPI，它指的不是“降本增效”等常規(guī)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，而是經(jīng)過(guò)對(duì)資源與機(jī)會(huì)的認(rèn)真衡量與周密判定后，為企業(yè)所劃定的行業(yè)賽道與目標(biāo)方向。高層管理者通常對(duì)企業(yè)已有資源稟賦及政策優(yōu)勢(shì)了然于心。

商業(yè)智能軟件應(yīng)率先協(xié)助第一KPI的分解，其次不斷追蹤與驗(yàn)證KPI的達(dá)成。

客觀的指標(biāo)與主觀的人群之間如何掛鉤，須遵循“看見(jiàn) → 理解 → 遵從 → 落地 → 獎(jiǎng)勵(lì)” 的過(guò)程。這是BI軟件的初心和使命。產(chǎn)品能力從硬實(shí)力 上須對(duì)應(yīng)“大屏”、“移動(dòng)端”、“PC”、Portal權(quán)限、數(shù)據(jù)安全等，從軟實(shí)力 上須對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)應(yīng)用的文化。

Tableau深諳此道，“讓所有人看見(jiàn)并理解數(shù)據(jù)” 的口號(hào)中，它強(qiáng)調(diào)“所有人”。而在“知易行難”的大數(shù)據(jù)之路上，它采用了一套可復(fù)用的方法 來(lái)找到關(guān)鍵用戶，推動(dòng)組織變革，逐步推及全體，簡(jiǎn)言之是“落地與擴(kuò)展（Land & E xpand）戰(zhàn)略” ，且從對(duì)內(nèi)與對(duì)外兩方面對(duì)稱設(shè)計(jì)執(zhí)行細(xì)節(jié)：

1. 對(duì)外：用戶至上，營(yíng)造聚光燈效應(yīng)

· 充分關(guān)注與鼓勵(lì)首批嘗試自助式分析的數(shù)據(jù)愛(ài)好者，輔助建立企業(yè)核心用戶群組；

· 提供分析成果與技能展示舞臺(tái)，組織全國(guó)及全球的數(shù)據(jù)分析愛(ài)好者大會(huì)，驅(qū)動(dòng)用戶自主學(xué)習(xí)；

· 資源免費(fèi)，用Public平臺(tái)匯聚全球用戶主動(dòng)上傳的數(shù)萬(wàn)個(gè)分析模板，每周選出最佳作品宣傳講解；

· 籌劃能力認(rèn)證體系，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)分析師職能與IT架構(gòu)職能，推動(dòng)用戶逐層升級(jí)；

· 廣泛吸納教師與學(xué)生，XXX@edu類郵箱免費(fèi)申請(qǐng)使用……

2. 對(duì)內(nèi)：配合品牌發(fā)展階段設(shè)計(jì)K PI

· 第一個(gè)五年追求“獲客” ，新客戶的數(shù)量（New logo）比訂單規(guī)模（Deal Size）重要，推動(dòng)自身團(tuán)隊(duì)尊重每位先導(dǎo)型用戶，License只買(mǎi)一個(gè)也很好；

· 第二個(gè)五年追求“在用” ，續(xù)費(fèi)率（MA Rate）比業(yè)績(jī)額（Quota）重要，推動(dòng)自身團(tuán)隊(duì)每年與客戶勤對(duì)話；

· 第三個(gè)五年追求“速度” ，租用版（Rent）比永久版（Perpetual）重要，當(dāng)客戶可降低當(dāng)期購(gòu)買(mǎi)成本，并且每年重新評(píng)估時(shí)，極大收縮了客戶的選擇周期和風(fēng)險(xiǎn)顧慮；

· 始終全球公開(kāi)價(jià)格 ，折扣少，議價(jià)周期短，加快客戶的采購(gòu)決策流程……

通過(guò)查看Tableau的早期財(cái)報(bào)，企業(yè)的研發(fā)投入 比例約占營(yíng)收的25%-30%，逐年穩(wěn)定略有增長(zhǎng)。軟件品牌如何保護(hù)研發(fā)人員專注于研發(fā) ，減少非必要的二次開(kāi)發(fā)與客戶定制，保障技術(shù)方向的正確與速度，是提升軟件產(chǎn)品硬實(shí)力的重要措施。

Tableau這種兩手抓的設(shè)計(jì)契合了頭部企業(yè)和隱形冠軍們的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 文化，粉絲效應(yīng)顯著。進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)后吸引了許多本地大型客戶，如華為、字節(jié)跳動(dòng)、京東數(shù)科、北京銀行、首都機(jī)場(chǎng)、一汽大眾、KEEP健身、希音電商等。

今天有部分客戶完成了B I 產(chǎn)品的自研 或轉(zhuǎn)換至中國(guó)本地品牌 ，一方面自身的技術(shù)實(shí)力突出，另一方面是在應(yīng)用Tableau的過(guò)程中，真正收獲的并不是軟件應(yīng)用能力，而是熱愛(ài)數(shù)據(jù)分析，勇于呈現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察，敢于用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的一群人 。

企業(yè)文化作為軟實(shí)力的扎根，源自于企業(yè)重視經(jīng)營(yíng)效率和人才體系。Tableau只是啟發(fā)了自助型分析文化，以及通過(guò)合作伙伴來(lái)配套執(zhí)行搭建核心數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的標(biāo)準(zhǔn)流程，企業(yè)是否真正理解與支持這類嘗試與創(chuàng)新才是關(guān)鍵。

對(duì)自驅(qū)力的涵養(yǎng)

培養(yǎng)大數(shù)據(jù)認(rèn)知、能力和技術(shù)最終要靠人才體系，而擁有了完整閉環(huán)與運(yùn)轉(zhuǎn)體系的企業(yè)更能聚集頂尖人才，這是個(gè)良性循環(huán) 。

Tableau的目標(biāo)群體畫(huà)像 ，首先是廣大業(yè)務(wù)用戶，其次是IT，第三是少而精的數(shù)據(jù)科學(xué)家。多數(shù)BI軟件都主張減少對(duì)IT部門(mén)的依賴，讓信息技術(shù)背景的程序員背負(fù)超出認(rèn)知的職責(zé)與期望是件難事。

這幾年越說(shuō)越火熱的“數(shù)據(jù)智能” ，將IT部從最初的“支持” 角色，走向“支撐” ，再走入“引領(lǐng)” 設(shè)想，只在極少數(shù)用數(shù)據(jù)掙錢(qián)的頭部企業(yè)如順豐、招行等有所落地，其他絕大多數(shù)企業(yè)還需走過(guò)較長(zhǎng)的涵養(yǎng)期。

圖表 4 從“支持”到“支撐”再到“引領(lǐng)”的數(shù)據(jù)智能

如何找到自身與業(yè)內(nèi)最佳之間的差距，鼓勵(lì)企業(yè)中的全部用戶潛心研究、默默耕耘，用數(shù)據(jù)說(shuō)話 比老板講話更省事、隨時(shí)和客觀。這種由數(shù)據(jù)帶來(lái)增值力量是自然產(chǎn)生的，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部交換的數(shù)據(jù)分析成果越來(lái)越多，覆蓋的業(yè)務(wù)范圍越來(lái)越大，每個(gè)人在查看和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)論時(shí)，即使并非懷著創(chuàng)造價(jià)值的心，但實(shí)際結(jié)果是整體能力的提升，準(zhǔn)確講是企業(yè)整體從“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”到“業(yè)務(wù)素養(yǎng)” 的提升。

鼓勵(lì)占比八成的普通員工在日常工作中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)崗位周邊的小改善，是Tableau的主攻方向。

這類主攻方向是“數(shù)字化運(yùn)營(yíng)（Digitization）” ，并不是“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”（Digitalization） 。因此，當(dāng)Tableau感知到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型” 帶來(lái)的巨大壓力時(shí)，它把自己賣(mài)了……

對(duì)創(chuàng)造力的預(yù)判

必須聲明本節(jié)之前的文字都是歷史經(jīng)驗(yàn)的堆疊，有實(shí)戰(zhàn)體驗(yàn)。本節(jié)之后只能算一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道，大部分是揣測(cè)加推理，說(shuō)的不對(duì)的地方請(qǐng)讀者們批判。

2019年6月，亞太區(qū)的Tableau 合作伙伴高級(jí)顧問(wèn)團(tuán)（Partner Advisory Board）正在巴厘島開(kāi)會(huì)，我是中國(guó)代表。Salesforce并購(gòu)Tableau的消息在晚餐時(shí)傳來(lái)，大家對(duì)157億美元的市值討論的最多。經(jīng)歷過(guò)BO、SPSS并購(gòu)后，我對(duì)市值不關(guān)注，買(mǎi)家出多少錢(qián)都是算過(guò)的，一定能在股市上掙回來(lái)。

我只想一件事：中國(guó)將怎么運(yùn)營(yíng) ，我們的市場(chǎng)需求、IT接口和整體環(huán)境都很不同。果然隨后一個(gè)月，2019年7月，Salesforce與阿里巴巴發(fā)表了“雙獨(dú)家”戰(zhàn)略合作 聲明：阿里成為 Salesforce 在中國(guó)大陸，香港，澳門(mén)和臺(tái)灣地區(qū)的獨(dú)家供應(yīng)商；Salesforce成為阿里銷售的獨(dú)家企業(yè)級(jí)CRM產(chǎn)品；Salesforce的銷售云、服務(wù)云、營(yíng)銷云和平臺(tái)本身，將與阿里云全面集成，為大中華區(qū)客戶提供服務(wù)。

中國(guó)像一只放在天平上的啞鈴，兩頭都很重，壓在任何BI產(chǎn)品頭上都是挑戰(zhàn)。一頭是我們的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的普及率和應(yīng)用率都高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)大旗下，政府牽頭，5G開(kāi)路，數(shù)據(jù)量級(jí)增長(zhǎng)快 ，但用慣了小程序的我們對(duì)響應(yīng)速度的要求很高 ；另一頭是我們的付費(fèi)意愿和價(jià)格承受度較低 。在中國(guó)，像Python、Neo4j等開(kāi)源軟件應(yīng)用普及速度很快；購(gòu)買(mǎi)云服務(wù)器等增強(qiáng)算力時(shí)計(jì)費(fèi)靈活且不貴；作為制造大國(guó)完成IoT智能硬件集成的工藝難度和價(jià)格也都不高；相對(duì)有技術(shù)含量的人工智能應(yīng)用，如語(yǔ)音識(shí)別與圖像識(shí)別（Conversation AI、Visual AI等）一定是本地做的比國(guó)際好 ，因?yàn)檎Z(yǔ)義語(yǔ)料庫(kù)和圖像庫(kù)背后的解讀都是民族的。

中國(guó)的情況是世界的縮影，只不過(guò)我們的工作與生活節(jié)奏更快，IT環(huán)境更加開(kāi)放與多元，古老的應(yīng)用系統(tǒng)一直沒(méi)換的也不少。BI軟件作為數(shù)字化的前端產(chǎn)品，外化了所有挑戰(zhàn)，需要承擔(dān)的技術(shù)壓力很大。

Tableau接受了Salesforce的橄欖枝，可以說(shuō)選擇了最穩(wěn)妥的發(fā)展路線：CRM數(shù)據(jù)是企業(yè)最源源不斷的核心數(shù)據(jù)，最貼近日常運(yùn)營(yíng)與高級(jí)決策……新資本雄厚，幫助它在日趨碎片化、區(qū)域化的市場(chǎng)中相對(duì)從容。

BI往上走是AI+BI，再往上走是數(shù)據(jù)智能。進(jìn)入數(shù)據(jù)智能階段，B I 產(chǎn)品最終將幻化于無(wú)形 ，數(shù)據(jù)分析和可視化將出現(xiàn)在信息流的任何地方。“數(shù)字化轉(zhuǎn)型” 變的是根本，而不僅是運(yùn)營(yíng)層面的改變。未來(lái)的BI產(chǎn)品必須從技術(shù)與商務(wù)兩方面落地為開(kāi)放式平臺(tái) ，允許被垂直領(lǐng)域（行業(yè)、部門(mén)、品牌、大客戶等）和各種設(shè)備嵌入 。這是所有B I 產(chǎn)品的巨大挑戰(zhàn) ，亦可推測(cè)Salesforce并購(gòu)Tableau之前，雙方針對(duì)中國(guó)已達(dá)成共識(shí)：這塊市場(chǎng)挑戰(zhàn)更大，無(wú)論是計(jì)費(fèi)模式還是技術(shù)架構(gòu)都需要深度調(diào)整，甚至代碼級(jí)整合 。這并不意味著Tableau將停止售賣(mài)或中斷研發(fā)，只不過(guò)在下一個(gè)時(shí)代到來(lái)之前，它想將精力傾注到更主流的市場(chǎng)上。

早在Tableau 2019.4版發(fā)布時(shí)，與阿里之間的秋波已見(jiàn)端倪：阿里云上的 Tableau 客戶可通過(guò)Tableau Desktop桌面端一鍵連接由阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)維護(hù)的RDS連接器 ，如RDS for MySQL、RDS for SQL Server 和RDS for Postgres等，且雙方已經(jīng)就Tableau連接器SDK 開(kāi)展合作，為MaxCompute、AnalyticsDB、Data Lake Analytics 等構(gòu)建本機(jī)連接器，讓企業(yè)客戶能夠快速訪問(wèn)基于阿里的多種數(shù)據(jù)源。這一連接器是Tableau面向中國(guó)市場(chǎng)掛出的第一款連接器，再后來(lái)Kyligence用SDK開(kāi)發(fā)連接器后也掛到了主菜單上，算是本地化 的又一個(gè)動(dòng)作，再然后就轉(zhuǎn)移給阿里了……

阿里將怎樣組合Salesforce加Tableau，那將是另一條故事線，今日放下不表。

回到文章最初的問(wèn)題：當(dāng)人們選Tableau的時(shí)候，實(shí)際關(guān)注什么？簡(jiǎn)單歸納只有一句話：精神上認(rèn)可“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文化”，行動(dòng)上接受“租用版商業(yè)模式”，經(jīng)濟(jì)上“買(mǎi)得起全球統(tǒng)一定價(jià)的B I ”。

至于我們能從中學(xué)到什么，目前中國(guó)本地堅(jiān)持?jǐn)?shù)年的BI品牌都值得尊重，他們一直在學(xué)習(xí)與超越的路上：帆軟、永宏、思邁特、億信華辰、觀遠(yuǎn)、衡石等都沖在了前面，還有更多與行業(yè)特性高度集成的品牌甘當(dāng)隱形冠軍。來(lái)自字節(jié)跳動(dòng)的風(fēng)神與網(wǎng)易科技的有數(shù)，也許將帶來(lái)商業(yè)模式的大變革 ……

再往遠(yuǎn)看，BI能力日趨扁平，數(shù)據(jù)智能時(shí)代將是專業(yè)技術(shù)服務(wù)主導(dǎo)的時(shí)代……

作者簡(jiǎn)介：

何業(yè)文（Alissa），深耕BI領(lǐng)域十五年，非常熟悉SAP BO、IBM SPSS、MSTR、Tableau等軟件應(yīng)用；暢銷書(shū)籍《Tableau商業(yè)分析從新手到高手》及《Tableau數(shù)據(jù)可視化分析一點(diǎn)通》作者；經(jīng)濟(jì)學(xué)、傳播學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問(wèn)，現(xiàn)居北京。

申請(qǐng)創(chuàng)業(yè)報(bào)道，分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇！