从Tableau看商业智能行业发展

从Tableau看商业智能行业发展 2017年4月5日 星期三
01:08 作者简介：
Felicia，现任VMware产品项目经理，负责战略运营及市场决策。曾就职于VMware融资并购部门及波士顿咨询公司。
  
  
前些天大家都惊闻Linkedin的股票大跌~不知道有木有注意到旁边某跌的更惨的股票Tableau。
Tableau是一家总部在西雅图的商业智能（Business Intelligence）公司，在Gartner的商业智能和分析（BI&Analytics）琅琊榜上长期排行老大。

该公司有多低调奢华，说两个数据
Tableau的薪水 new grad Data scientist 在某中部荒凉的州 Base达到湾区Uber水平
New grad SDE在某中部免税州 薪资达到湾区F家水平
该司的revenue 图和竞争对手微软，Qlik对比 长这样（蓝色：Tableau，绿色：Qlik, 橙色：微软）

股票图曾经长这样：

哇！好像很厉害的样子。但是！为什么跌了呢！
首先咱们要研究一下整个商业智能（Business Intelligence）市场的动向了。
市场转型
商业智能（BI）市场由来已久，而现在，大数据，云计算成为主旋律。未来的商业智能软件将具备的特点，可以简要概括为“ A B C D E S”
A= Automation 在数据的收集，处理，分析等阶段，传统的工作中需要大量的人力劳动。虽然数据行业的发展，越来越多的决策都依赖数据的支持，大量的数据分析师职位涌现，然而其实大量的这种岗位都在做着简单的重复劳动。灵活，准确，适用性强的数据自动化功能将会非常有效的降低公司的运营成本，提高决策效率。Search-based 既光凭借搜索功能就能完整正确的显示出分析及可视化结果，也是未来的一大方向。
B=Big Data 大数据大家都很熟悉。以数据为基础的商业智能行业当然要跟上时代。Hadoop based将会成为商业智能软件的标配之一。
C=Complex Analysis. 包括Machine Learning, predictive modeling等等。这一部分是data scientist 小伙伴熟悉的部门。很多BI软件公司比如Alteryx已经有了该基本的建模和分析模块，没学过data science的人也能够apply这些算法。DataRobot等软件更是具有自动的参数学习和优化功能并打出了”make everyone a data scientist”的口号。现在当然还达不到这个水平，但是未来随着技术的发展，相信这种愿景完全可以实现。
D=Data Integration/Connection 支持各种数据源，以及数据源的整合功能。市场上有成熟的该种软件，比如Talend。
E=Easy-to-use.对于商业智能软件易用性非常重要。
W=Workflow Embedded. 商业智能领域最难的一个步骤其实就是，要理解business user的需求。现阶段这个步骤主要都由分析师来完成，所以公司对于分析师的要求是不能缺少business sense的。对问题的理解，对业务流程的熟悉是所有分析的基础，如果这个步骤就错了，之后的努力都是无意义的。如果能够让business user将自己的需求以及其简易的方式进行input,并能通过knowledge system, Artificial intelligence等技术将该商业需求转化为数据分析的input,将会大大简化整个流程。
Tableau的产品到底怎么样呢？让我们对照ABCDES来分析一下
A：Automation方面 6分
Tableau的拖拽功能将做图分析的功能有效的自动化了。但是在数据获取和处理方面，他对数据质量和格式要求都非常高。
B : Big Data方面 8分
Tableau支持Hadoop,Spark等等。相比很多只支持cloud的startup, Tableau的一个巨大优势就是，不管是不是cloud host, 它都是支持的。值得注意的是，尽管cloud是未来的方向，但是在最近的一次调查中，只有52%的被调查者认为他们将会转向cloud-hosted service.
C: Complex Analysis方面 1分
这是Tableau最大的局限性和缺点，Tableau几乎不具备任何complex analysis功能。这就要谈到Tableau的定位了。其实在BI市场，不少明星公司的软件都不具备complex analysis功能，这是因为他们的用户定位是business user( sales manager, account manager, program manager,product marketing,management consultant等等）然而随着
D: Data Integration &Connection方面 6分
Tableau的数据连接非常广泛，但是并没有做integration的努力。这导致很多人需要用第三方软件将不同数据源的数据整合起来再转成Tableau标准格式导入进行分析。
E: Easy-to-use 7分
Tableau属于easy-to-use, hard to explore. 对于business人士来说，做个图很简单，但是更加advanced的feature，藏得有些深。Business user是没有空去论坛发帖，去网上查资料的，虽然很多manager,Sr Manager甚至director都亲自做tableau dashboard,但是毕竟只是人家的副业。
W: Workflow Embedded N/A
Tableau产品分数并不高，为什么Tableau能在琅琊榜一直排第一呢？
1.超强的销售执行能力（sales execution)
这是因为在IT行业，不仅有产品，还有市场。Tableau是一个产品，也是一个business. Tableau的sales execution是远远超过其他BI公司产品的。
Tableau拥有成熟的分销系统。成熟的软件公司，如全球Top10软件公司中的微软，Oracle,SAP, Symantec,VMware等等80% 以上的Revenue都依靠强大的分销系统支持，而不是光靠direct sales. Tableau运营这方面的Senior VP是从SAP挖来的一位具有丰富经验的Chief Operating Officer.
另外 Tableau的land-and-expand 销售模型非常成功，使得该公司开始一开始销售价值量较小的产品，比如一个单一的desktop之后再不断增大deal size 打包销售更多的产品和服务。
2.出色的营销力和影响力
Tableau的关键词搜索量远远高于BI&Analytics榜单中的其他公司数十倍
Tableau的user conference,在08年的时候只有数百人参加，到2015年已经吸引了数万人。去年小编的老板在Tableau的会场宣传了怎样运用tableau dashboard辅助executive级别人物的运营决策的故事。
市场定位
Tableau定位用户为business user,使得它在complex analysis建树不高，但也恰恰使得销售和市场方面拥有了独特的优势。研究表明，在决定购买企业级软件这个问题上，决策者有34%是C level级别人物（CEO CIO等等），27%是sales lead。总之他们都是business user,可能以前写过程序学过数学但是早就忘记了，或者本来就是文科生商科生。Tableau这样的可视化软件在sales做Demo的时候能有很好的展示效果，也深得business user的喜爱，在complex analysis需求不大，较少运用到海量数据的公司/行业，该软件还是挺好卖的。
结论
2016年 IT行业面临新的冲击和挑战，时代的变化，行业的变化，也使得身处其中的我们，不得不跟着改变。如果将对于BI& Analytics软件的愿景，映射到广大数据行业从业者/求职者的身上，在automation&data integration对应coding技能，big data对应对hadoop等的掌握，complex analysis对应统计等数学能力，Workflow embedded对应business sense， 就会发现有很多需要学习和思考的方向。
2016年的伊始，有泡沫破灭的传言，有缩招，有裁员，有股票暴跌，但是更多的是整个行业和社会新的变革和新的机遇。
  
已使用 Microsoft OneNote 2016 创建。