Tableau Next macht Datenanalyse zugänglicher, schneller und lässt sie proaktiv gestalten. Dank der integrierten KI-Agenten (Agentic AI) können Einblicke automatisiert, Daten überwacht und Empfehlungen ausgesprochen werden. Eine einfache, natürliche Sprache erleichtert die Interaktion mit Daten sowie die Nutzung der sogenannten Agents. Tableau Next ist nahtlos in die Salesforce-Umgebung integriert. Durch die enge Anbindung an die Salesforce Data Cloud wird eine einheitliche Datengrundlage für tiefergehende Analysen geschaffen. Das semantische Modell gewährleistet, dass Daten nicht nur als Tabellen, sondern mit geschäftlichem Kontext und Bedeutung verknüpft sind, was zu einem besseren Verständnis durch die Agents führt.
Sie reagieren nicht nur auf Anfragen, sondern erkennen selbstständig Trends, Abweichungen sowie Anomalien und können gezielt Benachrichtigungen verschicken. Durch Liveanalysen und die Möglichkeit, Programme wie Slack direkt anzubinden, können Erkenntnisse in Echtzeit geteilt werden. Dies ermöglicht schnellere Reaktionen und datenbasierte Entscheidungen.
Tableau Next: Datenanalyse für alle – der nächste Schritt in der Business Intelligence
Tableau Next macht Datenanalyse durch den Einsatz der Agentforce KI für eine breitere Nutzerbasis zugänglicher. Viele Schritte werden automatisiert, sodass sich Analysten auf das Wesentliche konzentrieren können. Dank intuitiver Bedienung und KI-gestützter Funktionen können auch Neulinge schnell Visualisierungen erstellen und Erkenntnisse gewinnen.
Die fortschrittliche KI von Tableau Next geht über die reine Datenvisualisierung hinaus. Sie kann Daten analysieren und autonom handeln, um noch genauere Einsichten zu liefern. Die KI-Agenten lernen und entwickeln sich durch explizite Feedback-Mechanismen ständig weiter. So hilft Tableau Next dabei, die Datenflut zu bewältigen und schnellstmöglich wertvolle Insights zu erzielen.
Die zentralen Säulen von Tableau Next: Semantics und Data Cloud
Tableau Semantics ist ein KI-gestütztes, semantisches Datenmodell. Mithilfe von Data-Pro werden Tabellenverbindungen automatisch erkannt und hergestellt. Metriken, Parameter und berechnete Felder können einfach über die Benutzeroberfläche erstellt werden, wobei der KI-Agent unterstützend wirkt. Der Semantic Layer übersetzt komplexe technische Datenzusammenhänge in eine verständliche Business-Sprache, was zu einheitlichen und verlässlichen Daten führt, die der eigenen Terminologie entsprechen.
Die Salesforce Data Cloud ist eine Lakehouse-Lösung, die eine nahtlose Anbindung externer Datenquellen wie Snowflake ermöglicht. Dank des Zusatzfeatures Zero Copy müssen die Daten nicht mehr verschoben oder kopiert werden, sondern können an ihrem ursprünglichen Speicherort bleiben. Dieses Verfahren erhöht die Flexibilität und verbessert die IT-Sicherheit erheblich, da das Verschieben sensibler Daten, welches ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellt, entfällt.
Datenanalyse durch Künstliche Intelligenz: Die nativen KI-Agenten
Tableau Next bietet drei vorinstallierte, native KI-Agenten (Data Pro, Concierge und Inspector), welche die Datenanalyse vereinfachen. Diese Agenten wurden entwickelt, um konkrete Probleme zu lösen, anstatt nur Zusammenfassungen zu erstellen. Sie sind zudem in der Lage, selbstständig Aktionen auszuführen. Die Agenten beantworten nicht nur Fragen, sondern zeigen auch Datenvisualisierungen an, was eine Kernkompetenz von Tableau ist.
Mit Agentforce stellt Salesforce autonome KI-Agenten bereit und ermöglicht zusätzlich die Entwicklung eigener intelligenter Helfer. Dies geschieht ganz ohne Programmierkenntnisse. Die eigenen Agenten können zuvor definierte Ziele verfolgen, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu optimieren.
Data Pro: Automatisierte Datenaufbereitung
Automatisierte Datenvorbereitung und Berechnungen. Data Pro unterstützt beim Aufbau semantischer Modelle und ermöglicht Data Analysts, sich stärker auf strategische Erkenntnisse zu konzentrieren. Zu seinen Kernaufgaben gehören die Vereinheitlichung, Bereinigung und Modellierung von Daten, was den manuellen Aufwand reduziert und die Datenaufbereitung beschleunigt. Data Pro schlägt zudem vor, wie Tabellen verknüpft und Datenmodelle erstellt werden können, und hilft bei der Datenvisualisierung. Dadurch wird sichergestellt, dass auch weniger technisch versierte Nutzer Zugang zu Daten und Analysetools erhalten.
Obwohl die Automatisierung viele Vorteile bietet, sollte die Qualität des Datenmodells stets überprüft werden, bevor es eingesetzt wird. Bei komplexen Datenmodellen kann ein manuelles Eingreifen erforderlich sein, um die Qualität und das Verständnis des Modells zu gewährleisten. Die Qualität der automatischen Vorschläge hängt zudem maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.
Concierge: Interaktion in natürlicher Sprache
Datenanalyse als interaktives und konversationelles KI Erlebnis. Der Helfer ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache: Einfach eine Frage eingeben und sofort eine präzise Antwort erhalten. Concierge schlägt zudem mögliche Ursachen und nächste Schritte vor. Tiefergehende Analysen sind direkt im Chat mit dem Agent möglich, um gezielt in die Daten einzutauchen. Dies fördert die Demokratisierung der Daten, sodass jeder – nicht nur Profis – mit Concierge gezielte Einblicke erhalten kann.
Fragen an Concierge sollten präzise und einfach formuliert sein, da sehr komplexe oder mehrdimensionale Anfragen die Kapazitäten des Agenten überfordern können. Obwohl die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) weit fortgeschritten ist, besteht weiterhin die Möglichkeit von Fehlinterpretationen. Die KI kann Daten nicht wie ein menschlicher Datenanalyst verstehen. Sie ist jedoch hervorragend im Erkennen von Mustern; kritisches Denken bleibt die Domäne der Experten.
Inspector: Proaktive Überwachung in Echtzeit
Proaktive Kennzahl (KPI) Überwachung in Echtzeit. Der Inspector befindet sich derzeit noch in der Entwicklung, zukünftig wird er automatisch Anomalien, ungewöhnliche Trends sowie Ausreißer erkennen. Automatisierte Warnungen können dann sofort auf wichtige Datenveränderungen hinweisen, was eine schnellere Reaktion sowie Einsatz von Maßnahmen ermöglichen wird. Zusätzlich sollen Erklärungen zu Abweichungen geliefert werden, um die Ursachenforschung zu beschleunigen und agilere Problemlösungen zu ermöglichen.
Jedoch muss der Inspector korrekt konfiguriert werden, da er sonst eine Flut an Warnungen und Benachrichtigungen aussendet und wichtige Trends übersehen werden könnten. Zudem besteht das Risiko von Fehlalarmen, bei denen normale Schwankungen fälschlicherweise als Anomalien eingestuft werden. Ein Finetuning des Agents wird daher unerlässlich sein.
Tableau Next stellt eine bedeutende Weiterentwicklung dar, welche die bewährten Stärken von Tableau mit den innovativen Möglichkeiten der KI und der Salesforce-Plattform vereint. Dies fördert eine Demokratisierung von Datenanalyse und eine nahtlose Integration in den Geschäftsalltag. Insbesondere für Anwender, die bereits in der Salesforce-Umgebung aktiv sind und Data Cloud nutzen, bietet Tableau Next die Möglichkeit, durch die Kombination der Tableau-Kernkompetenzen mit KI-Funktionen neue Potenziale zu erschließen. Die gewonnenen Erkenntnisse von Tableau Next können direkt in umsetzbare Aktionen überführt werden. Die Plattform steigert die Effizienz und fördert eine proaktive sowie zugängliche Datenkultur innerhalb des Unternehmens.
