Wenn manuelle Analyseschleifen
Entscheidungen verzögern

Eine konkrete Frage liegt vor, aber die passende Antwort fehlt? Abstimmungen erfolgen über E-Mails, Screenshots und manuell zusammengestellte Zahlen? Dabei vergeht wertvolle Zeit. Entscheidungen werden verzögert, obwohl die notwendigen Daten grundsätzlich vorhanden sind.

Als nächste Generation von Business Intelligence reduziert Tableau Next den Wechsel zwischen unterschiedlichen Tools und Plattformen. Daten können analysiert, Zusammenhänge erkannt und Prozesse direkt aus Salesforce oder Slack heraus angestoßen werden.

Was Tableau Next leistet

Tableau Next verbindet harmonisierte Daten aus Data 360 mit visuellen Analysen und AI-Agenten. Dadurch rücken Erkenntnis und operative Reaktion enger zusammen. Analysen bleiben nicht im Dashboard stehen, sondern können direkt in bestehende Salesforce-Prozesse überführt werden. So lassen sich beispielsweise Supportfälle priorisieren, Kundennachrichten vorbereiten oder Vertriebsprozesse gezielt weiterführen.

Nahtlose Integration

Ein semantischer Layer sorgt dafür, dass fachliche Begriffe, Kennzahlen und Zusammenhänge über Anwendungen hinweg einheitlich genutzt werden können. Gleichzeitig werden Medienbrüche zwischen Analyse, Abstimmung und nächstem Arbeitsschritt reduziert.

Insight-to-Action

AI-Agenten unterstützen nicht nur bei der Analyse. Sie können auf Grundlage der verfügbaren Daten auch definierte Prozesse und nächste Schritte auslösen.

Schrittweise Skalierbarkeit

Unternehmen können bestehende BI- und Analytics-Strukturen weiterentwickeln und schrittweise um automatisierte, agentengestützte Entscheidungsprozesse ergänzen. Der Einstieg kann mit klar abgegrenzten Use Cases erfolgen und kontrolliert auf weitere Prozesse ausgeweitet werden.

Der strukturierte Weg
zu agentenbasierter Analytics

Der produktive Einsatz von Tableau Next wird prozessorientiert und entlang konkreter Use Cases umgesetzt. Bestehende Salesforce-, Analytics- und Datenumgebungen werden dabei von Anfang an berücksichtigt.

Use Case Workshop

Ziele, Fragestellungen und vorhandene Daten werden gemeinsam bewertet. Daraus werden geeignete Anwendungsfälle, Prioritäten und ein realistischer Projektrahmen abgeleitet.

Datenintegration und Semantik

Relevante Quellen werden angebunden und in Data 360 zusammengeführt. Fachliche Logiken und semantische Strukturen schaffen eine konsistente Grundlage für Analysen und Agenten.

Analytics und Agenten

Visualisierungen, Dashboards und Agentenfunktionen werden entlang der priorisierten Prozesse entwickelt und konfiguriert.

Enablement und Governance

Interne Teams werden geschult, Berechtigungen definiert und technische sowie fachliche Logiken dokumentiert. Ergänzend werden mögliche Ausbaustufen für den weiteren Einsatz geplant. Darüber hinaus bieten wir ein kostenloses On-Demand-Training an, in dem Teams Tableau Next von Grund auf kennenlernen.

Tableau Next Trainings

Teams müssen verstehen, wie Daten, semantische Modelle, Dashboards und AI-Agenten zusammenspielen. The Information Lab bietet dafür ein kostenloses On-Demand-Training, regelmäßige Webinare und weiterführende Qualifizierungsformate an. Die Inhalte reichen von der Einrichtung eines Workspace und der Einbindung von Daten bis zum Aufbau semantischer Modelle, zur Dashboard-Entwicklung und zur Nutzung AI-gestützter Analysen im Arbeitsalltag.

Tableau Next Trainings & Webinare

Tableau Next produktiv einsetzen

Wie kann Tableau Next Entscheidungen im Unternehmen schneller, sicherer und datenbasiert unterstützen? Ein erster Austausch hilft dabei, fachliche Anforderungen einzuordnen, mögliche Use Cases zu identifizieren und die technischen Voraussetzungen zu prüfen.

+49 40 21091818-6
kontakt@theinformationlab.de
Lächelnder Mann mit Brille und kurzem Bart, trägt ein rotes Polohemd, unscharfer Hintergrund.

Jan Delventhal

Head of Business Development

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Weitere Fragen & Antworten

Worin unterscheidet sich Tableau Next von klassischen Business Intelligence Dashboards?

Klassische BI-Lösungen enden in der Regel mit der Visualisierung der Daten. Fachbereiche müssen das Dashboard verlassen, um in anderen Systemen (wie ERP oder CRM) manuell Maßnahmen zu ergreifen. Tableau Next schließt diese Lücke (Insight-to-Action). Durch den Einsatz von AI-Agenten, die direkt in die Salesforce- oder Slack-Umgebung integriert sind, können aus der Analyse heraus sofort operative Prozesse – wie die Priorisierung von Support-Tickets oder das Anstoßen von Vertriebsaktionen – automatisiert ausgelöst werden.

Sind bestimmte technologische Voraussetzungen, wie Salesforce Data Cloud, zwingend erforderlich?

Ja, Tableau Next entfaltet sein volles Potenzial im Zusammenspiel mit dem Salesforce-Ökosystem. Eine zentrale technologische Grundlage bildet Data 360 (Salesforce Data Cloud). Hier werden Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen harmonisiert. The Information Lab unterstützt Organisationen dabei, diese relevanten Datenquellen effizient anzubinden und die Architektur so aufzubauen, dass AI-Agenten auf einer validen, performanten Datenbasis operieren.

Was ist ein Semantischer Layer und warum ist er für AI-Agenten so wichtig?

Damit Künstliche Intelligenz verlässliche Aktionen ausführen kann, muss sie die geschäftliche Bedeutung von Daten exakt verstehen. Ein semantisches Modell (Semantic Layer) übersetzt nackte Datenbankfelder in eindeutige, fachliche Logiken und Kennzahlen. Dies verhindert, dass AI-Agenten Metriken falsch interpretieren, und sorgt dafür, dass im gesamten Unternehmen stets mit einheitlichen, verifizierten Definitionen gearbeitet wird.

Wie wird sichergestellt, dass AI-Agenten keine unkontrollierten Prozesse auslösen?

Der produktive Einsatz von agentenbasierter Analytics erfordert eine kompromisslose Governance. The Information Lab implementiert Tableau Next nicht als isolierte Technologie, sondern etabliert strikte Berechtigungskonzepte und dokumentierte Logiken. Agenten agieren ausschließlich innerhalb klar definierter, sicherer Leitplanken. Zudem können „Human-in-the-Loop“-Prozesse integriert werden, bei denen kritische Aktionen vor der Ausführung durch Mitarbeitende freigegeben werden müssen.

Wie startet man am besten mit der Einführung von Tableau Next?

Ein erfolgreicher Start erfolgt idealerweise nicht durch einen flächendeckenden IT-Rollout, sondern schrittweise. Der von The Information Lab empfohlene Weg beginnt mit einem gezielten Use Case Workshop. Dabei wird ein klar eingegrenzter, operativer Prozess identifiziert (z. B. im Kundenservice), bei dem automatisierte Agenten sofortigen Mehrwert liefern. Nach erfolgreicher Implementierung und Nutzerakzeptanz kann das System kontrolliert skaliert werden.

Gibt es Schulungen, um Teams auf die Arbeit mit agentenbasierter Analytics vorzubereiten?

Die Einführung von AI-Agenten verändert den analytischen Arbeitsalltag grundlegend. Um eine hohe Nutzerakzeptanz zu gewährleisten, bietet The Information Lab gezieltes Enablement an. Neben regelmäßigen Webinaren und dedizierten Inhouse-Trainings steht ein kostenloses On-Demand-Training zur Verfügung, das Teams Schritt für Schritt von der Einrichtung des Workspaces bis zur sicheren Nutzung von AI-gestützten Analysen begleitet.