帶著蘋果基因的BI工具

王眾

確切地說，Tableau帶著喬布斯時代的蘋果基因——顏值高、門檻低。

把Tableau和蘋果拽上聯(lián)系，絲毫不牽強(qiáng)附會，畢竟，Tableau的首席科學(xué)家就是和喬布斯并肩創(chuàng)立皮克斯的Pat Hanrahan。作為Bl界兩大成功的攪局者，Qlik和Tableau之間的區(qū)別可以追溯到基因區(qū)別。

顏值高、門檻低

Hanrahan曾在喬布斯的皮克斯動畫工作室負(fù)責(zé)視覺特效渲染，使得在電腦上繪制漫畫成為可能。他還憑借《玩具總動員》和《魔戒》兩度獲得過奧斯卡最佳科學(xué)技術(shù)獎。通過這兩部大片的畫風(fēng)，就可以想象Tableau出色的視覺風(fēng)格。

Hanrahan與蘋果并無關(guān)系，至于Tableau的易用性，則可能緣于它的軍方基因——戰(zhàn)場的實時分析，當(dāng)然操作越簡單、顯示越直觀越好。離開皮克斯后，Hanrahan教授回到斯坦福教授計算機(jī)圖形學(xué)，期間和他的一個博士生Chris Stolte受美國軍方邀請，研究實現(xiàn)戰(zhàn)地可視化，為了盡快繪制出戰(zhàn)地數(shù)據(jù)的邏輯，他們研究了基于表格的多維關(guān)系數(shù)據(jù)展示。

他們把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的語法與驅(qū)動圖像展示的編程腳本整合在一起，開發(fā)出了一種全新的可視化關(guān)系數(shù)據(jù)庫VizQL，并且提供了一個高度定制的界面，可以從多種角度高效、直觀的展示多維數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與邏輯關(guān)系。

到了2003年，斯坦福校友、軟銀合伙人Christian Chabot說服Hanrahan師徒將VizQL商業(yè)化，成立了Tableau，這個詞語的本意就是造型和美術(shù)作品。也就是說，這款產(chǎn)品生來就是為了給數(shù)據(jù)造型的。

Tableau大中華區(qū)銷售總監(jiān)葉松林描繪這個技術(shù)時說：“依靠數(shù)據(jù)科學(xué)家解讀數(shù)據(jù)的日子一去不復(fù)返了?，F(xiàn)在，通過數(shù)據(jù)可視化軟件，一線的業(yè)務(wù)人員就可以整理、分析他們的數(shù)據(jù)，并呈現(xiàn)為多種形式，伸直可以直接發(fā)給上級、納入綜合報表中。這種自助分析的文化將幫助企業(yè)運(yùn)營得更快捷、更智能。”不獨(dú)企業(yè)，這種自助分析文化也可以應(yīng)用到個人生活中。

我的朋友Z統(tǒng)計專業(yè)畢業(yè)后，留在紐約做數(shù)據(jù)工程師，他所供職的公司是Tableau的大客戶，Z當(dāng)時的應(yīng)聘材料中就包括了一個Tableau的操作視頻，“3分鐘制作紐約地產(chǎn)租金分布圖”，使用的開源數(shù)據(jù)是紐約市地產(chǎn)租賃業(yè)的公開數(shù)據(jù)和谷歌地圖。我看了這個視頻，整個過程與編程、函數(shù)無關(guān)。

也就是說，屏蔽掉Z本人的身份，一個數(shù)據(jù)技術(shù)的外行也可以便捷的做出這樣一張圖。他可能是個正在找房的租客，通過這張圖定位符合自己預(yù)算的區(qū)域；也可能是地產(chǎn)從業(yè)人員，通過這張圖了解全市的業(yè)態(tài)；也可以是準(zhǔn)備招租的房主，通過這張圖給自己的房子合理標(biāo)價。

BI的最后一公里

與Qlik不同，Tableau是一款輕量級產(chǎn)品，扮演的角色是BI的最后一公里。已經(jīng)建有BI系統(tǒng)的企業(yè)可以直接將它集成到已有的系統(tǒng)中，放在最后一步。比如Tableau的中國客戶靈北（北京）醫(yī)藥信息咨詢有限公司。

該公司的業(yè)務(wù)運(yùn)營總監(jiān)孫云峰看中的，是它能夠讓BI經(jīng)理對IT團(tuán)隊的依賴降到最低、也將數(shù)據(jù)處理的用時降到最低，從而將更多的時間放在數(shù)據(jù)分析以及與相關(guān)業(yè)務(wù)部門的溝通上。BI是孫云峰優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營的其中一個工具，而這個工具的負(fù)責(zé)人只有一個，即BI經(jīng)理。他要有能力解讀BI分析結(jié)果，并與相關(guān)的業(yè)務(wù)部門或個人充分溝通問題的癥結(jié)或優(yōu)化的建議。

最理想的狀態(tài)是，BI經(jīng)理既懂行業(yè)又是技術(shù)大拿，孫云峰說，這將是未來對BI人才的要求。但起碼在目前的情況下，假設(shè)真有這樣完美的BI經(jīng)理，他再修煉幾年就能夠成為該細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，這個崗位又該另招人了。現(xiàn)階段的BI經(jīng)理通常也要兩手抓，但分析業(yè)務(wù)的那只手更硬。

對于BI經(jīng)理來說，分析時使用的變量越多、維度越多，對問題分析得越透徹、得出的結(jié)論越準(zhǔn)確。而傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)，需要先對數(shù)據(jù)建模、再分析，建模的過程對IT技術(shù)要求高，以至于每一次更新都是一次開發(fā)的過程，需要仰仗IT團(tuán)隊，周期長、靈活性差。

Tableau幾乎抹去了開發(fā)周期，只要有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，BI經(jīng)理就可以通過拖拽數(shù)據(jù)項目即時建模、并生成圖和表。尤其是圖形表達(dá)，可以讓結(jié)果呈現(xiàn)得更加直觀。舉個簡單的例子，要分析多種藥品在限定時間段內(nèi)、在全國各地的銷售情況，可以直接將銷售量顯示在地圖上，每種藥品用不同顏色的氣泡表示，銷售量的大小則用氣泡的大小表示，這樣一張圖就可以指導(dǎo)各地的配貨。

更重要的是，便捷性可以讓BI分析成為探索過程，時間和技術(shù)成本的急劇降低，允許BI經(jīng)理探索多維數(shù)據(jù)間的關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)更多的業(yè)務(wù)秘密。

但這里需要注意的是，Tableau處理的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如果是絲毫未經(jīng)整理的數(shù)據(jù)源，恕不接待。

Z所在的公司是一家視頻網(wǎng)站，其數(shù)據(jù)分析是真正的實時大數(shù)據(jù)分析，每一幀視頻的數(shù)據(jù)及網(wǎng)站上同時發(fā)生的所有數(shù)據(jù)信息都不放過，這樣才能精準(zhǔn)地分析出網(wǎng)站用戶的行為規(guī)律，并據(jù)此給出最精準(zhǔn)的廣告投放方案。

這就需要先通過Hadoop提取出數(shù)據(jù)、再由數(shù)據(jù)工程師將其結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)工程師們可以使用這些數(shù)據(jù)監(jiān)測錯漏、實時修復(fù)；數(shù)據(jù)的使用者們才能借助Tableau分析這些實時海量數(shù)據(jù)，迅速做出業(yè)務(wù)決策。面對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)吞吐的、如此多維的元數(shù)據(jù)，根本無從建模，所謂的分析過程就是探索過程。

再往后看幾年，到了物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)將更加海量和復(fù)雜。葉松林分析；“交互性、可研究性和共享性是使物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有用而無需龐大數(shù)據(jù)項目的關(guān)鍵。理想情況下，用戶將能夠與他們的數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)探索進(jìn)行隨意且深入的對話，使他們能夠發(fā)現(xiàn)各種排列，甚至有時發(fā)現(xiàn)他們未知的存在著的模式?！钡綍r，易用的探索型BI工具則會成為必需品。