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Tableau: Business Intelligence mit intuitiver Oberfläche

Viele Business-Intelligence-Pakete lassen sich nur von erfahrenen Datenexperten nutzen. Anbieter wie Tableau wollen die Komplexität der BI-Tools minimieren.

Business Intelligence gehört schon lange zum Produktportfolio vieler großer Softwareanbieter. Trotzdem können sich auch Newcomer mit ausgefeilten Lösungen am Markt etablieren. Einer ist Tableau, die sich vor allem mit einer intuitiven Benutzeroberfläche von der Konkurrenz abheben.

Das Unternehmen wurde 2003 von Pat Hanrahan, Christian Chabot und Chris Stolte in Seattle gegründet. Die drei Gründer waren an der Stanford University tätig, bevor ihnen die Idee für die Firma bei ihrer Arbeit am Forschungsprojekt Polaris für das Pentagon kam. Hier benötigten sie Programme zur visuellen Datenanalyse, die sie im Markt nicht fanden.

„Alle Tools waren nur von Daten- und/oder IT-Experten anwendbar – wir aber benötigten eine Oberfläche, die von Nicht-Fachleuten direkt genutzt werden kann“, beschreibt Stolte die damalige Situation. Zusammen mit Hanrahan entwickelte er VizQL, was für Visualization Query Language stand.

Das war die Basis für Tableau. Das Konzept findet sich immer noch im Firmenmotto wieder: Tableau hilft Benutzern dabei, ihre Daten sichtbar und verständlich zu machen. Das Konzept ging auf. Heute hat Tableau fast 100.000 Kunden weltweit und ein Drittel des Umsatzes wird außerhalb der USA erzielt.

Das damals gewählte Firmenmotto hat nicht an Relevanz verloren. Im Gegenteil. Die Bedeutung von schnellen, unkomplizierten Datenanalysen durch die Fachbereiche hat mit Big Data zugenommen. Und da die meisten Menschen mit Zahlenkolonnen wenig anfangen können, stehen Visualisierungswerkzeuge hoch im Kurs.

Self Service und APIs

Das aber reicht schon lange nicht mehr aus. Die Produkte von Tableau zeichnen sich vor allem durch ihre hochgradigen Self-Service-Möglichkeiten aus. „Wir wollen erreichen, dass mit unserer Technologie Millionen von Nicht-Experten ebenfalls Daten auf eine einfache Art analysieren und nutzen können“, sagt Tableau CEO Adam Selipsky.

Ein weiterer Bereich sind die Integrationsmöglichkeiten mit anderen Softwarelösungen – vor allem mit Individualsoftware, für die viele APIs angeboten werden. Dazu gehören unter anderem Zugriffe auf KI- und Machine-Learning-Modelle von Drittanbietern, wie Google oder Microsoft.

Handel und Banken als Großkunden

Zu den großen Kunden gehören unter anderem Woolworth und die Investmentbank Schroders. Woolworth nutzt Tableau in praktisch allen Geschäftsbereichen, wie Handel, Finanzen, Supply Chain, Filialenmanagement und Personalverwaltung.

„Wir treffen immer mehr Entscheidungen auf Basis von Echtzeit-Analysen, und zwar auf allen Ebenen. Deshalb müssen unsere Lösungen unmittelbar von den Sachbearbeitern angewendet werden können“, begründet Doug Frank, Group General Manager of Data & Analytics bei Woolworth, die Entscheidung zu Gunsten von Tableau.

Einfache Datenstrukturierung

Bei Schroders entschied man sich vor vier Jahren für Tableau, nachdem man eine Business-Intelligence-Lösung suchte, die von Finanzexperten direkt ohne Datenanalysten genutzt werden kann. Ein breites Anwendungsfeld war hier die Analyse von unstrukturierten Daten.

„Unstrukturierte Daten müssen immer erst strukturiert werden, bevor man sie sinnvoll verarbeiten kann. Wer den E-Mail-Posteingang als Datenquelle verwendet, muss diesen vorher strukturieren“, sagt Mike Renwick, Head of Data and Insights Technology bei Schroders. Hierzu nutzt die Bank Konnektoren von Tableau, mit denen sich unstrukturierte Daten einfach in strukturierte Tableau-Daten konvertieren lassen.

Ask Data: Abfragen in natürlicher Sprache

Die neuesten Produkterweiterungen von Tableau zielen in eine andere Richtung. Sie fokussieren sich auf die ursprüngliche Philosophie: Verbesserung der Datenabfragen. Statt der Nutzung händischer Eingaben geht der Trend zur frei formulierten Spracheingabe. Das jüngste Tableau-Produkt dazu ist Ask Data, das Teil des aktuellen Release 2019.1 ist. Ask Data ging aus der 2017 getätigten Akquisition des Start-ups ClearGraph hervor.

Datenabfragen in natürlicher Sprache sind im Allgemeinen unpräziser als die deterministischen Eingabestrukturen der meisten Computereingaben. Spracheingabe ist auch deshalb komplizierter, weil häufig mehrdeutige Begriffe verwendet werden. Programme, die derart komplexe Sprachanfragen bearbeiten, dürfen nicht statisch sein. Sie müssen sich selbstlernend auf die jeweiligen Problemfelder der Anwendungen und die Frageform der Benutzer anpassen.

„Anstatt, dass die Leute lernen, wie sie mit der Software interagieren, lassen wir die Software lernen, wie die Leute denken“, sagt Francois Ajenstat, Chief Product Officer bei Tableau. Beim BI-Anbieter ist man optimistisch, dass man alle damit zusammenhängende Probleme lösen kann, um so die Anwendungsbreite von BI zu erweitern.

Machine Learning und die Verarbeitung von natürlicher Sprache werden das Einsatzgebiet von Datenanalysen wesentlich erweitern und folglich auch Personen erreichen, die mit dem Umgang und der Datenanalyse bislang weniger vertraut sind“, sagt Mark Jewett, Vice President Marketing bei Tableau.

Microsoft als größter Konkurrent

Er verweist darauf, dass es bei Spracheingabe und -bearbeitung erhebliche Unterschiede in der Komplexität gibt. In einigen Fällen ist die Abfragestruktur einfach. Siri und Alexa können bereits mit einfachen Abfragen gut umgehen. In diese Kategorie gehören beispielsweise Fragen wie: Ist mein Flug verspätet? Diese Frage hat eine klare Struktur und eine einfache Antwort: die Rückgabe des Flugstatus. Eine solche einfache Frage ist bei der Analyse von Geschäftsdaten allerdings nur selten gegeben. Hier sind die Fragen in der Regel komplexer, zum Beispiel: Wie läuft der Verkauf in Gebiet XYZ? Das ist wesentlich unklarer als die Frage nach dem Flugstatus.

Tableau ist nicht der einzige Anbieter von sprachbasierten Analyseabfragen. Auch Microsoft bietet dies im Rahmen von Power BI an. Und auch Salesforce hat im vergangenen Jahr seine Einstein-Plattform um Spracheingabefunktionen erweitert. Ajenstat sieht als wichtigstes Unterscheidungsmerkmal zur Konkurrenz, dass bei Tableau die Daten nicht verschoben werden müssen. Microsofts Q&A würde außerdem viel Setup-Aufwand erfordern.

Nächste Schritte

Neue Entwicklungen bereichern Business Intelligence Tools.

Microsoft Power BI: Viel Power für Business Intelligence.

BI-Anbietervergleich: Tableau vs. Power BI vs. Qlik Sense.

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