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Customer Satisfaction
4.3/10
4.3
User Experience
5.4/10
5.4
Functionality
7/10
7
Business Value
6.6/10
6.6

Tableau (Salesforce)

Was ist Tableau (Salesforce)?

Fachanwenderorientierte BI-Lösung für visuelle (Ad-hoc-) Datenanalyse, Data Preparation und Dashboards mit Zugriff auf Vielzahl von Datenquellen und Nutzung eigener visueller Abfragesprache für Daten.

BI, Analytics & CPM
●● Reporting / Dashboard
●● Analyse
● Advanced Analytics
– Planung
– Finanzkonsolidierung

= abgedeckte Funktion, ●● = Funktionsschwerpunkt

= abgedeckte Funktion
●●
= Funktionsschwerpunkt

Über Tableau (Salesforce)

Selbstbeschreibung

Keine Selbstbeschreibung des Herstellers vorhanden

Tableau (Salesforce) Alternativen*

* Generiert auf Basis von Survey-Daten.

Case Studies von diesem Hersteller

Referenzen
Keine Angaben vorhanden
Partner
Keine Angaben vorhanden
BARC-Studien, -Events und -Webinare mit diesem Anbieter

Tableau (Salesforce) BARC Review & Bewertung

Anbieter- und Produktbeschreibung von BARC

Salesforce, Inc. ist ein globaler Softwareanbieter im Bereich Customer Relationship Management (CRM). Der 1999 gegründete Anbieter hat es sich zum Ziel gesetzt, Unternehmen aller Größen und Branchen in die Lage zu versetzen, durch die Kraft von Daten, KI, CRM und Vertrauen mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Salesforce bietet seine Produkte über seine eigene öffentliche Cloud-Infrastruktur Hyperforce an.

Tableau wurde 2019 von Salesforce übernommen und versorgt heute Salesforce-Kunden mit Analytics. Tableau wurde 2003 gegründet und ging aus der wissenschaftlichen Forschung an der Stanford University hervor. Das Unternehmen hat ein starkes Wachstum erzielt und gehört heute zu den bekanntesten BI- & Analytics-Plattformen und Marken weltweit.

Die KI-gestützte BI- & Analytics-Plattform von Tableau zielt darauf ab, bessere Einblicke in Daten zu geben und bessere Entscheidungen in allen Branchen zu ermöglichen. Der Anbieter ist bestrebt, Software zu entwickeln, die es Fachanwendern, Analysten und Entwicklern ermöglicht, Daten durch interaktive Visualisierungen, Abfragen in natürlicher Sprache und Datenaufbereitung zu untersuchen und zu analysieren. Die integrierten intelligenten Funktionen und die Option der In-Memory-Datenverarbeitung zur Optimierung der Leistung tragen zur Beliebtheit dieser Lösung für visuelle Analysen, Dashboards und Datenerkennung bei. Das Produkt bietet eine solide Unterstützung für Analysten mit verschiedenen Funktionen wie One-Click-Analysen, KI-generierte Zusammenfassungen und Datenerklärungen sowie das Hervorheben von Anomalien in Daten.

Die Flexibilität und Offenheit von Tableau für eine Vielzahl von Datenquellen ist eine seiner Stärken, da es nicht notwendig ist, Daten neu zu hosten, um Tableau zu verwenden. Die Lösung ermöglicht es Anwendern, Daten live aus verschiedenen Datenquellen abzufragen, Daten aus diesen Quellen zu kombinieren oder die Daten zur Analyse in die eigene In-Memory-Datenbank ‚Hyper‘ zu verschieben. Um die Leistung zu gewährleisten, optimiert Tableau Live-Abfragen, um die effizienteste SQL zu generieren, und konvertiert sie in einen quellennativen Dialekt. Darüber hinaus nutzt das Produkt Pushdown-Optimierungen und den kostenbasierten Optimierer für föderierte Abfragen, um Datenbewegungen zu reduzieren. Der Anbieter ist bestrebt, die Verarbeitung so nah wie möglich an den Daten durchzuführen, auch über verschiedene Quellen hinweg.

Die Datenaufbereitung in Tableau kann schnell erfolgen, da viele Manipulationen direkt während der Datenanalyse vorgenommen werden können, was einen wirklich iterativen Ansatz bei der Datenerkennung ermöglicht. Mit Tableau Prep wurde die Datenaufbereitung um tiefere Funktionen und einen visuelleren Ansatz mit Empfehlungen für die Datengestaltung, Profiling und verbesserte Nachvollziehbarkeit erweitert. Tableau Prep Transformationsflüsse können entweder auf dem Desktop oder im Browser über Tableau Cloud erstellt werden und können auf dem Server oder in der gehosteten Umgebung geplant und orchestriert werden, um Datenvorbereitungsaufgaben zu operationalisieren. Data-Science-Skripte wie R und Python können dynamisch in die Datenaufbereitungs- und Analysefunktionen von Tableau integriert werden.

Mit dem Aufstieg von GenAI hat der Anbieter in ein Produkt der nächsten Generation namens Tableau Agent investiert, das einen breiteren Anwendungsbereich hat und als Nachfolger seines Angebots für natürliche Sprache „Ask Data“ fungiert, das vor kurzem eingestellt wurde. Tableau Agent nutzt den Einstein Trust Layer von Salesforce, einen sicheren Vermittler für Benutzerinteraktionen mit LLMs, der persönlich identifizierbare Informationen (PII) maskiert, die Toxizität der Ausgabe prüft, den Datenschutz gewährleistet und sicherstellt, dass Kundendaten niemals außerhalb von Salesforce gespeichert und vom Anbieter des zugrundeliegenden Modells zu keinem Zweck aufbewahrt werden. Ein zweites, bereits verfügbares GenAI-Angebot ist Tableau Pulse, das Kunden helfen soll, sich auf Metriken zu konzentrieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Pulse ist mit KI-Funktionen ausgestattet, die den Anwender zu den benötigten Erkenntnissen führen und bei deren Interpretation helfen. Darüber hinaus wurden die prädiktiven und präskriptiven KI-Funktionen des Einstein Model Builder von Salesforce in Tableau integriert, um erweiterte Vorhersagen und Empfehlungen für die nächstbesten Maßnahmen zu liefern.

Tableau ist nur ein Teil des Gesamtangebots von Salesforce. Salesforce möchte seinen Kunden eine 360-Grad-Sicht auf Kundendaten bieten und hat deshalb die Salesforce Plattform entwickelt, die auf Hyperforce läuft. Aus der Produktperspektive betrachtet, vereint dieses Angebot Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud sowie Slack, Tableau und MuleSoft. Die einzelnen Module werden als integrierte Fabric mit einheitlichen Metadaten und Daten angeboten. Data Cloud konzentriert sich auf die Aktivierung von Kundendaten, sowohl innerhalb als auch außerhalb von Salesforce. Das bedeutet, dass Kundendaten auf das Salesforce-Datenmodell abgebildet und somit in native Objekte in Salesforce-Anwendungen umgewandelt werden. Tableau hat mit der Migration zu Hyperforce begonnen und wird die Salesforce-Plattform mit Analytics abrunden. Alle Tableau Cloud-Kunden werden bis Ende 2024 auf Hyperforce migriert.

Tableau hat außerdem kürzlich Tableau Einstein angekündigt, eine neue Version von Tableau, die vollständig auf der Salesforce-Plattform aufbaut und Agentforce beinhaltet. Dieses neue Angebot zielt darauf ab, ein neuartiges Analyseerlebnis zu bieten, das den Weg von Rohdaten zu Erkenntnissen beschleunigt, indem autonome und unterstützende Agenten in jeden Aspekt der Analyse integriert werden, um jedem Anwender zu helfen, direkt dort, wo er in Echtzeit arbeitet, Antworten zu geben, sich einzubringen und auf Erkenntnisse zu reagieren.

Stärken und Herausforderungen von Tableau (Salesforce)

Welche Stärken und Herausforderungen kennzeichnen das Produkt? Hier unsere BARC-Einschätzung.

Stärken
  • Eine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche in Kombination mit einer guten Benutzerführung führt zu einer hohen Akzeptanz bei datenkundigen Fachanwendern und Gelegenheitsnutzern gleichermaßen.
  • Visuelle Analysen mit integrierter Benutzerführung und guter Interaktivität ermöglichen es Fachanwendern, Antworten auf dringende Geschäftsfragen zu finden, selbst in unübersichtlichen Datensätzen.
  • Datenprofilierung und Empfehlungen sind Teil der Datenvorbereitung, die den Zugriff auf eine große Anzahl von Datenquellen (live und im Cache) unterstützt, einschließlich datenbankübergreifender Joins.
  • Interaktive, mobilfähige und ansprechende Dashboards und Data Stories werden mit geringem Aufwand durch Zusammenstellen, Kombinieren und Verfeinern von Datenvisualisierungen erstellt.
  • KI- und ML-Funktionen über die Salesforce Einstein 1-Plattform und zusätzliche einheitliche Serviceangebote, die eine 360-Grad-Ansicht der Kundendaten bieten.
Herausforderungen
  • Nicht alle Datenvorbereitungsfunktionen können bei der Ausführung von Live-Abfragen vom Desktop aus genutzt werden.
  • Obwohl immer mehr Funktionen (und Prep Builder) über das Internet verfügbar sind, wird für bestimmte Datenquellen immer noch der Desktop-Client benötigt.
  • Den formatierten Berichten fehlen Formatierungs- und Verteilungsfunktionen, die Marktführer in diesem Bereich auszeichnen.
Brauchen Sie weitere Unterstützung auf Ihrem Weg zur passenden Software?

Erfahren Sie, wie wir Ihnen mit unserer Expertise individuell helfen können.

Tableau (Salesforce) User Reviews & Erfahrungen

Die in diesem Abschnitt enthaltenen Informationen basieren auf Anwenderfeedback zu und konkreten Erfahrungen mit Tableau (Salesforce).

Die Informationen und Kennzahlen entstammen größtenteils den BARC Umfragen The BI & Analytics Survey, The Planning Survey, The Financial Consolidation Survey und The Data Management Survey. Mehr Informationen zur Methodik erhalten Sie beim Klick auf die entsprechenden Links.

Wer Tableau (Salesforce) im Kontext von BI & Analytics wie nutzt

Warum User Tableau (Salesforce) kaufen und welche Probleme sie bei der Nutzung haben

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Einzelne User Reviews für Tableau (Salesforce)

Rolle
Berater
Anzahl Mitarbeitende
Weniger als 100
Branche
Beratung
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 05/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

The relatively flat learning curve, intuitive UI.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Cannot think of anything.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Take it for a trial run and ask some questions in the user community - they are active and very enthusiastic.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Great tool built with visualization and understand the data, not the tech in mind.

Rolle
Leiter einer eigenständigen BI/Analytics Organisation
Anzahl Mitarbeitende
100 - 2.500
Branche
Bankensektor
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 05/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Tableau als Lösung wurde durch die Fachabteilungen gewählt und akzeptiert und wird eigenständig genutzt (Self-Service BI).

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Tableau hat ein unzureichendes Security-Modell, um die Need-to-know-Einschränkungen in der Finanzindustrie hinreichend umsetzen zu können.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Anforderungen und Fähigkeiten sollten im Detail erhoben, analysiert und bewertet werden. Tableau ist keine Lösung für alle Probleme und löst bestimmte Aufgaben extrem gut, für andere ist es weniger geeignet. Wenn dies nicht gut analysiert wird, steht man am Ende mit mehreren Tools da, die alle unterhalten werden müssen.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Grundsätzlich ist Tableau eine moderne Lösung, die aber sehr auf dem Paradigma beruht, dass es kaum Anforderungen an Abgrenzungen der einzelnen Nutzer im Hinblick auf den jeweiligen Datenkontext gibt. In stark regulierten oder auditierten Bereichen kann dies eine komplexe Herausforderung sein.

Rolle
Berater
Anzahl Mitarbeitende
Weniger als 100
Branche
Beratung
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 03/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

One of the things I appreciate most about Tableau is its ease of use for generating and distributing reports. With Tableau's intuitive drag-and-drop interface, even non-technical users can quickly create sophisticated data visualizations and interactive dashboards. The ability to easily combine different views and worksheets into a cohesive story makes it simple to package insights in a way that can be readily shared and understood by others. Tableau's wide range of output options also streamlines the distribution process. Whether publishing to Tableau Server, sharing via email, or embedding visualizations in web pages or documents, distributing reports is straightforward. And with features like subscriptions and alerts, key stakeholders can be automatically notified when new reports are available or data is updated. Overall, Tableau's user-friendly design and robust sharing capabilities empower organizations to unlock insights from their data and effectively disseminate them across teams and departments. The ease of generating visually compelling reports and the flexibility in how they can be distributed is a major strength of the Tableau platform.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

One area where Tableau could be improved is in the intuitive handling and representation of targets, especially for sales and marketing use cases where tracking progress against monthly or weekly goals is fundamental. Currently, adding target lines or values to visualizations in Tableau requires a fair bit of manual effort and data manipulation. There is no streamlined or user-friendly way for managers to simply input their target metrics and have them automatically visualized alongside the actual data. The process typically involves creating separate calculated fields for the targets, potentially joining or blending data sources, and then layering the target values as reference lines or shapes. This can be cumbersome, especially for less technical users just wanting a quick way to overlay targets on top of visualizations. It would be great if Tableau could provide a more seamless, out-of-the-box method for defining and displaying targets across different visualizations. Perhaps a dedicated Target shelf or parameter that allows inputting singular values or ranges that could then be dragged onto views instantly. Enhancing this capability would allow sales and marketing managers to more easily analyze performance against goals without wrestling with data manipulation. The ability to flexibly update and manipulate target representations directly within visualizations would be invaluable.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Plan your processes and KPIs in advance: Before rolling out Tableau, take the time to clearly define your key performance indicators (KPIs) and the reporting processes you want to enable. Having a solid understanding of the metrics that matter most to your business will allow you to structure your data sources and Tableau workbooks purposefully from the start. Determine which KPIs need to be tracked at different levels of the organization to avoid rework down the line. Establish a governance method: Implement a governance plan outlining rules and best practices around how Tableau content will be generated, validated, and distributed throughout the company. Define guidelines for areas like data source management, naming conventions, user permissions, standardized calculations, and branding. Having a coherent governance approach will ensure reporting remains consistent, secure, and easy to navigate as usage scales. Build for different user skill levels: When architecting your Tableau environment, account for the varying analytical skills across your user base. Provide some pre-built dashboards and reports for more casual users, while enabling deeper ad-hoc analysis for power users. Leverage appropriate data source design and Tableau features like set analysis and parameters to construct content suited for different audiences. Define a centralized report delivery system: Establish a centralized platform or server environment where finished reports and dashboards can be securely published and accessed. Utilize Tableau's distribution capabilities like subscriptions, alerts, and email reporting to automate scheduled report delivery. Set up folders, projects and permissions to manage access appropriately across teams and level of the organization. Provide training and enable a data-driven culture: Beyond technical implementation, prioritize change management. Invest in training and enablement so employees understand how to leverage Tableau to find and share insights. Nurture a data-driven culture where making decisions based on accurate reporting and visualized data becomes the norm. By proactively planning your reporting processes, governance, user roles, delivery approach and cultural embrace of analytics upfront, you can set your organization up for a smooth and sustainable Tableau deployment that becomes deeply ingrained across teams.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

My general opinion is that Tableau is an excellent data visualization and business intelligence tool, but I agree with the assessment that it has a relatively small learning curve for basic report delivery, while having a longer learning curve to truly master report generation and leverage Tableau for robust BI capabilities. On the positive side, Tableau's core strength lies in its incredibly intuitive user interface that allows even non-technical users to connect to data sources and quickly start building visualizations with simple drag-and-drop actions. The ability to easily distribute reports and dashboards via Tableau Server or Online makes it great for organizations wanting to make data and insights more accessible. However, as one moves beyond just consuming pre-built content, the learning curve does get steeper to become proficient in advanced report and dashboard authoring. Skills like data preparation, creating proper data models, utilizing calculations, building intricate visualizations, and setting up interactive actions/dashboards require more dedicated training and experience. To truly unlock Tableau's potential for enterprise-grade BI, there are many nuances to understand around data architecture, visual best practices, performance optimization, governance, security, and integrating Tableau into a larger data strategy. Crafting a seamless, robust self-service analytics experience requires well-designed data sources, careful management of content, and adhering to standards. So, in summary, I agree that while Tableau has a very approachable front-end for basic reporting, there is a longer ramp to develop more sophisticated BI skills and harness the full capabilities of the platform across data modeling, analytics, dashboarding, and content management. Having a mix of Tableau power users and consumers is often the key to a successful rollout.

Rolle
Leiter Fachbereich
Anzahl Mitarbeitende
Weniger als 100
Branche
Medien/Verlagswesen
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 05/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Visualization capabilities and tie in to data cleaning software. Flexibility in presenting and analyzing data. Good for use with business users and content creators across the board.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Certain functions are most difficult to implement as a business user with limited coding experience. Certain in depth analyses are difficult.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Complete all the training they offer.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Great, probably overpriced software.

Rolle
Projektleiter für BI/Analytics aus IT
Anzahl Mitarbeitende
100 - 2.500
Branche
Bankensektor
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 05/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Easy to implement.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Resources used by the system.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Get support directly from Tableau.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

It is a very good and robust BI software.

Rolle
Mitglied bereichsübergreifender BI-/Analytics-Organisation
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Transportwesen und Logistik
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Tableau is easy to use and very versatile.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

It’s AI integration with the Tableau Cloud product should be more apparent.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Try it out. Find you most capable employees to test the product.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

The gold-standard of data visualization.

Rolle
Leiter einer eigenständigen BI/Analytics Organisation
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Gesundheitswesen
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 05/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Intuitive, not costly, efficient & effective.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Scalability and lacks functionality.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Be very clear in your objectives. Have realistic expctations.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

It's a good tool, in general.

Rolle
CEO
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Legal
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 05/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Clean interface and visualization style.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Data modeling in the cloud and ability to update data for users. Also, the pace of product innovation.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Assess the company's roadmap because it is possible that Power BI may innovate ahead of Tableau.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Neutral.

Rolle
Berater
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Gesundheitswesen
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 03/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

User experience is excellent.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Data exploration capabilities are missing.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

It is one tool in an ecosystem.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Positive, they continue to evolve, however the more traditional platform players are catching-up quickly.

Rolle
Projektleiter für BI/Analytics aus IT
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Fertigungsindustrie
Quelle
BARC Panel, The BI & Analytics Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Interaktivität und Dokumentation.