今年Tableau推出了數據預備工具Prep，快速清理從不同來源導入的數據
現代社會強調數字管理，不少行政人員每天建報表，以分析業務動向。但數據儲存不同位置，必須整合和清理，花去大量時間，建立報表和統計圖表、又要專門知識。全球都缺乏數據科學家，處理海量的大數據。
千里之行，始於足下。隨著數據工具發展，不少桌面，以至雲端工具已發展出高階的功能，簡化建立數據模型，更易掌握如何運用數據作決策。用戶可以利用這些工具，發掘數據的價值。
商業數據產生來源，可以甚為分散；除了大小試算表，也存於數據庫、雲服務、網上應用，數據又有不同格式。現代數字化業務，產生了大量數據，整理後可呈現成圖表，加入不同參度，反覆產生呈現不同關係圖表，發掘數據之間關係，找出業務契機。
上述從數據沙裡淘金，被稱為「商業智慧」（Business Intelligence，BI），以數據先從不同來源，通過ETL工具處理，建立「數據倉庫」（DataWarehouse），然後建立多維度的Data Cube，用戶可以生成不同報表，甚至作出假設分析。一般來說，建立BI主要必須懂得SQL語法，幾乎必須專門工具和技能。
自助服務先驅
但建立BI周期長而成本高，數據又隨時過時。解決方法是建立「自助服務」（Self-service），用戶自己從系統採集數據、編製報表、建立模型；以數據視覺化工具分析，就是Tableau率先提出。Tableau極容易上手，最大優點可導入數據來源和格式極多，採用數據來源超過80多種；從關係數據庫、非結構數據、JSON，甚至雲服務Salesforces等取用數據。
最普遍處理數據的工具，可能仍是Excel試算表。試算表亦有強大分析功能。但建立類似Pivot Table，亦必須具備一定專業水平。後來，Microsoft在Excel上發表了Power BI，可從不同數據來源，建立數據模型。不久。Power BI脫離了Excel成為獨立產品，成為Tableau最大競爭對手。
Tableau於2003年成立，處理關聯數據庫的數據視覺化，後來不斷改進，加入更多數據來源，大幅簡化介面，變成了自助服務BI神器。以Tableau自建分析圖表，可不斷增加數據來源和參數，重覆分析找出數據的關係。
簡化整理數據
但數據表格從不同來源連結一起，必須先整理才能重新作計算。一般用戶只懂導入數據，卻不會整理數據之間關係。
今年Tableau推出了數據預備工具Prep，快速清理從不同來源導入的數據，甚至發現不合理數據；例如某些數值缺失，或數據中不必要內容，或者是與連結的數據不相干，Prep可快速清除數據之間關係，建立相關連結。
Tableau亞太區客戶諮詢高級總監TC Gan說，Tableau不能取代BI作大規模數據採挖，卻可讓用戶快速從多種數據，獲得彼此關係，作出假設再行求求證。
Tableau支援多種模式；包括雲運算和實體服務器，以內存（In-memory）方式執行，速度極快。連接數據庫，亦不一定要下載數據，可直接從數據庫分析，避免複製過多數據。
Tableau大中華區總監Thomas Yap（左）及亞太區客戶諮詢高級總監TC Gan：培養「數據文化」才能以數據更好支持決策
Tableau大中華區總監Thomas Yap說，Tableau真正理念為培養「數據文化」，任何決定以數據檢視、分析、表達、討論。雖然並非人人都可成數據專家，Tableau縮短學習曲線。Tableau也推出公開網頁，公眾可發表不同數據建立報告，切磋數據儀式板的設計，以數據討論不同議題，相當有趣。