Tableau 10.5 – Wie Tableau seine Kunden in die Data Economy führt

Anfang des Jahres (Ende Januar 2018) hat die Analytics Company Tableau Software nicht nur die Finanzkennzahlen für das abgelaufene Geschäftsjahr bekannt gegeben, sondern mit Tableau 10.5 auch eine neue Version seines Flaggschiff-Produkts vorgestellt. Ein guter Anlass, um die Entwicklung von Tableau genauer unter die Lupe zu nehmen und einen Blick auf die strategische Ausrichtung zu werfen.

Financials - Tableau auf dem Weg zur 1-Milliarde Umsatzgrenze bei hohem Cloud-Wachstum

Mit insgesamt 877 Millionen USD Gesamtumsatz im Geschäftsjahr 2017 ist Tableau bei einem durchschnittlichen Wachstum von 6-10% auf dem Weg zur 1-Milliarde USD-Company. Eine wichtige Wegmarke, gerade wenn man bedenkt, dass viele der etablierten Wettbewerber, wie z.B. Microstrategy oder Teradata, derzeit deutlich langsamer wachsen oder umsatzmäßig schrumpfen. Auch Tableau musste sich von 2016 auf 2017 mit einem Wachstum von “nur” 6% begnügen, was in der Peer Group aber als Erfolg verbucht werden kann. Denn das Marktumfeld ist deutlich härter geworden. Kunden erwarten von den BI-Anbietern Innovationen und echte Mehrwerte im Hinblick auf die Nutzung ihrer Daten-Assets. Und hier kann Tableau mit seinem Fokus auf Datenvisualisierung und einer ansprechenden “Data Experience” punkten.

Auch schafft es Tableau derzeit, die Transformation vom klassischen Lizenz- ins Cloud-basierte Subskriptionsgeschäft zu bewerkstelligen. So stieg das Geschäft mit den jährlichen Subskriptionen um 235% auf derzeit 196 Millionen USD. Die Umstellung ist sicherlich einer der Gründe für die relativ schwache Umsatzsteigerung im letzten Geschäftsjahr, die auf Basis einer “klassischen” Lizenzierung vermutlich größer ausgefallen wäre. Dafür werden sich die Subskriptionen dann in den kommenden Jahren aufsummieren und auszahlen - Salesforce, Adobe und AWS lassen grüßen.

Crisp Research geht davon aus, dass Tableau auch in den kommenden Jahren ein deutliches Wachstumspotenzial adressieren kann, da einerseits immer noch ein wenig aggressiver, produkt-fokussierter Vertriebsansatz gefahren wird (Einstieg vielfach über Testing der Tableau Desktop Edition und relativ kostengünstiges Online- und Community-Marketing). Andererseits investiert Tableau im Vergleich zu Wettbewerbern noch überdurchschnittlich in R&D und Produktinnovationen. Dies schlägt sich in einer hohen Kundenzufriedenheit und starken Community nieder, welche wichtige Assets für Tableau sind  (siehe unten). Eine gute Grundlage, in einer Zeit in der viele Unternehmen in neue Analytics-Lösungen investieren.

Tableau 10.5 - Die richtige Balance zwischen Performance und User Experience

Mit dem aktuellen Release 10.5 legt Tableau auf Funktions- und Technologie-Seite noch einmal nach.

  • In-Memory Data Engine: So ist die vor rund einem Jahr akquirierte In-Memory-Technologie des Datenbank-Startups Hyper nun in das Flaggschiff-Produkt integriert und verrichtet dort gute Dienste. In ersten Implementierungen lässt sich nach Aussagen von Tableau eine Beschleunigung der Abfragen großer Datenmengen um den Faktor 5 erreichen. Bei der Extrakterstellung immerhin um den Faktor 3.
  • Cloud Analytics & Data Connections: Auch wurde die Integration von Tableau mit den führenden Cloud-Plattformen, auf denen Anwender zunehmen ihre Daten speichern und Applikationen betreiben, nochmals ausgebaut. So lassen sich Tableau-Analysen relativ einfach für Daten und Applikationen auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Plattform nutzen. Hinzu kommt, dass Tableau mittlerweile über 75 native Konnektoren (z.B. neu Box.net) sowie eine Web-API verfügt und somit die Anbindung weiterer Datenbestände deutlich vereinfacht.
  • Visual Data Preparation: Mit dem Projekt Maestro will Tableau (allerdings erst in Kürze) die Datenaufbereitung und -Interaktion für Nutzer noch einmal deutlich vereinfachen und beschleunigen. So sollen auf Basis von Fuzzy Clustering Ausreißer oder Schreibfehler automatisch identifiziert werden, um den “Flow” bei der Datenaufbereitung nicht zu unterbrechen. Ebenso liefert die Engine zukünftig bessere Ansichten auf die Datenquellen und Analyse-Workflows.
  • Analytics auf Linux: Mit der neuen Version 10.5 steht Tableau auch auf allen gängigen Linux-Distributionen zur Verfügung (RHEL 7, CentOS 7, Oracle Linux oder Ubuntu 16.04 LTS). Somit stehen Nutzern mehr Freiheiten bzw. Deployment-Varianten zur Verfügung, was sich gerade im Open Source-affinen Umfeld von Cloud- und Enterprise-Deployments positiv bemerkbar macht.
  • User bzw. Data Experience: Hinzu kommen weitere kleinere sowie stetige Verbesserungen der User bzw. Data Experience. Hierzu zählen beispielsweise neue Möglichkeiten zur Verwaltung von Berechtigungen. Das Kommentieren und Freigeben ist nun auch auf Tableau Mobile für iOS verfügbar und macht Tableau zu einem Teil durchgängiger, datengetriebener Geschäftsprozesse, welche direkt in E-Mail, SMS oder Slack integriert sind.

Community - Aus Mitgliedern Kunden und aus Kunden Business-Partner machen

Was Tableau derzeit von einer Vielzahl etablierter bzw. klassischer BI-Anbieter unterscheidet, ist das Committment zum Aufbau einer vitalen und innovationsfreudigen Community rund um die eigene Produktwelt.

So schafft es Tableau eine Community von mittlerweile 70.000 Nutzern und Data Scientists zu pflegen, die nicht nur wächst und einen hohen Interaktionsgrad aufweist. Immerhin rund 16.000 Beta-Tester konnten aus dem Kreis der Community rekrutiert werden, um das neueste Release zu testen, Feedback zu und neue Impulse für Features zu geben. Auch werden Developer mit einem eigenen GitHub- sowie Developer Portal unterstützt, um sich mit den aktuellen Repositories und API-Dokumentationen zu versorgen. Eine Vielzahl anschaulicher Schulungsvideos hilft Anwendern beim ersten Schritt in die Welt der Datenexploration und -Analyse. Gegenüber der “alten BI-Welt” mit ihren langen Feature-Lists und komplexen Dokumentationen ein klarer Entwicklungssprung zu mehr Nutzer-Fokus.

Obwohl Tableau über einen starken Direct Sales verfügt, existiert mittlerweile eine Basis von über 1.500 Partnern, die Tableau vertreiben, integrieren und einführen. Auch hier liegt für die Zukunft noch einiges an Wachstumspotenzial.

Ausblick - Tableau auf dem Weg von BI zum Data Business Provider

Gleiches gilt für die Aktivierung und Transformation der eigenen Kunden vom Analytics-Anwender zum Daten-Vermarkter. Immer mehr Unternehmen und Startups machen die eigenen Daten zum Geschäftsmodell und nutzen Tableau (oder andere Lösungen) gleichzeitig als Analytics-Plattform und Customer-Frontend. Analyse-Dashboard und Dienst werden eins und liefern dem Kunden beispielsweise Marketing Insights-as-a-Service oder Predictive Maintenance. Die Möglichkeiten sind nahezu unerschöpflich. Tableau bietet hier den entscheidenden Vorteil, dass die Visualisierungs-Power eine wichtige Komponente der Produktentwicklung von datengetriebenen bzw. Analytics-basierten Geschäftsmodelle und Services ist. Die Analyse und  der Service sind zwei Seiten der gleichen Medaille.

Wenn Analytics zukünftig immer stärker in den Geschäftsprozessen “embedded” ist, lassen sich daten- und analysebasierte Dienste viel schneller “produktisieren” und vertreiben. Hier liegt auch das größte Entwicklungs- und Innovationspotenzial für Tableau - zum Partner im Daten-Business seiner Kunden zu werden. Einige zarte Pflänzchen sind bereits erkennbar. Es besteht durchaus die Möglichkeit, dass Tableau hier einen Standard etabliert und sich das Geschäftsmodell zukünftig noch einmal wandelt - weg von den jährlichen (Cloud-) Subskriptionen hin zum Wertanteil am Daten-Business der eigenen Kunden. Das ist allerdings noch eine strategische Perspektive für 2020 und danach.

Quelle: Tableau Software 2018

Derzeit steht konkret der Ausbau des eigenen Produktportfolios zu einer integrierten und modularen Analytics-Plattform auf dem Programm. Die Roadmap setzt hier die richtigen Schwerpunkte, die in den kommenden zwei Jahren konsequent abgearbeitet werden müssen. Hier hat sich Tableau einiges vorgenommen (vgl. Abbildung).

Interessanterweise hat man von Tableau bislang zum Thema AI und Machine Learning relativ wenig gehört. Das wird sich im obig beschriebenen Kontext sicherlich ändern. Denn im Datengeschäft kann nur erfolgreich sein, wer in der Lage ist, auch große Datenmengen in nahezu Echtzeit hochgradig automatisiert zu verarbeiten und zu analysieren. Hier spielen Machine-Learning-Verfahren eine wichtige Rolle und Tableau unternimmt gerade erste Schritte, die neuen Technologien in sein Portfolio zu integrieren. Hier gibt es sicherlich noch einiges zu tun.

Zugute halten muss man Tableau allerdings, dass man überlegt und wohldosiert vorgeht. Nach aktueller Einschätzung seitens Crisp Research wird Tableau Machine-Learning-Funktionalität sukzessive in das eigene Produkt einbauen - dabei aber seiner Überzeugung treu bleiben, dass der Mensch im Mittelpunkt der Entscheidung steht. Das bestätigt einerseits die Akquisition des Natural Language Startups Cleargraph.io im Herbst 2017. Andererseits beginnt Tableau die sachliche Aufklärung zum Thema AI und Machine Learning im Rahmen einer Serie von Events und Webinaren, die den Kunden die Tableau-Perspektive auf das Thema näherbringen soll. Aufklärung statt Hype.

In diesem Sinne wird Tableau vermutlich einer der Verfechter einer “AI-assisted BI” sein, während andere Anbieter eher auf die Eliminierung des Faktors Mensch durch Algorithmen setzen (z.B. Google). Tableau geht in den kommenden Jahren den Schritt vom Self-Service BI zum AI-assisted BI. Evolution statt Revolution. Vermutlich eine kluge Strategie. Die nächsten Geschäftszahlen werden es zeigen.

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Über den Autor:

Senior Analyst & CEO

Carlo VeltenDr. Carlo Velten ist CEO des IT-Research- und Beratungsunternehmens Crisp Research AG. Seit über 15 Jahren berät Carlo Velten als IT-Analyst namhafte Technologieunternehmen in Marketing- und Strategiefragen. Seine Schwerpunktthemen sind Cloud Strategy & Economics, Data Center Innovation und Digital Business Transformation. Zuvor leitete er 8 Jahre lang gemeinsam mit Steve Janata bei der Experton Group die „Cloud Computing & Innovation Practice“ und war Initiator des „Cloud Vendor Benchmark“. Davor war Carlo Velten verantwortlicher Senior Analyst bei der TechConsult und dort für die Themen Open Source und Web Computing verantwortlich. Dr. Carlo Velten ist Jurymitglied bei den „Best-in-Cloud-Awards“ und engagiert sich im Branchenverband BITKOM. Als Business Angel unterstützt er junge Startups und ist politisch als Vorstand des Managerkreises der Friedrich Ebert Stiftung aktiv.