转载：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24355551
https://www.tableau.com/zh-cn/about/blog/2016/11/tc16-vision-keynote-62104
Tableau 更新 | 未来3年的Roadmap
Card Josh
从来如此，便对么？ ——《狂人日记》
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原文：点击这里 FRANCOIS AJENSTAT 的blog
未来的更新方向
数据可以帮助人们去实现跟伟大的事情，Tableau的目标是，帮助人们去了解他们自己的数据。
通过Tableau的功能帮到更多的人，是驱使研发做出更好服务的驱动力。
我们在工作中，为了达到更高的要求，往往需要可以容纳你所有数据的平台。这个平台需要能够回答你所有的业务问题，具有足够的扩展性，以及安全性。
如在今年 TC 2016 大会的上所展示的keynote所说，Tableau的产品设计趋势，目标是在组织内部让数据成为更好的决策帮手。
全文提到的未来三年架构：
全新的快速分析工具引擎
自助服务数据准备工具
Governance built in
即时和自然的：分析的下一次飞跃
全新的混合式云系统
Linux版的Tableau server
基于机器学习的智能的建议
Data-driven alerting & metrics
（Maestro和机器学习这两个feature很兴奋哦）
全新的快速分析工具引擎-Hyper
随着数据量呈指数级增长，用户的期望也越来越高
数据仓库容量更大
处理速度要求更快
你需要将问题立即作出反应，需要最新鲜的数据。
为了解决这个问题，就需要为这种趋势构造一种新的数据引擎
它能对数十亿条记录和近实时的数据更新快的分析
它的设计可以同时处理事务和分析查询，而不影响性能
它也将提升Tableau的混合型数据模型
它可以实时连接超过50个不同的数据源
这意味着你可以像Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Microsoft SQL Server一样，平衡他们的能数据处理力，或者通过Hyper把数据导入Tableau。
在接下来的几个月中，将逐步部署在Tableau public和Tableau online，进行大规模测试。
更强大的自助数据准备工具-Maestro
我们知道，对导入的数据做预处理等清洗工作是一个耗时且艰难的过程。因此将推出一个全新的数据预处理的产品：Project Maestro
Project Maestro将有可能使更多的人，从IT到业务用户，可以更简单的方式去处理他们的数据。可以实时看到数据的连接、联合和计算等操作，在你展开正式分析前，就能告诉你确切的需要的信息。
Project Maestro还将与平台的Tableau的其余部分整合，无缝的在软件之间共共享数据的操作。
Governance built in
随着分析工具在组织中的扩大部署，从业务人员到IT运维即需要自由，又要对权限做严格管制。具体来说，我们要使它能够保持控制，同时使人们能够提出和回答他们的数据的问题。
Tableau还提高了数据的Tableau server以支持灵活的数据建模。
实时和自然语言：分析的下一次飞跃
视觉分析一直是我们研发工作的主要方向。，人们始终专注于决策分析的视觉、互动、美观大方、平易近人。我们希望在视觉上回答更多的问题。
如果Tableau可以先你一步看到未来，可以回答你的疑问，或者下一步的决策，这就是我们称为即时分析功能的愿景。
而且，由于基于位置的数据越来越通用，我们希望把它分析更自然的结合到工作中。
与此同时，基于时间的数据分析仍然是重中之重，未来你可以更方便的调整的时间序列，并用新的方式进行交互。（点开图片查看动图）
第二个要点是，自然语言处理。随着搜索引擎通过人类语言带来了新的与数据进行交互方式，tableau也尝试在软件中引入这个技术
未来的tableau将能够处理模糊性的口语表达，并运用对话的方式进行数据查询等工作。（点开图片查看动图）
全新的混合式云系统
Tableau的部署向来是尊崇简单和灵活。这种灵活性包括允许部署并连接到你的任何数据，不管是实时，又或者是云端。
新的云系统可以允许我们通过安全隧道协议建议一条从远端到企业内部的虚拟安全链路，将可视化分析部署在云端的Tableau online
我们还为流行的web应用程序增加了预建的仪表板，如Sales force、Marketo
想象一下，利用我们的Sales force连接器直接连接到您的Sales force的数据，然后便可以使用我们的预建的仪表盘，开始数据探索。
Linux版的Tableau server
对于许多组织来说，Linux的拥有更低的维护成本，更多的定制化服务，而且是更安全的方式。Tableau Server即将支持所有Linux的发行版本。对于Linux的运维，也将支持常用的包管理工具，如 yum、apt。
最大的优点是，迁移到Linux极其简单，所有你需要做的就是
在Windows当前的Tableau server上运行的备份程序
然后再将此备份备份到Linux server即可
基于机器学习的智能的建议
为了帮助人们在组织更有效率的处理个更多维度的业务， tableau server增加了机器学习算法来提供视图、工作簿和数据源的建议。这将帮助用户节省时间和发现数据中的要点。
Data-driven Alerting & Metrics
对于数据工作者，理想状况其实是想24小时实时了解自己的系统运营状况，以便最及时的做出相应决策，新的功能重点开发了数据驱动的Alert，让你能够实时掌握所需要的信息，而又不用时刻关注各种报表。
可以快速设置警报和通知，当指标超过规定的阈值，你可以随时掌控你业务的脉搏。
原文地址：#Data16 keynote: Tableau’s three-year roadmap
更新记录：
2016-12-14 发布
Peace！
#Data16 主题演讲：Tableau 的三年路线图
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image: https://cdnl.tblsft.com/sites/default/files/styles/blog_author/public/francois.jpg?itok=hmPfJCf0
FRANCOIS AJENSTAT
2016/11/08
image: https://cdnl.tblsft.com/sites/default/files/blog/rm4_1522.jpg
TC16 上，#TableauVision 主题演讲吸引了大约 13,000 名数据达人前来聆听。
我们和您一样，属于数据爱好者。我们的使命是帮助人们查看并理解数据。因为我们知道，数据可以让人们获得卓越成就。简单地说，履行我们的使命，就是为了帮助您达成您的使命。这就是 Tableau 上下所有员工的工作动力。
要实现最佳的工作效果，您需要通过一个分析平台来对组织中的所有数据进行最大化利用。该平台应该能够回答深层次问题，并在保证数据安全性的同时，根据使用量的增加进行扩展。
这就是我们的用武之地。正如我们在 TC16 主题演讲中所说，产品路线图中的每个环节都是着眼于让您和您的整个组织能够使用数据，更快和更好地进行决策。以下是一个简短的示例，您可以通过它了解我们对未来三年进行了怎样的规划。
全新数据引擎为分析提速
数据量呈指数增长的同时，用户的期望也会不断提高。您的问题需要即时解答。您需要最新数据，而且是企业级规模的最新数据。
只有适合现代分析的新型数据引擎才能满足这些需求。正因为如此，我们才准备利用 Hyper 来构建一个新的内存数据引擎。Hyper 是我们在今年早些时候收购的快速数据库技术。
Hyper 可以快速分析数十亿行记录，并实现数据的准实时更新。它可以同时处理交易和分析查询，且不影响性能。也就是说，您可以通过扩展，以超乎寻常的性能对大规模数据执行高度复杂的分析。
Hyper 还将增强 Tableau 的混合数据模型。您仍然可以实时连接到 Tableau 支持的 50 多种不同数据源。也就是说，您可以利用 Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake 和 Microsoft SQL Server 等数据库的功能，也可以选择使用 Hyper 将部分或全部数据导入 Tableau。
在接下来的几个月，我们将借助 Tableau Public 和 Tableau Online 的超大规模对 Hyper 进行部署。Hyper 的 Beta 测试将从 2017 年年初开始。
Project Maestro：一款自助式数据准备工具
我们知道，准备分析所用的数据是一项需要耗费大量时间的艰巨任务。你们反映的情况是，为了支持组织内的其他人员，数据维护者需要执行比以往更多的数据准备活动。因此，我们要高兴地宣布一款代号为 Project Maestro 的全新数据准备产品。
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Project Maestro 将使包括 IT 和业务用户在内的更多人员可以借助直接的可视化方式，轻松准备自己的数据。用户可以即时查看所设联接、并集和计算的效果，确保在开始分析之前准备好需要的一切。
Project Maestro 还将与 Tableau 平台的其他部分集成，让用户可以将自己的数据快速发布到 Tableau Online 或 Tableau Server，抑或在 Tableau Desktop 中对其进行分析。
要详细了解 Maestro，请订阅产品更新。
内置管控
在组织中部署分析时，我们需要仔细平衡管控与自由之间的尺度。具体而言，我们一方面要让 IT 能够保持控制，另一方面又要让其他人员可以针对自己的数据提出和回答问题。
在自助式环境中让每个人都可以呈递数据是很好的事情，但前提是您能够确定何时使用哪种数据，哪些数据源对于当前的任务而言是可信的。
因此，我们将在 Tableau Server 内推出认证内容，为 IT 和业务用户提供帮助。它让 IT 可以定义正确的联接、安全规则以及性能优化，并创建组织中其他用户可以依靠的标准计算。只要选择认证的数据源，业务用户就可以确信数据准确可信。
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我们还会增强 Tableau 数据服务器，使其支持敏捷数据建模，让您了解集中式数据模型在社区的使用情况。您将能够通过执行可视化影响分析，更好地理解数据源的更改会产生怎样的影响。
即时自然：分析领域的下一个飞跃
我们始终专注于如何让分析具有可视性、交互性、漂亮的外观以及易于操作的流程。可视化分析一直是我们研发工作的核心内容。它让我们能够提出质量更高的问题，进行更深入的思考，解决更大的问题，因为更多的人获得了数据能力。
我们的愿景很简单。我们想通过可视化分析回答更多问题，并逐渐实现某些问题的自动化回答。
如果 Tableau 可以比您更快地完成您当前的工作，为您回答新问题，或者向您提供后续步骤建议...那就是我们的一项新功能的愿景，我们将这项功能称为“即时分析”。
想象一下，无需设置，您就可以直接在工具提示中看到度量分布。在您与数据交互时，“即时分析”会自动提供上下文信息，帮助您更快发现见解。
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基于地点的数据十分常见，我们打算将其作为一个自然组成部分包含在分析中。因此，我们正在开发地图层。借助该功能，用户可以对同一个地图上的不同数据集进行分层。
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我们也在针对基于时间的数据，开发帮助用户分析此类数据的功能。很快，用户将能够对时间序列数据进行一键式调整，并获得与这些数据进行交互的新途径。
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自然语言处理功能已经开启了新的途径，让我们能够使用人类语言与数据交互。我们不会将自然语言处理限制为简单的语句。Tableau 将能够应对模糊表述、口语表达以及与数据的对话。
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适用于云的新混合数据连接
Tableau 需要简单灵活的部署方式。这种灵活性包括让用户能够部署和连接任何位置的数据，无论是在云端、本地或兼而有之。
用户可以在 Tableau Online 中使用新的实时查询代理，在防火墙后进行数据可视化。实时查询代理可以为本地数据提供安全通道。
我们还会为 Salesforce 和 Marketo 之类的流行 Web 应用程序添加预先构建的仪表板。设想您可以利用我们的 Salesforce 连接器直接连接到自己的 Salesforce 数据，然后使用预先构建的仪表板在几秒钟内开始探索。
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适用于 Linux 的 Tableau Server
我们还要自豪地宣布，适用于 Linux 的 Tableau Server 将在明年发布。对于很多组织而言，Linux 意味着更低的成本，更多的自定义功能，以及在云端更安全地运行 Tableau Server。
主要的 Linux 发行版都将支持 Tableau Server。Linux 专家们请注意，我们甚至与 yum 和 apt 等包管理工具进行了集成。我们将在自己的存储库中为支持的所有发行版提供程序包。
迁移到 Linux 将会非常简单。您只需对当前在 Windows 上运行的 Tableau Server 进行备份，然后在 Linux 上还原备份，仅此而已。
智能建议
大规模部署的分析可以帮助组织实现变革。要实现大规模的分析功能，我们必须通过一组独特的功能，让可信内容探索变得轻松简单，并且能够付诸实践。
为了帮助组织中的人员提高工作效率，我们将在 Tableau Server 中直接添加机器学习算法，生成针对现有视图、工作簿和数据源的建议。这将帮助您的用户节省时间，发现新的数据视角。
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数据驱动型通知和指标
我们知道，您希望全天掌控数据。因此，我们将为 Tableau 添加数据驱动型通知功能。不久之后，您将能够快速进行通知设置，在指标超过具体阈值时收到通知。借助这些通知，您全天都可以对业务情况了如指掌。
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我们还在探索一种为您提供关键数据点快照的新途径，并将实现这种途径的功能称为“指标”。它们就像是数据的标题。用户可以为任何可视化创建这些小型视图，从而在同一个位置方便地查看多个仪表板中的重要数字。
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这些创新仅仅是我们开发内容的示例而已，我们希望在最短的时间内为您推出这些功能。为此，我们需要您的反馈。参加我们的预发布计划，对新构建的功能进行测试，告诉我们这些功能是否能很好地为您解决问题。
您还可以在我们的创意论坛提出创意和参加讨论。我们刚才分享的许多重点功能就源自大家的创意。所以，请积极提供反馈，告诉我们您需要怎样的帮助才能实现数据利用的最大化。
注意：此博客中讨论的许多功能和产品当前尚未提供，并且其发布计划可能延期或取消。我们建议客户根据当前提供的功能来制定购买计划，并将 Tableau 升级到最新版本，以便获得最新功能。
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