Tableau 2018 峰会第一站昨天在上海开幕，创造了 1400 人报名的新记录，Tableau 每年的活动我都会参加，如果你是北京或者香港的数据分析和可视化爱好者，强烈建议你参加接下来这两地举办的活动。

抛开工具本身的使用，在数据分析实战思路和可视化方面，嘉宾的分享很有价值。实事求是的讲，除了 R 语言会议，Tableau 峰会也许是每年最值得参加的线下数据活动之一。

会议还正式介绍了数据准备工具 Tableau Prep（前身 Maestro）和产品线最新定价策略：
Prep 结束了 Tableau 没有数据准备工具的历史，它的定位与 PowerQuery 类似，但使用体验，交互逻辑又有显著区别，让人难免对这两个工具的对比产生好奇；而定价策略的变化让新版本更具性价比，Tableau 变的更便宜了。

新的产品和策略让 Tableau 和 Power BI 之间的力量对比产生了微妙的变化，也是我今天想和大家分享的内容

Tableau Prep

Prep+Desktop，Tableau 不再只是一个数据可视化工具，从数据获取到最终报告分享的整个闭环流程，终于完整了。企业用户或许不太感冒，因为通常都有自己的御用工具，但个人用户方便了很多。

作为一个新推出的东西，毫不意外的，Prep 在功能的丰富程度上与 PowerQuery 还有较大差距，但我觉得这个不是重点，功能的差距可以用时间抹平，最终促使用户投票的是使用体验和工具效率，Prem 继承了 Desktop 的逻辑，从一开始就端出了和 PowerBI 不同的东西，让数据清洗这个耗时且枯燥的环节变的有趣了一点点。

数据流

清洗过程以流程图展现，数据从左边的数据源开始经过各个环节处理最终完成整个流程，点击图标可以对相应的环节进行修改，很直观；颜色的使用遵循一定的规律，同一流程里使用相同的颜色，多流程汇总后又会使用新的颜色；每个环节使用的 app 图标与 desktop 尽可能保持一致，易于辨识。

交互式的数据预览

Prep 提供对每列的汇总统计，可以直观的看到各字段在数据源的分布情况，点击一个字段，其他列将被联动筛选，发现异常值更容易；在汇总统计的界面上，双击字段名称可以修改内容，直观的完成对数据源的修改；在 PQ 中，因为没有提供汇总统计的功能，需要额外使用一次分组才能查看到某一列的分布。也因为没有这个功能，异常值不会直接展示到使用者面前，你需要每列点击向下的箭头才能看到，不要小看多出来的一步操作，这让查看整个数据集的特征变得十分繁琐。

导出到 CSV

作为一个独立的软件，Prep 提供将处理后的数据导出到 CSV 的功能，你可以把它作为独立的数据清洗工具来用。

Prep 的功能相比 PowerQuery 仍有很多欠缺，比如：

不支持定位到行的操作，你没法用它在相邻行之间计算，没法向下或向上填充，这些在 PowerQuery 里都是常用功能
没有脚本语言
不支持动态参数

可以看出，Prep 目前还不足以胜任复杂的清洗任务，但对业务人员来说，Prep 是个友好的工具，它大幅度降低了用户的学习成本，把枯燥的数据清洗变得有趣了一些。

题外话

数据清洗是个费时费力，还不容易形成核心竞争力的工作。数据清洗的价值取决于接下来的分析和解读，如果没有拿出有价值的观点，那清洗的价值就是零。所以，尽可能缩短在数据处理上花费的时间，将更多的精力投入到发现和解决问题中，去做更有挑战的事情才是明智的选择。

在这一点上，PowerQuery 和 Tableau Prep 的设计初衷其实是一致的，能用鼠标完成的就不要写代码，PQ 虽然提供了脚本语言，但只是让你在不得已的时候用一下，绝不是用来奉若圭臬的。
除非，你想成为数据清洗大师，但这是个很奇怪的称谓，就像没人愿意成为洗菜九段一样。

定价解读

Tableau4 月份调整了定价策略，新的价格体系分为 Creator,Explorer 和 Viewer

之前的定价：

几项变化：

产品定价变成了按角色定价，更贴近用户。
价格下调，70 美金的 Creator 可以同时获得一个 Server 或者 Online 的授权，不再需要额外付费，每个 license 至少节省 30%的成本。但这还不是最狠的，更厉害的在下面。
Explorer 保留了之前的定价，新增 Viewer 角色，定位报告阅读者，每月 12 美金起。企业里制作报告的只是少数专业人士，大部分用户的身份其实都是 Viewer，这个定价只有之前 1/3 的角色可以给企业显著节省大笔开支。

按角色定价的模式是 Power BI 社区 2016 年开始一直在呼吁微软调整的地方，虽然 Pro 每月 10 美金的价格很低，但这是不区分角色的，每周只看一次报告的用户也必须是 Pro 身份。

OnLine 定价对比

基于 Tableau 最新的定价策略，使用 Online 方案，我们来看看对于一个 500 人的中小型企业，实施 BI 的成本会如何：

两套方案在 Online 这种完全托管的方案下，角色定价模式让中小型企业部署的成本差距大幅度缩小。遗憾的是，微软并没有修改 Service 定价模型的打算。

On-Premise 定价对比

如果比较本地部署的成本，对于大型企业，Power BI 仍然有明显优势，因为 Premium 不限制报告阅读人数，Pro 的费用也几乎可以忽略不计。而采用 Tableau 除了要购买可观的 License 数量外，还要支付一笔不菲的硬件费用，综合成本远超 Power BI。

结语

Power BI 的出现大幅度降低了 BI 的部署成本，让很多企业领略到数字化转型的好处，哪怕公司里只有 1 个分析师，只要购买一个 Pro 账户，就可以把制作好的报告通过 WEB 共享给其他人，让用户真实感受到数据驱动的好处。如果一家高喊向数字化转型的传统企业，老板舍不得这一天两块钱的成本，你很难相信他转型的决心。

但也有一些企业是另外的情况：能用钱解决的问题，就不要在上面花时间。所以当钱不是问题的时候，我们为什么不选最好的方案？

期待 Power BI 更快成长