Mit Tableau Next stellt Salesforce eine neue Analytics-Plattform für daten- und KI-unterstützte Geschäftsprozesse vor, die vieles neu denkt: KI, Automatisierung, Integration. Doch was bedeutet das konkret für Unternehmen, die heute mit Tableau arbeiten – oder gerade erst beginnen? Wir haben es uns genau angesehen.
Artikel von Dietrich Bartsch, Team Lead Business Intelligence bei M2
Tableau Next ist mehr als nur ein technisches Upgrade – es ist eine strategische Neuausrichtung. Im Zentrum stehen nicht mehr nur Visualisierungen, sondern der Aufbau
daten- und agentengestützter Prozesse. Unternehmen, die frühzeitig investieren, schaffen die Grundlage für mehr Automatisierung, KI-gestützte Entscheidungen und tiefere Integration in ihre operative Wertschöpfung.
Statt klassischer Dashboards im bekannten Tableau-Stil steht Tableau Next für:
Tableau Next wurde komplett neu konzipiert – mit dem Ziel, eine intelligente, handlungsfähig und vernetzte Analytics-Plattform zu schaffen, die nicht nur zeigt, was passiert, sondern auch, warum – und was als Nächstes zu tun ist.
Im Zentrum von Tableau Next steht eine neue Art, mit Daten zu arbeiten: agentenbasierte künstliche Intelligenz. Die Plattform integriert digitale Assistenten, die Nutzende aktiv unterstützen – bei der Analyse, Interpretation und Umsetzung von Erkenntnissen.
Initlal sollen drei dieser sogenannten Skill-Pakete für Agenten fester Bestandteil von Tableau Next werden:
Diese Funktionen werden in Tableau Next als vorkonfigurierte Agent Skills bereitgestellt – umgesetzt durch digitale Assistenten auf der Salesforce-Plattform Agentforce.
Agentforce ist die neue, Salesforce-weit einheitlichen Plattform für agentengestützte Prozesse. Ziel von Agentforce ist es, eine „Digital Workforce“ zu schaffen: KI-gestützte Agenten, die nicht nur informieren, sondern eigenständig Aufgaben übernehmen, Entscheidungen vorbereiten und Workflows auslösen – direkt im Arbeitskontext.
In Tableau Next bedeutet das: Die Agenten sind vollständig in die Plattform eingebettet. Sie arbeiten dort, wo die Nutzer:innen sind – ohne Kontextwechsel, ohne manuelles Umschalten. So wird Business Intelligence proaktiv, handlungsfähig und kontinuierlich präsent.
Das Schaubild verdeutlicht, wie Tableau Next mit Agentforce zusammenarbeitet:
Vordefinierte Agent Skills wie Data Pro, Concierge und Inspector sind direkt in die Plattform integriert – sie analysieren, interpretieren und handeln kontextbezogen, ohne dass Nutzer:innen die Anwendung wechseln müssen. Diese Skills sind vollständig eingebettet in die Schichten von Tableau Next – von der Data Layer über die semantische Ebene bis hin zu Visualisierung und Actionability.
Tableau Next ist technologisch vollständig auf die Salesforce-Plattform ausgerichtet. Die Basis bildet Hyperforce, eine skalierbare Cloud-Infrastruktur, auf der alle Salesforce-Produkte künftig betrieben werden. Darüber liegt die Salesforce Data Cloud – der zentrale Datenlayer, der Informationen aus internen und externen Quellen in Echtzeit zusammenführt.
Ein besonderes technisches Merkmal: Der Zugriff auf Daten erfolgt „Zero-Copy“ – das heißt, Daten müssen nicht mehr repliziert oder verschoben werden, sondern können direkt dort abgefragt werden, wo sie entstehen. Das spart Speicher, reduziert Komplexität und erhöht die Aktualität der Analysen. Data Cloud verfügt zum Start von Tableau Next bereits über 200 vorgefertigte Konnektoren und stellt somit eine erweiterung zu den im klassischen Tableau verfügbaren Konnektoren dar.
Ein zentraler Baustein ist die semantische Schicht, die ein einheitliches, KI-gestütztes
Datenmodell zur Verfügung stellt. Diese semantische Ebene bildet nicht nur die Grundlage für konsistente Analysen über Abteilungsgrenzen hinweg – sie ist auch essenziell für die Nutzung von KI und Agenten, da sie Kontext und Bedeutung in die Daten bringt. Denn die KI in Tableau Next kann nur dann intelligent agieren, wenn sie weiß, was ein „Kunde“, ein „Umsatz“ oder ein „Churn-Risiko“ im jeweiligen Kontext bedeutet.
In Tableau Next sind Dashboards und Visualisierungen nicht mehr nur Analysewerkzeuge – sie werden zu aktiven Bestandteilen datengestützter Geschäftsprozesse.
Nutzende können direkt aus einer Visualisierung heraus:
Der Schritt von Erkenntnis zu Handlung – „Insight to Action“ – wird damit radikal
verkürzt.
Darüber hinaus sind Visualisierungen in Tableau Next nicht mehr auf das Tableau-Frontend beschränkt. Sie lassen sich nahtlos in bestehende Workflows und Tools integrieren – z. B. in:
Die Visualisierung ist damit kein Endpunkt mehr, sondern ein integraler Bestandteil einer kontinuierlichen, intelligenten Interaktion mit Daten – eingebettet in Prozesse, Plattformen und Kontexte, in denen Entscheidungen tatsächlich getroffen werden.
Wichtig zu verstehen ist: Tableau Next ersetzt die bisherigen Tableau-Produkte nicht. Tableau Server, Tableau Cloud, Tableau Desktop und Tableau Prep bleiben erhalten und werden weiterhin aktiv weiterentwickelt. Für viele Organisationen – insbesondere solche mit On-Premise-Anforderungen oder ohne Salesforce-Umfeld – bleiben sie die richtige und stabile Lösung.
Salesforce verfolgt hier bewusst einen parallelen Plattformansatz: Tableau Classic und Tableau Next werden nebeneinander existieren – jeweils mit eigenen Stärken und Einsatzszenarien.
Für Unternehmen bedeutet das:
Es gibt keinen Druck zum sofortigen Umstieg – wohl aber gute Gründe, sich frühzeitig mit den neuen Möglichkeiten auseinanderzusetzen.
Die klassischen Tableau-Produkte – Tableau Server, Tableau Cloud, Tableau Desktop und Tableau Prep – bleiben ein zentraler Bestandteil des Analytics-Portfolios von Salesforce. Die kommenden Releases zeigen, dass Innovation findet auch außerhalb von Tableau Next stattfinden wird.
Analytics & Visualisierung
Ein Highlight für AI-Interessierte: Die Integration von Langchain mit Tableau Server über den VizQL Data Service schafft neue Möglichkeiten für LLM-gestützte, agentenähnliche Interaktionen, z. B. in Kombination mit Chatbots oder interaktiven Assistenten.
Generative BI & Authoring Automation
Besonders spannend ist die angekündigte API für automatisiertes Dashboard-Authoring – ein zentraler Baustein für die Zukunft generativer BI. Erste experimentelle Ansätze im Bereich „MCP“ (Model Content Proposals) zeigen, wohin die Reise gehen könnte: hin zu KI-gestützter Erstellung für Dashboards, Visuals und Inhalte.
Datenintegration & -vorbereitung
User Experience & Accessibility
Governance & Administration
Fazit: Wer heute auf Tableau Classic setzt, kann sich auf kontinuierliche Innovation
und Integration von KI-Elementen freuen – schrittweise und mit viel Potenzial für
hybride Szenarien.
Für viele Unternehmen stellt sich nun die Frage: Sollten wir auf Tableau Next umsteigen? Oder beim Bewährten bleiben?
Die Antwort: Es kommt auf die Ausgangslage und die Strategie an.
Wer heute schon tief im Salesforce-Ökosystem verankert ist und auf der Suche nach KI- gestützten, zukunftssicheren Analysemöglichkeiten ist, sollte Tableau Next auf dem Radar haben – insbesondere, wenn Themen wie „Data Activation“, Automatisierung und semantische Datenmodelle strategisch relevant sind.
Wer hingegen weiterhin auf On-Premise setzt, oder eine hochgradig integrierbare und ausgereifte Analytics Plattform mit Tableau Classic betreibt, kann dies auch künftig tun – mit voller Unterstützung und kontinuierlicher Weiterentwicklung durch Salesforce.
Die folgende Übersicht hilft bei der ersten Orientierung:
| Tableau Next | Tableau Classic |
|
|
Anwendungsempfehlung
Tableau Next
Für Unternehmen mit starker Salesforce-Ausrichtung, Cloud-first-Strategie und dem
Wunsch, daten- und agentengestützte Geschäftsprozesse mit KI, Automatisierung und eingebetteten Workflows zu realisieren.
Tableau Classic
Für Organisationen, die auf bewährte Analytics-Prozesse setzen – On-Premise oder in der Cloud –, mit individuellen Dashboards, umfassender Governance und unabhängigem Technologiestack.
Hybrides Modell (Tableau Classic & Tableau Next kombiniert)
Der pragmatische Ansatz für viele Unternehmen:
Tableau Classic bleibt die etablierte Plattform für explorative Analysen, Dashboarding
und Self-Service BI. Tableau Next wird gezielt für zukunftsorientierte Use Cases (z. B.
Agenten, Prozessautomatisierung, Echtzeitaktionen) eingesetzt.
Gemeinsam nutzbare Daten-Assets – z. B. über die Salesforce Data Cloud – sorgen für Konsistenz und Wiederverwendbarkeit über beide Plattformen hinweg.
Der hybride Ansatz ermöglicht es, bewährte Strukturen zu erhalten, während erste
Schritte mit KI und Agentforce bereits heute Realität werden können – ohne den „Big
Bang“.
Ein europaweit tätiger Versorger möchte die Kundenzufriedenheit im Servicecenter verbessern und gleichzeitig das Abwanderungsrisiko (Churn) frühzeitig erkennen. Ziel ist es, nicht nur zu analysieren, was passiert, sondern direkt aus den Erkenntnissen heraus automatisiert zu handeln – kanalübergreifend und in Echtzeit.
Ausgangslage:
Umsetzung mit Tableau Next:
4. Im interaktiven Tableau Next Dashboard sieht das Customer Success Management:
Ergebnis:
Das Unternehmen kann frühzeitig eingreifen, bevor der Kunde kündigt – mit personalisierten, datenbasierten Aktionen.
Die Analyse wird zum aktiven Teil des Geschäftsprozesses – intelligent, integriert,
wirksam.
Tableau Next ist kein Update – es ist ein Paradigmenwechsel. Es kombiniert moderne
Datenarchitektur mit KI, Automatisierung und eingebetteten Agenten zu einer Plattform, die deutlich über klassische Datenanalyse hinausgeht. Wer sich jetzt damit auseinandersetzt, sichert sich:
Salesforce ist mit Tableau Next nicht allein auf dem Weg zur KI-gestützten, proaktiven Business Intelligence. Auch andere große Plattformanbieter setzen zunehmend auf agentenbasierte Modelle, semantische Datenebenen und automatisierte Aktionen. Der Markt bewegt sich deutlich in Richtung „Decision Intelligence“ – doch die Ansätze unterscheiden sich erheblich.
Während Microsoft Power BI vor allem durch seine tiefe Integration in das Microsoft-
Ökosystem und den Copilot-Ansatz überzeugt, setzt Amazon QuickSight auf Cloud-native Skalierbarkeit und ML für techniknahe Nutzer, ThoughtSpot auf intuitive „Search-to-Insight“- Interaktionen, und Google Looker auf modellbasierte Konsistenz durch LookML innerhalb der Google Cloud Platform.
Tableau Next hebt sich durch drei zentrale Aspekte ab:
Für Unternehmen kann Tableau Next damit mehr als nur eine Visualisierungsplattform werden – ein zentraler Baustein für intelligente, datengesteuerte Prozesse.
Als einer der erfahrensten Tableau-Partner im deutschsprachigen Raum begleitet M2 Unternehmen dabei, den Mehrwert von Tableau Next zu erschließen – kompetent, praxisnah und technologieoffen.
Dafür bieten wir einen strukturierten, praxisnahen Ansatz zur Bewertung und
optimalen Nutzung von Tableau Next – passgenau auf Ihre Datenlandschaft und Ihre
Geschäftsziele abgestimmt.
M2 Kompetenzen für Tableau Next
Wir begleiten Sie bei der Evaluierung und Einführung von Tableau Next mit unseren zwei aufeinander abgestimmten Angeboten:
Tableau Next Readiness Assessment
→ Analyse Ihrer bestehenden Infrastruktur & Datenlandschaft
→ Bewertung von Lücken, Potenzialen & strategischen Einsatzszenarien
Tableau Next Pilot Implementation Package
→ Umsetzung eines konkreten Use Cases
→ Von der Datenintegration über die Visualisierung bis zu eingebetteten Workflows
Wenn Sie mehr dazu erfahren möchten, kontaktieren Sie uns.