Tableau (Visualización)
Integraciones
- Salesforce Data 360
- Snowflake (enlace de cero copias)
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- SAP HANA
- Microsoft Azure SQL
Detalles de precios
- Estructurado mediante licencias por usuario (Creator, Explorer, Viewer).
- Las capacidades avanzadas de Agentforce y las funciones de Tableau Pulse suelen incluirse en Tableau+ o requieren consumo específico de créditos de IA.
Características
- Motor de traducción VizQL
- Motor de datos columnar Hyper
- Agentforce for Analytics (Concierge y Data Pro)
- Tableau Pulse (monitorización de métricas e insights)
- Einstein Trust Layer (privacidad y gobernanza)
- Semántica de Tableau (base de datos unificada)
Descripción
Infraestructura técnica de Tableau Next y revisión de Agentforce
La iteración de 2026 de Tableau, denominada Tableau Next, representa una transición hacia un marco de Analítica Agentica. Este sistema utiliza Agentforce for Analytics para desplegar agentes autónomos como Concierge para preguntas y respuestas en lenguaje natural y Data Pro para la curación automatizada de modelos semánticos 📑.
Motor de procesamiento y ejecución principal
El sistema emplea un modelo de procesamiento híbrido para optimizar la ejecución de consultas y el almacenamiento de datos, centrado en el motor VizQL y la tecnología Hyper.
- Traducción VizQL: Entrada: Especificación visual mediante arrastrar y soltar → Proceso: Traducción declarativa a SQL/MDX optimizado o especificación notacional → Salida: Marcas visuales renderizadas y resultados de datos agregados 📑.
- Motor de datos Hyper: Un motor de datos columnar de alto rendimiento optimizado para la ingesta rápida y la ejecución de consultas en paralelo a través de múltiples núcleos de CPU 📑.
- Agentforce Data Pro: Entrada: Fuentes de datos sin procesar → Proceso: Curación de modelos semánticos y sugerencia de relaciones → Salida: Capa semántica lista para IA con métricas empresariales definidas 📑.
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Orquestación de IA y IA agentica
Tableau Pulse actúa como el motor principal de insights, proporcionando métricas personalizadas y contextuales directamente en el flujo de trabajo a través de Slack, Teams y correo electrónico.
- Detección de insights de métricas en Pulse: Entrada: Flujo unificado de métricas → Proceso: Detección automática de tendencias, valores atípicos y métricas correlacionadas mediante razonamiento basado en LLM → Salida: Resúmenes en lenguaje natural y explicaciones visuales 📑.
- Agentforce Concierge: Un asistente de IA que ofrece preguntas y respuestas conversacionales sobre datos gobernados, utilizando la Einstein Trust Layer para garantizar la retención cero de datos por parte de proveedores externos de LLM 📑.
Seguridad, gobernanza y confianza
Tableau implementa la Einstein Trust Layer para proporcionar una arquitectura segura para la IA generativa, aplicando enmascaramiento de PII y registro de auditoría dentro de Data 360.
- Refuerzo de TLS: A partir del 31 de enero de 2026, todas las notificaciones por correo electrónico de Tableau Cloud requerirán TLS 1.2 o 1.3 (STARTTLS) para mantener los estándares de confianza y seguridad 📑.
- Control de acceso basado en roles (RBAC): La recuperación segura de datos preserva los permisos de usuario estándar de Tableau y la seguridad a nivel de campo al fusionar datos de anclaje para prompts de IA 📑.
Directrices de evaluación
Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:
- Latencia de inferencia de Agentforce: Evaluar el tiempo de respuesta del agente Concierge al procesar consultas complejas en lenguaje natural de alta cardinalidad 🌑.
- Consistencia del modelo semántico: Validar la precisión de las sugerencias de relaciones proporcionadas por Data Pro en fuentes de datos heterogéneas antes de su promoción a producción 📑.
- Límites de integración de Pulse: Verificar el rendimiento (throughput) y los límites de personalización al incrustar mediciones de Pulse en diseños adaptativos externos 🧠.
Historial de versiones
Actualización de fin de año: Lanzamiento del centro de visualización agéntica.
Lanzamiento de Einstein Copilot para crear paneles mediante lenguaje natural.
Disponibilidad general de Tableau Pulse con noticias de métricas por IA.
Integración profunda con Salesforce Einstein para modelos predictivos.
Lanzamiento de 'Explain Data' para explicaciones automáticas de valores atípicos.
Renovación completa de la interfaz e introducción de Cross-Database Join.
Gran mejora de rendimiento. Introducción de Data Engine para análisis rápido.
Primer lanzamiento de Tableau Desktop. Introducción de la tecnología VizQL.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Visualización potente
- Paneles fáciles
- Amplias fuentes de datos
- Interfaz intuitiva
- Exploración interactiva
- Procesamiento rápido
- Comunidad activa
- Acceso móvil
Desventajas
- Puede ser costoso
- Curva de aprendizaje
- Lento con datos grandes