2020年突如其来的新冠疫情让企业数字化转型面临残酷“大考”。用户消费模式的转变以及自身在决策管理等方面遭遇的数字化挑战让企业开始深刻且清醒地意识到，数据的获取与运用并非绝对的条件关系。
数据是整个数字化的基石，每一个数字化转型拐点都可以用数据来实现有效决策。市场瞬息万变，行业竞争力不断加大，凭借数据决策需求将变得至关重要。
具体来说，在全球经历的此次新冠疫情当中，如旅游业、航空业等都必须首要根据数据来做出有效的可获得的决定。国内如政府，公共卫生机构，医院、患者和公众在抗疫期间，数据也发挥了非常大的效应，比如通过数据来呈现不同地域确诊人数，新出现的发病人所在地点等，为社会提供更有效的指导。
新冠疫情开始让数据映射到企业的方方面面
疫情期间，企业开始从新的视角发现和审视以前没有重视过的问题。例如重新审视自身业务面临的风险。
社会正常运转的情况下，企业不会过度担心供应链中断或是市场急剧变化。但疫情发生，企业措手不及，有勉强维持的，有关门大吉的，也有未雨绸缪的，这都与自身的业务运营与安全风险预防相关。
企业业务重心逐渐从线下转向线上。而线上交易与交流导致数据量不断加大，企业可以基于网上行为、动作痕迹数据，进行推理分析，哪些公司关注你的产品，你的哪类产品在疫情期间热销或是滞销，基于网上行为来挖掘用户需求。
线上办公或教学，高效协同的重要性。线上协同，网络会议不再是简单的微信和QQ通话而已，如今网络系统越来越完善，协同工具不断升级，其催生出的新工作或教学模式下，企业开始对数据收集以及利用提出了更高要求。
数据驱动下的AI（人工智能）与BI（商业智能）融合
Tableau预测人工智能的时代已经结束，人工智能已经成为影响我们日常生活的一种成熟部署技术。组织需要关注他们对人工智能的“共同愿景”，或者人工智能和机器学习如何适应现有的流程和团队结构，从而为知识共享提供支持。领域专家目前正在围绕机器学习和人工智能开展战略对话，以确保最终的建议有用并且可操作。
领域专家将发挥关键作用，利用自己的人际关系和领域专长，将这些AI项目的成果应用到跨部门和团队的实际操作之中，引领AI用例进入下一阶段的成长。
作为一家领先的数据分析平台，Tableau认为，BI主要是人看数据，AI主要是用机器算法从数据中发现一些见解或者规律。
如今随着BI跟AI的融合越来越多。比如我们谈到AI驱动的BI，在企业里有大量用户在使用数据的时候，当他不知道自己该看什么的时候，这个系统应该向他推荐可能感兴趣的内容，这也有赖于算法。
Tableau的产品也越来越多地融入了AI的色彩。一方面，全新的人机数据交互模式，在数据交互方面，Tableau推出了一种新的方式，叫自然语言识别或者自然语言理解。拟在与数据进行交互时，不需要动鼠标，可以直接像使用搜索引擎一样，在一个搜索框输入你关心的问题，只要这个问题跟数据相关。
第二，自动化数据解释。人在看数据时，通过可视化的图表会发现一些有趣或异常的地方。数据异常时探究原因的话，你需要引入更多维度进行各种组合和探索，才能找出原因。
现在Tableau软件里面增加了数据解释，其后台有自己的算法模型，能够自动把你的这份异常数据跟所有的维度进行分析，用统计学的方法告诉你哪里出现异常，产生的原因是什么。
第三，智能推荐。企业系统里有各种各样的数据报告，数据源，这在BI服务器上已经形成了非常庞大的规模体系，你要想找到感兴趣的东西似乎不太容易，其实系统会根据你的角色，根据你过去的访问行为，以及其他人访问的行为，向你推荐你很可能你会感兴趣的内容，从而大大提高你使用的效率。
Tableau大中华区总裁叶松林表示：“Tableau始终相信数据的力量。当前，各行各业正面临着比以往任何时候都更快的变革，企业尤其需要灵活智能的数据分析系统支持其发展。凭借在数据领域的多年观察，我们看到了数据应用的广阔前景和未来发展几大趋势，同时我们也看到越来越多的企业正在发现并利用数据的价值。Tableau愿意凭借我们的专业能力，帮助更多企业去科学地管理和使用和数据，实现数据的商业价值。”
