Il 10 aprile 2026 Deimos Engineering ha tenuto il webinar Tableau Next — Analytics Agentici per il Business Moderno. In questo articolo trovate un sunto dei principali concetti presentati da Pierluigi Santin: cos'è Tableau Next, perché rappresenta una reingegnerizzazione del prodotto, come funziona il modello semantico e in che modo l'intelligenza artificiale entra sia nel nuovo prodotto sia in Tableau Classic. La registrazione completa è disponibile in fondo alla pagina.
Cos'è Tableau Next e perché non è un aggiornamento
Tableau esiste dal 2003. Nel 2019 è stata acquisita da Salesforce e da allora il prodotto classico — quello che conosciamo come Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Server — è continuato a evolversi. Nel 2025 nasce però qualcosa di diverso: Tableau Next.
Non si tratta di un aggiornamento o di una nuova versione numerica. È una reingegnerizzazione completa del prodotto, costruita da zero su due principi fondamentali: un'architettura interamente web e nativa nell'ecosistema Salesforce, e una integrazione profonda con l'intelligenza artificiale a tutti i livelli dell'analisi.
Tableau Classic non viene abbandonato. Salesforce ha confermato roadmap robuste per entrambi i prodotti. La scelta non è "uno o l'altro": i due strumenti coesistono, sono compatibili e possono alimentarsi dello stesso modello dati.
I limiti della BI tradizionale che Tableau Next cerca di risolvere
Chi usa Tableau da anni conosce il problema: dopo qualche anno di utilizzo ci si ritrova con decine di dashboard, e non è più facile sapere quale aprire, dove cercare il dato, quale sia la versione aggiornata. Ma il problema più profondo è un altro.
Quando un manager vede un calo delle vendite in un grafico e vuole capire se dipende da un cliente, da un prodotto o da una regione specifica, ha sostanzialmente due strade: o sa usare lo strumento abbastanza bene da aggiungere lui stesso le dimensioni di analisi, oppure chiama l'IT. E anche quando ottiene la risposta, esce dalla BI per agire: apre il CRM, manda una mail, crea un task.
Tableau Next risponde a questo schema con tre cambiamenti: gli insight emergono nel contesto giusto senza che l'utente debba andare a cercarli, le domande si fanno in linguaggio naturale senza competenze tecniche, e l'analisi si può trasformare immediatamente in un'azione operativa senza uscire dalla piattaforma.
Come funziona: i quattro strati di Tableau Next
L'architettura di Tableau Next si articola in quattro livelli sovrapposti.
Il primo è Data 360 (precedentemente chiamato Data Cloud), lo strato di connessione ai dati. Non è necessariamente un data warehouse: può collegare in modalità zero copy fonti esterne come Snowflake, Oracle, database aziendali, oppure accettare caricamenti diretti di file e documenti. È il canale che porta la conoscenza aziendale all'interno della piattaforma.
Il secondo è il modello semantico: lo strato dove si spiega all'intelligenza artificiale cosa significano i dati. Quali tabelle si collegano tra loro e come, cosa vuol dire "fatturato netto", come si calcola l'"indice di profitto al netto dei resi". Senza questo strato, l'AI non può rispondere in modo accurato e coerente.
Il terzo è il layer di visualizzazione, molto simile al web edit di Tableau Cloud: drag and drop, grafici, dashboard, filtri interattivi. Chi conosce già Tableau si trova a casa.
Il quarto è il layer di azione: la possibilità di collegare un insight direttamente a un'operazione — aprire un caso nel CRM, lanciare una campagna marketing, inviare un task a un manager di area — senza uscire dalla dashboard.
Il modello semantico: il lavoro che rende intelligente l'AI
Durante il webinar abbiamo mostrato in dettaglio come si costruisce un modello semantico. Il punto di partenza sono le tabelle dati — nel nostro esempio, ordini, resi e anagrafiche agenti di un ipotetico ERP. Da qui, l'intelligenza artificiale suggerisce automaticamente le relazioni tra le tabelle, con possibilità di accettare, modificare o costruire manualmente i collegamenti.
Una volta stabilite le relazioni, si procede in due modi. Il primo è la creazione di campi calcolati in linguaggio naturale: si descrive a parole il calcolo che si vuole ottenere — per esempio "un indice di profitto percentuale al netto degli ordini resi" — e il sistema genera la formula, che l'analista può rivedere e validare. Il secondo è la documentazione semantica: per ogni colonna si aggiunge una descrizione che spiega all'agente cosa significa quel campo, come deve interpretarlo, quando ignorarlo. Più questa documentazione è accurata, più le risposte dell'AI saranno precise.
Il sistema include anche uno strumento di ottimizzazione che analizza il modello e segnala colonne ambigue, descrizioni mancanti o potenziali fonti di confusione. Infine, è possibile calibrare direttamente l'agente sottoponendogli domande di test e valutando la qualità delle risposte — esattamente come si farebbe con un nuovo collaboratore che deve imparare le logiche aziendali.
L'AI in Tableau Classic: lo stesso modello, due strumenti
Uno degli aspetti più importanti emersi nel webinar è che il modello semantico creato in Tableau Next non è esclusivo di Tableau Next. Lo stesso modello alimenta anche Tableau Classic — Tableau Desktop, Tableau Cloud, Tableau Server — attraverso un connettore dedicato.
Questo significa che chi ha già investito in Tableau Classic può iniziare a costruire un modello semantico oggi, beneficiarne subito in Tableau Classic con le funzionalità AI disponibili (tra cui la possibilità di fare domande in linguaggio naturale e ricevere visualizzazioni generate automaticamente), e avere già pronta l'infrastruttura per un'eventuale evoluzione verso Tableau Next.
I due percorsi non sono in competizione. Sono complementari.
Analytics proattivi: quando è il dato a cercarti
Il cambiamento più significativo che Tableau Next introduce rispetto alla BI tradizionale è il passaggio da un sistema consultativo — apro la dashboard quando voglio — a un sistema proattivo — il sistema mi avvisa quando succede qualcosa di rilevante.
Nel webinar abbiamo mostrato un esempio: il manager riceve una notifica sul cellulare che segnala un calo anomalo del fatturato netto. Aprendo la notifica si accede direttamente all'interfaccia mobile di Tableau Next, che mostra automaticamente il grafico del fenomeno e i possibili drill-down. Da lì, il manager può interrogare i dati in linguaggio naturale — "quali clienti hanno aumentato i resi questo mese?" — e ricevere una risposta immediata senza aprire nessun'altra applicazione.
Lo stesso agente analitico è disponibile anche all'interno di Slack: si possono condividere metriche e dashboard in un canale, discuterne con i colleghi, e interrogare direttamente l'agente in chat ottenendo risposte basate sui propri dati aziendali.
Tableau Classic e Tableau Next: quale scegliere
La risposta dipende dal contesto. Tableau Next è la scelta naturale per chi vuole analytics embedded nel CRM Salesforce, metriche con AI contestuale, azioni operative collegate agli insight e un'infrastruttura orientata agli agenti. Tableau Classic — con Tableau Cloud, Desktop e Server — resta la scelta consolidata per analisi esplorative avanzate, dati su fonti eterogenee non Salesforce, ambienti on-premise e un pubblico di analisti esperti.
Salesforce ha dichiarato ufficialmente: "Whether you have Tableau Cloud, Tableau Server, CRM Analytics, or any other analytics solution from Salesforce, you and your analytics assets are in good hands and will continue to be invested in." I due prodotti sono diversi ma compatibili. Si possono usare insieme, senza pressione a migrare.
Come possiamo aiutare
In Deimos Engineering affianchiamo le aziende nella valutazione e nell'implementazione di soluzioni Tableau — sia Classic che Next — con competenze certificate su Salesforce e oltre dieci anni di esperienza sul campo con Tableau.
- Assessment della situazione attuale e identificazione dei casi d'uso più adatti a Tableau Next
- Progettazione e costruzione del modello semantico su Data 360
- Configurazione degli agenti analitici e calibrazione delle risposte
- Integrazione con fonti dati esistenti: ERP, Oracle, Snowflake, database aziendali
- Formazione agli analisti e agli utenti business
- Supporto all'adozione e alla governance
Vuoi trasformare i tuoi dati in decisioni — e in azioni?
Possiamo aiutarti a valutare se e come Tableau Next si inserisce nella tua infrastruttura attuale, partendo dai dati e dai processi che hai già oggi.
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Domande dal webinar
L'interfacciamento con l'agente è disponibile anche in Microsoft Teams, oltre che in Slack?
Slack fa parte della galassia dei prodotti Salesforce e l'integrazione è nativa e fluida. Per Microsoft Teams esistono integrazioni realizzate da terze parti, ma non hanno lo stesso livello di semplicità e profondità di quella con Slack.
Possiamo usare il nostro modello semantico già esistente, ad esempio costruito su Snowflake?
Al momento non è ancora disponibile, ma è nella roadmap di Salesforce. È in corso di definizione uno standard aperto — l'Open Semantic Interchange — a cui partecipano Salesforce, Snowflake, dbt Labs e altri player principali. L'obiettivo è permettere l'utilizzo di modelli semantici costruiti su sistemi diversi all'interno di Tableau Next. Ci aspettiamo che questa funzionalità diventi disponibile nel corso del 2026.
Come si gestisce la sicurezza e la privacy dei dati?
I dati transitano sempre attraverso Data 360, dove è possibile definire regole di visibilità sia a livello di tabella — questa persona vede quella tabella ma non quell'altra — sia a livello di singolo record. In pratica, l'agente risponde sempre e solo con i dati a cui l'utente loggato ha accesso: un impiegato vedrà solo le proprie informazioni, il capo ufficio vedrà quelle del suo team. La sicurezza è ereditata dal modello di permessi di Salesforce.
I nostri dati sono su Oracle on-premise. Possiamo usare Tableau Next?
Sì. Con dati on-premise è necessario aprire un canale di comunicazione verso Data 360: o tramite un collegamento diretto se si vuole evitare la copia, oppure tramite una sincronizzazione periodica in batch. In entrambi i casi i dati diventano disponibili all'interno di Tableau Next senza dover modificare l'infrastruttura Oracle esistente.
Il webinar del 10 aprile 2026 è stato registrato. Compila il modulo qui sotto per accedere alla registrazione completa e vedere la demo dal vivo di Tableau Next.