Tableau-Hilfe

Ab 14. Oktober 2025 wird Data Cloud unter der neuen Marke „Data 360“ geführt. Während dieser Umstellung kann es vorkommen, dass Sie in unserer Anwendung und Dokumentation noch Verweise auf Data Cloud finden. Auch wenn der Name neu ist, bleiben die Funktionalität und Inhalte unverändert.

Es ist wichtig, dass Ihre Daten sicher bleiben, während Sie Innovationen mit neuer Technologie durchführen. Bei der KI in Tableau steht für uns Vertrauen an erster Stelle und wir sind bestrebt, die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten und gleichzeitig exakte und sichere Erlebnisse zu schaffen.

Ab Version 2025.3 sind Sie in der Lage, Tableau Agent in Tableau Server zu verwenden. Für Tableau Agent in Tableau Server ist es erforderlich, dass Sie eine Verbindung zu Ihrem eigenen LLM-Anbieter (Large Language Model) – wie beispielsweise OpenAI – herstellen. Wenn Sie Ihren eigenen OpenAI-LLM-Anbieter verwenden, werden Ihre Anfragen nicht über die Einstein-Vertrauensebene laufen und auch nicht die LLM-Anbietervereinbarungen von Salesforce verwenden. Die gesamte Datenverarbeitung, inklusive von PII-Schutz, wird von Ihrem eigenen Anbieter und etwaigen Vorkehrungen geregelt, die Sie getroffen haben. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von KI in Ihrer Tableau Server-Site(Link wird in neuem Fenster geöffnet).

Der Inhalt in diesem Thema konzentriert sich in erster Linie auf die Verwendung von KI in Tableau-Features in Tableau Cloud. Alle Inhalte, die sich auf die Verwendung von KI in Tableau-Features in Tableau Server beziehen, werden speziell erwähnt.

KI in Tableau und Ihre Daten

Damit Ihre Daten in Tableau Cloud sicher bleiben, hat Salesforce Vereinbarungen mit LLM-Anbietern (wie beispielsweise Azure OpenAI) getroffen. Organisationen können generative KI-Funktionen nutzen, ohne dass ihre privaten Daten für das Training des LLM verwendet werden.

In Tableau Server werden Sie Verbindungen zu OpenAI direkt mithilfe Ihres eigenen API-Schlüssels her stellen. Vergewissern Sie sich, dass Ihre eigene OpenAI-Vereinbarung und die zugehörigen Einstellungen den Datensicherheitsrichtlinien Ihres Unternehmens entsprechen.

Vertrauenswürdige generative KI

Gilt nur für Tableau Cloud

Die Salesforce-Lösungen mit generativer Einstein-KI werden auf der Grundlage von fünf Prinzipien für vertrauenswürdige generative KI entworfen, entwickelt und bereitgestellt.

• Genauigkeit: Wir legen bei unseren Modellen Wert auf Genauigkeit, Präzision und Erinnerung und untermauern unsere Modellergebnisse, wann immer möglich, mit Erklärungen und Quellen. Wir empfehlen, die Modellausgabe vor der Weitergabe an Endbenutzer von einem Menschen überprüfen zu lassen.

• Sicherheit: Wir arbeiten daran, Verzerrungen, Toxizität und schädliche Ergebnisse von Modellen, die in unseren Produkten verwendet werden, durch branchenführende Erkennungs- und Schadensminderungstechniken zu erkennen und zu mindern.

• Transparenz: Wir stellen sicher, dass unsere Modelle und Funktionen die Herkunft der Daten respektieren und, wann immer möglich, auf Ihren Daten basieren.

• Ermächtigung: Wir glauben, dass unsere Produkte die Fähigkeiten der Menschen erweitern und ihnen helfen sollten, effizienter und zielstrebiger zu arbeiten.

• Nachhaltigkeit: Wir streben danach, Modelle in der richtigen Größe zu bauen, bei denen die Genauigkeit im Vordergrund steht und unser CO2-Fußabdruck reduziert wird.

Weitere Informationen zu vertrauenswürdiger KI finden Sie unter Salesforce-Forschung: Vertrauenswürdige KI(Link wird in neuem Fenster geöffnet)

Von KI in Tableau unterstützte Sprachen und Gebietsschemata

Die KI-Funktionen in Tableau unterstützen Englisch (en_US). Seit Version 2025.1 (Februar-Release) wird für Tableau Agent und Tableau Pulse in den in diesem Abschnitt aufgeführten Funktionsbereichen eine Teilmenge zusätzlicher Sprachen unterstützt. Derzeit unterstützt die generative KI in Tableau Catalog nur Englisch (en_US).

• Tableau Pulse-Erkenntniszusammenfassungen und verbesserter semantischer Abgleich in der Funktion „Fragen und Antworten“

• Tableau Pulse Discover: Erweiterte F&A-Funktion (2025.2 und später)

• Tableau Agent in der Tableau Prep-Webdokumenterstellung

• Tableau Agent in Tableau Prep Builder (2025.2 und höher)

• Tableau Agent-Visualisierungserstellung

• Tableau Agent in Tableau Desktop

PII, Datensicherheit und mehrsprachige Unterstützung

Die Unterstützung für personenbezogene Daten (PII) kann variieren, je nachdem, ob Sie Tableau Agent in Tableau Cloud oder Tableau Server verwenden.

Tableau Cloud

Die Einstein-Vertrauensebene wurde unter Berücksichtigung regionaler und sprachspezifischer PII-Muster entwickelt. Features von KI in Tableau erben die Einstein-Vertrauensebene und -Sicherheitskontrollen für unterstützte Sprachen. Einige Sprachen unterstützen die musterbasierte Datenmaskierung, die Toxizitätserkennung oder Audit- und Feedbackdaten möglicherweise nicht vollständig.

Weitere Informationen zu den unterstützten Datentypen und zur verfügbaren Toxizitätserkennung nach Sprache sowie zu den Arten von Audit-Daten, die für die generative KI erfasst werden, finden Sie in der Salesforce-Hilfe unter Regions- und Sprachunterstützung der Einstein-Vertrauensebene(Link wird in neuem Fenster geöffnet) und Generative KI-Audit- und Feedbackdaten(Link wird in neuem Fenster geöffnet).

Tableau Server (Version 2025.3 und höher)

KI in Tableau-Features laufen, wenn mit Tableau Server verbunden, nicht über die Einstein-Vertrauensebene. Stattdessen werden Ihre Anfragen direkt an OpenAI gesendet. Dazu gehört auch die PII-Maskierung für verschiedene Sprachen. Sie sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass dieser Dienst und Ihre Vereinbarung personenbezogene Daten in allen von Tableau Agent unterstützten Sprachen effektiv erkennen und schützen können.

Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von KI in Ihrer Tableau Server-Site(Link wird in neuem Fenster geöffnet).

Sprachen und Gebietsschemata nach Funktionsbereich

Bei Verwendung von Tableau Agent in Tableau Cloud oder Tableau Server (ab Version 2025.3) basiert die in Antworten der generativen KI verwendete Sprache auf der Sprache, die für Sie in Eigene Kontoeinstellungen festgelegt ist. Wenn die Einstellung in Eigene Kontoeinstellungen auf Keine Angabe festgelegt ist, wird stattdessen die Spracheinstellung des Browsers verwendet.

Bei Verwendung von Tableau Agent in Tableau Desktop und in Tableau Prep Builder wird für die Antwort der generativen KI die Sprache verwendet, die im Menü Hilfe > Sprache auswählen ausgewählt ist.

Die folgenden Sprachen werden derzeit unterstützt.

Tableau Pulse-Erkenntniszusammenfassungen und die erweiterte F&A-Funktion (Erkunden)

Hinweis: Die Maskierungsfunktion der Einstein-Vertrauensebene unterstützt sechs Hauptsprachen. Für andere Sprachen kann sich die Antwortqualität verringern. Metriknamen bleiben in der Originalsprache. Die Erkennung der Eingabesprache kann in nicht unterstützten Gebietsschemata variieren.

Tableau Agent in der Tableau Prep-Webdokumenterstellung

Hinweis: Musterbasierte Datenmaskierung und Toxizitätserkennung sind für Französisch (Kanada), Koreanisch und Portugiesisch derzeit nicht verfügbar.

Tableau Agent in Tableau Prep Builder

Tableau Agent in Tableau Prep Builder ist ab Version 2025.2 verfügbar.

Hinweis: Musterbasierte Datenmaskierung und Toxizitätserkennung sind für Französisch (Kanada), Koreanisch und Portugiesisch derzeit nicht verfügbar.

Tableau Agent-Webdokumenterstellung

Hinweis: Musterbasierte Datenmaskierung und Toxizitätserkennung sind für Französisch (Kanada), Koreanisch und Portugiesisch derzeit nicht verfügbar.

Tableau Agent in Tableau Desktop

Hinweis: Musterbasierte Datenmaskierung und Toxizitätserkennung sind für Französisch (Kanada), Koreanisch und Portugiesisch derzeit nicht verfügbar.

LLM-Auswahl und geo-sensitives LLM-Anforderungsrouting

Gilt nur für Tableau Cloud

Die erweiterte F&A-Funktion (Erkunden) in Tableau Agent und Tableau Pulse unterstützt nicht die Auswahl eines von Salesforce verwalteten LLMs (Large Language Model). Stattdessen testet und wählt das Entwicklungsteam bei Tableau auf der Grundlage von Leistung, Genauigkeit und Kosten das beste Modell aus.

Die von der erweiterten F&A-Funktion (Erkunden) in Tableau Agent und Tableau Pulse verwendeten Modelle unterstützen geo-sensitives Routing über die generative AI-Plattform von Einstein. Welche Azure OpenAI-Instanz die nächstgelegene ist, wird anhand der Data Cloud-Region für Ihre verbundene Salesforce-Organisation bestimmt. Ist ein Modell in Ihrer Data Cloud-Region nicht verfügbar oder steht nicht genügend Kapazität zur Verfügung, werden die Anfragen in die USA weitergeleitet – niemals direkt zu Azure OpenAI.

Informationen darüber, welches spezifische LLM derzeit in Ihrer Version von Tableau Agent und der erweiterten F&A-Funktion verwendet wird, erhalten Sie von Ihrem Tableau-Ansprechpartner. Weitere Informationen über geo-sensitives Routing von LLM-Anfragen finden Sie unter Geobewusste LLM-Anforderungsweiterleitung auf der Plattform für generative AI von Einstein(Link wird in neuem Fenster geöffnet) und Routing für geo-sensitive Modelle(Link wird in neuem Fenster geöffnet) in der Salesforce-Hilfe.

Die Einstein-Vertrauensebene in Aktion

Gilt nur für Tableau Cloud

KI in Tableau in Tableau Cloud basiert auf Einstein AI und übernimmt die Einstein-Vertrauensebene und -Sicherheitskontrollen.

Tableau Pulse

Die Erkenntniszusammenfassungen basieren auf vorlagenbasierten Erkenntnissen in natürlicher Sprache und Werten, die mithilfe deterministischer statistischer Modelle berechnet werden. Tableau Pulse basiert außerdem auf einer Metrikebene, die einen begrenzten, sicheren Raum für die Erkennung von Erkenntnissen bietet. Tableau Pulse verwendet generative KI, um die Sprache der von Tableau generierten Erkenntnisse zu verbessern und zu synthetisieren. Das Ergebnis sind zusammengefasste Erkenntnisse in leicht verständlicher Sprache, mit denen sich der Benutzer schnell auseinandersetzen kann.

Der semantische Abgleich der Funktion „Fragen und Antworten“ wurde für alle Sprachen verbessert. Fragen und Erkenntnistexte werden im Zuge der Berechnung des semantischen Abgleichs an OpenAI gesendet. Alle Aufrufe von OpenAI erfolgen über die Einstein-Vertrauensebene.

Die erweiterte F&A-Funktion (Erkunden) verwendet statistische Algorithmen, um gruppierte Metriken zu untersuchen und Erkenntnisse bereitzustellen, die relevant, interessant und untersuchenswert sind. Diese Funktion nutzt generative KI, um intuitive Schlüsselerkenntnisse, relevante Visualisierungen, Quellenangaben und Vorschläge für Folgefragen zu generieren. Da diese Funktion auf KI in Tableau basiert, können Sie Fragen in Ihren eigenen Worten stellen und Antworten zu Ihren Daten in natürlicher Sprache erhalten.

Die erweiterte F&A-Funktion (Erkunden) unterstützt mehrsprachige Fragen und Antworten in den von Tableau Cloud unterstützten Sprachen. Vorgeschlagene Fragen, Folgefragen und Erkenntniszusammenfassungen passen sich an die Spracheinstellung der Website an. Discover erkennt die Eingabesprache, wenn Benutzer Fragen stellen, und gibt nahtlos LLM-generierte Antworten in dieser Sprache zurück – auch wenn sie sich von der Site- oder Datensprache unterscheidet. Metriknamen und Filter bleiben aus Gründen der Übersichtlichkeit und Konsistenz immer in der ursprünglichen Sprache, in der sie erstellt wurden.

Hinweis: Die Maskierungsfunktion der Einstein-Vertrauensebene unterstützt sechs Hauptsprachen. Für andere Sprachen kann sich die Antwortqualität verringern. Metriknamen bleiben in der Originalsprache. Die Erkennung der Eingabesprache kann in nicht unterstützten Gebietsschemata variieren.

Discover nutzt durch die Einstein-Vertrauensebene fortschrittliche Techniken des Mustervergleichs und des maschinellen Lernens, um vertrauliche Daten in Prompts zu erkennen. Personenbezogene Daten (PII) wie Namen und E-Mail-Adressen werden bei der Verwendung zum maschinellen Lernen automatisch maskiert. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie Ihre Daten mit eindeutigen Entitätsbezeichnern und konsistenten Feldbeschriftungen strukturieren, um Mehrdeutigkeiten zu minimieren und genaue Ergebnisse bei der Anwendung der Maskierung sicherzustellen.

Tableau Agent

Hinweis: Was den Umgang mit Ihren Daten angeht, gibt es einige Unterschiede, je nachdem, ob Sie Tableau Agent mit Tableau Cloud oder mit Tableau Server verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Tableau Agent in Aktion in Tableau Server (Version 2025.3 und höher). Unabhängig davon, welche Verbindung Sie verwenden, als Ergebnis aus dem LLM erhalten Sie eine Visualisierung, eine Berechnung, einen Prep-Schemaplan oder eine Asset-Beschreibung, die Sie überprüfen können.

Damit Tableau Agent eine Visualisierung, eine Berechnung, Vorschläge zur Bereinigung und Transformation von Abläufen oder eine Asset-Beschreibung zurückgeben kann, müssen wir zunächst Tableau Agent in Ihren Daten verankern.

Wenn Sie Tableau Agent starten, fragen wir die Datenquelle ab, mit der Sie verbunden sind, und erstellen eine Zusammenfassung, die Feldmetadaten (Feldbeschriftungen, Feldbeschreibungen aus Kommentaren in Tableau Desktop oder aus Tableau Catalog, Datenrollen und Datentypen) und Stichproben aus bis zu 1.000 eindeutigen Feldwerten enthält, wenn der Datentyp eine Zeichenfolge (Text) ist. Diese Zusammenfassung wird an das Large Language Model (LLM) gesendet, um Vektoreinbettungen zu erstellen, damit Tableau Agent den Kontext Ihrer Daten verstehen kann. Die Erstellung der Zusammenfassung erfolgt innerhalb von Tableau, und die Zusammenfassungskontextdaten werden vom LLM vergessen, sobald die Vektoreinbettungen erstellt sind.

Wenn Sie eine Frage oder Anfrage in den Konversationsbereich eingeben, wird ein kombinierter Prompt – bestehend aus der Benutzereingabe, den Metadaten für den aktuellen Status der Visualisierung (Webdokumenterstellung) oder des Tableau Prep-Schemas und dem historischen Kontext – vom Konversationsbereich über die Einstein-Vertrauensebene zum LLM gesendet.

Wenn Sie Tableau Agent in Tableau Cloud verwenden, verläuft der Prompt über die Einstein-Vertrauensebene zu dem LLM.

Mit der Einstein-Vertrauensebene können personenbezogene Daten (PII) durch musterbasierte Datenmaskierung maskiert werden, bevor sie an das LLM gesendet werden. PII werden mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens und Mustervergleichs in Prompts durch generische Token ersetzt und dann in der Antwort mit den Originalwerten demaskiert. Weitere Informationen zur PII-Maskierung finden Sie unter Unterstützung der Regionalsprache der Einstein-Vertrauensebene(Link wird in neuem Fenster geöffnet) in der Salesforce-Hilfe.

Die Antwort fließt zurück durch die Einstein-Vertrauensebene, um auf Toxizität überprüft zu werden und alle maskierten Daten zu demaskieren. Aufgrund unserer Null-Datenspeicherungsrichtlinie mit unseren externen LLM-Anbietern werden alle an das LLM gesendeten Daten nicht gespeichert und nach dem Senden einer Antwort gelöscht.

Techniken wie diese stellen sicher, dass unsere Produkte generative KI auf vertrauenswürdige Weise übernehmen. Gleichzeitig werden Ihre Kundendaten nicht zum Trainieren eines globalen Modells verwendet.

Möchten Sie mehr über die Einstein-Vertrauensebene erfahren? Sehen Sie sich Einstein-Vertrauensebene: Entwickelt für Vertrauen(Link wird in neuem Fenster geöffnet) in der Salesforce-Hilfe an oder nutzen Sie das Modul Einstein-Vertrauensebene(Link wird in neuem Fenster geöffnet) auf Salesforce Trailhead.

Tableau Agent in Aktion in Tableau Server (Version 2025.3 und höher)

Hinweis: Tableau Agent in Tableau Server ist derzeit nur für die Features „Visualisierungserstellung“ und „Tableau Prep-Datenvorbereitung“ verfügbar.

Wenn Sie Tableau Agent in Tableau Server verwenden, werden Sie den LLM-Anbieter Ihrer Organisation (z. B. OpenAI) nutzen. In Tableau Server Version 2025.3 ist OpenAI der einzige unterstützte LLM-Anbieter.

Wenn Sie im Konversationsbereich eine Frage eingeben oder nach etwas fragen, verwendet der Prompt nicht die Einstein-Vertrauensebene. Das bedeutet, dass die integrierten Features von Tableau zum Ausblenden persönlicher Informationen und zum Verwalten von Daten nicht funktionieren. Stattdessen sendet Tableau Ihre Benutzerfrage und eine kleine zufällige Stichprobe von Werten pro Feld an Ihr OpenAI-Konto.

Für etwaigen Datenschutz oder PII-Maskierung, die seitens Ihres Anbieters erfolgt, sind Sie verantwortlich. Stellen Sie sicher, dass Ihre eigene LLM-Anbietervereinbarung und die zugehörigen Einstellungen den Datensicherheitsrichtlinien Ihres Unternehmens entsprechen.

Überprüfung generativer KI-Ergebnisse

Die KI in Tableau ist ein Tool, mit dem Sie schnell Erkenntnisse gewinnen, intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen und produktiver arbeiten können. Diese Technologie ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen. Letztendlich sind Sie für alle LLM-generierten Ausgaben verantwortlich, die Sie in Ihre Datenanalyse integrieren und mit Ihren Benutzern teilen.

Überprüfen Sie stets, ob die LLM-Ausgabe korrekt und angemessen ist – unabhängig davon, ob es sich dabei um empfohlene Maßnahmen, Berechnungen zur Verwendung in einem Tableau Prep-Schema, zusammengefasste Erkenntnisse für von Ihnen verfolgte Metriken, aus Ihren Daten erstellte Visualisierungen oder Beschreibungen Ihrer Daten-Assets handelt.

Konzentrieren Sie sich auf die Genauigkeit und Sicherheit der Inhalte, bevor Sie sie in Ihre Abläufe, Visualisierungen und Analysen integrieren.

• Genauigkeit: Generative KI kann manchmal "halluzinieren" – also Ergebnisse erzeugen, die nicht auf Fakten oder vorhandenen Quellen basieren. Bevor Sie Vorschläge einarbeiten, prüfen Sie, ob die wesentlichen Angaben korrekt sind. Wird beispielsweise die vorgeschlagene Syntax für eine Berechnung von Tableau unterstützt?

• Voreingenommenheit und Toxizität: Da KI von Menschen erstellt und auf von Menschen erstellten Daten trainiert wird, kann sie auch Vorurteile gegenüber historisch marginalisierten Gruppen enthalten. In seltenen Fällen können einige Ausgaben schädliche Sprache enthalten. Überprüfen Sie Ihre Ausgaben, um sicherzustellen, dass sie für Ihre Benutzer geeignet sind.

Wenn die Ausgabe nicht Ihren Standards oder Geschäftsanforderungen entspricht, müssen Sie sie nicht verwenden. Mit einigen Funktionen können Sie die Antwort direkt bearbeiten, bevor Sie sie auf Ihre Daten anwenden. Sie können auch versuchen, von vorne zu beginnen, um eine weitere Ausgabe zu generieren. Helfen Sie uns, das Ergebnis zu verbessern, und teilen Sie uns mithilfe der Schaltflächen „Daumen hoch“ und „Daumen runter“ (sofern verfügbar) mit, was falsch war, und geben Sie uns Feedback.