{"id":10117,"date":"2026-03-17T12:45:58","date_gmt":"2026-03-17T11:45:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/?p=10117"},"modified":"2026-03-26T09:42:43","modified_gmt":"2026-03-26T08:42:43","slug":"tableau-agent-ki-in-tableau-prep-ein-praxistest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/tableau-agent-ki-in-tableau-prep-ein-praxistest\/","title":{"rendered":"Tableau Agent AI in Tableau Prep: A Practical Test\u00a0\u00a0"},"content":{"rendered":"\n[et_pb_section fb_built=“1″ admin_label=“Einleitung“ _builder_version=“4.23.1″ _module_preset=“default“ custom_padding=“||0px||false|false“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_row use_custom_gutter=“on“ gutter_width=“2″ make_equal=“on“ admin_label=“Zeile“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ background_color=“#FFFFFF“ width=“100%“ custom_margin=“||||false|false“ custom_padding=“20px|20px|20px|20px|false|false“ border_radii=“on|20px|20px|20px|20px“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.21.0″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_text _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ custom_margin=“||0px||false|false“ custom_padding=“||||false|false“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“]

Einleitung<\/h4>\n
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M\u00e4rz 2026<\/p>\n

Es gibt eine bekannte These im Datenmanagement: Rund 80 % der Ressourcen flie\u00dfen meist in die Datenaufbereitung (Data\u00a0Wrangling), w\u00e4hrend nur 20 % f\u00fcr die eigentliche Analyse der Daten verbleiben. Besonders zeitintensiv ist das Bew\u00e4ltigen technischer H\u00fcrden \u2013 etwa die Strukturierung unsauberer Daten und den damit verbundenen Entwicklungsarbeiten.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Mit der Einf\u00fchrung des\u00a0<\/span>Tableau\u00a0Agents<\/span><\/b>\u00a0(ehemals Einstein Copilot) versucht Salesforce diese Herausforderung zu adressieren. Es handelt sich hierbei um eine KI, die f\u00fcr Datenaufbereitung in der Tableau\u00a0Prep\u00a0Umgebung genutzt werden kann und als \u00dcbersetzer fungiert: Sie \u00fcbersetzt gesch\u00e4ftliche Anforderungen in technischen Code und erleichtert Teile von Entwicklungsaufgaben.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

In diesem Blog demonstrieren wir anhand eines praxisnahen Beispiels, wie sich komplexe Aufbereitungsschritte durch KI beschleunigen lassen \u2013 und warum die Rolle des Analysten als\u00a0Validierer\u00a0(\u201eHuman-in-the-Loop\u201c) derzeit noch wichtig ist.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>[\/et_pb_text][et_pb_code admin_label=“Code“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“]