在日常的数据分析和业务汇报中，仪表板已经成了很多企业的“数据中枢”。然而，很多 Tableau 用户依然存在这样的烦恼：

仪表板做得再好，数据故事再清晰，真正要让同事或客户看明白，还是要花很多时间讲解。尤其是面对不同的用户，讲解内容和方式其实大不相同。

为了解决这个痛点，Tableau 研究团队推出了一款生成式 AI 驱动的创新工具——DashGuide，一上线就受到了行业和社区的广泛关注。

为何要研发 DashGuide？

在 TC23 大会上，Tableau 研究团队曾展示过 DataTales——这是一个“用生成式 AI 讲数据故事”的早期概念验证工具。

当研究团队与多位 Tableau 用户交流时，大家都表示在仪表板沟通方面有不少困扰：不管是接听大量电话去帮助新用户上手，还是不得不每周用模板报告分享数据，很多人觉得沟通时间远远无法表达数据的深度和细节。

为了解决这些难题，Tableau 研究团队希望利用生成式 AI，帮助仪表板用户更快获得所需的额外信息，同时让作者能更轻松地打包和传递内容。

与更多用户沟通之后，他们进一步梳理了 Tableau 仪表板指引的实际需求：

01. 大家统一认为内嵌式的仪表板指引（并非跳转到外部文档）是最佳实践。

例如，你或许在 Tableau Public 上看到过某些作者在仪表板中添加了用于指引的透明图层，这是很好的随需应变的指引方式。但这些覆盖层往往是静态的，不仅影响用户操作，还需要手动维护。

02. 实际上，仪表板指引不仅仅是介绍“仪表板能做什么”，大多数沟通目标可以分为三类：

• 一是交互指引，说明用户怎么操作和有哪些交互功能；

• 二是图表语义和编码，帮用户读懂可视化内容；

• 三是数据事实/洞察，介绍数据里的亮点，比如异常和趋势。

03. 然而，现在的大多数仪表板指引基本都是“一刀切”，很难照顾到不同用户需求。由于制作成本高，指引通常难以做到既深入又多样。

DashGuide 如何生成仪表板指引？

基于这些发现，研究团队认为需要降低指引内容的创作门槛，并让指引呈现方式更高效。

为此，他们借鉴了“专家手把手带你上手”的最佳体验，这也是许多作者希望但很难做到的场景。DashGuide 正是基于这种理念开发的。

简单来说，DashGuide 能帮作者轻松制作“仪表板导览”——也就是直接嵌入到 Tableau 仪表板中的、可以分步操作的互动指引，还能利用仪表板本身的筛选和高亮功能。

对于报表用户来说，体验大致是这样：

图示 | 用 DashGuide 创建的仪表板导览，能带着用户按步骤逐步浏览仪表板，每切换一步，相关数据都会高亮。

在 Tableau 里做出这样的效果是不是很难？确实难！不仅要能分步骤交互的工具，还要让每一步都能和仪表板联动，而且内容本身也要专门撰写。

DashGuide 就是基于此模拟了作者现场讲解演示的过程。具体来说，它类似于“屏幕录制型”的指引工具，通过录制用户与仪表板的实际交互流程，自动生成带截图和说明的分步指引。

使用 DashGuide 创建导览其实非常直接。作者可以先指定想做的导览类型（如上文提到的三种主要沟通需求），然后像演示一样在仪表板上依次操作，每个动作就自动映射为导览步骤。录制结束后，生成式 AI 会补全说明，几分钟就能得到一个初版导览。

图示 | DashGuide 导览制作流程：点击录制，指定目标，依次操作仪表板，暂停录制……就完成了。

如果愿意多花几分钟，还可补充新步骤、微调内容，或按照自己的标准让 AI 重新生成。正因为制作又快又简单，作者可针对同一个仪表板做多个导览版本，应对不同用户群体和需求。

社区用户与专家的使用反馈

随后，Tableau 研究团队邀请了 Tableau Visionaries 和 Ambassadors 体验 DashGuide，收获了大量正面反馈。

大家认为“演示录制”方式既直观又高效（比如：按用户可能的操作去录很自然、仪表板讲解越快完成越好），内容自动补全也让作者摆脱了“无从下笔”的尴尬（比如：以前写讲解很耗脑，现在 AI 自动生成，不用改太多）。

此外，研究团队还在 2025 Tableau Visionary 峰会上展示了 DashGuide ，再次收到了积极反馈与认可，尤其是支持直接定制 AI 生成内容、不依赖第三方工具，让大家都觉得 DashGuide 在用户入门引导、可访问性，以及提高仪表板普及率等方面很有潜力。

展望未来，Tableau 社区对 DashGuide 的后续发展也很感兴趣，比如说如何适应实时数据更新、扩展到更多 Tableau 平台，或者提供不同类型的导览来满足不同用户的需求。

👉 如果对这项研究感兴趣，可点击此处观看完整的论文报告和演示。