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Tableau 拓展增強分析功能,讓人工智能更加觸手可及

企業(yè)動態(tài)
借助增強分析功能,Tableau 可引導(dǎo)更多人在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)他們以往無法看見或發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容,并獲得相關(guān)洞察,由此很好地解決了人員間可能存在的技能鴻溝問題。

   Tableau (紐約證券交易所代碼:CRM)今日宣布拓展增強分析功能。這一系列新增特性融入了數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù),有效降低了使用門檻。 自此,無論人們所處的崗位角色和技能水平如何,最新版本的 Tableau 能夠助力人們借助合適的技術(shù)進行更快捷、更明智的決策。

  IDC最新研究表明[1],無論所處任何地區(qū)、任何行業(yè),強大的數(shù)據(jù)文化都能為組織賦能并創(chuàng)造可觀的優(yōu)勢,包括增強協(xié)作、激勵創(chuàng)新、強化信任并創(chuàng)造可衡量的問責制等等。然而,期望與現(xiàn)實之間目前仍存在不小的差距——83%的公司高管希望他們所在的組織提高數(shù)據(jù)驅(qū)動的能力,但實際上僅有33%的員工能自如地進行數(shù)據(jù)分析,并以此作為決策參照。

  IDC 智能未來研究總監(jiān) ​Chandana Gopal 表示:“通過打造專注的數(shù)據(jù)文化,結(jié)合對合適技術(shù)的投資,企業(yè)能推動增長并激勵創(chuàng)新。嵌入式人工智能和增強分析技術(shù)有望助力數(shù)據(jù)分析大眾化,惠及傳統(tǒng)商業(yè)智能和高級分析師用戶之外更多的人,為所有員工賦能,幫助他們以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。”

  Tableau新增的增強分析功能包括:

  ● Ask Data 經(jīng)過若干重要更新,現(xiàn)已可供 Tableau Server 和 Tableau Online 的所有用戶使用。Ask Data 可幫助各類人員使用自然語言解答業(yè)務(wù)問題。新版本的 Ask Data 不僅能帶來全新的輸入體驗,還可以指導(dǎo)用戶提出最相關(guān)的問題,并支持儀表盤集成,以獲得集成式、個性化的簡單體驗,有助于更多人成功提出數(shù)據(jù)相關(guān)問題。

  ● Explain Data 現(xiàn)已可供 Tableau Server 和 Tableau Online 所有用戶使用。通過強大的統(tǒng)計方法和機器學習,Explain Data 能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的洞察,幫助解答數(shù)據(jù)中隱藏的“問題”。現(xiàn)在,通過更友好的用戶界面,企業(yè)用戶可以快速了解特定數(shù)據(jù)背后的驅(qū)動因素。此外,Explain Data 還支持在視圖所示數(shù)據(jù)之外的整個數(shù)據(jù)源中進行搜索,有效降低錯誤風險。

  ● Ask Data for Salesforce 可幫助 Salesforce 用戶使用自然語言和語義搜索在 Tableau CRM 中提出任意問題,進而根據(jù)業(yè)務(wù)情境,通過深入洞察、即時報告和推薦儀表盤等形式實時獲取解答。由于 Ask Data for Salesforce 直接通過 Salesforce 數(shù)據(jù)和用戶進行自動學習,僅需最短的管理設(shè)置時間,所有用戶即可運用數(shù)據(jù)進行決策。

  ● 支持 Salesforce Reports 的 Einstein Discovery 能夠快速、全面地自動分析來自 Salesforce 報告的數(shù)據(jù),高效獲取并識別最重要的洞察,并借由通俗易懂的圖表和解釋將其展現(xiàn)出來。這一特性也支持直接訪問 Einstein Discovery 相關(guān)案例,減少機器學習障礙,以便用戶進一步分析。

  Tableau首席產(chǎn)品官 Francois Ajenstat 表示:“企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者期望打造數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織,而員工卻很難自如地使用數(shù)據(jù)進行決策,久而久之,兩者之間的脫節(jié)與分歧日益嚴重。真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織需要為盡可能多的人員釋放數(shù)據(jù)的力量,基于人工智能的分析技術(shù)可幫助更多人員利用數(shù)據(jù)找尋答案,做出更明智的決策,并最終幫助業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。”

  借助增強分析功能,Tableau 可引導(dǎo)更多人在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)他們以往無法看見或發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容,并獲得相關(guān)洞察,由此很好地解決了人員間可能存在的技能鴻溝問題。

  西門子數(shù)據(jù)分析師兼可視化團隊負責人 Ilya Kovalenko 表示:“Ask Data 能夠縮小高級分析師和普通業(yè)務(wù)人員之間的技能鴻溝,助力更多人輕松使用并探索數(shù)據(jù)。借助 Tableau 快捷并現(xiàn)代的自然語言處理技術(shù),相比于從前,我們的同事能更快地獲得洞察。借助 Explain Data,我們的團隊不僅能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)趨勢,還能輕松識別并了解背后的驅(qū)動因素。”

  全新 Ask Data 和 Explain Data 特性現(xiàn)已在 Tableau 2021.2 中上線,Einstein Discovery for Reports 功能現(xiàn)已在 Salesforce Summer ’21 中上線。Ask Data for Salesforce 功能則將在明年早些時候正式推出。

  Tableau 2021.2 升級功能還包括:

  ● 收集(Collection):整理內(nèi)容以簡化整個組織協(xié)作與參與的流程。用戶可輕松地從整個站點添加諸如工作簿、數(shù)據(jù)源等內(nèi)容,創(chuàng)建自定義圖庫布局并與他人共享。

  ● 快速創(chuàng)建 Salesforce Connection:使用相關(guān)數(shù)據(jù)源和工作簿預(yù)填充 Tableau Online 站點,加速對 Salesforce 數(shù)據(jù)的探索,助力組織內(nèi)使用 Salesforce 的員工更快上手 Tableau。

  ● 面向 Web 制作的互聯(lián)桌面:支持用戶從 Web 制作無縫過渡至 Tableau Desktop,有效改善工作流程。

  ● 從 Tableau Prep 寫入至 Google BigQuery:用戶可在 Google BigQuery 中添加或更新預(yù)處理的干凈數(shù)據(jù)。

  ● 容器(Container):用戶可在單個容器中運行 Tableau Server,從而更輕松、更快速、更高效地執(zhí)行部署。Tableau 2021.2 支持 Linux 的 Kubernetes 和 Docker 容器。

  ● 區(qū)域空間計算:支持分析師測量地圖上所選方形的面積,增強空間連接優(yōu)勢。

  ● 面向 Tableau 的 Amazon SageMaker:經(jīng)由自助式分析,用戶可輕松與其他人溝通分享機器學習(ML)。僅需輕擊幾下即可在 Tableau 儀表板中部署基于 SageMaker 構(gòu)建的 ML 模型。

  [1] 出自由Tableau贊助的 IDC 白皮書《數(shù)據(jù)文化如何在數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織中助力提升業(yè)務(wù)價值》,2021年5月

責任編輯:張誠 來源: 互聯(lián)網(wǎng)
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