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關(guān)于TABLEAU的新興智能功能

Tableau社區(qū) ? 來(lái)源:lq ? 2018-12-14 14:20 ? 次閱讀

概要

在商業(yè)智能 (BI) 及分析領(lǐng)域即將迎來(lái)的后續(xù)突破中,我們將見證使用機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能改善數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)質(zhì)量,揭示以前未被發(fā)現(xiàn)的深入見解,建議分析,提供預(yù)測(cè)分析和行動(dòng)建議。更重要的是,在自然語(yǔ)言 (NL) 界面的幫助下,不具備數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)或查詢語(yǔ)言知識(shí)的業(yè)務(wù)用戶將能夠更容易地探索信息、獲得見解并更好地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策。

BI 和分析供應(yīng)商正在至少四個(gè)領(lǐng)域開發(fā)“智能”功能,涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析和發(fā)現(xiàn)、NL 查詢和預(yù)測(cè)。這些智能功能有助于推動(dòng)實(shí)現(xiàn)超越自助式分析的發(fā)展,幫助向業(yè)務(wù)用戶進(jìn)一步普及數(shù)據(jù)分析。本報(bào)告探討 Tableau Software 已經(jīng)推出并正在著力開發(fā)的智能功能,以及這些功能將如何使 Tableau 客戶受益。報(bào)告結(jié)尾就籌劃實(shí)施智能分析功能的企業(yè)提供了建議。

關(guān)于 TABLEAU 的新興智能功能

?第一代商業(yè)智能 (BI) 系統(tǒng)的復(fù)雜性和 IT 技術(shù)的要求使企業(yè)一度心灰意冷,而大約十年前,企業(yè)開始采用自助式產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)可視化。這種自助式分析方法解放了分析師和精通數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)用戶, 使他們無(wú)需等待 IT 部門的幫助就可以分析數(shù)據(jù)。

?在過去的五年中,自助式分析需求不斷增長(zhǎng),并已經(jīng)擴(kuò)展到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和基礎(chǔ)預(yù)測(cè)分析領(lǐng)域。而這五年間的另一個(gè)趨勢(shì)是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 及人工智能 (AI) 方面的重大突破。云計(jì)算推動(dòng)了 ML、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺和自然語(yǔ)言 (NL) 理解技術(shù)的進(jìn)步。上述進(jìn)步促進(jìn)了面向消費(fèi)者“智能”個(gè)人助理產(chǎn)品的創(chuàng)新,例如 Alexa、Google Assistant 和 Siri,而這些產(chǎn)品則又激起了人們對(duì) ML 和 AI 驅(qū)動(dòng)型商業(yè)軟件智能功能的興趣。

?現(xiàn)在,BI 和分析市場(chǎng)涌現(xiàn)出各種智能功能。本報(bào)告重點(diǎn)講述的是 Tableau 中現(xiàn)有的和即將加入的智能功能。Tableau 用戶目前可利用的智能功能有:最佳匹配可視化建議、自動(dòng)聚類分析和預(yù)測(cè),以及個(gè)性化意圖驅(qū)動(dòng)型建議。

?2018 年 4 月,Tableau 通過 Tableau Prep 添加了自助式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能,其中包括數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)聯(lián)接等智能功能。下一步將要添加的是基于 NL 的智能查詢功能,而 Tableau 便計(jì)劃在今年晚些時(shí)候的 Beta 版本中發(fā)布。

細(xì)分市場(chǎng)

Tableau 是自助式 BI 和分析的先驅(qū),而且從軟件收入和客戶數(shù)量來(lái)看,過去的幾年里,Tableau 一直是市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者。

然而,分析市場(chǎng)正在不斷演變,朝著 Constellation Research 所謂的智能分析時(shí)代邁進(jìn) (參見圖 1)。

新興的智能功能利用 ML 輔助人們完成各項(xiàng)任務(wù),包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和用戶查詢意圖(基于歷史數(shù)據(jù)訪問模式)的理解。當(dāng)自然語(yǔ)言理解功能與 AI 驅(qū)動(dòng) NL 查詢相關(guān)聯(lián)時(shí),ML 同樣也會(huì)促進(jìn)新興自動(dòng)預(yù)測(cè)功能的發(fā)展。自助式服務(wù)使得 BI 和分析獲得了更廣泛的用戶基礎(chǔ),而智能功能則有望開辟一個(gè)新的普及時(shí)代,讓所有用戶都能夠更容易地進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、分析、預(yù)測(cè)甚至基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

Constellation 認(rèn)為,這些 ML 和 AI 驅(qū)動(dòng)的進(jìn)步并不是對(duì)自助式分析的擴(kuò)展,而是計(jì)算機(jī)輔助型分析新時(shí)代即將開啟的早期跡象。智能功能利用計(jì)算機(jī)處理能力為人類的詮釋技巧錦上添花,因?yàn)橛?jì)算機(jī)分析可用來(lái)應(yīng)對(duì)自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)和處理復(fù)雜計(jì)算。Tableau 將此舉稱為其進(jìn)軍智能領(lǐng)域的“增強(qiáng)分析”策略。這一戰(zhàn)略需要實(shí)現(xiàn)的兩個(gè)目標(biāo)為,一方面讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型分析擴(kuò)展至更廣泛的受眾,另一方面則幫助現(xiàn)有的 Tableau 用戶更加迅速輕松地分析數(shù)據(jù),從而獲得更加深入的見解。

圖 1:自助式分析的時(shí)代正讓位于 ML 和 AI 輔助型智能分析的時(shí)代

目標(biāo)市場(chǎng)

Tableau 平臺(tái)的目標(biāo)用戶是“任何一位”數(shù)據(jù)工作者。逾 74000 個(gè)付費(fèi)客戶企業(yè)使用它的產(chǎn)品,包括 Tableau Desktop、Tableau Server 和 Tableau Online 托管服務(wù)。免費(fèi)的 Tableau Public 站點(diǎn)上有逾 30 萬(wàn)活躍用戶,他們每周發(fā)布約 7000 份分析。

Tableau 現(xiàn)有和新型的智能功能都與其產(chǎn)品和平臺(tái)緊密結(jié)合,而非獨(dú)立的產(chǎn)品或新品。鑒于公司力度更大的分析策略,Constellation 預(yù)計(jì)后續(xù)的智能功能將一如既往地與產(chǎn)品和平臺(tái)緊密結(jié)合,而非推出獨(dú)立的產(chǎn)品。

實(shí)用功能

Tableau 對(duì)智能功能最初的投資可以追溯到 2007 年,但是于 2016 年隨著智能分析趨勢(shì)的到來(lái),開始對(duì)智能功能加大投資力度,如圖 1 所示。自 2016 年起,Tableau 不斷而穩(wěn)定地發(fā)布了一系列智能功能。下文依照時(shí)間順序逐一介紹這些智能功能。

2007 年

智能顯示。2007 年 Tableau 引入“智能顯示”功能,起初是一系列可供使用的可視化選項(xiàng)。根據(jù)所選擇的分析數(shù)據(jù),“智能顯示”縮小了可用可視化類型的選擇范圍,并還能突出顯示建議的方法。推薦可視化加快了分析的速度,同時(shí)為給定類型的數(shù)據(jù)或分析提供最適當(dāng)?shù)目梢暬ㄗh。

2016 年

聚類分析。這是一種基于數(shù)據(jù)中的 ML 點(diǎn)相關(guān)性、模式、趨勢(shì)和影響因素的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)方法,為業(yè)務(wù)用戶呈現(xiàn)具有深入分析價(jià)值的特定數(shù)據(jù)維度或數(shù)據(jù)組合。2016 年,Tableau 將發(fā)現(xiàn)導(dǎo)向型聚類分析引入 Tableau Desktop,幫助用戶識(shí)別數(shù)據(jù)中的隱藏關(guān)系。在 2018 年春季發(fā)布的版本中,Tableau 添加了群集自擬合功能,可以刷新和自動(dòng)重新計(jì)算已保存的群集數(shù)據(jù),包括 Tableau Server 上的數(shù)據(jù)提取。

預(yù)測(cè)。初期的智能預(yù)測(cè)功能只是簡(jiǎn)單的趨勢(shì)預(yù)測(cè),憑借簡(jiǎn)單算法推斷歷史趨勢(shì)的未來(lái)走向,但這僅是一個(gè)沒有將季節(jié)性等因素考慮在內(nèi)的生硬工具。2016 年,Tableau 引入自動(dòng)預(yù)測(cè)功能,并能夠生成指數(shù)平滑模型。該功能可自動(dòng)從八種不同的時(shí)間預(yù)測(cè)模型系列中進(jìn)行選擇,自動(dòng)挑選出合適的超參數(shù)。

2017 年

智能數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)聯(lián)接和數(shù)據(jù)源建議。意圖驅(qū)動(dòng)型建議功能運(yùn)用 ML 技術(shù),并基于數(shù)據(jù)連接模式和用戶行為,根據(jù)個(gè)人、群組、工作角色、權(quán)限和其他變量對(duì)數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)聯(lián)接和數(shù)據(jù)源提出建議。2017 年,Tableau 引入智能數(shù)據(jù)表和數(shù)據(jù)聯(lián)接建議功能,挖掘 Tableau Server 上現(xiàn)有的數(shù)據(jù)連接模式。同年 年底,Tableau 添加了更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)源建議功能,該功能能夠基于用戶特定模式推斷用戶的意圖。

2018 年

Tableau Prep。一些 BI 和分析供應(yīng)商引入自助式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能,并內(nèi)置于他們的 BI 和分析產(chǎn)品中。2018 年 4 月,Tableau 推出 Tableau Prep 功能。這是一種新型可視化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能,脫胎于此前代號(hào)為 Project Maestro,前后進(jìn)行了兩年的研發(fā)項(xiàng)目。

Tableau Prep 為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備提供了專用的功能集和獨(dú)立的用戶界面,然而工具集仍與 Tableau 工作流的其余部分集成在一起。例如,Tableau Prep 用戶可以利用任何連接到 Tableau 的數(shù)據(jù)源,一旦在 Prep 中完成組織和清理,數(shù)據(jù)就可以在 Tableau Desktop 或基于瀏覽器的用戶界面中供預(yù)覽和檢索。

在可輔助人們完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù)智能功能的出現(xiàn)和催化下,自助式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備產(chǎn)品也開始分化。Tableau Prep 中包含的智能功能有:

數(shù)據(jù)配置。Tableau Prep 的數(shù)據(jù)配置窗格是用戶界面呈現(xiàn)的三個(gè)視圖之一(請(qǐng)參見圖 2)數(shù)據(jù)配置參數(shù)顯示了所記錄內(nèi)容的數(shù)目以及每個(gè)數(shù)據(jù)字段中值的分配。此外,還顯示了空值或缺失值的數(shù)量。

自動(dòng) DateParse。利用數(shù)據(jù)配置統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、格式化和清理功能,顯示給定字段的流行數(shù)據(jù)格式,并指出異常,以便修復(fù)、驗(yàn)證或者刪除。Tableau Prep 的自動(dòng) DateParse 功能通常使用格式化的方法,自動(dòng)將所有選定的日期規(guī)范化成為常用日期格式。

自動(dòng)拆分。這個(gè)功能通過找到一個(gè)通用的分隔符,自動(dòng)分割值并將值分開排列,例如 Air Austria、Air Canada 和 Aer Lingus。主題專家可以檢查并瀏覽這些自動(dòng)變化,以確保恰當(dāng)?shù)膽?yīng)用這些變化。

圖 2:Tableau Prep 界面提供的數(shù)據(jù)流(頂部)、數(shù)據(jù)配置(中間)以及數(shù)據(jù)窗格(底部)視圖

聯(lián)接建議。ML 技術(shù)通常用于識(shí)別添加數(shù)據(jù)或聯(lián)接數(shù)據(jù)的時(shí)機(jī)。Tableau Prep 利用 Tableau 中已有的基本功能,根據(jù)主鍵、外鍵、字段名和數(shù)據(jù)類型的相似性,識(shí)別并建議潛在的聯(lián)接。

模糊匹配。Tableau Prep 的模糊匹配功能可以自動(dòng)對(duì)值等進(jìn)行分組并應(yīng)用一致的名稱,從而將其結(jié)合在一起,例如“Southwest Airlines、South West、Southwest 和 Southwest Air” 就可以利用模糊匹配分為一組。

自然語(yǔ)言查詢。Tableau 自 2016 年起就開始研究 NL 查詢,但是這一進(jìn)程實(shí)現(xiàn)加速卻得益于 2017 年 8 月對(duì) ClearGraph 公司的收購(gòu)。ClearGraph 是一家利用語(yǔ)義理解、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)使用記錄來(lái)改進(jìn)自然語(yǔ)言查詢的初創(chuàng)企業(yè)。語(yǔ)義理解有助于闡明會(huì)話式問題的含義,以及術(shù)語(yǔ)的常見同義詞。Tableau 一直致力于利用自己的平臺(tái)整合 ClearGraph 的技術(shù),并計(jì)劃在 2018 年下半年的 Beta 版中推出自己的 NL 查詢功能。

Tableau 即將推出的 NL 查詢功讓使用戶能夠選擇數(shù)據(jù)源,輸入會(huì)話式自然語(yǔ)言問題,從而生成新的可視化。一旦您開始輸入,引擎就開始提供解釋和建議查詢。隨著用戶繼續(xù)輸入,這些建議不斷完善,就像體驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎一樣。NL 問題常常是模棱兩可的,所以引擎會(huì)提供許多選項(xiàng)。用戶可以用 “點(diǎn)贊”和“不滿”的反饋,幫助隨時(shí)間推移提升準(zhǔn)確性。

智能分析的后續(xù)步驟

2018 年 6 月 13 日,Tableau 宣布收購(gòu)了起源于麻省理工學(xué)院的 AI 初創(chuàng)公司 Empirical Systems(下文 簡(jiǎn)稱“Empirical”)。

Empirical 創(chuàng)辦于 2016 年,開發(fā)了一款分析引擎,旨在通過人工接口和 API 將受過培訓(xùn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家要進(jìn)行的分析自動(dòng)化,并使該分析可查詢。該公司的方法類似于自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和分析工具所使用的方法,這些工具可以識(shí)別數(shù)據(jù)中的影響因素、關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素和異常因素。

Tableau 將基于 Empirical 的數(shù)據(jù)引擎推出什么新功能,什么時(shí)候推出新功能,現(xiàn)在推測(cè)這些還為時(shí)過早。Constellation 預(yù)計(jì),此次收購(gòu)將推動(dòng)新功能的開發(fā),例如幫助分析師發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系,從而找出在活動(dòng)中形成模式或峰值的潛在因素,并推斷數(shù)據(jù)中的缺失值。

分析和觀察

優(yōu)勢(shì)與不足

Tableau 開端強(qiáng)勢(shì),擁有跨越新興智能功能領(lǐng)域的諸多投資,但它在各個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)尚待均衡。Constellation 從以下四個(gè)方面分析了 Tableau 的優(yōu)勢(shì)與不足:

智能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

優(yōu)勢(shì)

Tableau Prep 在配置方面塑造了堅(jiān)實(shí)的開端,客戶有望看到除自動(dòng) DateParse 和自動(dòng)拆分之外的更多自動(dòng)清理和格式化選項(xiàng)。

Tableau Prep 利用模糊聚類分析,為聯(lián)接數(shù)據(jù)最佳方法提出建議打下了良好的基 礎(chǔ)。Tableau 表示正在研究更多此種類型的功能。

Tableau Prep 體驗(yàn)與 Tableau 工作流的其余部分相結(jié)合,更加清晰明了,降低了數(shù)據(jù)連接的挑戰(zhàn),也減少了應(yīng)用程序之間的切換。

不足

用于數(shù)據(jù)格式化和數(shù)據(jù)清理的數(shù)據(jù)分析等基本功能現(xiàn)已成為標(biāo)準(zhǔn)配備。Tableau 將必須增加更多的格式化和清理功能來(lái)跟上市場(chǎng)的步伐。

最佳數(shù)據(jù)準(zhǔn)備供應(yīng)商(以及 Tableau 的合作伙伴)Paxata 和 Trifacta 可提供更廣泛的基 于 ML 的智能清理、格式化和聯(lián)接功能。

智能發(fā)現(xiàn)與分析

優(yōu)勢(shì)

Tableau 是提供最佳可視化建議的先驅(qū)。

該公司利用聚類分析和群集自擬合功能,在自動(dòng)發(fā)現(xiàn)方面塑造了堅(jiān)實(shí)的開端。

意圖驅(qū)動(dòng)型建議功能處于最前沿;Tableau 智能數(shù)據(jù)表和聯(lián)接建議,以及建議數(shù)據(jù)等功能,加快了分析并推進(jìn)了深度探索。

不足

基于不同數(shù)據(jù)類型的最佳匹配可視化建議正在成為基本配置功能的一部分。先進(jìn)工具同樣可以評(píng)估實(shí)際數(shù)據(jù)。例如,如果有負(fù)值,建議可能會(huì)不同。

智能發(fā)現(xiàn)和自動(dòng)分析的市場(chǎng)選擇正在激增。Tableau 必須在當(dāng)前聚類分析和推薦功能之外,提供其他附加功能以保持競(jìng)爭(zhēng)力。

智能預(yù)測(cè)

優(yōu)勢(shì)

Tableau 自動(dòng)預(yù)測(cè)功能不僅僅是簡(jiǎn)單的趨勢(shì)分析,還將季節(jié)性等因素的影響考慮在內(nèi)。 該功能無(wú)需數(shù)據(jù)科學(xué)技能,但是手動(dòng)算法選擇功能和過濾器可有效避免黑盒預(yù)測(cè)。

Tableau 支持嵌入式 R 和 Python 代碼,并與高級(jí)分析合作伙伴 MathWorks 進(jìn)行第三方集成,以支持更復(fù)雜的預(yù)測(cè)需求。

不足

預(yù)測(cè)功能只是一項(xiàng)預(yù)測(cè)技術(shù)。為了跟上市場(chǎng)需求的步伐,Tableau 將必須推出更多的自動(dòng)化選項(xiàng)。

自然語(yǔ)言查詢

優(yōu)勢(shì)

Tableau 的 NL 查詢研究擴(kuò)展到了語(yǔ)義理解和語(yǔ)用學(xué)查詢,能夠保留初始問題的上下 文,然后更加深入地迭代探索主題。在撰寫本文時(shí),這些功能還未發(fā)布和測(cè)試。

不足

Microsoft 自 2013 年起發(fā)布的 Power BI 已經(jīng)具備這些功能,另外 IBM Watson Analytics、AnswerRocket 和 ThoughtSpot 等公司也自 2014 年引入這些功能,相比之下,Tableau 的 NL 查詢上市較晚。

Tableau 智能功能的競(jìng)爭(zhēng)性定位

正如關(guān)于 NL 查詢的“優(yōu)勢(shì)和不足”分析中提到的,Tableau 并不是第一家提供多種智能功能的公司, 但是它自 2016 年起加快了投資步伐。

Constellation 認(rèn)為 Tableau 在提供預(yù)期智能功能方面已經(jīng)擁有良好的開端。隨著今年 Tableau Prep 的引入和即將發(fā)布的 NL 查詢功能,智能功能系列正在持續(xù)壯大。

Constellation 認(rèn)為,針對(duì)基于可用智能功能的公司級(jí)別標(biāo)準(zhǔn)分析平臺(tái),大多數(shù)企業(yè)還尚未選擇使用。 雖然 ThoughtSpot 和 AnswerRocket 等初創(chuàng)企業(yè)是這一領(lǐng)域的創(chuàng)新者,但它們最初趨向于更集中、更具實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的應(yīng)用。更重要的是,他們各自的客戶基數(shù)只有幾十個(gè)。相比之下,Tableau 通過為成千上萬(wàn)的客戶提供內(nèi)置功能,正推動(dòng)著智能分析時(shí)代的前進(jìn)。

對(duì)于 Tableau 而言,存在的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于大型供應(yīng)商收購(gòu)創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè),并將其智能功能推廣為主流產(chǎn)品。Constellation 正在跟進(jìn)大型供應(yīng)商的智能分析舉措,其中包括 IBM、Microsoft、Oracle、Salesforce 和 SAP;獨(dú)立企業(yè)如 Qlik 和 Tibco Spotfire;以及一些創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè)。自 2018 年年初起,Tableau 就開始緊跟這股潮流??蛻艉蜐撛诳蛻魬?yīng)該緊跟智能分析領(lǐng)域的最新研發(fā)項(xiàng)目和 Tableau 路線圖。

主要差異化優(yōu)勢(shì)

簡(jiǎn)單易用且先進(jìn)的數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)可視化是 Tableau 的標(biāo)志。現(xiàn)在,大多數(shù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手均可提供數(shù)據(jù)可視化的附加模塊和服務(wù),但許多都是作為大型企業(yè)軟件交易或云服務(wù)合同的一部分,并且免費(fèi)提供的未經(jīng)區(qū)分的工具集。與采用量不溫不火的商品化工具不同,Tableau 產(chǎn)品擁有龐大而忠實(shí)的粉絲群體。

Tableau 預(yù)見到競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)越來(lái)越多激烈,其中包括來(lái)自大型云供應(yīng)商的競(jìng)爭(zhēng)。與許多獨(dú)立企業(yè)一 樣,Tableau 也利用混合云策略和多云策略來(lái)應(yīng)對(duì)這些威脅。該公司已經(jīng)加強(qiáng)了大規(guī)模部署的系統(tǒng)管理和數(shù)據(jù)治理功能。下一個(gè)挑戰(zhàn)將是增加自動(dòng)化和集裝化選項(xiàng),確保能夠在本地、私有云和公共云選項(xiàng)之間一致部署 Tableau Server。

該公司利用 Tableau Prep 顯著提高了其自助式功能,而且在不提價(jià)的情況下,將此功能在整合到其最高級(jí)訂閱選項(xiàng)中(請(qǐng)參見“價(jià)格”部分)。這一升級(jí)將幫助 Tableau 富有能力、精通數(shù)據(jù)的用戶獲取更多功能,包括若干具有突出優(yōu)勢(shì)的智能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能,同時(shí)無(wú)需增加成本。

建議

考慮支持?jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析、NL 查詢和自動(dòng)預(yù)測(cè)功能等領(lǐng)域的新興智能功能,從而使數(shù)據(jù)分析面向更廣泛的受眾,并為現(xiàn)有用戶加速和深化分析。

Tableau 自 2016 年起就開始提供智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)預(yù)測(cè)等功能。該公司隨后于 2017 年推出了意圖驅(qū)動(dòng)型建議功能,并于 2018 年 4 月推出了智能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能。后續(xù)將會(huì)推出 NL 查詢功能, 預(yù)計(jì)將作為 Beta 版于 2018 年下半年發(fā)布。這些成就使 Tableau 成為 Constellation ShortListTM 追求智能分析能力的領(lǐng)先供應(yīng)商之一,Tableau 的客戶應(yīng)充分利用這些功能。

請(qǐng)遵循關(guān)于如何開辟下一個(gè)智能分析時(shí)代的建議,充分利用這些新興功能。

從最佳做法著手

市場(chǎng)可能正在從自助式時(shí)代轉(zhuǎn)向智能時(shí)代,但只要企業(yè)需要考慮、測(cè)試和部署這些新技術(shù),就不可避免地會(huì)用到以下三種基于 ML 和 AI 的最佳做法:

建立一個(gè)涉獵廣泛的跨職能團(tuán)隊(duì)不要光著眼于培養(yǎng)眾所周知的商業(yè)/ IT 合作關(guān)系,要確保雙方團(tuán)隊(duì)都有全能代表,包括關(guān)鍵業(yè)務(wù)相關(guān)者以及 IT、軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)、分析部和數(shù)據(jù)科學(xué)專家。

選對(duì)項(xiàng)目無(wú)論選擇哪種智能功能或供應(yīng)商(注意事項(xiàng)如下),您都應(yīng)該選擇正確的項(xiàng)目作為試點(diǎn)測(cè)試案例。選擇不太大、不太耗時(shí)、不太冒險(xiǎn)但又不至于太小、太不重要而被忽略的項(xiàng)目。從簡(jiǎn)單、快速勝利,可以看到明顯回報(bào)的項(xiàng)目開始入手。積累一定的成功經(jīng)驗(yàn)之后,開始做一些難度稍微增加的項(xiàng)目。

采用敏捷方式敏捷系統(tǒng)性開發(fā)運(yùn)維 (DevOps) 的特點(diǎn)是開發(fā)周期快速迭代、多功能團(tuán)隊(duì)代替業(yè)務(wù)部和 IT 部門進(jìn)行反復(fù)評(píng)審,以及在盡可能多的地方應(yīng)用自動(dòng)化和監(jiān)控系統(tǒng)。

解決信任和透明度的問題

Constellation 堅(jiān)信,信任和透明度是企業(yè)在采用 ML 和 AI 技術(shù)時(shí)將面臨的兩個(gè)最大問題。根據(jù)需要改變管理和培訓(xùn),從而增強(qiáng)基于 ML 和 AI 的建議和建議行動(dòng)的可信度。

如果能夠了解如何以及為什么做出這些決定和建議,人們就會(huì)更容易接受計(jì)算機(jī)的輔助并接受此流程中的變化。這就是透明度發(fā)揮作用的地方。智能系統(tǒng)應(yīng)該是可解釋的,而非不可思議的。

為了簡(jiǎn)化復(fù)雜的技術(shù)并支持自助式功能,包括 Tableau 在內(nèi)的供應(yīng)商正在將自動(dòng)化和幕后決策應(yīng)用于內(nèi)部復(fù)雜過程,例如算法的選擇?!昂诤小保ú煌该鞯模╊A(yù)測(cè)系統(tǒng)的危險(xiǎn)在于,它可能不會(huì)做出最符合組織或客戶利益的決策或建議??偟膩?lái)說(shuō),Tableau 的理念是用算法來(lái)輔助人類。值得一提的是,Tableau 的自動(dòng)預(yù)測(cè)和自動(dòng)聚類功能可以轉(zhuǎn)換為手動(dòng)控制。

智能預(yù)測(cè)應(yīng)該在分析專家的監(jiān)督下進(jìn)行,以確保它們不會(huì)導(dǎo)致可能產(chǎn)生代價(jià)高昂的行為。還有一種方法是讓分析師和精通數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)自動(dòng)化預(yù)測(cè)功能,然后與數(shù)據(jù)科學(xué)家分享他們的發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)科學(xué)家可以據(jù)此增強(qiáng)分析并將整理好的模型投入生產(chǎn)。

Constellation 相信,基于 ML 和 AI 的系統(tǒng)和應(yīng)用程序應(yīng)盡可能的透明和易于解釋。真正基于 ML 和 AI 的智能系統(tǒng)將是那些可以解釋、可理解和可信任的智能系統(tǒng)。

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原文標(biāo)題:Tableau 推進(jìn)智能分析時(shí)代

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