擴展增強分析以協助更多人從資料中獲得解答

您組織中多數的人是否能自在地針對資料提出問題?就算使用者對業務有深入的瞭解,如果無法找到正確的資料或瀏覽儀表板來回答問題,使用者就不太可能運用分析技術來做決策。我們有許多客戶都面臨這樣的難題,進而導致採用分析技術來打造資料文化的進度速度緩慢。

如果有越多人可以從資料中獲得解答,組織就能獲得更良好的成果。領導者瞭解自助式分析的價值,但員工若無法有信心地提問並獲得見解,又要如何期待組織變得更具資料導向特性? 

Tableau 致力於達成使命:協助使用者看見資料與瞭解資料。為了協助改變使用者處理資料的方式, 我們將採用 AI 的分析技術導入業務流程中, 讓所有人都能更快做出更明智的決策。今年稍早時,我們分享了開發 Tableau 商業科學 的相關資訊,這項功能可以為商業使用者提供資料科學與 AI 的強大威力。現在,我們透過重新設計的增強分析功能,讓每一位員工都能使用 AI 技術。這樣一來,即使員工不知從何著手,也能從充滿好奇變成自信十足的使用者。

資料問答使用功能強大且簡單易用的自然語言查詢,引導使用者進行分析

資料問答 讓您的使用者使用自然語言回答業務問題。使用上非常簡單,只要輸入問題,即可獲得視覺化的答案。資料問答提供直覺的引導式體驗,使用者不必進行拖放操作,也不需要瞭解維度與度量,就能建立查詢。自動修正和同義詞辨識功能可協助填補空隙,最完整呈現使用者問題背後的意圖。 

資料問答功能可直接整合到儀表板中,因此使用者只要按一下,就能從查看整理好的資料變成詢問下一個問題。您可以將資料問答功能嵌入到任何入口網站或應用程式中,進一步發揮這項功能的影響力。現在,任何擁有授權的 Tableau 使用者(無論是 Creator、Explorer 或 Viewer)都能使用資料問答來回答問題。 

此外,資料問答還推出「透鏡」新功能,這項功能可以讓分析師與儀表板作者將自然語言體驗整理為單一事實來源。這表示「透鏡」可以針對特定用途進行設定,讓不同團隊根據自己的業務情境查詢相同的資料來源。舉例來說,一個團隊可能會將某個欄位視為「銷售額」,另一個團隊可能會將其視為「營收」,而第三個團隊可能會將其視為「發票」。共同使用,可供探索且可擴充。透過透鏡,每個團隊都能獲得熟悉且與自己工作相關的結果。 

Siemens 資料分析師暨視覺化團隊主管 Ilya Kovalenko 表示:「資料問答帶來了全新的契機,消弭高階分析師與廣大一般商業對象之間的鴻溝,讓任何人都能連結資料與探索資料。」 

只要按一下,資料詮釋功能就會為您揭開資料背後的「原因」

資料詮釋 透過執行統計模型與檢查特定資料點值背後的數百筆潛在詮釋內容,將重點放在見解探索程序上。這項功能使用一般使用者可理解的語言,並將資訊豐富的詮釋自動呈現為功能完整的 Tableau 視覺化項,供使用者進一步探索。現在,資料詮釋功能會以嶄新的體驗形式,供所有擁有授權的 Tableau 使用者使用。

這項功能也會在整個資料來源中搜尋詮釋,不會僅局限於視覺化項中顯示的部分,因此能降低因資料雜亂或選擇偏誤而產生錯誤的風險。這能協助使用者找到最佳詮釋,並對結論的品質更有信心。 

A GIF of Tableau dashboard with Explain Data, surfacing possible drivers behind the value of a selected mark

直接在 Salesforce 工作流程中使用增強分析功能

Salesforce 開發的 AI 技術 - Einstein - 每天可以提供 990 億筆預測與建議內容。Einstein Discovery 提供無程式碼的直覺式環境,讓使用者透過 CRM 體驗運用機器學習模型,並整合預測與建議。今年稍早時,我們 在 Tableau 中導入強大的 Einstein Discovery, 藉此擴展儀表板、計算等項目中的預測功能。現在,我們在 CRM 工作流程中新增全新的增強分析功能,協助 Salesforce 使用者更快獲得強大的見解,並讓使用者在原本就會花時間之處直接採取行動。

Einstein Discovery for Reports 能直接在 Salesforce 報告中協助 CRM 使用者取得利用 AI 技術產生的見解,讓使用者快速瞭解發生的事情以及背後的原因,並聰明地採取行動。Einstein 會自動且徹底地分析資料,再從其中發掘重要的見解。接下來,使用者只要按一下,就能直接進入 Einstein Discovery 以進一步探索資料並部署機器學習模型。

適用於 Salesforce 的資料問答 讓 Salesforce 客戶能使用自然語言針對 CRM 資料提出問題,並透過為其業務量身打造的儀表板、見解與建議,立即獲得解答。Salesforce 於 2021 年夏季推出的版本將提供儀表板建議和語意搜尋功能,自然語言功能將以試驗性的形式於今年秋季推出。 

利用 AI 與增強分析打造更紮實的資料文化

持續在增強分析上投入資源,是 Tableau 將資料大眾化並為更多人提供強大分析功能的一種方式。我們很高興可以讓各種技能程度的業務專家與團隊進行分析,並以更完善的方式回答最迫切的問題,而且能在業務流程中,在問題出現之處直接分析與回答。

在各種使用頻譜中運用 AI

增強分析

適用於商務使用者與分析師

藉助 ML、統計資料、自然語言和智慧資料準備,自信地獲得答案並更快發現見解。

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商業科學

適用於高階分析師

運用 AI 產生的預測、假設情境規劃、引導式模型建立與其他資料科學技術,更快地制定更明智的決策,而這一切只要輕鬆按幾下滑鼠就能完成,完全不用撰寫程式碼。

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資料科學

適用於資料科學家

運用 R、Python、MATLAB 等程式語言,讓您輕鬆在 Tableau 中直接存取統計模型。

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若 AI 透明化又平易近人,則可讓使用者對分析技術更有信心、提升對結果的信心,並在最關鍵時協助使用者做出重要的決策。若要營造資料文化,讓使用者不但能自在地使用資料做決策,還能優先使用資料,不受直覺或過往做法影響,這樣的信心至關重要。

我們相信使用者都是聰明且天生具有奇心,因此若能為他們提供正確的技術,讓他們藉此為自己的領域專業知識增添助力,就可以促使他們尋找有創意的解決方案來克服業務難題。我們針對增強分析所採取的做法,是將重點放在強化使用者的分析能力,而不是自動化決策過程。

採用 AI 的增強分析可協助使用者提出最佳問題、讓分析功能變得更快速透徹,並提供明智的建議,藉此降低使用門檻,讓更多人都能使用進階分析技術。我們已經看到這樣的技術如何讓分析技術獲得更廣泛的採用,並鼓勵組織變得更具資料導向特性。舉例來說,我們其中一個大型零售業客戶在整個企業中為業務使用者部署資料問答功能時,發現採用率提升 22%。

進一步瞭解 Tableau 的 AI 分析 並查看 增強分析中的新功能。

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