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2021-03-30

引入商业科学, Tableau更加民主化

时间: 2021-03-30 编辑:

数据科学发展到今天,各行各业对它的需求与日俱增。大家对于数据科学方面能力的投入也逐渐加大,但是现...

数据科学发展到今天,各行各业对它的需求与日俱增。大家对于数据科学方面能力的投入也逐渐加大,但是现在由于一些因素的制约,似乎从数据科学方面获得的成功还不足够。

“运用数据科学技术需要资深的技能,同时数据科学项目既花钱又花时间,所以客户好不容易打造的数据科学项目,可能会面对失败或者是无法投入生产的问题,这意味着客户因此将会错失很多商业机会。” Tableau CTO Francois Ajenstat在接受笔者的采访时表示,Tableau的愿景一直以来都是致力于使数据更加民主化,变得人人可用,并且正在对数据科学进行同样的改变——商业科学,是一类新的数据分析的技术,这项由AI所驱动的数据分析技术,可以让商务人士也能够使用数据科学技术,帮助他们更快地做出更明智的决策。

值得一提的是,商业科学与数据科学之间的关键区别在于精准度,比如说数据科学能助解决的问题包括气象监测,路径优化等等。而商业科学所涉及的是一家企业方方面面更广泛的问题,帮助企业提升价值——比如降低员工流失率,提高平均的订单价值,缩短成交的时间等等,并且也可以提供预定率。所以,一刀切的方式是不可行的,两者融合才是客户需要的真正价值。

“目前通过已经应用的机器学习的数据分析,每天进行成百万及上亿的预测。我们把这样自动化的数据,机器学习的数据能力植入到Tableau当中来。” Francois Ajenstat表示,它是一个简单、直观的、自动式机器学习的工具,将自动式的机器学习技术嵌入到Tableau当中,可以让每个客户都能够使用商业科学的工具,同时会让客户更加确信做出透明、正确的决策。更重要的是,它可以集成到整个工作流,以及所使用的Tableau页面当中。

事实上,在商业科学的赋能下,Tableau的数据分析也发生了很大的变化:过去,Tableau更多从事的数据分析是对于已有的历史数据进行分析,挖掘价值。现在,经过自动化机器学习技术的加持,Tableau还可以对于未来进行分析和预测,并且提出解决方案。这是这两者之间最大的差别。

虽然预测式的数据分析并不是那么新颖,但是基于种种因素的限制,使用这项工具的人其实比较少。Tableau希望能够民主化,通过数据科学让人人都能使用上商业科学,让业务当中的每一个人都可以通过它实现价值。

具体来看,商业科学技术能力能够深度嵌入现有Tableau的各个方面:在仪表盘的扩展中,可以进行实时预测的同时,也就可以在计算的界面进行分析扩展,集成实时预测。比如,提高供应链效率、预测订单达成的可能性或实现商品或服务交付的最大化。

“秉承了Tableau一项是互动式数据仪表盘操作的逻辑,点击过后,可以看到具体类别的预测数据。而且每一次点击,其背后的数据库都会重新就我们选中的数据进行分析和预测,呈现最终的预测结果。” Francois Ajenstat表示,Tableau所呈现出的分析结果快捷性和互动性。更关键的是,它不仅给出了预测的结果,同时也给出了原因和改进的方法。“这个功能我们称之为与思维同样敏捷的数据分析。一旦脑海里出现问题,想要获得答案,通过点击相关页面,就能够获得相应的数据分析、数据预测的结果,而且适用于多个不同行业的应用场景当中。”

借助在数据仪表盘扩展和分析界面、可视化界面上Einstein discovery的应用,Tableau可以对企业的各项数据和场景进行预测分析。因此,数据科学有着一整套的分析能力。另一方面,如果客户有自己内部的数据科学家,可以通过Einstein discovery或者其他工具来进行整合。Tableau也将人工智能、AI和机器学习应用于产品中,让产品更加智能。

此外,在最新版本中,Tableau与微软Azure有了更好地连接性。Francois Ajenstat强调,与Azure连接性的改进非常关键,因为Tableau希望能够支持在任何地方都可以满足客户存储数据的需求,无论是在云端、本地,或者是存在于任何的云平台。提高与Azure之间的连接性,可以更好地服务于客户。

写在最后

“随着商业科学嵌入到最新版本的Tableau,它将会给客户带来一系列新的机遇,捕捉到现有数据当中新的价值。更关键的是,其可以进一步使数据科学民主化,每个人都能使用这项工具捕捉价值。同时,这也是Tableau其中一项新型的工具和特性,可以帮助我们更好、更快,以大规模图片的方式来提供数据分析的能力。” Francois Ajenstat如是说。

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