Tableau (紐約證券交易所代碼：CRM)今日宣布拓展增強(qiáng)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(jìn)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(qiáng)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(qiáng)協(xié)作、激勵創(chuàng)新、強(qiáng)化信任并創(chuàng)造可衡量的問責(zé)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(jìn)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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)大的統(tǒng)計方法和機(jī)器學(xué)習(xí)，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”?，F(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(jìn)行搜索，有效降低錯誤風(fēng)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(jìn)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(jìn)行自動學(xué)習(xí)，僅需最短的管理設(shè)置時間，所有用戶即可運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)障礙，以便用戶進(jìn)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(jìn)行決策，久而久之，兩者之間的脫節(jié)與分歧日益嚴(yán)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(qiáng)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(tuán)隊負(fù)責(zé)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(tuán)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(diǎn)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(diǎn)，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(yùn)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(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)(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