引入商業(yè)科學，Tableau更加民主化

王永

數(shù)據(jù)科學發(fā)展到今天，各行各業(yè)對它的需求與日俱增。大家對于數(shù)據(jù)科學方面能力的投入也逐漸加大，但是現(xiàn)在由于一些因素的制約，似乎從數(shù)據(jù)科學方面獲得的成功還不足夠。

“運用數(shù)據(jù)科學技術需要資深的技能，同時數(shù)據(jù)科學項目既花錢又花時間，所以客戶好不容易打造的數(shù)據(jù)科學項目，可能會面對失敗或者是無法投入生產(chǎn)的問題，這意味著客戶因此將會錯失很多商業(yè)機會?！?Tableau CTO Francois Ajenstat在接受筆者的采訪時表示，Tableau的愿景一直以來都是致力于使數(shù)據(jù)更加民主化，變得人人可用，并且正在對數(shù)據(jù)科學進行同樣的改變——商業(yè)科學，是一類新的數(shù)據(jù)分析的技術，這項由AI所驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析技術，可以讓商務人士也能夠使用數(shù)據(jù)科學技術，幫助他們更快地做出更明智的決策。

值得一提的是，商業(yè)科學與數(shù)據(jù)科學之間的關鍵區(qū)別在于精準度，比如說數(shù)據(jù)科學能助解決的問題包括氣象監(jiān)測，路徑優(yōu)化等等。而商業(yè)科學所涉及的是一家企業(yè)方方面面更廣泛的問題，幫助企業(yè)提升價值——比如降低員工流失率，提高平均的訂單價值，縮短成交的時間等等，并且也可以提供預定率。所以，一刀切的方式是不可行的，兩者融合才是客戶需要的真正價值。

“目前通過已經(jīng)應用的機器學習的數(shù)據(jù)分析，每天進行成百萬及上億的預測。我們把這樣自動化的數(shù)據(jù)，機器學習的數(shù)據(jù)能力植入到Tableau當中來。” Francois Ajenstat表示，它是一個簡單、直觀的、自動式機器學習的工具，將自動式的機器學習技術嵌入到Tableau當中，可以讓每個客戶都能夠使用商業(yè)科學的工具，同時會讓客戶更加確信做出透明、正確的決策。更重要的是，它可以集成到整個工作流，以及所使用的Tableau頁面當中。

事實上，在商業(yè)科學的賦能下，Tableau的數(shù)據(jù)分析也發(fā)生了很大的變化：過去，Tableau更多從事的數(shù)據(jù)分析是對于已有的歷史數(shù)據(jù)進行分析，挖掘價值?，F(xiàn)在，經(jīng)過自動化機器學習技術的加持，Tableau還可以對于未來進行分析和預測，并且提出解決方案。這是這兩者之間最大的差別。

雖然預測式的數(shù)據(jù)分析并不是那么新穎，但是基于種種因素的限制，使用這項工具的人其實比較少。Tableau希望能夠民主化，通過數(shù)據(jù)科學讓人人都能使用上商業(yè)科學，讓業(yè)務當中的每一個人都可以通過它實現(xiàn)價值。

具體來看，商業(yè)科學技術能力能夠深度嵌入現(xiàn)有Tableau的各個方面：在儀表盤的擴展中，可以進行實時預測的同時，也就可以在計算的界面進行分析擴展，集成實時預測。比如，提高供應鏈效率、預測訂單達成的可能性或?qū)崿F(xiàn)商品或服務交付的最大化。

“秉承了Tableau一項是互動式數(shù)據(jù)儀表盤操作的邏輯，點擊過后，可以看到具體類別的預測數(shù)據(jù)。而且每一次點擊，其背后的數(shù)據(jù)庫都會重新就我們選中的數(shù)據(jù)進行分析和預測，呈現(xiàn)最終的預測結果?！?Francois Ajenstat表示，Tableau所呈現(xiàn)出的分析結果快捷性和互動性。更關鍵的是，它不僅給出了預測的結果，同時也給出了原因和改進的方法。“這個功能我們稱之為與思維同樣敏捷的數(shù)據(jù)分析。一旦腦海里出現(xiàn)問題，想要獲得答案，通過點擊相關頁面，就能夠獲得相應的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預測的結果，而且適用于多個不同行業(yè)的應用場景當中?！?p>

借助在數(shù)據(jù)儀表盤擴展和分析界面、可視化界面上Einstein discovery的應用，Tableau可以對企業(yè)的各項數(shù)據(jù)和場景進行預測分析。因此，數(shù)據(jù)科學有著一整套的分析能力。另一方面，如果客戶有自己內(nèi)部的數(shù)據(jù)科學家，可以通過Einstein discovery或者其他工具來進行整合。Tableau也將人工智能、AI和機器學習應用于產(chǎn)品中，讓產(chǎn)品更加智能。

此外，在最新版本中，Tableau與微軟Azure有了更好地連接性。Francois Ajenstat強調(diào)，與Azure連接性的改進非常關鍵，因為Tableau希望能夠支持在任何地方都可以滿足客戶存儲數(shù)據(jù)的需求，無論是在云端、本地，或者是存在于任何的云平臺。提高與Azure之間的連接性，可以更好地服務于客戶。

寫在最后

“隨著商業(yè)科學嵌入到最新版本的Tableau，它將會給客戶帶來一系列新的機遇，捕捉到現(xiàn)有數(shù)據(jù)當中新的價值。更關鍵的是，其可以進一步使數(shù)據(jù)科學民主化，每個人都能使用這項工具捕捉價值。同時，這也是Tableau其中一項新型的工具和特性，可以幫助我們更好、更快，以大規(guī)模圖片的方式來提供數(shù)據(jù)分析的能力。” Francois Ajenstat如是說。