商业科学赋能数据分析，Tableau降低技术门槛

Tableau于近日宣布推出新型人工智能支持技术商业科学，可降低数据科学技术的门槛，帮助企业用户和分析人员更快地做出更明智的决策。当今市场背景下，快速响应成为竞争的有力优势，而商业科学将利用数据、简化模型创建、预测、假设情景、预想和其他分析方法，为更多人提供更快、更便利的支持。

Tableau将在其2021.1版本中通过“Einstein Discovery”支持商业科学。将Einstein Discovery倍受信赖的实时预测和建议功能集成到Tableau中，将帮助人们不仅了解当下情况，以及发生的原因，更可以深入探索对业务可能带来的影响，从而采取更主动的行动。

Tableau首席产品官Francois Ajenstat与媒体分享了商业科学发布的愿景，企业数字化转型的过程当中有三项非常关键的因素：速度、敏捷和赋能。在这三个方面做得好的用户能够使自己的业务起飞，运营的效率上一个大的台阶。在整个数字化转型过程当中，非常关键的一步是能够充分地运用数据，并且将运用数据、分析数据的这项能力交给到正确层级人的手中。人工智能在其中所扮演的关键角色，是让整个数字化转型过程能够更好地适应不断变化的市场环境。

商业科学将助力数据科学家和高级分析师深入工作。它是能够给出解决方案式分析的一种商业智能的具体应用，可以帮助用户回答一系列的问题，包括到底发生了什么、为什么会发生、将会发生些什么，最终是我们将要做什么等等。商业科学帮助客户从现有数据当中以各个形式进行分析，更好地赋能给各个决策岗位上的人，借助数据分析来挖掘价值。

Francois Ajenstat向媒体介绍，商业科学与数据科学之间的关键区别在于精准度。数据科学能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，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，从而帮助企业提升价值。客户需要的是两者融合所提供的种种价值。

“数据科学始终能够解决重大问题，但只有组织内的某几个特定人员拥有这种能力，”Francois Ajenstat表示。“要建立真正的数据驱动型组织，我们需要为尽可能多的人释放数据的力量。实现数据科学大众化将帮助更多人更快地做出更明智的决策。”

五年多来，Einstein Discovery帮助Salesforce客户在几分钟内快速获得洞察，无需复杂的数据模型，便可分析了解数百万行数据的模式。

Tableau在新版本中在与微软Azure的连接性方面进行了改进，以便于支持在任何一个地方存储数据的客户，并更好地服务于将数据存在这个平台上的客户。同时，Tableau在2021.1版本中增加了产品内的扩展库展示，这项新能力可以让所有的Tableau的使用者更好地获益于整个Tableau社区中参与者贡献出的解决方案和工具，帮助客户解决问题。

Tableau致力于帮助人们查看和了解数据。Tableau的自助服务分析平台可帮助任何技能水平的人员使用数据。从个人和非营利组织到政府机构和《财富》500强，全球数以万计的客户都依赖Tableau的高级分析功能来做出有影响力的、由数据驱动的决策。

Tableau 2021.1 升级功能还包括：

●      新的Microsoft Azure Connectivity Improvements：可帮助人们连接到其Azure SQL数据库（带Azure Active Directory）和Azure Data Lake Gen 2中的数据。Tableau现在还支持两个现有连接程序Azure Synapse和Azure Databricks中的Azure Active Directory。

●      新的Extension Gallery：可帮助人们在Tableau中轻松搜索和发现连接程序和仪表板扩展程序。从该扩展库中，客户可以轻松找到并安装连接程序和仪表板扩展程序，以向其仪表板和连接程序添加功能，从而使Tableau可以在其Tableau工作流程中访问更多数据库和应用。

●      重新设计的通知流程：将在一个专用空间中集中显示Tableau用户的共享、评论、摘录和预备流程。这可以在整个组织中传达所有的重要变更。人们可以选择直接在Tableau中、通过电子邮件或同时使用这两种方法接收这些通知，以确保自己知道重要提醒或更新。

●      更快、更轻松的“细节层次”（LOD）表达：可帮助人们使用环境菜单或将某个度量拖放到某个维度上，以自动创建具有默认聚合的“细节层次”表达。

●      新的Salesforce Customer 360 Audiences连接器：将Tableau与Customer 360 Audiences原生连接起来，从详细的客户数据获取洞察。通过新的连接器，Tableau客户可以通过活动、渠道和多个客户维度进行分析，以了解其跨渠道营销活动结果背后的"谁 "和 "为什么"。