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Tableau帮助用户使用自然语言接口来实现数据的可视化

责任编辑:cres 作者:Peter Sayer |来源:企业网D1Net  2018-11-05 10:51:39 原创文章 企业网D1Net

BI供应商一直在寻求着简化和自动化数据分析的方法,这是其将AI功能注入BI工具的一个不断增长的趋势的一部分。
 
你需要多少统计学家来建立一个新的数据模型?根据Tableau软件公司的说法,一个也不需要,Tableau表示新一代的分析工具将会自己完成统计工作。
 
Tableau公司展示了这一点,在上周新奥尔良的一次客户活动上,他们使用一个叫做Ask Data的新功能允许用户通过用自然语言描述他们想要的东西来创建可视化效果。它还在其数据准备工具中展示了新的自动化功能。
 
企业软件开发人员越来越倾向于自动化或简化曾经需要专业技能的任务,这是其中的一部分,这使得企业能够更熟练地使用数据,并将有技能的员工重新部署到不那么单调乏味的工作中去。
 
人工智能在商业智能中的崛起
 
人工智能的进步将使企业软件开发人员能够更容易的接受自然语言的输入——无论是口语还是打字——并推断用户的意图,而不是强迫用户学习特定的命令或操纵屏幕上的物体来实现他们的目标。人工智能已越来越多地被应用于领先的BI工具,希望能够实现“民主化”的分析和数据科学。
 
作为Tableau的竞争对手,微软的Power BI几年前就已经包含了一个叫做“Ask a question about your data”的功能,但是在最近的演示中,这个功能在语法和拼写方面比Tableau的Ask Data更加挑剔。两者都领先于Dundas BI,因为后者仍然使用拖放来创建可视化效果。
 
Tableau的实现将允许用户查询数据库,并让软件弄清楚数据库表需要如何连接,应该选择哪些列,以及为了获得所需的答案必须执行哪些操作。它和一些其他的新特性将出现在Tableau 2019.1中,预计明年年初发布,测试版将于本周发布。
 
Forrester首席分析师Martha Bennett表示,像这样的自动化功能是受欢迎的,也是必要的。“我们得到了更多的数据,但从事IT工作的人却没有更多的时间,”她说。
 
她说,数据科学家把80%的时间花在了数据准备上,但他们花在数据准备上的时间越少,就能在创造价值的事情上花得越多。
 
解决时间紧张的一种方法是把工作量交给机器。另一种方法是让以前无法自己操纵数据的人更容易做到这一点,即所谓的数据民主化。
 
过分依赖人工智能的隐患
 
但是,向更多员工提供数据也存在风险:“数据不能替代领域的专业知识和背景,”她说。
 
她建议,在广泛使用新的自动化功能之前,首席信息官应该测试一下它们是否合适。
 
提供数据见解而不提供明确建议的工具可能会让用户对应该采取什么行动感到困惑。她说:“如果你不给某人一个明确的指示,就不要指望他们每次都能把事情做好。”
 
但是,你不能把所有责任都交给软件。“自动化不等于没有监督。有些事情仍然需要观察,”Bennett说。
 
理想的情况下,这些工具会对它们所做的事情进行解释,以便留下审计线索。
 
“在法庭上,说是电脑做了这件事,我们也不知道为什么,可能听起来并不太好,”她在谈到人工智能的“黑箱”问题时警告说。
 
你还需要弄清楚你的数据是否适合自动化工具:尤其是机器学习系统,需要大量的数据来处理。她说:“如果你将机器学习算法应用于异常情况比正常情况还要多的数据上,这将不起作用。”
 
意图收集
 
在新奥尔良举办的活动中,Tableau的可视化分析产品经理Andrew Vigneault展示了Kickstarter众筹项目数据库中的Ask Data,结果显示,与大多数编译器相比,Ask Data不需要完美的标点符号就能工作。
 
该软件将他的“资金总额是多少”(原文)的请求转换为“资金总额”,并返回了答案。当他输入“按年”和“按状态”时,Ask Data将他的请求转换为“截止日期和状态的资金总额”。“在没有进一步输入的情况下,它制作了一个按颜色编码的折线图,以绿色显示成功项目的资金逐年增加,而失败、取消或暂停项目的资金(红色、橙色和黄色)则保持不变。
 
询问“哪些类别是成功的”则用不同的视觉响应进行了提示:Ask Data将“按类别,过滤成功状态”添加到上一个查询中,并按降序以不同类别的条形图排列了Kickstarter上的成功项目。
 
长期以来,员工们都希望企业软件能按照自己的意愿,而不是按照自己的命令去做。Vigneault表示,Tableau公司正在接近这一目标。当他输入“与avg fudninng相关”(原文如此)时,Ask Data向他展示了一个项目数量的散点图,该项目针对他之前查看过的不同子类别的技术项目的平均资金。
 
Tableau中的一些东西使用鼠标仍然更快,尤其是当你的打字速度很慢的时候:在散点图中添加时尚和游戏的子类别只需要点击4次。
 
建立新的数据模型
 
只需点击几下鼠标,他的同事Tyler Doyle就构建了一个新的数据模型,该模型将Tableau用来分析数据的字段映射为SQL查询,基础数据库可以理解这些查询。
 
“我只需要点击一个选项,‘添加相关对象’,这就是你的数据模型,所有这些都不需要确定使用哪个表,它们是如何关联的,或者它是左连接还是右连接。Tableau新的数据建模功能为你做到了这一点, ”他说。
 
“数据模型是如何知道这些表之间的正确关系的?”Doyle问道。事实表明,Tableau也依赖于CIO、他们的数据库管理员和数据管理员,确保将必要的信息存储在数据仓库中,从而帮助它执行这个魔术。
 
数据准备是Tableau一直在研究的另一个领域。高级工程经理Zaheera Valani展示了Tableau Prep是如何使用“roles”来进行自动化数据清洗的。Tableau使用这些来识别实现特定角色的字段——比如url、电子邮件地址或者地理标志(比如州,或者邮政编码)。Valani展示了通过几次点击,Tableau Prep就可以检查字段的内容,以确定最合适的角色——然后突出显示不适合该角色的无效项,并将它们设置为“null”或过滤这些信息。对于自定义角色(如枚举类型)也可以这样做。
 
Tableau的首席产品官Francois Ajenstat说,Tableau Prep将每月更新一次,而Tableau的主要软件产品则一年发布三次。
 
Scheduling是该公司目前正在测试的另一个工具Tableau Prep Conductor的功能。它允许企业自动化他们的数据源的准备,将他们拉进他们选择的日程表中。它是Tableau公司的一个独立产品,需要单独的许可证才可以在明年上市时使用。
 
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责任编辑:cres 作者:Peter Sayer |来源:企业网D1Net  2018-11-05 10:51:39 原创文章 企业网D1Net

BI供应商一直在寻求着简化和自动化数据分析的方法,这是其将AI功能注入BI工具的一个不断增长的趋势的一部分。
 
你需要多少统计学家来建立一个新的数据模型?根据Tableau软件公司的说法,一个也不需要,Tableau表示新一代的分析工具将会自己完成统计工作。
 
Tableau公司展示了这一点,在上周新奥尔良的一次客户活动上,他们使用一个叫做Ask Data的新功能允许用户通过用自然语言描述他们想要的东西来创建可视化效果。它还在其数据准备工具中展示了新的自动化功能。
 
企业软件开发人员越来越倾向于自动化或简化曾经需要专业技能的任务,这是其中的一部分,这使得企业能够更熟练地使用数据,并将有技能的员工重新部署到不那么单调乏味的工作中去。
 
人工智能在商业智能中的崛起
 
人工智能的进步将使企业软件开发人员能够更容易的接受自然语言的输入——无论是口语还是打字——并推断用户的意图,而不是强迫用户学习特定的命令或操纵屏幕上的物体来实现他们的目标。人工智能已越来越多地被应用于领先的BI工具,希望能够实现“民主化”的分析和数据科学。
 
作为Tableau的竞争对手,微软的Power BI几年前就已经包含了一个叫做“Ask a question about your data”的功能,但是在最近的演示中,这个功能在语法和拼写方面比Tableau的Ask Data更加挑剔。两者都领先于Dundas BI,因为后者仍然使用拖放来创建可视化效果。
 
Tableau的实现将允许用户查询数据库,并让软件弄清楚数据库表需要如何连接,应该选择哪些列,以及为了获得所需的答案必须执行哪些操作。它和一些其他的新特性将出现在Tableau 2019.1中,预计明年年初发布,测试版将于本周发布。
 
Forrester首席分析师Martha Bennett表示,像这样的自动化功能是受欢迎的,也是必要的。“我们得到了更多的数据,但从事IT工作的人却没有更多的时间,”她说。
 
她说,数据科学家把80%的时间花在了数据准备上,但他们花在数据准备上的时间越少,就能在创造价值的事情上花得越多。
 
解决时间紧张的一种方法是把工作量交给机器。另一种方法是让以前无法自己操纵数据的人更容易做到这一点,即所谓的数据民主化。
 
过分依赖人工智能的隐患
 
但是,向更多员工提供数据也存在风险:“数据不能替代领域的专业知识和背景,”她说。
 
她建议,在广泛使用新的自动化功能之前,首席信息官应该测试一下它们是否合适。
 
提供数据见解而不提供明确建议的工具可能会让用户对应该采取什么行动感到困惑。她说:“如果你不给某人一个明确的指示,就不要指望他们每次都能把事情做好。”
 
但是,你不能把所有责任都交给软件。“自动化不等于没有监督。有些事情仍然需要观察,”Bennett说。
 
理想的情况下,这些工具会对它们所做的事情进行解释,以便留下审计线索。
 
“在法庭上,说是电脑做了这件事,我们也不知道为什么,可能听起来并不太好,”她在谈到人工智能的“黑箱”问题时警告说。
 
你还需要弄清楚你的数据是否适合自动化工具:尤其是机器学习系统,需要大量的数据来处理。她说:“如果你将机器学习算法应用于异常情况比正常情况还要多的数据上,这将不起作用。”
 
意图收集
 
在新奥尔良举办的活动中,Tableau的可视化分析产品经理Andrew Vigneault展示了Kickstarter众筹项目数据库中的Ask Data,结果显示,与大多数编译器相比,Ask Data不需要完美的标点符号就能工作。
 
该软件将他的“资金总额是多少”(原文)的请求转换为“资金总额”,并返回了答案。当他输入“按年”和“按状态”时,Ask Data将他的请求转换为“截止日期和状态的资金总额”。“在没有进一步输入的情况下,它制作了一个按颜色编码的折线图,以绿色显示成功项目的资金逐年增加,而失败、取消或暂停项目的资金(红色、橙色和黄色)则保持不变。
 
询问“哪些类别是成功的”则用不同的视觉响应进行了提示:Ask Data将“按类别,过滤成功状态”添加到上一个查询中,并按降序以不同类别的条形图排列了Kickstarter上的成功项目。
 
长期以来,员工们都希望企业软件能按照自己的意愿,而不是按照自己的命令去做。Vigneault表示,Tableau公司正在接近这一目标。当他输入“与avg fudninng相关”(原文如此)时,Ask Data向他展示了一个项目数量的散点图,该项目针对他之前查看过的不同子类别的技术项目的平均资金。
 
Tableau中的一些东西使用鼠标仍然更快,尤其是当你的打字速度很慢的时候:在散点图中添加时尚和游戏的子类别只需要点击4次。
 
建立新的数据模型
 
只需点击几下鼠标,他的同事Tyler Doyle就构建了一个新的数据模型,该模型将Tableau用来分析数据的字段映射为SQL查询,基础数据库可以理解这些查询。
 
“我只需要点击一个选项,‘添加相关对象’,这就是你的数据模型,所有这些都不需要确定使用哪个表,它们是如何关联的,或者它是左连接还是右连接。Tableau新的数据建模功能为你做到了这一点, ”他说。
 
“数据模型是如何知道这些表之间的正确关系的?”Doyle问道。事实表明,Tableau也依赖于CIO、他们的数据库管理员和数据管理员,确保将必要的信息存储在数据仓库中,从而帮助它执行这个魔术。
 
数据准备是Tableau一直在研究的另一个领域。高级工程经理Zaheera Valani展示了Tableau Prep是如何使用“roles”来进行自动化数据清洗的。Tableau使用这些来识别实现特定角色的字段——比如url、电子邮件地址或者地理标志(比如州,或者邮政编码)。Valani展示了通过几次点击,Tableau Prep就可以检查字段的内容,以确定最合适的角色——然后突出显示不适合该角色的无效项,并将它们设置为“null”或过滤这些信息。对于自定义角色(如枚举类型)也可以这样做。
 
Tableau的首席产品官Francois Ajenstat说,Tableau Prep将每月更新一次,而Tableau的主要软件产品则一年发布三次。
 
Scheduling是该公司目前正在测试的另一个工具Tableau Prep Conductor的功能。它允许企业自动化他们的数据源的准备,将他们拉进他们选择的日程表中。它是Tableau公司的一个独立产品,需要单独的许可证才可以在明年上市时使用。
 
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