Tableau (纽约证券交易所代码：CRM)今日宣布拓展增强分析功能。这一系列新增特性融入了数据分析与人工智能技术，有效降低了使用门槛。 自此，无论人们所处的岗位角色和技能水平如何，最新版本的 Tableau 能够助力人们借助合适的技术进行更快捷、更明智的决策。
IDC最新研究表明[1]，无论所处任何地区、任何行业，强大的数据文化都能为组织赋能并创造可观的优势，包括增强协作、激励创新、强化信任并创造可衡量的问责制等等。然而，期望与现实之间目前仍存在不小的差距——83%的公司高管希望他们所在的组织提高数据驱动的能力，但实际上仅有33%的员工能自如地进行数据分析，并以此作为决策参照。
IDC 智能未来研究总监 Chandana Gopal 表示：“通过打造专注的数据文化，结合对合适技术的投资，企业能推动增长并激励创新。嵌入式人工智能和增强分析技术有望助力数据分析大众化，惠及传统商业智能和高级分析师用户之外更多的人，为所有员工赋能，帮助他们以数据驱动决策。”
Tableau新增的增强分析功能包括：
● Ask Data 经过若干重要更新，现已可供 Tableau Server 和 Tableau Online 的所有用户使用。Ask Data 可帮助各类人员使用自然语言解答业务问题。新版本的 Ask Data 不仅能带来全新的输入体验，还可以指导用户提出最相关的问题，并支持仪表盘集成，以获得集成式、个性化的简单体验，有助于更多人成功提出数据相关问题。
● Explain Data 现已可供 Tableau Server 和 Tableau Online 所有用户使用。通过强大的统计方法和机器学习，Explain Data 能够发现数据背后的洞察，帮助解答数据中隐藏的“问题”。现在，通过更友好的用户界面，企业用户可以快速了解特定数据背后的驱动因素。此外，Explain Data 还支持在视图所示数据之外的整个数据源中进行搜索，有效降低错误风险。
● Ask Data for Salesforce 可帮助 Salesforce 用户使用自然语言和语义搜索在 Tableau CRM 中提出任意问题，进而根据业务情境，通过深入洞察、即时报告和推荐仪表盘等形式实时获取解答。由于 Ask Data for Salesforce 直接通过 Salesforce 数据和用户进行自动学习，仅需最短的管理设置时间，所有用户即可运用数据进行决策。
● 支持 Salesforce Reports 的 Einstein Discovery 能够快速、全面地自动分析来自 Salesforce 报告的数据，高效获取并识别最重要的洞察，并借由通俗易懂的图表和解释将其展现出来。这一特性也支持直接访问 Einstein Discovery 相关案例，减少机器学习障碍，以便用户进一步分析。
Tableau首席产品官 Francois Ajenstat 表示：“企业领导者期望打造数据驱动型组织，而员工却很难自如地使用数据进行决策，久而久之，两者之间的脱节与分歧日益严重。真正的数据驱动型组织需要为尽可能多的人员释放数据的力量，基于人工智能的分析技术可帮助更多人员利用数据找寻答案，做出更明智的决策，并最终帮助业务转型。”
借助增强分析功能，Tableau 可引导更多人在数据中发现他们以往无法看见或发现的内容，并获得相关洞察，由此很好地解决了人员间可能存在的技能鸿沟问题。
西门子数据分析师兼可视化团队负责人 Ilya Kovalenko 表示：“Ask Data 能够缩小高级分析师和普通业务人员之间的技能鸿沟，助力更多人轻松使用并探索数据。借助 Tableau 快捷并现代的自然语言处理技术，相比于从前，我们的同事能更快地获得洞察。借助 Explain Data，我们的团队不仅能够发现数据趋势，还能轻松识别并了解背后的驱动因素。”
全新 Ask Data 和 Explain Data 特性现已在 Tableau 2021.2 中上线，Einstein Discovery for Reports 功能现已在 Salesforce Summer ’21 中上线。Ask Data for Salesforce 功能则将在明年早些时候正式推出。
Tableau 2021.2 升级功能还包括：
● 收集(Collection)：整理内容以简化整个组织协作与参与的流程。用户可轻松地从整个站点添加诸如工作簿、数据源等内容，创建自定义图库布局并与他人共享。
● 快速创建 Salesforce Connection：使用相关数据源和工作簿预填充 Tableau Online 站点，加速对 Salesforce 数据的探索，助力组织内使用 Salesforce 的员工更快上手 Tableau。
● 面向 Web 制作的互联桌面：支持用户从 Web 制作无缝过渡至 Tableau Desktop，有效改善工作流程。
● 从 Tableau Prep 写入至 Google BigQuery：用户可在 Google BigQuery 中添加或更新预处理的干净数据。
● 容器(Container)：用户可在单个容器中运行 Tableau Server，从而更轻松、更快速、更高效地执行部署。Tableau 2021.2 支持 Linux 的 Kubernetes 和 Docker 容器。
● 区域空间计算：支持分析师测量地图上所选方形的面积，增强空间连接优势。
● 面向 Tableau 的 Amazon SageMaker：经由自助式分析，用户可轻松与其他人沟通分享机器学习(ML)。仅需轻击几下即可在 Tableau 仪表板中部署基于 SageMaker 构建的 ML 模型。
[1] 出自由Tableau赞助的 IDC 白皮书《数据文化如何在数据驱动型组织中助力提升业务价值》，2021年5月
