扩展增强分析，帮助更多人从自己的数据中获得答案

在提出有关数据的问题时，贵组织中的多数人在多大程度上能够轻松顺利地完成相关操作？即使您的用户对业务有深入的了解，如果他们无法找到正确的数据或者无法完成找出答案所需的仪表板导航操作，他们也不太可能采用分析来制定决策。我们的许多客户都面临着这些挑战，这可能会减缓分析的采用及其在构建数据文化方面的进展。

能够使用数据回答问题的人越多，组织就越能够实现良好的成果。领导者看到了自助式分析的价值，但如果他们的员工不能自信地提出问题并获得见解，他们的组织又怎么可能提高数据驱动水平？ 

Tableau 坚定不移地履行帮助人们查看并理解数据的使命。为了帮助组织改变人们处理数据的方式，我们将 AI 驱动型 分析引入了业务流程中， 让每个人都可以更快地做出更好的决策。今年早些时候，我们介绍了 Tableau 商业科学 的开发情况，它让业务人员也能够利用数据科学和 AI 的强大力量。现在，我们通过重新设计的增强分析功能将 AI 扩展到每位员工，让更多人能够从好奇变为自信 — 即使他们不知道从何处着手。

数据问答 让您的用户使用自然语言回答业务问题。此过程非常简单，只需输入您的问题，然后获得可视化答案。“数据问答”提供了一种直观的引导式体验来构建查询，用户不用进行拖放，也无需了解维度和度量。自动更正和同义词识别功能有助于填补空缺，最准确地体现问题中隐藏的用户意图。 

“数据问答”可以直接集成到仪表板中，因此用户在查看经过整理的数据后，只需单击一下就可以提出下一个问题。您可以在任何门户或应用程序中嵌入“数据问答”，进一步扩大其影响力。现在，任何获得许可的 Tableau 用户都可以使用“数据问答”来回答他们的问题 — Creator、Explorer 和 Viewer。 

“数据问答”中的新功能，Lenses 让分析师和仪表板作者能够整理自然语言体验，将其作为单一事实来源。这意味着可以为特定用例设置 Lenses，使不同的团队能够在他们自己的业务上下文中查询相同的数据源。举例来说，一个列可能被一个团队称为“销售额”，被第二个团队称为“收入”，被第三个团队称为“发票”。共享、可发现和可扩展。使用 Lenses，每个团队都将获得熟悉且与其工作相关的结果。 

Siemens 数据分析师和可视化团队负责人 Ilya Kovalenko 说，“‘数据问答’让我们有机会缩小高级分析师与更广泛的普通业务受众之间的差距，让每个人都可以连接和探索数据。” 

“数据解释” 可以运行统计模型并检查特定数据点值背后的数百种潜在解释，从而在见解探索过程中找出重点。这项功能会使用日常用户可以理解的语言，自动通过功能齐全的 Tableau 可视化显示最翔实的解释，让用户进行进一步探索。现在，所有获得许可的 Tableau 用户都可以在重新设计的体验中使用“数据解释”。

通过在整个数据源（而不仅仅是可视化中显示的内容）中搜索解释，“数据解释”还可以降低混乱数据或选择偏差导致的错误风险。这有助于人们找到最佳解释，并让他们对自己的结论质量更有信心。 

由 Salesforce 开发的 AI 技术，Einstein 每天已经在为 990 亿次预测和建议提供支持。Einstein Discovery 提供了一个直观的无代码环境，让用户能够利用机器学习模型并通过 CRM 体验集成预测和建议。今年早些时候，我们将 Einstein Discovery 的强大功能引入了 Tableau 中， 以此扩展仪表板、计算及其他操作中的预测功能。现在，我们将新的增强分析功能添加到了 CRM 工作流中，以帮助 Salesforce 用户更快地获得重要见解，并直接在他们此前执行相关操作的环境中采取行动。

Einstein Discovery for Reports 帮助您的 CRM 用户直接在 Salesforce Reports 中获得基于 AI 的见解，以便他们能够快速了解发生的事情及其原因，并采取明智的措施。Einstein 会自动对数据进行透彻的分析并揭示重要的见解。然后，只需单击一下，用户就可以直接进入 Einstein Discovery 以进一步探索数据并部署机器学习模型。

Salesforce 中的“数据问答” 让 Salesforce 客户能够使用自然语言针对自己的 CRM 数据提出问题，并通过为其业务量身打造的仪表板、见解和建议获得即时答案。仪表板建议和语义搜索已经在 2021 年夏季版的 Salesforce 中推出，自然语言功能将在今年秋季进行试点。 

我们通过多种方式实现数据的普及并向更多人提供强大的分析功能，对增强分析的持续投资仅仅是其中一种方式。我们很高兴让各种技能水平的业务专家和团队能够分析并更好地回答最紧迫的问题 — 直接在业务流程中出现问题的位置找到答案。

易于使用的透明 AI 可以提高人们对分析的信心，增加他们对结果的信任，并帮助他们在最重要的时刻做出有价值的决策。这种信心对于培养数据文化至关重要；在这样的文化中，人们不仅能够轻松顺利地使用数据进行决策，而且会优先考虑数据而非直觉和“习惯性做法”。

我们相信，人类很聪明并且天生好奇，只要获得能够补充其领域专长的相关技术，他们就会致力于通过创造性的解决方案来解决业务问题。在设计增强分析时，我们的重点是充分提高人类的分析能力，而不是自动执行决策。

通过帮助人们提出最好的问题，提供更快、更透彻的分析，并给出明智的建议，AI 支持的增强分析降低了高级分析的门槛，让更多人能够使用高级分析。我们已经看到这些举措如何有助于提高分析采用率并鼓励组织提高数据驱动水平 — 例如，我们的一个大型零售客户在向整个企业的业务用户部署“数据问答”后，其采用率增加了 22%。

详细了解 Tableau 的 AI 分析， 并查看 增强分析的新功能。