By | November 23, 2021

Ringkasan Peluru:

R. Bhattacharya

• Tableau telah memperkenalkan konsep Ilmu Bisnis, yang menghadirkan alat analisis data tingkat lanjut kepada pengguna yang bukan ilmuwan data.

• Selama konferensi pengguna pertengahan November, Tableau meluncurkan dua alat baru yang mendukung Ilmu Bisnis: Pembuat Model dan Perencanaan Skenario.

Misi Tableau adalah membantu semua orang memvisualisasikan dan memahami data dengan lebih baik. Perusahaan ingin membuat analitik, dan wawasan yang dapat didorongnya, tersedia bagi para profesional bisnis di seluruh organisasi. Untuk mendukung visi tersebut, telah diperkenalkan konsep Business Science. Ilmu Bisnis menghadirkan alat analitik data canggih kepada pengguna yang bukan ilmuwan data, namun merasa nyaman bekerja dengan data dan memiliki pemahaman yang kuat tentang masalah bisnis operasional dan menyeluruh yang dihadapi organisasi mereka. Alat ini cukup kuat untuk menawarkan kemampuan seperti tampilan yang disesuaikan, penelusuran, dan prediksi, tetapi tidak memerlukan keahlian ilmuwan data untuk memanipulasinya. Pada dasarnya, mereka memberdayakan profesional lini bisnis yang paham data untuk menggabungkan keahlian domain dengan analitik canggih untuk membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat.

Selama konferensi pengguna pertengahan November, Tableau meluncurkan beberapa fitur dan alat baru, tetapi dua menonjol karena dukungan langsung mereka terhadap Ilmu Bisnis: Pembuat Model dan Perencanaan Skenario. Model Builder menggunakan kemampuan AI Einstein (dari Salesforce) dan menyematkannya di Tableau. Ini memungkinkan pengguna untuk membuat model prediktif dalam Tableau menggunakan Einstein Discovery, tanpa perlu akses ke Salesforce. Ini juga memiliki fitur yang memungkinkan kolaborasi dan peninjauan di antara tim bisnis. Perencanaan Skenario memberikan perbandingan visual skenario untuk membantu mengevaluasi tindakan terbaik berikutnya.

Pengumuman terbaru Tableau membahas masalah perusahaan. Di semua industri, organisasi ingin memanfaatkan data yang mereka kumpulkan dengan lebih baik. Namun, inisiatif untuk menskalakan analitik dan proyek AI sering kali ditantang oleh kurangnya sumber daya dan kurangnya keterampilan. Ilmuwan data dan spesialis AI mahal dan sulit ditemukan, dan pengguna akhir tidak memiliki keahlian untuk mengidentifikasi dan memanipulasi data, apalagi menghasilkan wawasan berbasis AI. Menambah tantangan adalah bahwa lini profesional bisnis, cukup dimengerti, sering mempertanyakan hasil solusi analitik yang tidak mereka pahami. Penyedia solusi masuk untuk mengisi celah ini dengan menawarkan alat yang dilengkapi dengan kemampuan AI bawaan, serta alat yang menjelaskan temuan dan memungkinkan lebih banyak suara dalam proses pembuatan. Namun, solusi yang tersedia mungkin tidak memenuhi persyaratan unik semua organisasi; oleh karena itu, alat yang memungkinkan manipulasi oleh para profesional yang paham data (seperti yang baru-baru ini diumumkan oleh Tableau, Google, Domo, dan lainnya) menjawab kebutuhan yang belum terselesaikan. Ke depan, memberdayakan audiens yang lebih luas sangat penting untuk meningkatkan analitik tingkat lanjut.