Salesforce AI no Tableau se torna uma ciência dos negócios

Por meio da integração do Einstein Discovery Tableau, os usuários de negócios da plataforma de visualização de dados serão capazes de aplicar modelos preditivos a seus dados. As previsões são integradas a visualizações ou painéis.

Coincidentemente, quando o editor Tableau anunciou sua primeira integração dos recursos de IA e aprendizado de máquina do Salesforce sob o nome de Business Science, o CEO Adam Slepisky deixou a empresa para retornar à AWS. Foi ele quem rastreou a compra do Tableau pela Salesforce em 2019. Com o Business Science, a versão 2021.1 da plataforma de visualização de dados para empresas oferece funções analíticas baseadas em IA e tecnologias de ciência de dados. Como esperado, isso começa com a chegada da descoberta de Einstein em seu quadro. Ao aprender os dados históricos, ele abrirá o caminho para previsões e recomendações. Existem três maneiras de implementá-lo, sem a necessidade de código.

O primeiro ocorre no Tableau Calcs. Descobrindo Einstein Ele permite que você descubra informações significativas nos dados sem a necessidade de construir modelos complexos. Seus recursos de análise agora estão integrados ao mecanismo de processamento do Tableau. Bobby Brill, diretor de gerenciamento de produtos da Tableau CRM, afirma em um ingresso. “Arraste e solte seus cálculos preditivos em sua visualização para ver previsões intuitivas.” A segunda maneira de desencadear a descoberta de Einstein é por meio de painéis. Eles podem ser estendidos por previsões, interpretações e sugestões sobre os resultados da descoberta de Einstein, diretamente nas visualizações produzidas. Os usuários que acessam esses recursos visuais podem visualizá-los e adicionar sugestões. Finalmente, um terceiro uso potencial é upstream, durante a preparação de dados, com a ferramenta Prep Builder. Pode ser aplicado em tamanho grande. Ao criar um fluxo de upload de dados, poderemos combinar os fatores de previsão que serão aplicados a esses dados.

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Modelos de ML transparentes que podem ser interpretados

Com o Einstein Discovery, os analistas de negócios poderão publicar modelos preditivos nos domínios de sua escolha sem codificação. Normalmente, para explorar maneiras de melhorar as vendas ou os lucros, ou mesmo reduzir certos fatores. O Tableau, por exemplo, cita a redução do tempo de espera dos pacientes. O Einstein Discovery exibe automaticamente o que encontra nos dados, juntamente com um modelo preditivo para avaliação. Este modelo oferece transparência que permite ao usuário interpretá-lo, uma vez que é um problema de negócio bem compreendido por este modelo. Essa abertura deve proteger contra vieses que o aprendizado de máquina pode introduzir e que distorcem as expectativas.

As visualizações que incorporam previsões dinamicamente podem ser compartilhadas em pastas de trabalho ou publicadas no servidor Tableau. Ainda não era possível no Tableau Online, mas deve acontecer em breve, como o editor prometeu. “É tão fácil quanto criar um campo calculado usando o plugin Einstein Discovery Analysis e copiar e colar um script gerado automaticamente no Einstein Discovery”, disse Bobby Brill em sua postagem.

Ative cenários hipotéticos em painéis

Acima, uma amostra preditiva das condições de pagamento do cliente. (Crédito: Tableau)

Uma vez construído no Einstein Discovery, o modelo também pode ser trazido por meio do fluxo de trabalho para painéis, fornecendo acesso, sob demanda, a previsões de aprendizado de máquina interpretáveis. Você pode acessar esta extensão do painel da nova galeria de plug-ins, arrastá-lo para o painel, fazer login no Salesforce para escolher suas previsões do Einstein Discovery e conectar o modelo diretamente a uma planilha ou conjunto de parâmetros para implementar cenários hipotéticos.

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Para uso com o Prep Builder, será necessário aguardar o lançamento de 2021.1.3 agendado para abril. Ele pode ser iniciado automaticamente mais tarde usando o Prep Conductor com a versão 2021.2. Baixo prova Executar essas funções disponíveis no site do Tableau.

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