3月24日，數據分析平臺 Tableau宣布正式推出商業科學，這是一種新型人工智能支持技術，可降低數據科學技術的門檻，幫助企業用戶和分析人員更快地做出更明智的決策。Tableau CTO Francois Ajenstat表示，商業科學是一類新的數據分析的技術。這項由AI所驅動的數據分析技術，可以讓商務人士也能夠使用數據科學技術，幫助他們更快地做出更明智的決策。

　　讓企業用戶都能夠輕松使用數據科學

　　當前，數據已經成為企業的核心資產，幫助企業業務創新與戰略決策，推動企業快速發展。不過，受技能限制，企業在使用數據科學時需要擁有資深的數據科學技術技能，且很多數據科學項目既花錢又花時間，讓企業好不容易打造好的數據科學項目要么是不會成功，要么是無法投入生產，讓企業錯失了很多機會。

　　本月底，Tableau將在其2021.1版本中通過“Einstein Discovery”支持商業科學。將Einstein Discovery倍受信賴的實時預測和建議功能集成到Tableau中，將幫助人們不僅了解當下情況，以及發生的原因，更可以深入探索對業務可能帶來的影響，從而采取更主動的行動。

　　“如今，大多數企業用戶尚無法使用數據科學。業務分析人員依靠數據科學家，建立復雜的模型，從而提取精確的見解，服務業務分析。但獲得這些見解的過程可能非常復雜、昂貴且耗時，”IDC智能未來研究總監Chandana Gopal表示。“盡管數據科學可以挖掘強大的見解，但有時需要在精度和時耗之間進行權衡。商業科學能夠促成雙方的平衡，并致力于讓更多人能使用數據科學，并依據數據科學采取行動。”

　　Francois Ajenstat則表示，Tableau商業科學能夠讓商務人士也能夠使用數據科學技術，幫助他們更快地做出更明智的決策。他認為，商業科學和數據科學之間關鍵的區別在于精準度，比如說數據科學能幫助解決包括氣象監測，路徑優化等等方面的問題。但是，商業科學所涉及的是一家企業方方面面更廣泛的問題，比如降低員工流失率，提高平均的訂單價值，縮短成交的時間等等，真正幫助企業提升價值。

　　五年多來，Einstein Discovery幫助Salesforce客戶在幾分鐘內快速獲得洞察，無需復雜的數據模型，便可分析了解數百萬行數據的模式。

　　助力數據科學家和高級分析師深入工作

　　當今市場背景下，快速響應成為競爭的有力優勢，而商業科學將利用數據、簡化模型創建、預測、假設情景、預想和其他分析方法，為更多人提供更快、更便利的支持。

　　“數據科學始終能夠解決重大問題，但只有組織內的某幾個特定人員擁有這種能力，”Tableau首席產品官Francois Ajenstat表示。“要建立真正的數據驅動型組織，我們需要為盡可能多的人釋放數據的力量。實現數據科學大眾化將幫助更多人更快地做出更明智的決策。”

　　例如，客戶可以使用商業科學來提高供應鏈效率、預測訂單達成的可能性或實現商品或服務交付的最大化。數據科學可以幫助疫苗研發，而商業科學可以幫助疫苗高效分配運送和接種。

　　“像Einstein Discovery這樣的機器學習平臺是數據科學大眾化的下一個前沿領域，”Verizon數據分析高級經理Siddharth Dayama表示。“集成到Tableau中的Einstein Discovery為各企業的現有儀表板清單帶來了預測功能，并在與自動生成機器學習模型結合使用時，企業可以在其歷史數據中探索模式、趨勢和相關性，而無需編寫任何代碼。在現有的商務智能基礎架構上對ML/AI功能進行分層，為解決日常業務問題開辟了無限的可能性。”

　　據Francois Ajenstat介紹，Tableau 2021.1 主要進行了五大方面的功能升級：

　　一是新的Microsoft Azure Connectivity Improvements：可幫助人們連接到其Azure SQL數據庫(帶Azure Active Directory)和Azure Data Lake Gen 2中的數據。Tableau現在還支持兩個現有連接程序Azure Synapse和Azure Databricks中的Azure Active Directory。

　　二是新的Extension Gallery：可幫助人們在Tableau中輕松搜索和發現連接程序和儀表板擴展程序。從該擴展庫中，客戶可以輕松找到并安裝連接程序和儀表板擴展程序，以向其儀表板和連接程序添加功能，從而使Tableau可以在其Tableau工作流程中訪問更多數據庫和應用。

　　三是重新設計的通知流程：將在一個專用空間中集中顯示Tableau用戶的共享、評論、摘錄和預備流程。這可以在整個組織中傳達所有的重要變更。人們可以選擇直接在Tableau中、通過電子郵件或同時使用這兩種方法接收這些通知，以確保自己知道重要提醒或更新。

　　四是更快、更輕松的“細節層次”(LOD)表達：可幫助人們使用環境菜單或將某個度量拖放到某個維度上，以自動創建具有默認聚合的“細節層次”表達。

　　五是新的Salesforce Customer 360 Audiences連接器：將Tableau與Customer 360 Audiences原生連接起來，從詳細的客戶數據獲取洞察。通過新的連接器，Tableau客戶可以通過活動、渠道和多個客戶維度進行分析，以了解其跨渠道營銷活動結果背后的 "誰 "和 "為什么"。

　　“這五大方面的升級，將會給我們的客戶帶來一系列新的機遇，捕捉到現有數據當中新的價值。更關鍵的是，可以進一步使數據科學民主化，每個人都能使用這項工具捕捉價值。同時，這也是我們其中一項新型的工具和特性，可以幫助我們更好的，更加快速的，以大規模的圖片方式來提供數據分析的能力。” Francois Ajenstat如是說。