你需要多少統計學家來建立一個新的數據模型?根據Tableau軟件公司的說法，一個也不需要，Tableau表示新一代的分析工具將會自己完成統計工作。

 

Tableau公司展示了這一點，在上周新奧爾良的一次客戶活動上，他們使用一個叫做Ask Data的新功能允許用戶通過用自然語言描述他們想要的東西來創建可視化效果。它還在其數據準備工具中展示了新的自動化功能。

 

企業軟件開發人員越來越傾向于自動化或簡化曾經需要專業技能的任務，這是其中的一部分，這使得企業能夠更熟練地使用數據，并將有技能的員工重新部署到不那么單調乏味的工作中去。

 

 

人工智能的進步將使企業軟件開發人員能夠更容易的接受自然語言的輸入——無論是口語還是打字——并推斷用戶的意圖，而不是強迫用戶學習特定的命令或操縱屏幕上的物體來實現他們的目標。人工智能已越來越多地被應用于領先的BI工具，希望能夠實現“民主化”的分析和數據科學。

 

作為Tableau的競爭對手，微軟的Power BI幾年前就已經包含了一個叫做“Ask a question about your data”的功能，但是在最近的演示中，這個功能在語法和拼寫方面比Tableau的Ask Data更加挑剔。兩者都領先于Dundas BI，因為后者仍然使用拖放來創建可視化效果。

 

Tableau的實現將允許用戶查詢數據庫，并讓軟件弄清楚數據庫表需要如何連接，應該選擇哪些列，以及為了獲得所需的答案必須執行哪些操作。它和一些其他的新特性將出現在Tableau 2019.1中，預計明年年初發布，測試版將于本周發布。

 

Forrester首席分析師Martha Bennett表示，像這樣的自動化功能是受歡迎的，也是必要的。“我們得到了更多的數據，但從事IT工作的人卻沒有更多的時間，”她說。

 

她說，數據科學家把80%的時間花在了數據準備上，但他們花在數據準備上的時間越少，就能在創造價值的事情上花得越多。

 

解決時間緊張的一種方法是把工作量交給機器。另一種方法是讓以前無法自己操縱數據的人更容易做到這一點，即所謂的數據民主化。

 

 

但是，向更多員工提供數據也存在風險：“數據不能替代領域的專業知識和背景，”她說。

 

她建議，在廣泛使用新的自動化功能之前，首席信息官應該測試一下它們是否合適。

 

提供數據見解而不提供明確建議的工具可能會讓用戶對應該采取什么行動感到困惑。她說:“如果你不給某人一個明確的指示，就不要指望他們每次都能把事情做好。”

 

但是，你不能把所有責任都交給軟件。“自動化不等于沒有監督。有些事情仍然需要觀察，”Bennett說。

 

理想的情況下，這些工具會對它們所做的事情進行解釋，以便留下審計線索。

 

“在法庭上，說是電腦做了這件事，我們也不知道為什么，可能聽起來并不太好，”她在談到人工智能的“黑箱”問題時警告說。

 

你還需要弄清楚你的數據是否適合自動化工具:尤其是機器學習系統，需要大量的數據來處理。她說:“如果你將機器學習算法應用于異常情況比正常情況還要多的數據上，這將不起作用。”

 

 

在新奧爾良舉辦的活動中，Tableau的可視化分析產品經理Andrew Vigneault展示了Kickstarter眾籌項目數據庫中的Ask Data，結果顯示，與大多數編譯器相比，Ask Data不需要完美的標點符號就能工作。

 

該軟件將他的“資金總額是多少”(原文)的請求轉換為“資金總額”，并返回了答案。當他輸入“按年”和“按狀態”時，Ask Data將他的請求轉換為“截止日期和狀態的資金總額”。“在沒有進一步輸入的情況下，它制作了一個按顏色編碼的折線圖，以綠色顯示成功項目的資金逐年增加，而失敗、取消或暫停項目的資金(紅色、橙色和黃色)則保持不變。

 

詢問“哪些類別是成功的”則用不同的視覺響應進行了提示：Ask Data將“按類別，過濾成功狀態”添加到上一個查詢中，并按降序以不同類別的條形圖排列了Kickstarter上的成功項目。

 

長期以來，員工們都希望企業軟件能按照自己的意愿，而不是按照自己的命令去做。Vigneault表示，Tableau公司正在接近這一目標。當他輸入“與avg fudninng相關”(原文如此)時，Ask Data向他展示了一個項目數量的散點圖，該項目針對他之前查看過的不同子類別的技術項目的平均資金。

 

Tableau中的一些東西使用鼠標仍然更快，尤其是當你的打字速度很慢的時候:在散點圖中添加時尚和游戲的子類別只需要點擊4次。

 

 

只需點擊幾下鼠標，他的同事Tyler Doyle就構建了一個新的數據模型，該模型將Tableau用來分析數據的字段映射為SQL查詢，基礎數據庫可以理解這些查詢。

 

“我只需要點擊一個選項，‘添加相關對象’，這就是你的數據模型，所有這些都不需要確定使用哪個表，它們是如何關聯的，或者它是左連接還是右連接。Tableau新的數據建模功能為你做到了這一點， ”他說。

 

“數據模型是如何知道這些表之間的正確關系的?”Doyle問道。事實表明，Tableau也依賴于CIO、他們的數據庫管理員和數據管理員，確保將必要的信息存儲在數據倉庫中，從而幫助它執行這個魔術。

 

數據準備是Tableau一直在研究的另一個領域。高級工程經理Zaheera Valani展示了Tableau Prep是如何使用“roles”來進行自動化數據清洗的。Tableau使用這些來識別實現特定角色的字段——比如url、電子郵件地址或者地理標志(比如州，或者郵政編碼)。Valani展示了通過幾次點擊，Tableau Prep就可以檢查字段的內容，以確定最合適的角色——然后突出顯示不適合該角色的無效項，并將它們設置為“null”或過濾這些信息。對于自定義角色(如枚舉類型)也可以這樣做。

 

Tableau的首席產品官Francois Ajenstat說，Tableau Prep將每月更新一次，而Tableau的主要軟件產品則一年發布三次。

 

Scheduling是該公司目前正在測試的另一個工具Tableau Prep Conductor的功能。它允許企業自動化他們的數據源的準備，將他們拉進他們選擇的日程表中。它是Tableau公司的一個獨立產品，需要單獨的許可證才可以在明年上市時使用。

 

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