王永

數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展到今天，各行各業(yè)對(duì)它的需求與日俱增。大家對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)方面能力的投入也逐漸加大，但是現(xiàn)在由于一些因素的制約，似乎從數(shù)據(jù)科學(xué)方面獲得的成功還不足夠。

“運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)需要資深的技能，同時(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目既花錢(qián)又花時(shí)間，所以客戶好不容易打造的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，可能會(huì)面對(duì)失敗或者是無(wú)法投入生產(chǎn)的問(wèn)題，這意味著客戶因此將會(huì)錯(cuò)失很多商業(yè)機(jī)會(huì)?！?Tableau CTO Francois Ajenstat在接受筆者的采訪時(shí)表示，Tableau的愿景一直以來(lái)都是致力于使數(shù)據(jù)更加民主化，變得人人可用，并且正在對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行同樣的改變——商業(yè)科學(xué)，是一類(lèi)新的數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，這項(xiàng)由AI所驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以讓商務(wù)人士也能夠使用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，幫助他們更快地做出更明智的決策。

值得一提的是，商業(yè)科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)之間的關(guān)鍵區(qū)別在于精準(zhǔn)度，比如說(shuō)數(shù)據(jù)科學(xué)能助解決的問(wèn)題包括氣象監(jiān)測(cè)，路徑優(yōu)化等等。而商業(yè)科學(xué)所涉及的是一家企業(yè)方方面面更廣泛的問(wèn)題，幫助企業(yè)提升價(jià)值——比如降低員工流失率，提高平均的訂單價(jià)值，縮短成交的時(shí)間等等，并且也可以提供預(yù)定率。所以，一刀切的方式是不可行的，兩者融合才是客戶需要的真正價(jià)值。

“目前通過(guò)已經(jīng)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析，每天進(jìn)行成百萬(wàn)及上億的預(yù)測(cè)。我們把這樣自動(dòng)化的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)能力植入到Tableau當(dāng)中來(lái)?！?Francois Ajenstat表示，它是一個(gè)簡(jiǎn)單、直觀的、自動(dòng)式機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，將自動(dòng)式的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)嵌入到Tableau當(dāng)中，可以讓每個(gè)客戶都能夠使用商業(yè)科學(xué)的工具，同時(shí)會(huì)讓客戶更加確信做出透明、正確的決策。更重要的是，它可以集成到整個(gè)工作流，以及所使用的Tableau頁(yè)面當(dāng)中。

事實(shí)上，在商業(yè)科學(xué)的賦能下，Tableau的數(shù)據(jù)分析也發(fā)生了很大的變化：過(guò)去，Tableau更多從事的數(shù)據(jù)分析是對(duì)于已有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘價(jià)值?，F(xiàn)在，經(jīng)過(guò)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，Tableau還可以對(duì)于未來(lái)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，并且提出解決方案。這是這兩者之間最大的差別。

雖然預(yù)測(cè)式的數(shù)據(jù)分析并不是那么新穎，但是基于種種因素的限制，使用這項(xiàng)工具的人其實(shí)比較少。Tableau希望能夠民主化，通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)讓人人都能使用上商業(yè)科學(xué)，讓業(yè)務(wù)當(dāng)中的每一個(gè)人都可以通過(guò)它實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

具體來(lái)看，商業(yè)科學(xué)技術(shù)能力能夠深度嵌入現(xiàn)有Tableau的各個(gè)方面：在儀表盤(pán)的擴(kuò)展中，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的同時(shí)，也就可以在計(jì)算的界面進(jìn)行分析擴(kuò)展，集成實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。比如，提高供應(yīng)鏈效率、預(yù)測(cè)訂單達(dá)成的可能性或?qū)崿F(xiàn)商品或服務(wù)交付的最大化。

“秉承了Tableau一項(xiàng)是互動(dòng)式數(shù)據(jù)儀表盤(pán)操作的邏輯，點(diǎn)擊過(guò)后，可以看到具體類(lèi)別的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。而且每一次點(diǎn)擊，其背后的數(shù)據(jù)庫(kù)都會(huì)重新就我們選中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，呈現(xiàn)最終的預(yù)測(cè)結(jié)果?！?Francois Ajenstat表示，Tableau所呈現(xiàn)出的分析結(jié)果快捷性和互動(dòng)性。更關(guān)鍵的是，它不僅給出了預(yù)測(cè)的結(jié)果，同時(shí)也給出了原因和改進(jìn)的方法?！斑@個(gè)功能我們稱(chēng)之為與思維同樣敏捷的數(shù)據(jù)分析。一旦腦海里出現(xiàn)問(wèn)題，想要獲得答案，通過(guò)點(diǎn)擊相關(guān)頁(yè)面，就能夠獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果，而且適用于多個(gè)不同行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中?！?p>

借助在數(shù)據(jù)儀表盤(pán)擴(kuò)展和分析界面、可視化界面上Einstein discovery的應(yīng)用，Tableau可以對(duì)企業(yè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)有著一整套的分析能力。另一方面，如果客戶有自己內(nèi)部的數(shù)據(jù)科學(xué)家，可以通過(guò)Einstein discovery或者其他工具來(lái)進(jìn)行整合。Tableau也將人工智能、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于產(chǎn)品中，讓產(chǎn)品更加智能。

此外，在最新版本中，Tableau與微軟Azure有了更好地連接性。Francois Ajenstat強(qiáng)調(diào)，與Azure連接性的改進(jìn)非常關(guān)鍵，因?yàn)門(mén)ableau希望能夠支持在任何地方都可以滿足客戶存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的需求，無(wú)論是在云端、本地，或者是存在于任何的云平臺(tái)。提高與Azure之間的連接性，可以更好地服務(wù)于客戶。

寫(xiě)在最后

“隨著商業(yè)科學(xué)嵌入到最新版本的Tableau，它將會(huì)給客戶帶來(lái)一系列新的機(jī)遇，捕捉到現(xiàn)有數(shù)據(jù)當(dāng)中新的價(jià)值。更關(guān)鍵的是，其可以進(jìn)一步使數(shù)據(jù)科學(xué)民主化，每個(gè)人都能使用這項(xiàng)工具捕捉價(jià)值。同時(shí)，這也是Tableau其中一項(xiàng)新型的工具和特性，可以幫助我們更好、更快，以大規(guī)模圖片的方式來(lái)提供數(shù)據(jù)分析的能力。” Francois Ajenstat如是說(shuō)。