Augmented analytics och AI i fokus på Tableau Conference 2021
Tableau är och har varit en ledande produkt för datavisualisering och analys som bidragit till möjligheterna att demokratisera tillgången till data. Nu tar de nästa kliv för att också demokratisera de mer avancerade analyserna och data science. Oliver Eriksson, Business Intelligence Specialist har deltagit på Tableau Conference 2021 och delar några av sina spaningar från eventet.
Årets Tableau Conference gick under föregående vecka av stapeln och det är ett minst sagt omfattande evenemang. Schemat har under tre dagar varit fullpackat med videoföreläsningar och frågestunder med allt ifrån företagsledare till tekniska utvecklare och stolta kunder som visar upp sina resor inom analytics.
Ett område som fått stor uppmärksamhet under evenemanget är maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI). Ett återkommande slagord under presentationerna är att ”demokratisera data science” på samma sätt som man tidigare har demokratiserat data. Det handlar om att tillgängliggöra kraftfulla verktyg som AI för fler personer utan att ställa höga krav på kunskap och förståelse inom området. Det här gör man genom tre olika initiativ kopplade till användarnas kunskapsnivå inom området där nivåerna är Augumented Analytics, Business Science samt Data Science.
Augmented Analytics
Argumented Analytics syftar till att ge den mindre erfarna användaren möjlighet till mer avancerad analys genom ett knapptryck. Tanken är att vem som helst ska utan kunskap om den bakomliggande tekniken ska kunna använda sig av den. Det kan handla om NLP-funktionalitet som ”Ask-data” där man kan bygga Tableau-visualiseringar genom att ställa frågor. Ytterligare ett bra exempel är prognoser som vardagliga användare kan nyttja genom ett knapptryck.
Business Science
Den andra nivån är Business Science som är tänkt att tillgodose den mer avancerade användaren. Det ger möjligheten att skapa en ML-modell direkt i Tableau som till exempel kan visa på vad som är det optimala sättet att öka värdet på en variabel. En ny funktion är även att man direkt i verktyget kan skapa scenarion och så kallade ”what-if analyser”. Det kan vara väldigt värdefullt att analysera olika potentiella utfall som till exempel vad som händer om vi ökar priset på produkt X tillsammans med en ökad marginal Y. Tidigare har det varit svårt och omständligt vilket nu förändras. Min erfarenhet är att många frågor som ställs ute i verksamheten är just av typen, ”vad händer om…”?
Data Science
Den sista nivån som Tableaus AI-initiativ riktar sig mot är experten inom Data Science. Man är tydlig med att det inte handlar om att ersätta den typen av kompetens utan snarare underlätta genom att avlasta lättare uppgifter och göra det möjligt att ha fokus på de mer avancerade frågorna. Tableau har därför goda möjligheter att integreras med programvaror som R och Python för att fortsättningsvis kunna nyttja mer avancerad analysförmåga utanför verktyget.
Det man bör veta om gällande mer avancerad funktionalitet är att det för det första kräver att användaren har god förståelse för sitt data. Det är ett måste att känna till styrkor och svagheter för att få funktionerna att fungera korrekt. Det andra är att det kräver en hög kvalitet på data samt god struktur för att till exempel AI-modellen ska kunna nå sin fulla potential.
Integrera data och insikter i arbetsprocesserna
Att lätt kunna dela underlag för beslut, ad-hoc analyser eller insikter ur datat är en viktig förmåga som krävs för att på ett effektivt sätt integrera data i processen kring beslutsfattande. För att göra det lättare att data blir en central del av diskussionen har Tableau integrerat delar av sin funktionalitet i verktyget Slack, samt på sikt andra plattformar. Det ger användarna möjlighet att direkt i Slack söka upp rapporter och dela utan att lämna tråden. Mer avancerad funktionalitet som ”Ask Data” en NLP-funktion där man kan ställa en fråga och få svar i form av en visualisering exempelvis: ”Hur många laptops sålde vi under 2020?”. Funktionen möjliggör att användare utan kunskap i Tableau kan på ett snabbt sätt få svar på frågor som finns tillgängligt i datat. Även funktionen ”Explain Data”, som till exempel kan ge en förklaring till varför ett värde är högre genom att undersöka den underliggande datat, kommer integreras.
Med följande funktionalitet direkt i kommunikationsplattformen behöver användaren aldrig lämna programmet för att dela insikter och underlag. Jag är övertygad att det är ett stort steg i rätt riktning och att det gör det lättare för användare att föra en bra dialog med data som en grundsten.
Nyfiken på Tableau?
