Salesforce AI en Tableau se convierte en ciencia empresarial

hace 4 años

Con la integración de Einstein Discovery Tableau, los usuarios comerciales de la plataforma de visualización de datos podrán aplicar modelos predictivos a sus datos. Las predicciones se integran en visualizaciones o cuadros de mando.

Casualmente, cuando el editor Tableau anuncia su primera integración de las capacidades de aprendizaje automático y de inteligencia artificial de Salesforce bajo el nombre de Business Science, el director ejecutivo Adam Slepisky deja la empresa para regresar a AWS. Él fue quien siguió la adquisición de Tableau por Salesforce en 2019. Con Business Science, la versión 2021.1 de la plataforma de visualización de datos proporciona a la empresa funciones analíticas basadas en técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos. Como era de esperar, esto comienza con la llegada de Einstein Discovery a Tableau. Al aprender datos históricos, abrirá el campo a predicciones y recomendaciones. Hay tres formas de implementarlo, sin necesidad de codificar.

El primero se realiza en Tableau Calcs. Einstein Discovery hace posible descubrir información significativa en los datos sin la necesidad de construir modelos sofisticados. Sus capacidades de análisis ahora están integradas en el motor de procesamiento de Tableau. "Usar la función de predicción es tan fácil como crear un campo calculado con el nuevo tipo de conexión Einstein Discovery", dijo Bobby Brill, director de administración de productos de Tableau CRM, en una publicación. "Arrastre y suelte su cálculo predictivo en su visualización para ver predicciones intuitivas". La segunda forma de operar Einstein Discovery es a través de paneles. Estos se pueden ampliar con predicciones, explicaciones y sugerencias sobre los resultados de Einstein Discovery, directamente en las visualizaciones producidas. Los usuarios que acceden a estas visualizaciones pueden verlas y agregar sugerencias a su vez. Finalmente, el tercer uso posible es en sentido ascendente, durante la preparación de datos, con la herramienta Prep Builder. Se puede aplicar a un gran volumen. Es al crear el flujo de carga de datos que podremos integrar factores de predicción que se aplicarán a estos datos.

Índice
  1. Modelos de AA transparentes que se pueden interpretar
  2. Activar escenarios hipotéticos en paneles

Modelos de AA transparentes que se pueden interpretar

Con Einstein Discovery, los analistas de negocios podrán implementar modelos predictivos en sus campos elegidos sin codificación. Por lo general, para explorar vías para mejorar las ventas o las ganancias, o incluso para minimizar ciertos factores. Tableau cita, por ejemplo, la reducción de los tiempos de espera de los pacientes. Einstein Discovery presenta automáticamente lo que encuentra en los datos, así como el modelo predictivo para evaluar. Este modelo ofrece una transparencia que permite al usuario interpretarlo, ya que a priori es un problema empresarial bien entendido por éste. Se supone que esta apertura protege contra los sesgos que puede introducir el aprendizaje automático y que distorsionarían las predicciones.

Las visualizaciones que integran predicciones dinámicamente se pueden compartir en "libros de trabajo" o publicarse en Tableau Server. Aún no es posible en Tableau Online, pero debería suceder pronto, promete el editor. "Es tan fácil como crear un campo calculado utilizando la extensión de análisis de Einstein Discovery y copiar y pegar un script generado automáticamente en Einstein Discovery", dice Bobby Brill en su publicación.

Activar escenarios hipotéticos en paneles

Arriba, un modelo predictivo sobre las condiciones de pago de los clientes. (Crédito: Tableau)

Una vez que el modelo se ha creado en Einstein Discovery, el flujo de trabajo también puede llevarlo a los paneles de control y, por lo tanto, proporcionar acceso, bajo demanda, a predicciones de aprendizaje automático interpretables. Puede acceder a esta extensión del panel desde la nueva galería de extensiones, arrastrarla al panel e iniciar sesión en Salesforce para elegir sus predicciones de Einstein Discovery y conectar el modelo directamente a una tabla de datos o a un conjunto de parámetros para realizar escenarios hipotéticos.

Para usar con Prep Builder, será necesario esperar a la versión 2021.1.3 programada para abril. Posteriormente se puede automatizar con Prep Conductor con la versión 2021.2. Una breve demostración de la implementación de estas funciones está disponible en el sitio de Tableau.

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