مرحبا يا هبر! أقدم إليكم ترجمة المقال "Tableau يتحدث عن واجهة اللغة الطبيعية لإنشاء تصورات" بقلم بيتر ساير .

يسعى مزود BI إلى تبسيط تحليل البيانات وأتمتة كجزء من اتجاه متزايد لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في أدوات BI.



كم عدد الإحصائيين المطلوب لإنشاء نموذج بيانات جديد؟ وفقا لبرنامج Tableau ، وليس على الإطلاق. تدعي الشركة أن الإصدار التالي من الأداة التحليلية المستخدمة على نطاق واسع سوف تفعل ذلك بنفسها.

أظهر Tableau هذا الأسبوع الماضي في ميزة جديدة تسمى "اسأل البيانات" تتيح للمستخدمين إنشاء تصورات عن طريق وصف ما يريدون باللغة الطبيعية. وقد تم ذلك في حدث العملاء في نيو أورليانز. بالإضافة إلى ذلك ، أظهرت الشركة ميزات التشغيل الآلي الجديدة في أداة إعداد البيانات الخاصة بها.

هذا جزء من اتجاه متزايد بين مطوري برامج المؤسسات لأتمتة وتبسيط المهام التي كانت تتطلب مهارات خاصة ذات مرة ، مما يسمح للشركات باستخدام بياناتها بكفاءة أكبر ونقل الموظفين المؤهلين إلى عمل أقل كثافة في العمل.

فجر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في استقصاء المعلومات

إن الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي تجعل من السهل على مطوري برامج الشركات إدخال البيانات بلغة طبيعية - شفهية أو مطبوعة - وعرض المعلومات التي يحتاجها المستخدم ، بدلاً من إجباره على تعلم أوامر محددة أو تشغيل كائنات على الشاشة لتحقيق أهدافهم. يتم استخدام الذكاء الاصطناعى بشكل متزايد في قيادة أدوات استقصاء المعلومات على أمل "دمقرطة" التحليلات وعلوم البيانات.

قدم Microsoft Power BI ، وهو منافس لـ Tableau ، ميزة تسمى "أسئلة وإجابات" قبل بضع سنوات ، ولكن حتى في العروض التجريبية الأخيرة ، فإن الجملة تبدو أكثر تعقيدًا في قواعد اللغة والتهجئة من Tableau Ask Data. ومع ذلك ، فإن كلاهما متقدمان على Dundas BI وما شابههما ، وما زالا يستخدمان السحب والإفلات لإنشاء تصورات.

سيتيح تطبيق Tableau للمستخدمين الاستعلام عن قاعدة البيانات وإتاحة الفرصة للبرنامج لتحديد كيفية دمج جداول قاعدة البيانات بشكل مستقل ، وأي الأعمدة يجب تحديدها وما هي العمليات التي يجب إجراؤها للحصول على الاستجابة المطلوبة. ستظهر هذه الميزة وغيرها من الميزات الجديدة في Tableau 2019.1 ، الذي يُتوقع إصداره في أوائل العام المقبل ، وسيتم إصدار نسخة تجريبية في أواخر أكتوبر.

وقالت مارثا بينيت كبيرة المحللين في شركة فورستر: " ميزات التشغيل الآلي هذه مرحب بها وضرورية ". " نحصل على المزيد والمزيد من البيانات ، لكن الأشخاص الذين يعملون معهم ليس لديهم الكثير من الوقت ".

وفقًا لها ، يقضي متخصصو البيانات ما يصل إلى 80 بالمائة من وقتهم في إعداد البيانات ، وكلما قل الوقت الذي يقضونه فيه ، كلما تمكنوا من القيام بوظائف BI التي تعود بالنفع المباشر على الشركة.

طريقة واحدة للتغلب على ضيق الوقت بين المتخصصين هي نقل معظم عبء العمل إلى الآلات. هناك طريقة أخرى تتمثل في تبسيط العمل مع البيانات للأشخاص الذين لم يتمكنوا من العمل معهم في السابق بسبب الحاجة إلى امتلاك مهارات خاصة. هذا هو ما يسمى "دمقرطة" البيانات.

عيوب استخدام الذكاء الاصطناعى

" ولكن هناك مخاطر في توفير البيانات لعدد أكبر من الموظفين: لا يمكن للبيانات أن تحل محل المعرفة الخبيرة في مجال الموضوع والتقييم الرصين للحالات " ، قالت مارثا بينيت.

" قبل إتاحة ميزات التشغيل الآلي الجديدة على نطاق واسع ، يجب على مديري تقنية المعلومات اختبارها بتجربتهم الخاصة لتحديد ما إذا كانت مناسبة " ، كما تنصح.

يمكن للأدوات التي تقدم تحليل البيانات دون توصيات واضحة أن تخلط بين المستخدمين وبين الإجراءات التي يجب اتخاذها.

" إذا لم تعطِ شخصًا تعليمات مفصلة ، فعليك ألا تتوقع منه أن يفعل كل شيء بشكل صحيح في المرة الأولى ."
- مارتا بينيت ، كبيرة المحللين في فورستر

ومع ذلك ، لا يمكنك فقط إلقاء اللوم على البرنامج.

" التشغيل الآلي ليس هو نفسه التحكم. كل هذه الأشياء لا تزال تتبع. لن يبدو الأمر جيدًا في المحكمة إذا قلت إن جهاز الكمبيوتر نفسه قام بذلك ، وليس لدينا أي فكرة عن السبب ، "تحذر مارثا بينيت. هذه المشكلة معروفة منذ فترة طويلة بمشكلة المربع الأسود لمنظمة العفو الدولية.

بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج إلى معرفة ما إذا كانت بياناتك مناسبة لأداة التشغيل الآلي: على وجه الخصوص ، تتطلب أنظمة التعلم الآلي الكثير من البيانات للعمل.

وقالت: " إذا قمت بتطبيق خوارزميات التعلم الآلي على البيانات حيث لديك استثناءات أكثر من المعتاد ، فلن ينجح ذلك ".

تفاصيل العرض

في حدث في نيو أورليانز ، أوضح مدير التحليل البصري أندرو فينو قدرات Ask Data في قاعدة بيانات مشروع تمويل الجماعي Kickstarter ، موضحًا أنه على عكس معظم المترجمين ، لا يتطلب Ask Data علامات ترقيم مثالية للعمل.

حول البرنامج استعلامه "ما هو إجمالي التمويل" (حرفيًا) إلى "مبلغ التمويل" وأرجع ردًا. عندما قام بطباعة "حسب السنوات" و "حسب الحالة" ، حوّل "اسأل البيانات" طلبه إلى "مبلغ التمويل حسب المدة والحالة". وبعد ذلك ، نظرًا لعدم وجود بيانات إضافية ، أعدت مخططًا ملونًا يوضح التمويل الأخضر للمشاريع الناجحة التي تتزايد كل عام ، بينما يظل تمويل المشروعات الفاشلة أو الملغاة أو المعلقة (الأحمر والبرتقالي والأصفر) دون تغيير.

تسبب السؤال "ماهي الفئات الناجحة" في إجابة مرئية مختلفة: اسأل البيانات المضافة "حسب الفئة ، وحالة التصفية - ناجحة" إلى الاستعلام السابق ورسمت رسم بياني لترتيب فئات كيك ستارتر حسب عدد المشاريع الناجحة بترتيب تنازلي.

أراد الموظفون منذ فترة طويلة أن يقوم برنامج المؤسسة بما يريدونه ، حتى لو لم يتمكنوا من توضيح المهمة ، وأظهر أندرو فينو أن تابلو كان يقترب من ذلك. عندما كتب "مقارنة مع متوسط ​​التمويل" (حرفيًا) ، أوضح له Ask Data انتشار عدد المشاريع بجانب متوسط ​​التمويل لمختلف الفئات الفرعية لمشاريع التكنولوجيا التي استعرضها سابقًا.

لا تزال بعض الأشياء في Tableau أسرع في التعامل مع الماوس ، خاصةً إذا كنت تكتب ببطء: إضافة فئة فرعية من "mod" و "game" إلى المخطط المبعثر تستغرق أربع نقرات فقط.

إنشاء نماذج بيانات جديدة

بضع نقرات هي كل ما يحتاج إليه زميله تايلر دويل لإنشاء نموذج بيانات جديد يعرض الحقول التي يستخدمها Tableau لتحليل البيانات في استعلامات SQL والتي يمكن أن تفهمها قاعدة البيانات الأساسية.

" يكفي أن أقوم بالنقر فوق سطر واحد -" إضافة كائنات ذات صلة "، ونموذج البيانات الخاص بك جاهز ، دون الحاجة إلى تحديد الجداول التي يجب استخدامها ، أو كيفية اتصالها ، أو ما هي صلة ، اليسار أو اليمين. إمكانات نمذجة البيانات الجديدة في Tableau تفعل ذلك لك فقط. "
- تايلر دويل

" كيف عرف نموذج البيانات العلاقات الصحيحة بين هذه الجداول؟ "- عجائب دويل. تبين أن Tableau تعتمد على مديري المعلومات وكذلك مسؤولي قواعد البيانات ومحترفي البيانات لديهم. من أجل مساعدته على أداء هذه الخدعة ، تحتاج إلى التأكد من تخزين المعلومات الضرورية في مستودع البيانات.

يعد إعداد البيانات مجالًا آخر يعمل فيه Tableau. أوضحت المهندسة الكبيرة زهيرة فالاني كيف يمكن لـ Tableau Prep أتمتة عملية تنظيف البيانات باستخدام الأدوار. يستخدمهم Tableau لتحديد الحقول التي تلعب دورًا - أشياء مثل عناوين URL أو عناوين البريد الإلكتروني أو المؤشرات الجغرافية (الحالات أو الرموز البريدية). أوضح Valani كيف ، في بضع نقرات فقط ، يمكن لـ Tableau Prep التحقق من محتويات الحقل لتحديد الدور الأكثر ملاءمة ، ثم تحديد العناصر غير الصالحة التي لا تتطابق مع الدور وإما تعيينها على "خالية" أو تصفية هذه الخطوط. يمكنك أن تفعل الشيء نفسه مع الأدوار المخصصة ، مثل الأنواع المذكورة.

وفقًا لرئيس قسم المنتجات في Tableau ، فرانسوا Ejenstat ، سيتم تحديث Tableau Prep شهريًا ، بدلاً من جدول ثلاثة إصدارات سنويًا لبرنامج Tableau الرئيسي.

يعد التخطيط إحدى ميزات أداة أخرى قيد الاختبار التجريبي حاليًا في الشركة: Tableau Prep Conductor. سيسمح للمؤسسات بأتمتة إعداد مصادر البيانات الخاصة بها عن طريق نقلها إلى Tableau وفقًا للجدول الزمني الذي اختاروه. هذا منتج منفصل عن Tableau وسيحتاج إلى ترخيص منفصل لاستخدامه. من المقرر بدء المبيعات في العام المقبل.