哈Ha！ 我向您介绍 Peter Sayer 撰写的文章“ Tableau讨论用于创建可视化的自然语言界面”的翻译 。

BI提供商寻求简化和自动化数据分析，这是将AI（人工智能）功能整合到BI工具中的一种日益增长的趋势。



建立新的数据模型需要多少统计学家？ 根据Tableau Software，完全没有。 该公司声称，广泛使用的分析工具的下一个版本将自行完成。

Tableau上周在一项名为Ask Data的新功能中进行了演示，该功能使用户可以通过用自然语言描述他们想要的内容来创建可视化。 这是在新奥尔良的一次客户活动上完成的。 此外，该公司还在其数据准备工具中展示了新的自动化功能。

这是企业软件开发人员日益增长的趋势的一部分，该趋势使曾经需要特殊技能的任务自动化和简化，从而使企业能够更有效地使用其数据并将合格的人员转移到劳动强度较小的工作上。

BI中AI技术的曙光

人工智能领域的成就使公司软件开发人员更容易以自然语言（口头或打印）输入数据并显示用户所需的信息，而不是强迫他学习特定命令或在屏幕上操作对象以实现其目标。 越来越多的AI被用于领先的BI工具中，以期“民主化”分析和数据科学。

Tableau的竞争对手Microsoft Power BI于几年前推出了一项名为“问题与答案”的功能，但是即使在最近的演示中，该句子在语法和拼写方面也比Tableau Ask Data更复杂。 但是，它们都领先于Dundas BI等，后者仍然使用拖放来创建可视化。

Tableau的实现将允许用户查询数据库，并为软件提供机会来独立确定应如何组合数据库表，应选择哪些列以及必须执行哪些操作才能获得所需的响应。 此功能和其他新功能将在Tableau 2019.1中出现，该功能预计于明年年初发布，而beta版将在10月下旬发布。

Forrester首席分析师玛莎·贝内特（Martha Bennett）说：“ 这种自动化功能是受欢迎的，也是必要的 。” “ 我们正在获取越来越多的数据，但是与他们合作的人没有那么多时间 。”

根据她的说法，数据专家花费了多达80％的时间来准备数据，而花费在数据上的时间越少，他们就越有能力执行那些直接使业务受益的BI功能。

解决专家缺乏时间的一种方法是将大部分工作负载转移到机器上。 另一种方法是为以前由于需要特殊技能而无法自己处理数据的人简化数据处理。 这就是所谓的数据“民主化”。

使用AI的缺点

“ 但向大量员工提供数据存在风险：数据无法取代主题领域的专家知识和对情况的清醒评估 ，”玛莎·贝内特（Martha Bennett）说。

她说：“ 在使新的自动化功能广泛可用之前，CIO应该根据自己的经验对其进行测试，以确定它们是否合适 。”

在没有明确建议的情况下提供数据分析的工具可能会使用户混淆采取的措施。

“ 如果您不给某人详细的指示，那么您不应期望他在第一时间就正确地做每一件事 。”
-Forrester首席分析师Marta Bennett

但是，您不能仅仅责怪软件。

“ 自动化与控制不同。 所有这些事情仍然必须遵循。 如果您说计算机本身是这样做的，那么在法庭上听起来会不太好，而且我们也不知道为什么， ” Martha Bennett警告。 这个问题长期以来被称为AI黑匣子问题。

此外，您需要确定您的数据是否适合自动化工具：尤其是机器学习系统需要大量数据才能工作。

她说：“ 如果将机器学习算法应用于异常多于正常数据的数据，它将无法正常工作 ，”她说。

演示详情

在新奥尔良的一次活动中，视觉分析经理Andrew Vigno在Kickstarter众筹项目数据库中展示了Ask Data的功能，这表明，与大多数编译器不同，Ask Data不需要完美的标点即可工作。

该软件将他的查询“总金额是多少”（字面意思）转换为“总金额”，并返回了响应。 当他打印“按年”和“按状态”时，Ask Data将其请求转换为“按条款和状态的融资金额”。 然后，由于没有其他数据，她准备了一条彩色折线图，以绿色显示每年成功增加的项目的资金，而失败，取消或暂停的项目（红色，橙色和黄色）的资金保持不变。

“哪些类别是成功的”问题引起了不同的视觉答案：Ask Data在上一个查询中添加了“按类别，过滤器状态-成功”，并按成功项目数从高到低的顺序绘制了Kickstarter类别排名的直方图。

员工长期以来一直希望企业软件能够执行他们想要的事情，即使他们无法清楚地说明任务，Andrew Vigno也表明Tableau正在实现这一目标。 当他输入“与平均资金比较”（字面意思）时，Ask Data向他显示了项目数量的分布，该数量接近于他之前查看过的各个技术项目子类别的平均资金。

使用鼠标，Tableau中的某些操作仍然可以更快地进行操作，尤其是当您缓慢键入时：在散点图上添加“ mod”和“ game”子类别仅需四次单击。

创建新的数据模型

他的同事Tyler Doyle只需单击几下即可创建一个新的数据模型，该模型显示Tableau用来分析SQL查询中的数据的字段，并且基础数据库可以理解。

“ 只需单击一行-“添加相关对象”，您就可以准备好您的数据模型，而无需确定要使用哪些表，如何连接它们，或者左联接或右联接是什么。 Tableau中的新数据建模功能正是为您完成的。 ”
-泰勒·道尔

“ 数据模型如何知道这些表之间的正确关系？ ”-想知道道尔。 事实证明，Tableau依赖CIO以及他们的数据库管理员和数据专业人员。 为了帮助他执行此技巧，您需要确保将必要的信息存储在数据仓库中。

数据准备是Tableau正在进行的另一个领域。 高级工程师Zahira Valani展示了Tableau Prep如何使用角色自动执行数据清理。 Tableau使用它们来识别发挥作用的字段，例如URL，电子邮件地址或地理标志（州或邮政编码）。 Valani展示了如何通过几次单击即可使Tableau Prep可以检查字段的内容以确定最合适的角色，然后选择与该角色不匹配的无效元素并将其设置为“空”或过滤这些行。 您可以对自定义角色（例如枚举类型）执行相同的操作。

Tableau首席产品官FrançoisEienstat表示，Tableau Prep将每月更新一次，而主要Tableau软件每年计划发布三个版本。

计划是该公司当前正在进行Beta测试的另一种工具的功能：Tableau Prep Conductor。 它将使企业能够根据选择的时间表将其移至Tableau，从而自动准备数据源。 这是与Tableau分开的单独产品，需要单独的许可证才能使用。 定于明年开始销售。