（赵法彬/数字通信世界）如今，数据已经成为每个企业的重要资源之一，并且很多企业也日益重视数据分析与挖掘数据价值，但是这面临着许多困难与问题。2021年3月24日，以帮助人们更好地看见并了解数据为使命的全球领先的数据分析平台Tableau推出商业科学，并且宣布本月底将在其2021.1版本中通过“Einstein Discovery”支持商业科学，可以帮助企业解除上述难题。Tableau CTO Francois Ajenstat通过网络与中国行业媒体进行了交流，介绍了商业科学特点与功能。
顺势而生的Tableau商业科学
Francois Ajenstat说，数据科学发展到今天，各行各业对它的需求与日俱增，大家对于数据科学方面能力的投入也逐渐加大。但是现在由于一些因素的制约，似乎从数据科学方面获得的成功还不足够。比如运用数据科学技术需要具备资深的技能，同时这样的数据科学项目既花钱又花时间，所以我们的客户才好不容易打造好了数据科学项目之后，大部分的数据科学项目要么是不会成功，要么是无法投入生产，这对于我们的客户来说都是错失了机会。他强调，Tableau致力于使数据更加民主化，正如同我们让数据分析更加民主、人人可用，也正在对数据科学进行同样的改变。
当今市场背景下，快速响应成为竞争的有力优势，Tableau本次推出商业科学将利用数据、简化模型创建、预测、假设情景、预想和其他分析方法，为更多人提供更快、更便利的支持。Francois Ajenstat介绍说，商业科学是一种新型人工智能支持技术，可降低数据科学技术的门槛，由AI驱动，可以让商务人士也能够使用数据科学技术，帮助企业用户和分析人员更快地做出更明智的决策。
那么，商业科学和数据科学之间有什么区别？Francois Ajenstat回答说，一个关键的区别在于精准度，数据科学能解决的问题包括气象监测、路径优化等，而商业科学所涉及的是一家企业方方面面更广泛的问题，可以帮助企业提升价值，比如降低员工流失率，提高平均的订单价值，缩短成交的时间等，并且也可以提供预定率。商业科学能帮助客户预测及分析的内容涵盖了一家企业业务的各个方面，包括了销售、服务、快销品等，可以帮助客户在各个层面上都获得价值。
功能强大的Tableau 2021.1
Tableau宣布本月底将在其2021.1版本中通过“Einstein Discovery”支持商业科学，那么，Tableau 2021.1升级功能有哪些呢？
（1）新的Microsoft Azure Connectivity Improvements：可帮助人们连接到其Azure SQL数据库（带Azure Active Directory）和Azure Data Lake Gen 2中的数据。Tableau现在还支持两个现有连接程序Azure Synapse和Azure Databricks中的Azure Active Directory。
（2）新的Extension Gallery：可帮助人们在Tableau中轻松搜索和发现连接程序和仪表板扩展程序。从该扩展库中，客户可以轻松找到并安装连接程序和仪表板扩展程序，以向其仪表板和连接程序添加功能，从而使Tableau可以在其Tableau工作流程中访问更多数据库和应用。
（3）重新设计的通知流程：将在一个专用空间中集中显示Tableau用户的共享、评论、摘录和预备流程。这可以在整个组织中传达所有的重要变更。人们可以选择直接在Tableau中、通过电子邮件或同时使用这两种方法接收这些通知，以确保自己知道重要提醒或更新。
（4）更快、更轻松的“细节层次”（LOD）表达：可帮助人们使用环境菜单或将某个度量拖放到某个维度上，以自动创建具有默认聚合的“细节层次”表达。
（5）新的Salesforce Customer 360 Audiences连接器：将Tableau与Customer 360 Audiences原生连接起来，从详细的客户数据获取洞察。通过新的连接器，Tableau客户可以通过活动、渠道和多个客户维度进行分析，以了解其跨渠道营销活动结果背后的“谁”和“为什么”。
Francois Ajenstat告诉记者，目前，通过机器学习的数据分析每天进行成百万上亿的预测，我们现在把这样自动化的数据以及机器学习数据能力嵌入到Tableau中来，可以让每个客户都能够使用商业科学的工具。它是一个简单、直观的、自动式机器学习的工具，同时会让客户更加确信自己做的是透明的、正确的决策。并且，它可以集成到整个工作流当中，可以集成到客户现在所使用的Tableau页面当中。
在整合这项技术之后，Tableau的数据分析到底有什么样的变化呢？Francois Ajenstat回答说，在过去，Tableau从事的数据分析更多是对于已有的历史数据进行分析，让客户了解过往发生了什么，并从中去分析挖掘数据价值。但是有了这项自动化机器学习技术帮助之后，还可以对于未来进行分析和预测，并且提出解决方案。这是这两者之间最大的差别。虽然预测式的数据分析并不是那么新颖，但是基于种种因素的限制，使用这项工具的人其实比较少，因为需要各种各样的技术。Tableau正在民主化，通过数据科学让人人都能使用上这项技术，预测式数据分析可以让业务当中的每一个人都可以通过它实现价值。Francois Ajenstat强调，这项新颖的技术能力将深度嵌入到现有的Tableau数据分析平台的各个方面。
