Informationen über Tableau AI

Lernziele 

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

• Erklären des Zusammenhangs zwischen KI und Analysen
  
• Beschreiben des von Tableau AI verfolgten Ansatzes für die Gesprächsanalyse
  

Wie hängen generative KI und Daten zusammen?

Einfach ausgedrückt, generiert generative KI Ausgaben auf der Grundlage aller Informationen, die sie lernt. Das ist der Ursprung des Wortes generativ. Sie fragen – die KI generiert. Wenn Sie beispielsweise ein generatives KI-Lernmodell mit Zehntausenden Seiten mit Gedichten füttern, dann wird es, bei der Aufforderung ein Gedicht zu schreiben, ziemlich sicher ein Gedicht mit überraschenden Ergebnissen generieren.

Beachten Sie jedoch, dass Daten das Herzstück der generativen KI darstellen. Sie funktioniert nur, wenn sie über die richtige Menge an Informationen verfügt, um Ihre Fragen zu beantworten. Das Gleiche gilt für Business Analytics und Business Intelligence (BI). Menschen können nur dann fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, wenn ihnen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen.

Was passiert, wenn man generative KI mit branchenführenden Analyse- und BI-Tools kombiniert? Halt, nicht so schnell!

Herausforderung durch KI-Halluzinationen

Wenn Sie zum ersten Mal darüber nachdenken, Tableau mit etwas wie generativer KI zu kombinieren, denken Sie vielleicht an eine gesprächsbasierte Schnittstelle: "Erstelle ein Dashboard, das Führungskräften die Unternehmensleistung in diesem Quartal zeigt." Und dann würden Sie erwarten, dass die generative KI die Erkenntnisse "ausspuckt". Dieses Szenario klingt zwar fantastisch, die Herausforderung besteht allerdings darin, dass die generative KI trotz aller Fortschritte noch nicht so weit ist, dass sie zuverlässig rechnen kann.

Es gibt schließlich KI-Halluzinationen. Das heißt, die generative KI produziert zwar eine Antwort, man kann sich aber nicht sicher sein, dass diese Antwort richtig ist. Sie basiert eine Antwort allein auf den Informationen, die sie bereits gelernt hat. Aus diesem Grund eignet sich generative KI hervorragend für kreative Anwendungen, aber nicht unbedingt für konkrete Analysen.

Bei Tableau verfolgen wir einen durchdachten Ansatz bei der Implementierung generativer KI in unsere Analyseplattform. Wir möchten sicherstellen, dass die Kernanalysen, die Berechnungen und die Mathematik so durchgeführt werden, wie dies immer der Fall war. Das heißt, mit vordefiniertem, deterministischem Code, der von Menschen auf eine Weise entwickelt wurde, der zu 100 % zuverlässig ist. Wir nutzen generative KI, um andere Teile der Analyseerfahrung auf Touren zu bringen.

Gleichgewicht zwischen generativer KI und zuverlässigen Analysen finden

Hier ein einfaches Beispiel: Angenommen, Sie möchten wissen, wie hoch der Gewinn im letzten Quartal war. Der Gewinn ist natürlich das Ergebnis aus Einnahmen abzüglich Kosten. 

Um eine gute Antwort zu erhalten, die jemand leicht verstehen und umsetzen kann, braucht man Folgendes.

Zuerst einmal müssen Sie "Gewinn" definieren. Gewinn = Einnahmen − Kosten. Generative KI ist gut darin, solche Dinge miteinander zu verbinden. Sie sieht, dass die Datenquelle Spalten für den Umsatz enthält, und versteht, dass "Umsatz" wahrscheinlich ein passendes Synonym für "Einnahmen" ist. Sie kennt die Beziehung zwischen Konzepten wie Umsatz, Kosten und Gewinn. Generative KI kann also dabei helfen, diese Definitionen oder dieses Datenmodell zu erstellen.

Zweitens müssen Sie den Wert berechnen, um herauszufinden, wie hoch der Gewinn in diesem Zeitraum war. Wie bereits gesagt, ist generative KI nicht so gut in tatsächlichen Berechnungen, und deshalb führt Tableau diese Berechnungen auf eine traditionellere Weise durch.

Und schließlich müssen Sie, sobald Sie die Antwort haben, sobald Sie wissen, wie hoch der Gewinn, die Einnahmen und die Kosten sind, dies noch dem Endnutzer mitteilen. Eine Kombination aus visuellen Darstellungen und natürlicher Dialogsprache ist eine effektive Form der Kommunikation. Generative KI kann eine Reihe von Fakten in etwas Bedeutungsvolles und Natürliches übersetzen, das auch ein nicht technisch versierter Benutzer versteht.

Dies ist ein einfaches Beispiel, aber es veranschaulicht den Kernprozess von Business Analytics. Es zeigt, wo generative KI eingesetzt werden kann, um den Prozess zu verbessern und zu beschleunigen, zeigt aber vor allem, wo sie nicht genutzt werden sollte.

Schnellere Analyse mit Tableau AI und Tableau Pulse

Tableau AI nutzt die fortschrittlichen Fähigkeiten generativer KI, um den Prozess der Datenanalyse zu vereinfachen und die Leistung, Effizienz und Skalierung zu steigern. Tableau AI verfolgt einen anderen Ansatz bei der Gesprächsdatenanalyse, indem es Aufforderungen innerhalb einer gesprächsbasierten Schnittstelle verwendet. Anstatt vom Endbenutzer zu verlangen, dass er genau weiß, welche Frage er stellen muss, leitet Tableau AI ihn durch proaktive Fragen an. Da Tableau über ein umfassendes Verständnis der Daten verfügt, ist es in der Lage, relevante und personalisierte Optionen zu präsentieren, auf die der Endbenutzer reagieren kann. 

Sie können sich das so vorstellen: Es ist Essenszeit. Sie haben Ihren persönlichen Koch. Müssen Sie ihm genau das Gericht beschreiben, das Sie sich wünschen, mit allen Zutaten, Gartemperaturen und Zeitangaben? Müssen Sie ihm sagen, welche Soße am besten zu Ihrem Hauptgericht passt, welche Beilagen es aufwerten und wie er es anrichten soll? Das wäre ganz schön viel verlangt von jemandem, der kein Experte ist! 

Aber was wäre, wenn Ihr Koch Ihnen ein paar wohlüberlegte Auswahlmöglichkeiten vorschlägt, die Sie vielleicht nie in Betracht gezogen hätten? Ihr Koch weiß zudem, was Ihnen schmecken könnte und wie man die Zutaten kombiniert. Sie haben zwar das letzte Wort, aber er gibt Ihnen einige Auswahlmöglichkeiten und Empfehlungen, um das bestmögliche Gericht zu kreieren.

Aus vielen ähnlichen Gründen ist eine proaktive gesprächsbasierte Schnittstelle mit Daten und Analysen für die meisten Geschäftsbenutzer sinnvoll. 

Mit Tableau Pulse werden Ihnen Daten mit proaktiven Erkenntnissen präsentiert. Es beantwortet häufig gestellte Fragen, um Ihre Analyse zu vertiefen, ohne dass Sie diese Fragen selbst formulieren müssen. Wenn Sie Fragen haben, wählen Sie aus einer Reihe von per Mausklick auswählbaren Anfragen aus oder stellen Ihre Frage über die gesprächsbasierte Schnittstelle.

Wenn Sie das Unternehmen als Ganzes betrachten möchten, erhalten Sie direkt auf der Startseite KI-generierte Zusammenfassungen und Erkenntnisse. Fragen Sie mit den vorgeschlagenen Anfragen weitere Details ab oder verwenden Sie die hybride Suche, um die Fragen zu finden, die für Sie wichtig sind. 

Ressourcen 

• Blog: Wie Tableau AI und Tableau Pulse das Datenerlebnis neu definieren
• Blog: Salesforce bringt die nächste Generation von Tableau auf den Markt – mit generativer KI für Daten und Analysen für jeden