ابدأ رحلتك في تحليل البيانات مع أحدث إضافة من Salesforce، Einstein Copilot for Tableau.

فتح آفاق جديدة مع آينشتاين كوبايلوت لـ Tableau

يواجه مستخدمو المؤسسات مجموعة واسعة من الإمكانيات مع أدوات ذكاء الأعمال وتحليل البيانات مثل Tableau. ومع ذلك، فإن الحاجز الأكبر غالبًا لا يكون المجموعة المتعددة من الميزات المتاحة، بل هو عدم اليقين تجاه الصفحة الفارغة—حيث يكافح المستخدمون لتحديد الخطوات التالية في رحلة تحليل بياناتهم.

لمعالجة هذه المشكلة، قدمت Salesforce آينشتاين كوبايلوت لـ Tableau، الذي هو الآن في مرحلة البيتا. هذه الأداة الذكية تعزز التزام Salesforce بإدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر تطبيقاتها، والذي تم طرحه في البيتا العامة لمستخدمي Salesforce CRM الشهر الماضي. يعمل آينشتاين كوبايلوت كمساعد حواري، مما يسهل سير العمل ويزيد من إمكانية وصول المستخدمين.

تم تصميم آينشتاين كوبايلوت لـ Tableau خصيصًا لتحليل البيانات، متجاوزًا استفسارات اللغة الطبيعية البسيطة. تقدم هذه الأداة الجديدة ميزات توجه المستخدمين في رحلتهم خلال تجربة "الصفحة الفارغة" المرهقة، من خلال تقديم أسئلة مقترحة لاستكشاف مجموعات بيانات محددة. تمكن قدراتها على استكشاف البيانات بالطريقة الحواریة المستخدمين من الحصول على رؤى أعمق، مما يعزز مشاركتهم دون الحاجة إلى مهارات كتابة استفسارات متقدمة.

كما أشار ساوثارد جونز، المدير التنفيذي لمنتجات Tableau، "لا نريد أن نقول للمستخدمين إن عليهم كتابة استفسارات أفضل. كان تركيزنا على ضمان تلقي المحللين توجيهات واضحة واستجابات بناءً على استفساراتهم ضمن تجربة Tableau التقليدية."

في مصطلحات Tableau، تشير "الأقراص" إلى أنواع البيانات التي يدمجها المستخدمون في سير عملهم، بينما تتعلق "الرفوف" بتنظيم البيانات المحللة في صفوف وأعمدة.

تطورات تتجاوز Tableau Pulse

دمج الذكاء الاصطناعي في Tableau ليس بالأمر الجديد. في وقت سابق من هذا العام، أطلقت Tableau أداتها المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، Pulse، المصممة لاستخراج الرؤى وإنشاء التصورات. ومع ذلك، يأخذ آينشتاين كوبايلوت لـ Tableau نهجًا أكثر تخصيصًا من خلال العمل كمساعد حقيقي لتحليل البيانات واستكشافها.

قال ساوثارد: "ستوصي هذه الأداة نشطًا بالإجراءات أثناء بناء تحليل البيانات، مما يساعد المستخدمين على اكتساب الثقة مع الواجهة." تم تصميم الواجهة مع أخذ ملاحظات المستخدمين في الاعتبار، مما يتيح لهم الإشارة إلى مدى فائدة التوصيات، وبالتالي تحسين التفاعلات المستقبلية.

إنشاء حسابات موجهة لتحضير البيانات

بالإضافة إلى الاستكشاف، تتضمن منصة Tableau الأساسية ميزات قوية لتحضير البيانات. بالنسبة للمحللين الجدد، قد يكون إنشاء الحسابات تحديًا كبيرًا. يهدف آينشتاين كوبايلوت لـ Tableau إلى تبسيط هذه العملية.

وأوضح ساوثارد: "عند تحضير البيانات للتحليل، قد تبدو المهام مثل إضافة الأعمدة أو إجراء الحسابات شاقة." وتابع، "مع أداتنا، يمكنك التعبير عن احتياجاتك بلغة بسيطة، وسنقوم بتحويلها إلى اللغة الفنية اللازمة."

فهم السياق في تحليل البيانات

بينما نجحت Salesforce في تنفيذ آينشتاين كوبايلوت لـ CRM، فإن تطبيقه في Tableau مصمم خصيصًا لحالات استخدام متنوعة. على عكس Salesforce، حيث يتم تعريف سياق البيانات بشكل جيد، تخدم Tableau نطاقًا أوسع من تحليل البيانات يتجاوز إدارة علاقات العملاء.

قال ساوثارد: "يمكن أن تنجز نماذج اللغة الكبيرة مهامًا مذهلة، ولكن التفاعل الفعال يعتمد على فهم واضح لحالة الاستخدام." وأكد، "تعقيدات كتابة بريد إلكتروني تختلف تمامًا عن الانخراط في مكالمة خدمة أو الاستعلام عن مجموعات بيانات متنوعة."

يشكل آينشتاين كوبايلوت لـ Tableau تقدمًا مثيرًا في ذكاء الأعمال، مما يجعل تحليل البيانات أكثر سهولة وولوجًا للمستخدمين من جميع مستويات المهارة.