Lancez votre aventure d'analyse de données avec le nouvel Einstein Copilot de Salesforce pour Tableau.

Débloquer le potentiel avec Einstein Copilot pour Tableau

Les utilisateurs d’entreprise bénéficient d'un large éventail d'outils d'intelligence économique et d'analyse de données comme Tableau. Cependant, l'obstacle le plus significatif n'est souvent pas la multitude de fonctionnalités disponibles, mais plutôt l'incertitude face à la page blanche : les utilisateurs ont du mal à identifier les prochaines étapes de leur parcours d'analyse des données.

Pour relever ce défi, Salesforce a lancé Einstein Copilot pour Tableau, actuellement en version bêta. Cet outil innovant d'intelligence artificielle renforce l'engagement de Salesforce à intégrer l'IA générative dans ses applications, qui avait été précédemment déployé en bêta publique pour les utilisateurs de Salesforce CRM le mois dernier. Einstein Copilot agit comme un assistant conversationnel, rationalisant les flux de travail et améliorant l'accessibilité pour les utilisateurs.

Einstein Copilot pour Tableau est spécifiquement conçu pour l'analyse de données, allant au-delà des simples requêtes en langage naturel. Ce nouvel assistant propose des fonctionnalités qui guident les utilisateurs commerciaux et les analystes de données à travers l'expérience souvent intimidante de la « page blanche », en fournissant des questions recommandées pour stimuler l'exploration de ensembles de données spécifiques. Ses capacités d'exploration de données conversationnelles permettent d'obtenir des insights plus profonds, favorisant l'engagement des utilisateurs sans requérir des compétences avancées en rédaction de requêtes.

Comme l'a affirmé Southard Jones, Chief Product Officer chez Tableau, « Nous ne voulons pas dire aux utilisateurs qu'ils doivent rédiger de meilleures requêtes. Notre objectif a été d'assurer que les analystes reçoivent des conseils clairs et des réponses basées sur leurs questions au sein de l'expérience traditionnelle de Tableau. »

Dans le jargon de Tableau, les « pills » désignent les types de données que les utilisateurs intègrent dans leurs flux de travail, tandis que les « shelves » se rapportent à l'organisation des données analysées en lignes et colonnes.

Avancées au-delà de Tableau Pulse

L'intégration de l'IA dans Tableau n'est pas nouvelle. Plus tôt cette année, Tableau a lancé son outil Pulse axé sur l'IA, conçu pour mettre en évidence des insights et créer des visualisations. Cependant, Einstein Copilot pour Tableau adopte une approche plus personnalisée en agissant comme un véritable assistant pour l'analyse et l'exploration des données.

« Cet outil recommandera activement des actions au fur et à mesure que vous construisez votre analyse, aidant les utilisateurs à gagner en confiance avec l'interface, » a noté Southard. L'interface a été conçue en tenant compte des retours des utilisateurs, leur permettant d'indiquer l'utilité des recommandations et d'améliorer ainsi les interactions futures.

Création de calculs guidée pour la préparation des données

En plus de l'exploration, la plateforme principale de Tableau inclut des fonctionnalités robustes de préparation des données. Pour les nouveaux analystes de données, la création de calculs peut s'avérer particulièrement complexe. Einstein Copilot pour Tableau vise à simplifier ce processus.

« Lors de la préparation des données pour l'analyse, des tâches comme l'ajout de colonnes ou la réalisation de calculs peuvent être décourageantes, » a expliqué Southard. « Avec notre outil, vous pouvez exprimer vos besoins en langage courant, et nous le convertirons en le langage technique nécessaire. »

Comprendre le contexte dans l'analyse des données

Alors que Salesforce a déployé avec succès Einstein Copilot pour CRM, son application dans Tableau est ajustée pour des cas d'utilisation variés. Contrairement à Salesforce, où le contexte des données est bien défini, Tableau offre un champ d'analyse de données plus large au-delà de la gestion des relations client.

« Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) peuvent accomplir des tâches incroyables, mais une interaction efficace repose sur une compréhension claire du cas d'utilisation, » a déclaré Southard. « Les complexités de la rédaction d'un e-mail diffèrent considérablement de celles d'un appel de service ou de l'interrogation de jeux de données variés. »

Einstein Copilot pour Tableau représente une avancée passionnante en intelligence économique, rendant l'analyse de données plus intuitive et accessible pour les utilisateurs de tous niveaux de compétence.

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