在当今数据驱动的世界中，如何有效地从大量复杂的数据集中提取有价值的信息成为了一个挑战。Tableau通过集成人工智能技术，为这一问题提供了解决方案。本文将探讨Tableau的AI功能如何简化数据分析流程，并介绍其最新的AI特性，这些特性将使数据分析工作更加轻松。
Tableau的AI集成彻底改变了数据分析，它将可信的生成性AI引入Tableau AI平台，并为用户提供了一系列新的能力。在AI引入之前，从大型复杂数据集中提取可操作的洞察是一项具有挑战性且耗时的任务，通常需要专业技能。Tableau AI通过加速价值实现、提供智能建议和提供产品内指导，转变了这一过程。
基于Einstein Trust Layer的TableauAI确保了一个可信和道德的AI体验，维护数据安全和隐私。通过民主化数据分析并提供个性化洞察，Tableau AI简化了业务用户消费洞察的过程，提高了数据驱动决策的标准。这导致组织质疑他们如何能有效地从大型数据集中获得可操作的洞察，以做出更快和更明智的决策。
TableauAI引入了一些令人兴奋的特性，展示了现代主动分析时代的潜力。去年推出的Tableau Pulse现在已可用，它利用AI提供个性化和自动化的体验，针对每个用户的KPI量身定制。Pulse和Einstein Copilot是生成性AI合作伙伴，允许用户自然地与Tableau互动。
这些AI工具帮助业务用户和初级数据分析师探索他们的数据并获得洞察，无需数据专家的支持。通过将AI置于聚光灯下，Tableau简化了数据驱动决策的过程，使其更加易于访问和用户友好。借助自然语言处理，用户现在可以拥有一个有指导性和互动性的数据探索体验。
TableauAI引入了“询问”Q&A功能，这是一个改变游戏规则的特性，它使用户能够使用自然语言处理来调查指标。例如，一个营销官员可以简单地询问：“在活动中，哪个广告商对潜在客户生成贡献最大？”Tableau Pulse将直接将定制的洞察发送到他们首选的通信平台，无论是Slack、电子邮件还是他们的移动设备。这种自然语言界面使数据探索变得易于访问和直观。
Tableau Pulse的一个关键AI特性是指标引导。用户现在可以将仪表板中的计算保存到Tableau的指标层，以便于跟踪。每当数据发生变化时，Pulse都会主动发送更新，通知用户正向趋势或漂移事件的发生。这确保了用户保持信息灵通，并可以根据他们的KPI变化迅速采取行动。
指标目标是另一个强大的功能，它允许用户设置基准或目标，并轻松比较他们的进度。例如，销售经理可以有效地跟踪他们的销售管道与销售目标。这种能力通过提供对指标性能相对于目标的清晰理解，增强了数据驱动决策。
Einstein Copilot仍处于测试阶段，它充当AI助手，具有两个关键功能。首先，它提供AI辅助的数据转换，为准备数据进行分析提供逐步建议。其次，Einstein Copilot forTableauCatalog通过自动生成数据源的描述，简化了数据探索，使更容易找到和理解所需的数据。