Salesforce 推出了适用于 Tableau 的 Einstein Copilot 测试版，这项新功能旨在帮助每个角色和职能的用户在 AI 的帮助下探索数据。
企业倾向于将数据洞察发布在由专业分析师创建的报告和仪表板中。在 Tableau 中创建的仪表板是可视化和交互式的，允许用户通过探索预定义的引导路径来调整范围。但有时用户无法在仪表板中找到问题的答案。他们需要能够自己探索数据，而无需接受深入的分析培训。借助 Einstein Copilot for Tableau，用户可以深入研究他们的数据，通过自然语言利用 Tableau 强大的分析引擎从电子表格、云和本地数据仓库以及 Salesforce Data Cloud等数据源中查询并获得丰富的洞察。
每个行业的组织都在寻求提高效率、做出更好的决策，并要求他们的团队使用利用人工智能的新工具。
83% 的首席执行官 希望他们的组织更加以数据为导向，但只有 30% 的员工表示他们的行为是由数据分析驱动的。
超过 90% 的商业领袖表示生成式人工智能将使他们的组织受益。
Einstein Copilot for Tableau 使每个业务用户都可以进行数据分析，甚至可以根据对业务数据和元数据的分析向用户提出问题，从而帮助减少数据分析师所需的变更请求和更新数量，从而通常可以更快地做出数据驱动的决策。
Einstein Copilot for Tableau 还利用了 Einstein Trust Layer，为业务和数据团队提供了强大的工具来帮助保护数据并限制对第三方模型的暴露。与其他 AI 编排引擎不同，Einstein Trust Layer 不会保留客户提示或 LLM 的响应。这有助于客户和专有数据保持私密。
继 Salesforce 最近推出 Einstein Copilot之后，Tableau 的新 AI 助手专为分析用例而设计。Einstein Copilot for Tableau 功能包括：
推荐问题： 调查数据时，您如何知道从哪里开始?Einstein Copilot for Tableau 会自动分析数据并推荐相关问题，引导用户找到有趣的潜在洞察领域。例如，区域销售经理可以使用建议的问题，例如“产品类别之间是否存在销售模式?”来帮助发现季节性销售模式。
对话式数据探索： 仅仅得到第一个问题的答案是远远不够的;出色的分析需要提出后续问题并找到更多细节。Einstein Copilot for Tableau 使用户能够迭代和改进他们的数据探索。用户可以搜索洞察，而不会丢失上一个问题的上下文。例如，营销人员可以询问哪些活动表现最佳，并添加有关特定地区、产品和分销渠道的后续问题，就像他们真的在与数据对话一样。
引导式计算创建： 计算指标和 KPI 是分析数据时的关键任务，通常需要学习复杂的计算语法。Einstein Copilot for Tableau 可引导用户完成此过程。例如，用户可以获得 AI 驱动的指导，以解析较长字符串字段中的信息，例如从完整邮寄地址中提取城市名称，或将多个度量与正确的聚合相结合以获得准确的结果。
Tableau 首席执行官 Ryan Aytay 表示：“每个职能部门的每个员工都必须培养基本的数据技能，才能在现代企业中取得成功。
“Einstein Copilot for Tableau 简化了技能开发，帮助任何人成为理解数据的专家，并使企业中的每个人都能利用值得信赖的 AI 更快地获得见解。现在每个人都是数据专家。”
Constellation Research 副总裁兼首席分析师 Doug Henschen 表示：“生成式人工智能有可能真正彻底改变整个企业获取和互动洞察的方式，但企业希望确保数据的可信度。
“有了信任护栏，人工智能就可以从一种野心演变为一种强大的商业工具。”
随着 Einstein Copilot 功能的不断发展，Salesforce 和 Tableau 的客户将能够使用自然语言询问数据问题、可视化洞察并将这些洞察转化为行动，为客户创造更好的体验。更多信息将在 4 月 29 日至 5 月 1 日在圣地亚哥举行的 Tableau 大会上分享。
Tableau 中的 Einstein Copilot 目前仅向部分客户提供测试版，并将于今年夏天全面上市。
