Tableau Software公司首席技术官Andrew Beers 表示，三大趋势正在影响新分析功能的开发。

他补充说，每个趋势都会帮助用户更快、更敏捷地处理数据。

6月15日，在Tableau虚拟IT峰会期间，Beers表示，分析消费者希望有单个界面来处理数据，并能够通过嵌入式商业智能在他们的工作流中处理数据，以及将数据科学功能用于增强智能和机器学习 (ML)，而无需具备数据科学家的技能。

他继续说，这些分析趋势使有些企业能够应对COVID-19疫情带来的不确定性。

Beers称：“在疫情期间，很多企业真正意识到数字化转型的重要性。曾经数字化转型听起来像是深奥的战略，需要几年时间来部署，而现在突然变成企业生存的关键。他们必须弄清楚如何在数字世界中运作。如果企业想要在未来蓬勃发展，他们必须现在就投资于数据。”

一站式商店

速度和敏捷性需要效率。

当你使用一种工具来清理和准备数据，然后使用另一种工具来查找数据集，并在从数据存储位置提取数据并加载到商业智能中后，跳转到另一种工具来可视化和分析数据，这非常低效。

这曾经是常态，但现在供应商已经开发出功能，使客户能够在单个位置处理数据。通过集成，Tableau等传统BI供应商的客户现在可以直接在其数据仓库中使用BI平台。

与此同时，随着物联网的快速发展和新技术（例如5G）的出现，企业收集的数据量呈指数级增长，Tableau以及Qlik和SAS Institute等供应商现在都提供数据管理功能。

Beers称：“这不再是数据爆炸；而是数据混乱。挑战在于如何控制这种混乱，利用这些数据并将其转化为资产，以帮助企业取得成功。”

他继续说，简单性有助于管理这种混乱，即在一个位置查找和处理所有数据。该位置可以是云、本地、API 或应用程序。

在该位置，企业可以对其数据进行分类，并应用所需的数据治理指南，以确保合规性、跨整个企业扩展分析，并为最终用户提供更大的灵活性以及更先进、更易于使用的工具。

Beers称：“当数据管理功能与分析工具集成时，你可以帮助你企业中的人员在正确的时间使用正确的数据进行正确的呼叫，即使你在扩展时也是如此。”

嵌入式分析

前面提到的重要分析趋势是在单个位置处理数据，第二个重要趋势是，在任何工作流程中处理数据。

由于疫情原因，很多人现在在家工作，很多其他人现在在办公室和远程工作间分配时间，人们大部分工作在协作平台上完成，例如Slack、Microsoft Teams和Google Docs。

与此同时，其他人则在来自Salesforce和SAP等供应商的办公应用程序中完成大部分工作。

你必须离开Slack或Salesforce才能进入Tableau或Power BI仪表板是低效的。因此，保留在这些环境中的同时处理数据的能力可创造速度和敏捷性。

分析资产（甚至整个平台）嵌入到协作工具或业务应用程序中，可以提高速度和敏捷性。

Beers称：“人们可以随时随地（通过嵌入式分析）询问有关数据的问题。 如果他们在他们的协作工具中，他们可以留在该应用程序中，并继续与他人协作，并保持业务向前发展，以推动转型。”

高级分析

在疫情期间，针对过去的报告和仪表板对企业而言已不再足够。过去的表现不再能够准确预测未来。

企业需要面向未来的分析资产，模型可以为他们提供有关即将发生的事情的线索，以便他们可以先发制人地采取行动，而不是在为时已晚时做出反应。

这些模型需要高级分析功能，例如增强智能和机器学习，但并非每个企业都配备数据科学家团队，能够编写代码，以构建预测模型。

然而，即时在疫情前，企业就意识到要快速灵活，他们需要前瞻性模型。

因此，另一个新兴的分析趋势是，很多供应商使用AI和ML开发低代码和无代码工具，使最终用户和数据科学家能够开发模型。

例如，Tableau最近发布了与Salesforce的Einstein Discovery的集成：无代码工具，位于Salesforce的Einstein Analytics平台内，它利用人工智能和机器学习来实现预测建模和规范性建议，以创建Tableau称之为商业科学（business science）的概念。

商业科学是该供应商的术语，它使商业用户能够将数据科学功能与AI和ML结合使用。

Beers称：“我相信这将改变我们处理数据的方式，使整个企业中的更多人能够推动转型。”

除模型开发外，供应商一直在使用AI和ML使用户能够自动执行某些重复性任务，使用自然语言处理查询和解释数据，并发送推送通知以提醒用户他们的数据发生变化。

Beers指出：“这些智能让更多人在需要时更容易得到他们需要的答案，无论他们的技术技能如何。”

Tableau的发展计划

Beers表示，基于前面提到的分析趋势，Tableau最近的产品开发战略侧重于使用户能够在单个环境中完成所有分析工作，在他们的正常工作流程中完成这些工作，并利用AI和ML做一些过去只有数据科学家才能完成的工作。

Tableau Data Management于2019年推出，与Tableau的传统BI平台集成，以创建单一环境，包括数据准备、数据编目、治理、安全和存储。Tableau现在还提供嵌入式分析，这歌工具使用户能够将Tableau嵌入和集成到其他工作流中。

除了与Einstein Discovery的集成之外，Tableau最近还改进了Ask Data、其自然语言查询工具和自动数据质量警告。

Beers称：“我们相信 [这些分析趋势] 将使企业能够获得成功所需的速度和敏捷性。”