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Tableau introduce una nueva herramienta de lenguaje natural

[24/09/2019] Las herramientas de análisis de autoservicio han permitido desde hace mucho tiempo a los usuarios producir visualizaciones de datos sin necesidad de intervención de TI. Los avances recientes, como la automatización de la preparación de datos, han reducido aún más la barrera de entrada, pero este empuje para democratizar la analítica seguramente tiene sus límites. Después de todo, los usuarios todavía tienen que interpretar las visualizaciones de los datos que producen.

La actualización del software 2019.3 de Tableau, lanzada el miércoles pasado, tiene como objetivo abordar este problema con una nueva función llamada Explain Data que busca contar la historia detrás del gráfico, entregando análisis en un lenguaje claro a aquellos que no tienen la experiencia estadística para hacerlo por sí mismos.

En cierto modo, Explain Data es la contraparte de Ask Data, que Tableau incluyó en su versión 2019.1 en febrero. Ask Data permite a los usuarios de Tableau describir en una ventana de chat las visualizaciones que desean ver. A continuación, toma esta entrada de lenguaje natural, la utiliza para construir una visualización, y permite a los usuarios refinar el gráfico o superponer más datos de forma interactiva.

Con la nueva característica, los usuarios hacen clic en un elemento de datos en una visualización -un punto en un gráfico de dispersión, por ejemplo, o una barra en un gráfico de series de tiempo- y luego hacen clic en el ícono " Explain Data". Aparece una ventana de diálogo que ofrece una o más explicaciones de por qué ese elemento difiere de los demás o se desvía de la tendencia. Tableau hace esto probando cientos de patrones y explicaciones potenciales, presentando solo los más estadísticamente significativos.

En una demostración de la herramienta, el director de Producto de Tableau, François Ajenstat, presentó una visualización del uso de un servicio de bicicletas compartidas de Boston por mes. Febrero es un mes lento para el ciclismo -hace frío en Boston- pero hay más que eso, como lo reveló Explain Data: En febrero, un número desproporcionadamente alto de los paseos se realizaron alrededor de Cambridge. Los estudiantes, al parecer, montarán en bicicleta, sea cual sea el tiempo que haga. Armado con estos conocimientos, la compañía de bicicletas compartidas podría proteger la mayoría de sus bicicletas de la nieve y la sal, dejando el resto donde es más probable que se utilicen durante el invierno.

Explain Data también puede identificar las razones detrás de los valores atípicos en una gráfica de dispersión -en la demostración de Ajenstat, revelando que un solo viaje de un mes de duración fue la razón de una duración promedio anormalmente alta para una estación de alquiler.

Su negocio puede no ser el alquiler de bicicletas, pero explicaciones similares podrían ayudar al personal con poca experiencia estadística a identificar los territorios de ventas más lucrativos o a detectar fraudes o errores en la introducción de datos.

"La retroalimentación que hemos recibido a través de los ciclos beta es que esto es realmente útil, porque ayuda a descubrir patrones ocultos en los datos que la gente no habría podido ver de otra manera", anotó Ajenstat.

Por delante de la curva

Queda por ver si existe una demanda real de la función. Solo uno de cada seis encuestados en una encuesta reciente de 451 Research dijo que su organización estaba interesada en estas funciones analíticas de generación de lenguaje natural, llegando a casi uno de cada tres dentro de organizaciones en las que casi todas las decisiones estratégicas se basan en datos.

"Las explicaciones en lenguaje natural como, Explain Data, no son ciertamente un truco", señala Matt Aslett, vicepresidente de investigación de datos, inteligencia artificial y análisis de 451 Research, pero "Tableau y otros proveedores que introducen la funcionalidad del lenguaje natural se adelantan a la demanda de las empresas convencionales".

A medida que la tecnología madura, anota Aslett, podría mejorar la alfabetización de datos al hacer que los resultados de consultas complejas sean más fáciles de entender, pero en los primeros días, los usuarios de análisis experimentados son los más propensos a beneficiarse, ahorrando tiempo en análisis que ya saben cómo hacer.

Ajenstat destacó inadvertidamente uno de los peligros de usar herramientas automatizadas de autoservicio sin conocimiento del mundo real, aunque al mismo tiempo mostró una característica más antigua llamada "Describe Forecast" que proporciona datos técnicos sobre cómo Tableau extrapola los siguientes elementos de una serie de tiempo. Cuando llamó a un pronóstico del uso de alquiler de bicicletas durante el próximo invierno, el modelo predijo un número negativo de viajes -una imposibilidad, pero para el software, es solo otro número hasta que un humano establezca los límites de los valores que el campo puede tomar.

"Ese es uno de los desafíos de algunos de estos modelos automáticos", anotó. "Desde el punto de vista del algoritmo, ¿cómo se empieza a ajustar los motores para que funcionen con conjuntos de datos arbitrarios, en lugar de tener que personalizar todo?"

Explain Data es gratis para las empresas que se actualizan a Tableau 2019.3. Otras mejoras incluyen la opción de integrar la función Ask Data anterior en las páginas del portal o de la intranet para fomentar un mayor uso, y la capacidad de cifrar todos los extractos de datos en reposo.

Complementos para la gestión de catálogos y servidores

Tableau también está lanzando un nuevo software para el back office. Tableau Catalog es una nueva adición al complemento de gestión de datos que permite a los analistas identificar quién está utilizando qué fuentes de datos y qué informes dependen de qué campos. Esto será útil para determinar el impacto de los cambios en los datos recopilados.

También hay un nuevo complemento de administración de servidores, que supervisa el uso de recursos de hardware y el rendimiento de las consultas en implementaciones a gran escala. También puede ayudar con la migración de contenido entre proyectos o entornos de servidor. Para las empresas que ejecutan su instalación de Tableau en Amazon Web Services, hay una nueva opción para alojar el repositorio de metadatos de Tableau externamente en Amazon RDS PostgreSQL, algo que según Tableau puede mejorar la escalabilidad y la disponibilidad.

Tableau Server Management Add-on cuesta tres dólares por usuario y mes para las empresas que tienen sus propias instalaciones; los usuarios de Tableau Online, la versión SaaS de Tableau, ya obtienen los beneficios de administración de rendimiento y escalamiento como parte del servicio, señaló la compañía.