Análisis inteligente

Las organizaciones están buscando tecnologías nuevas que extiendan a más personas la capacidad de llevar a cabo análisis sofisticados. En Tableau, invertimos en funcionalidades de análisis que ayudan a todos, desde científicos de datos hasta usuarios corporativos, a obtener respuestas más rápidamente y descubrir información inesperada por medio del aprendizaje automático, las estadísticas, el lenguaje natural y la preparación de datos inteligente.

Pregunte a los datos

Con Pregunte a los datos, puede usar el lenguaje natural para hacer preguntas y obtener respuestas de manera inmediata directamente en Tableau. Obtenga una visualización de datos relevante como respuesta, sin necesidad de comprender la estructura de los datos. De esta manera, podrá acceder a las respuestas más rápido.

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Explique los datos

Explique los datos lo ayuda a acelerar el análisis porque aprovecha el poder de la inteligencia artificial para explicar puntos específicos de sus datos. Sobre la base de modelos estadísticos avanzados, se pone a su disposición un conjunto de explicaciones precisas que le permiten ahorrar el tiempo que antes dedicaba a buscar respuestas inexistentes.

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Integración de modelos estadísticos

Tableau no solo se conecta con archivos de MATLAB, R, SAS y SPSS como fuentes de datos, sino que además admite la integración directa con R y Python. Puede ejecutar código directamente dentro de Tableau. También puede visualizar y manipular los resultados de modelos de servicios predictivos, como Rserve y TabPy.

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Información para la acción, aún más rápido

En esta entrevista, Doug Henschen de Constellation Research, y Francois Ajenstat, director de productos de Tableau, analizan las tendencias en análisis inteligente. A fin de contribuir a la riqueza analítica de la plataforma de Tableau, hemos incorporado nuevas funcionalidades inteligentes. Estas se han diseñado con el propósito de reducir las barreras que obstaculizan los procesos analíticos y ayudar a los usuarios avanzados a hacer preguntas más sofisticadas.

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Descubrimiento de datos automatizado

Estamos poniendo algoritmos y modelos estadísticos eficaces a disposición de nuestros clientes. De esta forma, acceden a nuevas prestaciones extraordinarias y pueden reducir la carga de trabajo a la hora de analizar conjuntos de datos complejos.

Explique los datos

Explique los datos lo ayuda a acelerar el análisis porque aprovecha el poder de la inteligencia artificial para explicar puntos específicos de sus datos. Sobre la base de modelos estadísticos avanzados, se pone a su disposición un conjunto de explicaciones precisas que le permiten ahorrar el tiempo que antes dedicaba a buscar respuestas inexistentes.

Agrupación en clústeres

La agrupación en clústeres automática es una simple función de arrastrar y soltar en Tableau. Permite a todos los usuarios utilizar un método k-means de agrupación en clústeres incorporado a fin de encontrar agrupaciones estadísticamente significativas en los datos que, de otra forma, no se detectarían.

Más recursos

  • Blog: Uncover Patterns in Your Data with Tableau 10’s Clustering Feature (Descubra patrones en sus datos con la funcionalidad de agrupación en clústeres de Tableau 10)
  • Blog: What is clustering, and why use it? (¿Qué es la agrupación en clústeres y por qué es conveniente usarla?)

Lenguaje natural

Interactuar con los datos mediante el lenguaje natural minimiza las barreras que obstaculizan la obtención de información. Como resultado, las personas pueden responder sus preguntas mucho más rápido aunque no cuenten con conocimientos técnicos especializados sobre los datos.

Procesamiento del lenguaje natural

Tableau introdujo Pregunte a los datos para Tableau Server y Tableau Online con la versión 2019.1 de Tableau. Con Pregunte a los datos, puede usar el lenguaje natural para hacer preguntas y obtener respuestas de manera inmediata directamente en Tableau. Obtenga una visualización de datos relevante como respuesta, sin necesidad de comprender la estructura de los datos. De esta manera, podrá acceder a las respuestas más rápido. Gracias a que está completamente integrada en la plataforma de Tableau, Pregunte a los datos funciona con fuentes de datos existentes sin necesidad de realizar ninguna configuración adicional. Eche un vistazo a una demostración interactiva de Pregunte a los datos.

Generación de lenguaje natural

Incorpore las funcionalidades de generación de lenguaje natural (NLG) a sus dashboards por medio de nuestros socios de NLG, incluidos Narrative Science, Automated Insights y ARRIA. Estas tecnologías aprovechan las API de Tableau para generar automáticamente descripciones de texto de las visualizaciones. De esta forma, los clientes pueden extraer más significado de sus datos.

Más recursos

  • Seminario web: Tendencia 3 de BI: Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Blog: Bringing the power of natural language to Tableau (El poder del lenguaje natural llega a Tableau)
  • Blog: Tendencias de comercio minorista de 2018: la generación del lenguaje natural impulsa el análisis visual

  • Seminario web: Achieving deep insight: Written analytics + visual analytics (Lograr información detallada: Análisis escrito + análisis visual)
  • Seminario web: Role-based NLG makes everyone a data expert (Con la generación de lenguaje natural basada en roles, todos pueden ser expertos en los datos)
  • Seminario web: El surgimiento de la generación de lenguaje natural en los servicios financieros

Preparación de datos inteligente

Con un aprendizaje automático eficaz, hemos automatizado aún más la preparación de datos de autoservicio en Tableau. Gracias a la reducción del trabajo manual necesario para combinar los datos, limpiarlos y darles forma, todos pueden aprovechar ahora sus datos al máximo mucho más rápido.

Intérprete de datos

Mediante el intérprete de datos, es posible detectar subtablas automáticamente, quitar un formato especial, dinamizar y dividir los datos de hojas de cálculo y archivos en PDF de manera fácil y rápida, y mucho más. Como resultado, todos pueden completar sus análisis con mayor celeridad.

Coincidencias de valores similares

Las coincidencias de valores similares indexan y agrupan palabras relacionadas por pronunciación o caracteres comunes con un solo clic. Se emplean algoritmos eficaces que agilizan la preparación de datos y minimizan las tareas de limpieza manual.

Recomendaciones inteligentes

Comience su análisis más rápidamente con los datos adecuados. Tableau utiliza el aprendizaje automático para recomendar uniones y tablas de bases de datos según las métricas de uso de fuentes de datos de su organización.

Más recursos
  • Seminario web: Los datos sucios tienen consecuencias
  • Blog: Tableau Prep (Project Maestro) ya está aquí para transformar la experiencia de preparación de datos
  • Blog: New to Tableau Prep? Start with these five fundamentals (¿Es nuevo con Tableau Prep? Comience con estos cinco aspectos básicos)
  • Informe: Prácticas recomendadas para ordenar los datos con Tableau Prep
  • Producto: Tableau Prep, una nueva solución de preparación de datos
  • Blog: Introducing recommended tables and smart joins in Tableau 10.3 (Presentamos tablas y uniones inteligentes recomendadas en Tableau 10.3)

Análisis predictivo

Incorporamos modelos predictivos eficaces en una experiencia fácil de usar. De esta forma, ponemos funcionalidades de predicción a disposición de más personas, con el fin de que puedan anticiparse a los cambios en sus negocios.

Pronóstico

Prediga los pasos que seguirá su negocio. Basta con arrastrar y soltar para crear un pronóstico. Tableau selecciona automáticamente el modelo de pronóstico en función de los datos. Asimismo, representa la estacionalidad mediante el suavizado exponencial.

Integración de modelos estadísticos

Tableau no solo se conecta con archivos de MATLAB, R, SAS y SPSS como fuentes de datos, sino que además admite la integración directa con R y Python. Puede ejecutar código directamente dentro de Tableau. También puede visualizar y manipular los resultados de modelos de servicios predictivos, como Rserve y TabPy. Con la integración de modelos estadísticos, todos pueden aprovechar los modelos creados por su equipo de científicos de datos fácilmente.

Más recursos

  • Blog: Put your MATLAB models and algorithms to work in Tableau (Ponga los modelos de MATLAB y algoritmos en acción con Tableau)
  • Blog: Building advanced analytics applications with TabPy (Crear aplicaciones de análisis avanzado con TabPy)
  • Blog: How to use Tableau with SQL Server on R and Python (Cómo usar Tableau con SQL Server en R y Python)