Actualités de la TC26 : Tableau intègre l’analyse agentique à l’ensemble de sa gamme de produits.
Découvrez toute l'actualité.
Prenez des décisions avisées plus rapidement grâce à l’analyse agentique.
Amplifiez l’impact de vos tableaux de bord et visualisations en faisant des découvertes plus rapides et plus intelligentes grâce à l’analyse agentique. Découvrez comment l’IA agentique accélère la transition des données à l’action pour transformer la manière dont votre entreprise passe des données à la décision.
Tableau est la première plate-forme
d’analyse agentique au monde.
Tableau Desktop
Passez rapidement des données à l'action, n'importe où, n'importe quand... et même hors ligne.
Tableau Server
Déployez l’analyse agentique en combinant flexibilité et contrôle total.
Tableau Cloud
Transformez vos données en actions grâce à une solution d’analyse agentique entièrement hébergée.
Tableau Next
Aidez chaque utilisateur de CRM à transformer les données en actions grâce à l’analyse agentique.
Découvrez l’analyse agentique.
Une solution intelligente et adaptable. Exploitable. Toujours disponible.
- Préparation des données plus rapide et plus propre, descriptions de catalogue plus riches
- Création plus intelligente et analyse approfondie des tableaux de bord pour offrir une vision claire des informations clés
- Analyse conversationnelle basée sur des bases métier fiables
- Surveillance continue, décisions adaptatives et accélération des décisions
Un nouveau paradigme pour les solutions d’aide à la décision
Mark Recher, PDG de Tableau, explique comment Tableau révolutionne la manière dont les entreprises transforment leurs données en actions grâce à l’analyse agentique.
Réinventez l'aide à la décision grâce à l'IA autonome
Découvrez tout ce que doivent savoir les leaders data pour réussir avec leurs équipes grâce à l'analytique par des agents IA.
Le potentiel de l'analyse agentique : Tableau Next et les avantages de la plate-forme Salesforce
Les experts de Tableau examinent la première plate-forme d'analyse agentique au monde, conçue nativement sur la plate-forme Salesforce.
« Ma vision est celle d’un monde où plus personne n’aura besoin de me demander, à moi ou à mon équipe, de créer un rapport Salesforce. Les utilisateurs pourront simplement se connecter à Slack, à Salesforce ou à n’importe quel système pour bénéficier d'une expérience agentique et obtenir des réponses fiables. »
Joshua Stern, Directeur des systèmes GTM, Engine
FAQ sur l'analyse agentique
L'analyse agentique permet aux humains de travailler en collaboration avec des agents IA, transformant les tâches manuelles d'analyse des données et de découverte d'informations, en expérience automatisée, personnalisée et proactive.
L'analyse agentique représente une évolution significative dans le domaine des solutions analytiques (BI). Elle révolutionne l'analyse et la visualisation traditionnelles des données grâce à des agents IA autonomes qui améliorent et accélèrent chaque étape du processus, en convertissant les données en informations exploitables, puis en actions. Au lieu de se contenter d'assister, les agents IA vont au-delà de la simple présentation d'informations ; en collaboration avec les humains, ils s'engagent dans des interactions dynamiques et conversationnelles, anticipent les besoins des utilisateurs et automatisent des flux de travail analytiques complexes, sous contrôle humain.
L’analyse agentique est conversationnelle, proactive, et axée sur l’action ; elle évolue sans cesse et est disponible 24 h sur 24.
Elle offre les avantages suivants :
- Analyse conversationnelle fondée sur des bases métier fiables.
- Apprentissage adaptatif et recommandations pour une meilleure prise de décision.
- Surveillance continue et actions autonomes, le cas échéant, avec des agents intelligents.
L'analyse agentique peut aider les entreprises à améliorer leur processus de prise de décision, à accroître leur efficacité opérationnelle et à booster leurs résultats commerciaux. Grâce à l'analyse agentique, les organisations et les équipes peuvent :
- Automatiser la connectivité et la préparation des données.
- Identifier de manière proactive les tendances et les anomalies.
- Générer des informations contextuelles et des explications.
- Automatiser la communication des découvertes.
- Contribuer à des analyses avancées.
- Mettre en place des recommandations exploitables.
- Automatiser les actions.
L'analyse agentique permet de démocratiser les données au sein des entreprises en donnant à chacun accès à des informations contextuelles exploitables et à des mesures proactives.
- Données : une couche de données unifiée, composée de sources de données harmonisées et gouvernées (structurées ou non), qui alimente toues les couches supérieures.
- Connaissances : des modèles sémantiques, des définitions métier et des relations contextuelles qui confèrent aux agents d’IA le contexte dont ils ont besoin pour être fiables.
- Informations exploitables : des agents d'IA capables de générer des modèles, des tendances, des visualisations et des recommandations proactives, et qui savent fournir les bonnes informations aux bonnes personnes au bon moment.
- Action : des intégrations poussées avec vos systèmes professionnels pour passer de l’analyse à la décision, puis à des actions automatisées et contrôlées, le tout à grande échelle.
- Transparence et confiance : une visibilité complète sur la manière dont les analyses et les recommandations sont générées.
- Une approche ouverte et évolutive : des API et des composants de données découvrables et réutilisables.
Les outils d’aide à la décision traditionnels offraient des référentiels de données monolithiques et des visualisations statiques. L’analyse agentique accélère la transformation des connaissances en actions et aide chaque membre d’équipe à faire des découvertes plus rapidement grâce aux agents d’IA.
En intégrant l’autonomie et l’adaptabilité des agents d’IA aux outils de BI traditionnels, l’analyse agentique offre une approche fondamentalement nouvelle. Ces agents autonomes s’appuient sur des LLM et des modèles sémantiques de nouvelle génération pour accomplir leurs tâches en collaboration avec les utilisateurs. Ensemble, utilisateurs et agents peuvent atteindre des objectifs précis, réaliser des analyses complexes, fournir des explications et même déclencher des actions automatisées en fonction de leurs découvertes, facilitant ainsi un niveau de prise décision basée sur les données jusqu’ici impossible.