Addio, BI della vecchia scuola.
Prendi decisioni migliori, più velocemente, con l'analisi agentica.

Vai oltre le dashboard e la BI tradizionale per ottenere informazioni più rapide e intelligenti con l'analisi agentica. Scopri come l'AI agentica può accelerare il flusso di lavoro data-to-action per trasformare il modo in cui la tua organizzazione passa dai dati alle decisioni.

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Il passaggio dalla BI tradizionale...

Report manuali e obsoleti. Interfacce datate. Domande senza risposta.

  • Strumenti disconnessi e flussi di lavoro in silos
  • Decisioni basate su reazioni e tempi di risposta lenti
  • Elevata dipendenza dagli analisti e dalle conoscenze istituzionali

...all'analisi agentica.

Intelligente e adattiva. Fruibile. Sempre attiva.

  • Analisi conversazionale con contesto aziendale intelligente
  • Decisioni adattive e azioni accelerate
  • Monitoraggio e azione continui con agenti intelligenti

Scopri Tableau Next, la prima piattaforma di analisi agentica al mondo.

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Scopri come trasformare informazioni affidabili in azioni autonome con la prima piattaforma di analisi agentica al mondo.

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Analisi agentica: in che modo l'AI autonoma sta rivoluzionando la business intelligence

Cosa devono sapere i responsabili dei dati per posizionare sé stessi e i loro team per il successo con l'AI agentica per i dati e l'analisi. Ottieni le informazioni essenziali per iniziare il tuo percorso di analisi agentica.

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Dashboard di Tableau Next con Agentforce per l'analisi

Analisi agentica: un nuovo paradigma per la business intelligence

Ryan Aytay, presidente e CEO di Tableau, racconta come Tableau Next sta ridefinendo la BI con l'analisi agentica, trasformando il modo in cui le aziende passano dai dati all'azione.

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Dashboard delle vendite in Tableau Next con la chat dell'agente di analisi

Sbloccare il potenziale dell'analisi agentica: Tableau Next e i vantaggi della piattaforma Salesforce

Gli esperti di Tableau si immergono nella prima piattaforma di analisi agentica al mondo, creata in modo nativo sulla piattaforma Salesforce.

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Testo "Tableau Next"

Che cos'è Tableau Next?

Scopri Tableau Next, la piattaforma di analisi agentica che trasforma i dati in informazioni fruibili ovunque lavori, in questo articolo del Chief Product Officer di Tableau, Southard Jones.

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Marketing Analytics Director di Workday, Siddarth Pawar

"Tableau Next trasformerà la nostra BI, dalla creazione di report al processo decisionale in tempo reale basato sull'AI. Non solo ci aiuterà a fare di più con i dati, ma aiuterà più persone in Workday a fare di più grazie ai dati".

– Siddarth Pawar, Marketing Analytics Director, Workday

Domande frequenti sull'analisi agentica

L'analisi agentica consente alle persone di lavorare in collaborazione con gli agenti di AI, trasformando l'analisi dei dati e la scoperta delle informazioni da un'attività manuale in un'esperienza automatizzata, personalizzata e proattiva.

L'analisi agentica rappresenta un'evoluzione significativa nello spazio della business intelligence (BI), che va oltre l'analisi e la visualizzazione dei dati tradizionali per passare ad agenti di AI autonomi che aumentano e accelerano ogni fase del percorso, dai dati alle informazioni all'azione. Invece di limitarsi ad assistere, gli agenti di AI vanno oltre la semplice presentazione di informazioni. Insieme agli esseri umani, si impegnano in interazioni dinamiche e conversazionali, anticipano le esigenze degli utenti e automatizzano flussi di lavoro analitici complessi, con le persone che comunque mantengono il controllo.

La BI tradizionale è manuale, dispendiosa in termini di tempo e complessa, caratterizzata da strumenti scollegati e flussi di lavoro in silos, decisioni reattive e tempi di risposta lenti oltre a una forte dipendenza dagli analisti di dati e dalle conoscenze istituzionali. Al contrario, l'analisi agentica è conversazionale, proattiva, orientata all'azione, autoapprendente e sempre disponibile.

A differenza della BI tradizionale, l'analisi agentica fornisce:

  • Analisi conversazionale con contesto aziendale e utente intelligente.
  • Apprendimento adattivo e azioni consigliate per migliorare il processo decisionale.
  • Monitoraggio continuo e azioni autonome, ove applicabile, con agenti intelligenti.

L'analisi agentica può aiutare le organizzazioni a migliorare il processo decisionale, aumentare l'efficienza operativa e migliorare i risultati aziendali. Con l'analisi agentica le organizzazioni e i team hanno la possibilità di:

  • Automatizzare la connettività e la preparazione dei dati.
  • Identificare in modo proattivo modelli e anomalie.
  • Generare informazioni e spiegazioni contestuali.
  • Automatizzare la distribuzione delle informazioni.
  • Supportare con analisi avanzate.
  • Abilitare suggerimenti attuabili.
  • Automatizzare le azioni.

L'analisi agentica può democratizzare i dati nell'organizzazione offrendo a tutti l'accesso a informazioni contestuali e fruibili e ad azioni proattive.

  • Base di dati e semantica: una piattaforma dati con orchestrazione e dati di input armonizzati e coerenti. Per definizioni, qualità e derivazione coerenti dei dati, è necessario un solido livello semantico.
  • Trasparenza e fiducia: l'analisi agentica non deve essere una "scatola nera", ma deve essere trasparente nel modo in cui le informazioni e i suggerimenti vengono generati.
  • Un framework di azioni integrato con i sistemi aziendali per automatizzare i flussi di lavoro.
  • Un approccio API-first: componenti di dati e API rilevabili e riutilizzabili.

Gli strumenti di BI tradizionali fungevano da repository di dati monolitici con visualizzazioni statiche. L'analisi agentica accelera il percorso dai dati alle informazioni e alle azioni, consentendo a ogni utente dell'organizzazione di impegnarsi in una scoperta più rapida delle informazioni con l'aiuto degli agenti di AI.

L'analisi agentica è un approccio fondamentalmente nuovo alla BI, che trascende i limiti degli strumenti di BI attuali integrandoli con l'autonomia e l'adattabilità degli agenti di AI. Alimentati da LLM e modelli semantici di nuova generazione, questi agenti possono orchestrare le attività in modo autonomo con gli esseri umani nel ciclo. Insieme, gli esseri umani e gli agenti possono raggiungere gli obiettivi dichiarati, eseguire analisi in più fasi, fornire spiegazioni e persino attivare azioni automatizzate basate sulle informazioni, consentendo un livello di processo decisionale basato sui dati che prima era irraggiungibile.