ลาก่อน BI รุ่นเก่า
ตัดสินใจได้ดีขึ้น รวดเร็วขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์

ดูได้มากกว่าแดชบอร์ดและข้อมูลทางธุรกิจแบบเดิมๆ เพื่อเพิ่มความเร็วและข้อมูลเชิงลึกที่เร็วยิ่งขึ้นและชาญฉลาดยิ่งขึ้นกับการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ ดูว่า AI เอเจนต์สามารถเร่งเวิร์กโฟลว์จากข้อมูลไปสู่การดำเนินการได้อย่างไรเพื่อเปลี่ยนวิธีที่องค์กรของคุณนำข้อมูลไปใช้ประกอบการตัดสินใจ

การเปลี่ยนแปลงจากข้อมูลทางธุรกิจแบบดั้งเดิม ...

รายงานเวอร์ชันเก่าที่ต้องทำเอง อินเทอร์เฟซที่เทอะทะ คำถามที่ไม่มีคำตอบ

  • เครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกันและเวิร์กโฟลว์ที่ต่างคนต่างทำ
  • การตัดสินใจเชิงโต้ตอบและเวลาตอบกลับช้า
  • พึ่งพานักวิเคราะห์และข้อมูลจากสถาบันมากเกินไป

... สู่การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์

ฉลาดและปรับตัวได้ ดำเนินการได้ พร้อมใช้งานตลอดเวลา

  • การวิเคราะห์เชิงสนทนาพร้อมบริบททางธุรกิจที่ชาญฉลาด
  • การตัดสินใจเพื่อปรับตัวตามสถานการณ์และการดำเนินการอย่างเร่งด่วน
  • การตรวจสอบและการดำเนินการอย่างต่อเนื่องด้วยเอเจนต์อัจฉริยะ

ดู Tableau Next ขณะใช้งานจริงด้วยการสาธิตนี้

เรียนรู้วิธีเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ให้กลายเป็นการดำเนินการอัตโนมัติด้วยแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์รายแรกของโลก

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์: AI อัตโนมัติกำลังปฏิวัติวงการระบบธุรกิจอัจฉริยะอย่างไร

สิ่งที่ผู้นำด้านข้อมูลจำเป็นต้องทราบเพื่อให้ตนเองและทีมมีศักยภาพในการบรรลุความสำเร็จด้วยการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์สำหรับข้อมูลและการวิเคราะห์ อ่านข้อมูลสำคัญเพื่อเริ่มต้นกระบวนการด้านการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ของคุณ

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์: กระบวนทัศน์ใหม่สำหรับระบบอัจฉริยะทางธุรกิจ

Ryan Aytay ประธานและซีอีโอของ Tableau กล่าวว่า Tableau Next กำลังนิยามข้อมูลทางธุรกิจใหม่ด้วยการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ ซึ่งจะช่วยเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการดำเนินการ

ปลดล็อกการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์: Tableau Next และข้อได้เปรียบของแพลตฟอร์ม Salesforce

ผู้เชี่ยวชาญ Tableau เจาะลึกแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์รายแรกของโลก ซึ่งสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม Salesforce

Tableau Next คืออะไร

ทำความรู้จักกับ Tableau Next แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ที่เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปดำเนินการได้ไม่ว่าคุณจะทำงานที่ใด ในบล็อกนี้จาก Southard Jones หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Tableau

Siddarth Pawar ผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์การตลาด Workday

Tableau Next จะยกระดับข้อมูลทางธุรกิจของเราจากการรายงานสู่การตัดสินใจแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งไม่เพียงจะช่วยให้เราทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นด้วยข้อมูลเท่านั้น แต่ยังช่วยให้พนักงานของ Workday ทำอะไรได้มากขึ้นด้วยข้อมูลอีกด้วย”

– Siddarth Pawar ผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์การตลาดของ Workday

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ช่วยให้มนุษย์สามารถทำงานร่วมกับ AI เอเจนต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยจะเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลและการค้นพบข้อมูลเชิงลึกจากงานที่ทำด้วยตนเอง ให้กลายเป็นประสบการณ์อัตโนมัติในเชิงรุกที่ปรับแต่งให้เป็นแบบเฉพาะตัว

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ถือเป็นวิวัฒนาการครั้งสำคัญในพื้นที่การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ (BI) โดยก้าวข้ามการวิเคราะห์และการแสดงภาพข้อมูลแบบเดิมๆ ไปสู่ AI เอเจนต์อัตโนมัติที่ช่วยเสริมและเร่งความเร็วในทุกขั้นตอนของการเดินทาง ตั้งแต่การแปลงข้อมูลไปเป็นข้อมูลเชิงลึกและนำไปสู่การดำเนินการ AI เอเจนต์ไม่ได้ช่วยเหลือโดยการนำเสนอข้อมูลเพียงอย่างเดียวเท่านั้น แต่ยังทำงานร่วมกับมนุษย์ในการโต้ตอบเชิงสนทนาแบบไดนามิก คาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้ และทำให้เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเป็นแบบอัตโนมัติ โดยที่ผู้คนยังคงควบคุมทุกอย่างได้

การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ (BI) แบบดั้งเดิมนั้นเป็นการดำเนินการที่ต้องทำด้วยตนเองซึ่งใช้เวลานานและมีความซับซ้อน มีลักษณะเฉพาะคือมีเครื่องมือที่ไม่เชื่อมกันและเวิร์กโฟลว์ที่แยกส่วน ทำให้การตัดสินใจเป็นเชิงโต้ตอบและใช้เวลาตอบกลับช้า อีกทั้งยังต้องพึ่งพานักวิเคราะห์ข้อมูลและความรู้ของสถาบันเป็นอย่างมาก ในทางตรงกันข้าม การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์จะเป็นแบบสนทนาในเชิงรุกที่มุ่งเน้นการดำเนินการและการเรียนรู้ด้วยตนเอง รวมถึงพร้อมใช้งานตลอดเวลา

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์แตกต่างจาก BI แบบดั้งเดิมดังนี้

  • การวิเคราะห์เชิงสนทนาพร้อมบริบททางธุรกิจที่ชาญฉลาด
  • การเรียนรู้แบบปรับตัวและการแนะนำการดำเนินการเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
  • การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและการดำเนินการอัตโนมัติตามความเหมาะสมด้วยเอเจนต์อัจฉริยะ

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์สามารถช่วยให้องค์กรทำการตัดสินใจได้ดีขึ้น ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และได้รับผลลัพธ์ทางธุรกิจเพิ่มขึ้น องค์กรและทีมงานสามารถใช้การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ทำสิ่งต่อไปนี้ได้

  • เชื่อมต่อและเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ
  • ระบุรูปแบบและความผิดปกติเชิงรุก
  • สร้างข้อมูลเชิงลึกและคำอธิบายตามบริบท
  • ส่งมอบข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติ
  • ช่วยเหลือในการวิเคราะห์ขั้นสูง
  • เปิดใช้งานคำแนะนำที่สามารถดำเนินการได้
  • ดำเนินการอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์สามารถกระจายข้อมูลทั่วทั้งองค์กรได้ด้วยการมอบสิทธิ์ให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกตามบริบทที่สามารถดำเนินการได้และช่วยให้ดำเนินการเชิงรุก

  • รากฐานข้อมูลและความหมาย: แพลตฟอร์มข้อมูลที่มีการจัดการข้อมูลและข้อมูลอินพุตที่สอดประสานและสอดคล้องกัน ซึ่งจำเป็นต้องมีเลเยอร์ความหมายที่แข็งแกร่งสำหรับคำจำกัดความข้อมูล คุณภาพ และความเกี่ยวพันที่สอดคล้องกัน
  • ความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ: การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์จะต้องไม่ใช่ "กล่องดำ" แต่ต้องมีความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีการสร้างข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำ
  • กรอบการดำเนินงาน ที่ผสานรวมกับระบบธุรกิจเพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ
  • แนวทางที่เน้น API: ส่วนประกอบข้อมูลและ API ที่ค้นพบและนำกลับมาใช้ใหม่ได้

เครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมเป็นที่เก็บข้อมูลเดียวที่มีการแสดงภาพแบบคงที่ การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์ช่วยเร่งความเร็วในการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกและนำไปสู่การดำเนินการ ช่วยให้ผู้ใช้ทุกคนในองค์กรสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ AI เอเจนต์

การวิเคราะห์ด้วยเอเจนต์โดยพื้นฐานเป็นแนวทางใหม่ของ BI ซึ่งก้าวข้ามข้อจำกัดของเครื่องมือ BI ในปัจจุบันโดยเป็นการผสานเข้ากับความเป็นอิสระและความสามารถในการปรับตัวของ AI เอเจนต์ เอเจนต์เหล่านี้ขับเคลื่อนโดย LLM และโมเดลเชิงความหมายรุ่นใหม่ สามารถจัดการงานต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติภายใต้ความดูแลของมนุษย์ มนุษย์และเอเจนต์สามารถทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ระบุ ดำเนินการวิเคราะห์หลายขั้นตอน ให้คำอธิบาย และแม้แต่เริ่มการดำเนินการอัตโนมัติโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ในระดับที่ไม่สามารถทำได้มาก่อน