再见，老式 BI。
通过智能体分析更快地做出更明智的决策。
超越仪表板和传统 BI，通过智能体分析更快获得更智能的见解。了解智能体 AI 如何让从数据到行动的工作流提速，从而改变您的组织根据数据做出决策的方式。
再见，老式 BI。
从传统 BI ...
陈旧的手动报告。复杂拥挤的界面。未解答的问题。
- 互不关联的工具与彼此隔离的工作流程。
- 被动的决策和滞后的响应
- 严重依赖分析师和机构知识
... 到智能体分析的转变。
智能化与自适应。可操作。始终开启。
- 具有智能业务背景的对话式分析
- 适应性更强的决策和更迅捷的行动
- 通过智能体进行持续监控并采取行动
了解 Tableau Next，世界上第一个智能体分析平台。
什么是 Tableau Next？
通过 Tableau 首席产品官 Southard Jones 的这篇博文了解 Tableau Next，一个将数据转化为可操作见解的智能体分析平台（无论您在何处工作）。
“Tableau Next 会将我们的 BI 从报告提升到 AI 驱动的实时决策。它不仅能帮助我们利用数据做更多事情，还能帮助 Workday 的更多人员利用数据做更多事情。”
– Workday 营销分析总监 Siddarth Pawar
智能体分析常见问题解答
智能体分析让人类能够与 AI 智能体协同工作，将数据分析和见解发掘从手动任务转变为自动化、个性化、主动式的体验。
智能体分析代表了商业智能 (BI) 领域的重大发展，它超越了传统的数据分析和可视化，让人们能够使用具有自主性的人工智能代理更快地从数据获得见解，再根据见解采取行动，并增强其中每个阶段的效果。AI 智能体不仅仅能够通过提供信息起到辅助作用，还能与人类一起进行动态的对话式互动，预测用户需求，并自动执行复杂的分析工作流，而这一些仍然在人类的掌控之中。
传统的 BI 是既耗时又复杂的手动流程，其特点是彼此脱节的工具和相互隔离的工作流程、被动的决策和缓慢的响应速度，以及对数据分析师和机构知识的严重依赖。而智能体分析支持对话，具有主动性，以行动为导向，能够自行学习，并且始终可用。
与传统 BI 不同，智能体分析可以提供：
- 具有智能化业务和用户背景的对话式分析
- 自适应学习和有助于改善决策的行动建议。
- （在适用的情况下）通过智能体实现的持续监控和自动操作。
智能体分析可以帮助组织增强决策能力，提高运营效率并改善业务成果。通过智能体分析，组织和团队可以：
- 实现数据连接和准备的自动化。
- 主动识别模式和异常。
- 生成上下文见解和解释。
- 自动提供见解。
- 帮助进行高级分析。
- 生成具有可操作性的建议。
- 自动执行各种操作。
智能体分析让每个人都能获得上下文信息和可操作见解并主动采取行动，从而在整个组织实现数据普及。
- 数据基础和语义：具有数据编排功能和协调一致的输入数据的数据平台。需要一个强大的语义层来保证数据定义、质量和世系的一致性。
- 透明度和信任：智能体分析不能是“黑匣子”—它必须在见解和建议的生成方式上保持透明。
- 与业务系统集成的行动框架，用于实现工作流程自动化。
- API 优先方法：可发现、可重复使用的数据组件和 API。
传统的 BI 工具是提供静态可视化的单体式数据存储库。智能体分析加快了从数据到见解再到行动的进程，让组织内的每个用户都可以在 AI 智能体的帮助下更快地发掘见解。
智能体分析是一种全新的 BI 方法，可以将 AI 智能体的自主性和适应性注入当前的 BI 工具中，从而突破其局限性。在 LLM 和新一代语义模型的支持下，这些智能体可以在人类的监督下自主协调任务。人类和智能体可以联手实现既定目标，执行多步骤分析，提供解释，甚至根据见解触发自动化操作，从而在决策中实现以前无法实现的数据驱动水平。