再見了，傳統 BI。使用代理式分析，做出更快、更完善的決策。
超越儀表板板及傳統 BI，以代理式分析技術更快獲得更明智的見解。瞭解代理式 AI 如何加快根據資料採取行動的工作流程，徹底改變組織使用資料制定決策的方式。
從傳統 BI...
報告過時，且需手動建立，介面不流暢，問題未獲得解答。
- 工具彼此獨立，工作流程分散
- 被動做出決策，反應緩慢
- 重度依賴分析員和企業知識
...改為代理式分析
智慧型自動調整，可據以行動，且全天候運作。
- 可提供智慧業務背景的對話式分析技術
- 靈活決策與加速執行
- 透過智慧型代理程式持續監控與採取行動
隆重推出 Tableau Next：全球第一個代理式分析平台
解鎖代理式分析：Tableau Next 與 Salesforce 平台的優勢
Tableau 專家深入探討全球第一個在 Salesforce 平台上原生建立的代理式分析平台 Tableau Next。
Tableau Next 是什麼？
透過 Tableau 產品長 Southard Jones 的部落格文章，認識 Tableau Next 這款能將資料轉化為可行見解的代理式代理分析平台，無論身處何種工作環境，皆能適用。
「Tableau Next 將我們的 BI 從製作報告提升為採用 AI 即時制定決策。Tableau Next 將我們的 BI 系統全面升級，從傳統報告建立升級至即時、採用 AI 技術的決策。Tableau Next 不僅協助我們透過資料完成更多作業，也讓 Workday 全體員工拜資料所賜，順利完成更多任務。」
– Workday 行銷分析部門總監 Siddarth Pawar
代理式分析常見問題
透過代理式分析技術，人類將能與 AI 智慧代理協作，將資料分析與發掘見解的作業從手動工作轉為自動化、個人化的主動式體驗。
代理式分析代表商業智慧 (BI) 領域的重大進展，從傳統資料分析和視覺化轉向自主的 AI 智慧代理，可增強和加速透過資料取得見解並轉化為行動的各個階段。AI 智慧代理不再只是輔助工具，也不僅僅是呈現資訊，而是與人類共同參與動態、對話式的互動、預測使用者需求，並自動化複雜的分析工作流程，同時仍由人類掌握主導權。
傳統的 BI 需仰賴手動操作，非常耗時且複雜，其特點是工具不連貫、工作流程孤立，決策反應被動、反應速度緩慢，並且高度依賴資料分析師與組織內部知識來運作。相較之下，代理式分析則是對話式的、主動的、以行動為導向、具備自我學習能力，且隨時可用。
與傳統 BI 不同，代理式分析提供以下功能：
- 具備智慧商業與使用者情境的對話式分析。
- 透過適應性學習與建議行動來提升決策品質。
- 在適當情況下，由智慧代理程式持續監控並自主執行行動。
代理式分析可協助組織加強決策制定、提高營運效率和改善業務成果。透過代理式分析技術，組織和團隊能夠執行以下工作：
- 自動化資料連線與準備。
- 主動識別模式和異常。
- 產生情境化的見解與解釋。
- 自動化見解傳達。
- 協助進行進階分析。
- 啟用可據以行動的建議。
- 自動化行動。
代理式分析讓組織內的每個人都能取得情境化且可據以行動的見解與主動行動，進而實現資料普及化。
- 資料基礎和語意：一個具備資料協調功能並提供統一且一致輸入資料的資料平台。強大的語意層對於確保資料定義一致性、品質及歷程而言，是不可或缺的一部分。
- 透明度和信任：代理式分析絕不可成為「黑盒子」，必須對見解與建議的產生過程保持透明。
- 與商務系統整合的動作框架，用以自動化工作流程。
- API 優先的方法：可探索、可重複使用的資料元件和 API。
傳統 BI 工具是單一的資料儲存庫，並提供靜態的視覺化內容。代理式分析可加速透過資料取得見解並轉化為行動的旅程，讓組織中的每位使用者都可以在 AI 智慧代理的幫助下更快速探索見解。
代理式分析是一種全新的商業智慧 (BI) 方法，透過結合 AI 智慧代理的自主性與適應性，突破了現有 BI 工具的限制。在大型語言模型 (LLM) 與新一代語意模型的支援下，這些代理程式能夠在有人類參與的情況下，自主協調各項任務。人類與代理程式共同合作，不僅能達成既定目標、執行多步驟的分析、提供解釋，甚至能根據見解觸發自動化行動，實現過去無法達成的資料導向決策層級。