Business Science: Die Demokratisierung von Data Science-Fähigkeiten
Erst letzte Woche haben wir euch eine kleine Einführung zu Tableau gegeben. Tableau ist die führende Analytics Plattform und möchte nun mit “Business Science” die Eintrittsbarriere für Anwender weiter verringern. So können auch Personen ohne Data Science-Skills Programme wie Tableau im vollen Umfang nutzen, ohne dabei auf Data Scientists angewiesen zu sein. Diese spezialisierten Mitarbeiter wenden statistische Methoden und Machine-Learning Algorithmen an, um damit reale Business-Probleme zu lösen. Viele Firmen haben jedoch nur kleine Data Science Teams, welche sich mit zeitaufwändigen, kritischen Problemen auseinandersetzen und nicht der Agilität im Business-Alltag entsprechen.
Elevate the Human Judgement
Ein Business-Problem setzt Domainwissen voraus, um die Dynamik im jeweiligen Gebiet zu verstehen. Data Science-Teams haben jedoch weder genug Ressourcen noch Zeit, um diese Herausforderungen im Detail zu kennen. Mit Tableau Business Science wird der Trade-Off zwischen “Präzision und Kontrolle” versus “Time to Insights” und der Umsetzung von Maßnahmen verringert. Business Professionals können somit Vorhersagen aus vorgefertigen Machine-Learning Algorithmen für ihre Szenarien nutzen, ohne Python oder Statistikmethoden lernen zu müssen.
Business Science ist AI-powered Analytics, durch die Benutzer mit Fachwissen rasch entscheiden und aktiv werden können. Mit künstlicher Intelligenz und Predictive-Analytics Lösungen finden Personen auf der Business-Seite heraus, welche Daten sie für ihre Anwendungsfälle benötigen: Zum Beispiel mit variabler Selektion, Threshold Einstellungen sowie der Selektion der Eingabedaten. Durch die vereinfachte Erstellung von Machine-Learning Modellen, „What-if“-Szenarien und weiteren analytische Methoden können Fachexperten die Key Drivers erkennen und fortgeschrittene Analysen durchführen. All das ist ohne Programmierkenntnisse machbar.
Tableau Business Science vs. Data Science
Worin liegt nun genau der Unterschied? Sowohl Business-Professionals als auch Data Scientists haben unterschiedliche Ziele und User, welche sie ansprechen wollen. Zwar nutzt Business Science die gleichen statistischen und Computational-Techniken wie Data Science, doch der Output von Data Scientists ist meist die Beantwortung einer „Ja/Nein“ Frage oder ob das Resultat einen Grenzwert überschreitet. Data Scientists wollen also akkurate, perfekte Modelle entwickeln. Ein gutes Beispiel liefert die Betrugserkennung. Hierbei geht es um genaues Analysieren von großen Datenmengen, um verdächtige Transaktionen erkennen zu können. Das Ziel ist also den akkuratesten Algorithmus zu entwickeln, denn nur die kleinste Ungenauigkeit könnte einen Millionenverlust bedeuten.
Business Science hingegen möchte KPI’s iterativ verbessern und Prozesse monitoren. Hier benötigt man schnelle Analysen, die smarte Entscheidungen ermöglichen. Beispielsweise möchte ein Händler herausfinden welches Produkt er zu seinem Store hinzufügen soll, um in einer bestimmten Region den Profit zu erhöhen. Der Händler hat das Fachwissen über seine Wertschöpfungskette und kennt Lieferantenbeziehungen und Trends ganz genau. Im Gegensatz dazu würde eine Maschine solche qualitativen Faktoren nicht in Betracht ziehen. Daher ist die Kombination aus fachlichem Input und Kontextwissen zur Auswertung von Machine Learning-Insights überaus wichtig.
Feature Release: Business Science für Tableau CRM
Gute Neuigkeiten gibt es auch für alle Tableau CRM User, denn Business Science wird mit dem Einstein Discovery Update 2021.1 Update verfügbar sein. Tableau und Salesforce haben den AI-Algorithmus gemeinsam entwickelt, um diesen in Business Workflows einzubauen und Transparenz über Key Drivers und mögliche Verzerrungen sichtbar zu machen. Mehr Infos zum neuen Release findet ihr hier.
Einstein Discovery in Action. Quelle: tableau.com
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MarTech & Data Analytics