O que é o Tableau Business Science?

Uma das coisas em que nos concentramos é como fazer com que mais pessoas usem dados na rotina diária dos negócios. Como as pessoas podem pensar com seus dados e quando a análise é mais sobre fazer e responder perguntas do que aprender softwares ou habilidades complexas. É quando vemos o potencial humano desencadeado, com resultados surpreendentes. No entanto, existem muitas barreiras entre as pessoas que confiam nos dados e a análise sofisticada necessária para tomar as melhores decisões com eles.

Queremos reduzir essas barreiras introduzindo uma nova classe de análise: Tableau Business Science. Business Science traz os poderosos recursos da ciência de dados para as mãos dos empresários.

Usar IA, ML e outros métodos estatísticos para resolver problemas de negócios tem sido, em grande parte, o domínio dos cientistas de dados. Muitas organizações têm pequenas equipes de ciência de dados focadas em problemas específicos, de missão crítica e altamente escalonáveis. Mas há um grande número de decisões de negócios que dependem da experiência e do conhecimento, além dos dados – e que se beneficiariam muito com a aplicação de técnicas de análise mais avançadas.

É aqui que vemos uma oportunidade de democratizar os recursos da ciência de dados, minimizando os trade-offs entre extrema precisão e controle em relação ao tempo para insights – e a capacidade de agir com base nesses insights enquanto ainda são relevantes. No Tableau, a análise sempre foi permitir que as pessoas fizessem a próxima pergunta, explorassem a próxima hipótese, testassem a próxima ideia. Agora, estamos indo mais longe e ajudando mais pessoas a elevar seu julgamento humano com IA prática e ética que traz previsões para seus problemas de negócios hoje. 

Ao fornecer IA explicável e ferramentas de análise preditiva para analistas e usuários de negócios, a Business Science ajuda as pessoas a tomar decisões mais rápidas e confiáveis ​​em uma organização, enquanto expande seus casos de uso de análise e aprofunda sua compreensão de seus próprios dados.

O que é o Tableau Business Science?

Business Science é uma nova classe de análises baseadas em IA que permite que pessoas com experiência no domínio tomem decisões mais inteligentes com mais rapidez e confiança, reconhecendo que nem todos os problemas exigem precisão exata em detrimento da velocidade e do contexto de negócios. As soluções de Business Science também são rigorosas e precisas, mas permitem que os tomadores de decisão determinem o que precisam para seu caso de uso com controle e flexibilidade. Alguns exemplos de como os usuários podem exercer controle são dados de entrada, seleção de variável e configuração de limite. Os especialistas em negócios têm autonomia para permitir uma experiência totalmente automatizada ou podem optar por fazer alterações orientadas no processo de criação do modelo. Ao equipar mais pessoas com previsões governadas e sem código do tipo IA, planejamento de cenários hipotéticos e construção de modelos guiados – as equipes de negócios podem fazer mais análises elas mesmas.

A Business Science democratiza os recursos da ciência de dados e ajuda os especialistas de domínio a entender os principais motivadores de um modelo sem ter que aprender as ferramentas tradicionais de ciência de dados. Com experiências guiadas de IA nas mãos de especialistas de domínio, as equipes podem aplicar análises avançadas a mais problemas de negócios e tomar decisões importantes com mais rapidez e rigor, ao mesmo tempo em que dependem de seu julgamento humano. Não se trata de ajustar modelos super precisos, mas de orientar as pessoas mais próximas do problema na direção certa.

Afinal, os negócios são intrinsecamente complicados e imprevisíveis, portanto, a experiência de domínio e o conhecimento de pessoas que entendem a dinâmica de seu campo são essenciais. E, por esse motivo, a ciência de negócios é incrivelmente valiosa para ajudar a resolver problemas de negócios que uma equipe de ciência de dados pode não ser capaz de alocar recursos ou priorizar.

Para quem é o Tableau Business Science?

Business Science é para pessoas que entendem como funciona o seu negócio, ou seja, que sabem quais dados podem ser úteis para encontrar soluções. A ciência de negócios não requer alguém com profundo conhecimento técnico que escreva, implante e monitore algoritmos. Ao permitir que profissionais de negócios e analistas de dados aproveitem as previsões e os insights que vêm dos modelos de ML, sem precisar aprender Python, estatística ou como ajustar parâmetros para um algoritmo, você começou a aumentar sua equipe de especialistas orientados a dados.

Observamos inúmeros cenários em que Business Science é a abordagem certa que resultará no melhor resultado para os negócios – desde pontuação de leads para marketing e atribuição de cotas para equipes de vendas até distribuição e otimização da cadeia de suprimentos. Os recursos humanos podem usar a ciência de negócios para avaliar a probabilidade de um candidato aceitar uma oferta. Uma equipe imobiliária pode aplicar Business Science para planejar onde comprar espaço de escritório e explorar os custos de mover pessoas de um local para outro. Qualquer número de equipes poderia aplicar a ciência de negócios para orçamentos ou situações de alocação de recursos.

Em que o Tableau Business Science difere da ciência de dados?

Embora a Business Science use algumas das mesmas técnicas estatísticas e computacionais da ciência de dados, a experiência no domínio e o tempo para valorização são mais importantes do que o rigor estatístico. A ciência de negócios opera sob uma premissa diferente – com objetivos diferentes e usuários típicos diferentes da ciência de dados.

Na ciência de dados, a saída é um algoritmo de aprendizado de máquina que pode ser colocado em produção para aprimorar um processo recorrente. Frequentemente, a ciência de dados tenta responder a uma pergunta “sim / não” ou determinar se um resultado previsto ultrapassa um certo limite – por exemplo, a detecção de fraude é um ótimo caso de uso da ciência de dados. Os dados históricos treinam um algoritmo para reconhecer fraudes, analisando padrões em centenas de milhares, até milhões de ocorrências, e aplicando uma previsão para determinar se uma transação é fraudulenta. E o ajuste fino de um modelo como esse é fundamental porque a menor diferença na precisão – mesmo uma fração de uma porcentagem – pode custar milhões de dólares a uma empresa.

Com o Business Science, o objetivo é mover um KPI, não aperfeiçoar um modelo até que ele seja o mais preciso. Ao facilitar um processo mais iterativo de revisão e reimplantação do que os ciclos tradicionais de ciência de dados, a ciência de negócios elimina barreiras para que pessoas com contexto de negócios criem modelos e usem previsões rapidamente. Mais pessoas podem obter valor mais rapidamente com essas técnicas analíticas avançadas e tomar decisões mais inteligentes quando e onde for necessário.

Por exemplo, um varejista pode querer saber qual produto adicionar às suas lojas para aumentar os lucros em uma determinada região. Um profissional de negócios entenderia fatores como relacionamentos com fornecedores, tendências regionais e outras implicações qualitativas impactantes podem afetar a decisão – detalhes que uma máquina pode nunca entender. Juntos, experiência humana, julgamento e consciência contextual combinados com o rigor, automação e escalabilidade de insights gerados por máquina conduzem a melhores resultados de negócios.

A ciência de dados seria mais adequada para analisar a eficácia de uma vacina em um ensaio clínico, enquanto o problema de distribuição e alocação de uma vacina – um problema cujas nuances evoluem continuamente, dependendo fortemente do julgamento humano – seria mais adequado para a ciência de negócios. 

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