Salesforce Einstein Analytics Explorer mit Alltagssprache bedienen

Data & StorageDatenvisualisierung

Die Eingabe von normalen Sätzen als Abfrage für Daten soll den Umgang mit analytischen Tools für jedermann ohne technische Vorkenntnisse ermöglichen.

Salesforce erleichtert die Bedienbarkeit des Einstein Analytics Explorer. Anwender können jetzt dank des Features Conversational Queries mit der Eingabe von Sätzen aus der Normalsprache Datenabfragen oder Analysen erstellen. Salesforce nennt als Beispiele: “Zeige mir Top-Accounts nach Jahresumsatz” oder “Erstelle eine Liste nach Jahresumsatz und Land”.

Salesforce Einstein Analytics Explorer kann dank "Conversational Queries" normale Sätze in Datenabfragen umsetzen. (Bild: Salesforce)
Salesforce Einstein Analytics Explorer kann dank “Conversational Queries” normale Sätze in Datenabfragen umsetzen. (Bild: Salesforce)

Die Lösung konfiguriert automatisch die Abfragen und zeigt diese in dynamischen Charts an. Die Anwender brauchen nicht nur weniger Expertenwissen, sondern können Abfragen auch deutlich schneller als bisher umsetzen.

Die Nutzer müssen keine technischen Fachbegriffe eingeben, sondern können einfach ihre Frage stellen. Das zeitaufwändige Klicken durch verschiedene Filter und Achsen entfällt damit. Zudem schlägt die Lösung auch selbst Darstellungsformate vor. So kann der Anwender entscheiden, ob die Informationen als Grafik oder Tabelle dargestellt werden sollen.

Darüber hinaus haben Anwender die Möglichkeit, bislang gestellte Fragen zurückzuverfolgen. Die neue Anwendung in Analytics Explorer ist zudem in die Salesforce Plattform integriert und kann damit innerhalb der täglichen Arbeitsabläufe ausgeführt werden.

Wie Amura Moktali von Salesforce in einem Blog erklärt, können Anwender eine Abfrage starten, indem sie einfach ein, zwei Wörter eingeben. Einstein Analytics liefert relevante Vorschläge, die der Anwender dann akzeptieren oder bearbeite kann. Stellt man eine Frage, versteht Einstein Analytics, was Sie fragen wollen und das in Relation zu den Daten, die sie haben und schlägt dann vor, wie sich die Daten am besten visualisieren lassen.

„Dank dieser Fortschritte mit der nicht-technischen, normalen Sprache kann jeder eine Reihe von Nachfragen an die Daten stellen, ohne sich dafür in die Warteschlange für den Data-Scientisten stellen zu müssen“, so Moktali. Das sei ein wichtiger Schritt in Richtung echte Self-Service-Data Exploration.

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