至顶网软件频道消息: 2017 年 6 月 1 日,西雅图,Tableau Software宣布正式发布 Tableau 10.3。此次发布的最新版本引入了自动表格和联接建议等功能,能够通过机器学习算法,简化分析搜索正确数据的过程,并帮助公司及机构以前所未有的速度获得数据驱动型的洞察。该版本还包含数据驱动型通知,让用户可以对关键指标进行主动监控。10.3 版本可连接六种新数据源,实现迅速的分析,并能够从 PDF 文档中提取数据。此外,Tableau Online 客户还可以试用正在进行测试的 Tableau Bridge,从云端直接连接存储在本地的数据。
Tableau 首席产品官 Francois Ajenstat 说:“公司及机构有大量可用数据,他们希望用这些数据做更多事情。我们的客户寻求的不仅仅是简单的分析,他们想要通过简单高效的方法释放数据的潜能。借助智能建议功能,客户能够以前所未有的速度获得正确数据,无需花时间寻找正确的表格和联接。而借助数据驱动型通知等功能,他们可以主动监控关键指标,进而即时敏捷地采取行动。”
借助数据驱动型通知,把握瞬息万变的业务
Tableau 10.3 让每个人都可以更加轻松地掌握最重要的指标。借助新推出的数据驱动型通知功能,客户可以在数据超过预先设定的临界值时即时收到通知,确保他们不会错过组织内的任何重要变化。客户只需指向自己想要关注的数据,就可以迅速设置通知。
Oldcastle Architectural 商业智能和分析经理 Paul Lisborg 表示:“新的数据驱动型通知将改变我们公司的游戏规则,用户将可以通过新的方法,借助自动发送的通知了解客户订单中、销售额里及生产数据中的异常值。这将帮助我们对潜在问题作出快速反应,更加有效地管理自己的业务。”
借助基于机器学习的智能表格和联接建议充分利用自己的数据
Tableau 10.3 通过智能表格和联接建议让人们能够更轻松地为自己的分析找到正确数据。Tableau Server 利用机器学习算法分析聚合数据源的使用情况,为用户推荐组织及机构中热门的表格和相关联接。借助这些推荐建议,客户可以快速找到与自己的分析相关的数据库表,并使用联接建议来扩充自己的数据,从而节省时间。现在,客户可以轻松对组织中专家及其他用户的见解进行自动应用,提高数据模型的整体质量。
连接到更多的数据,无论是在云端还是在 PDF 中
Tableau 10.3 让团队可以轻松访问数据,无论数据位于何处。现在,客户可以在无需编程的情况下,使用 66 种连接器连接超过 75 种的数据源。其中包括新增的 PDF 连接器,它让用户可以通过一键式操作,将PDF 表直接导入 Tableau 中。Adobe 估计全球范围内有多达 2.5 万亿个 PDF 文件,新增的PDF连接器无异于开启了一片新的数据天地,帮助人们进行充分分析。
此外,Tableau 现在还新增了流行数据源的连接器,例如 Amazon Athena、ServiceNow、MongoDB、Dropbox 和 Microsoft OneDrive。这些新数据连接器让 Tableau 本已十分丰富的内置数据连接器得到进一步扩充。
适用于云的混合数据
借助新推出的 Tableau Bridge,Tableau Online 客户现在可以在云端直接利用存储在本地的数据。所有 Tableau Online 客户都可以试用这一功能,它可以实现与本地数据的安全实时连接。也就是说,从 Tableau Online 执行实时查询时,用户无需再移动数据。许多组织同时有存储在本地和云端的数据,TableauBridge 让这些客户可以轻松建立与所有数据的实时连接,无论它们位于何处。我们将帮助组织及机构在现有本地数据库投资的基础上实现云分析。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。