Revisão e classificação da plataforma de análise Salesforce einstein

O Salesforce Analytics, que é relativamente novo no espaço de BI (Business Intelligence) de autoatendimento, é um conjunto de vários produtos diferentes. Em primeiro lugar, é a Salesforce Einstein Analytics Platform, baseada em inteligência artificial (IA) (que começa em US $ 75 por usuário por mês). Embora suas análises sejam voltadas principalmente para a mineração de dados de clientes e vendas, dados de outras fontes também podem ser conectados à ferramenta. Atualmente, muito poucos produtos de BI se conectam ao Salesforce. Escolha dos editores O IBM Watson Analytics é totalmente integrado em termos de recursos. O único lugar em que este último cairá para alguns é em seus recursos de visualização de dados (mais sobre isso mais tarde).

Entre outras vantagens, a duplicação na análise preditiva dessa dança combinada de Watson-Einstein faz com que Einstein pareça um artista brilhante. Mas, infelizmente, cada parceiro de dança deve ser julgado em seu próprio repertório. E é isso que vou fazer aqui.

Primeiro, dê uma olhada na programação do Salesforce Analytics. A análise básica é gratuita. Para análises mais avançadas, há o aplicativo Sales Analytics para Sales Cloud, ao preço de US $ 75 por usuário por mês. Depois, há o aplicativo Service Analytics para Service Cloud, que também custa US $ 75 por usuário por mês.

No topo da programação está a Salesforce Einstein Analytics Platform (também fixada o preço, como afirmado anteriormente, de US $ 75 por usuário por mês), que inclui aplicativos de vendas e serviços, além de vários outros recursos. Esses recursos incluem a capacidade de analisar dados de qualquer fonte (até 100 milhões de linhas de dados) é anunciado, mas veremos), a capacidade de criar um número ilimitado de aplicativos personalizados, modelos para criar aplicativos e painéis e treinamento on-line ilimitado.

Cobri o Salesforce desde sua estréia no mercado como uma peça pura de software como serviço (SaaS) em uma época em que o CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) era pouco mais que um produto glorificado de gerenciamento de contatos em uma caixa. Agora, exatamente como então, o Salesforce tem como objetivo liderar o mercado, fazendo as coisas de maneira diferente. Mas agora não é mais, e desta vez o Salesforce não é o primeiro na pista de dança. É, no entanto, apenas atrasado na moda, pois seu Einstein segue apenas alguns meses após o Watson da IBM. Einstein é impressionante e poderoso e, quando usado com dados do Salesforce no em particular, atende ou excede as necessidades de aproximadamente metade de todos os usuários corporativos - a metade focada em clientes, marketing e vendas. Também pode ser útil para outros usuários; é apenas que vendas e marketing tem sempre foi o ponto ideal do Salesforce e ainda é.

A Salesforce Einstein Analytics Platform usa aprendizado de máquina (ML), mas não aprendizado profundo. Não é computação verdadeiramente cognitiva (ou seja, IA), assim como Watson não. Mas o Salesforce como empresa continua a mostrar perspicácia nos negócios em uma liga própria. A empresa está disposta a estabelecer parcerias (entre elas a integração total do Watson) para garantir um caminho direto para permitir a ascensão de analistas de dados do cidadão - o Santo Graal do setor de análise de autoatendimento. Ainda assim, a plataforma Salesforce Einstein Analytics tem seus limites e pontos de confusão.

Começando

Você encontra o caminho para uma conta de avaliação selecionando e seguindo uma trilha de várias. Uma "trilha", nesse caso, é o Salesforce falar por um "caminho de aprendizado" ou "caminho de aprendizado. É por isso que eles chamam seus parceiros de" Trailblazers "." Eu achei esse caminho inicialmente complicado e desgastante. Prefiro clicar em um Botão "Conta de avaliação" ou página de registro e continue com o trabalho. Não ajudou em nada pedir ao porta-voz que me enviasse credenciais e um link para uma conta de teste para esta revisão e ela me enviou duas ou três trilhas a seguir.

O porta-voz finalmente me disse que seguir uma trilha levaria à formação de uma conta de teste. Embora ela fosse muito gentil e obviamente tentasse ser útil, essa parecia uma configuração muito mais confusa do que a necessária - especialmente se você estiver direcionado a usuários corporativos (também conhecidos como analistas de dados de cidadãos), como a Salesforce afirma.

No entanto, eu escolhi uma trilha. Em vez disso, escolhi o trackhead do Salesforce chamado "Fundamentos da descoberta de Einstein", que o porta-voz prestativo me procurou, dizendo que esse trackhead é "destinado a colocar os usuários de negócios em funcionamento rapidamente e por conta própria, sem a ajuda de um analista de dados". A trilha mais fácil, presumivelmente.

Eis que a trilha era realmente útil. Configurei com facilidade e rapidez a conta e os dados importados, seguindo as instruções fáceis de entender no início da trilha. Então, tudo bem, o conceito trailhead funciona. Mas ainda não entendo como os usuários devem encontrar e depois determino qual trilha seguir para chegar onde eles querem estar. Pesquisei on-line por "Salesforce trailheads" e obtive uma longa lista. Ainda assim, não tenho idéia de qual escolher, se não houver um porta-voz por perto para lhe dizer.

Uma palavra de cautela, para me seguir nesta trilha: Observe que você não pode usar uma organização Developer Edition (DE) existente que você possui no Salesforce. Em vez disso, você deve se inscrever para um novo (as instruções nesta trilha indicarão como) porque você precisa da licença de análise limitada na nova organização DE.

Quanto à minha experiência, vários problemas depois, eu consegui navegar para a página de destino na nova organização de DE. Lá, cliquei no iniciador de aplicativos e, em seguida, procurei e cliquei para iniciar o aplicativo Einstein Discovery. Mas nada aconteceu até eu permitir pop-ups no meu navegador. Então não deixe de fazer isso.

Depois que o aplicativo Einstein Discovery foi aberto, cliquei no bloco "CSV" e carreguei meus dados (os mesmos conjuntos de dados que usei para revisar produtos concorrentes nessa categoria) com bastante facilidade. Mas a Salesforce Einstein Analytics Platform respondeu com "Excede o número máximo de linhas permitido (91.980 encontrado). Somente as últimas 50.001 linhas serão processadas". O triste é que me deu esse aviso depois de carregar apenas dois arquivos de aproximadamente 30 linhas. A outra coisa triste é que o Salesforce anuncia o Einstein como capaz de lidar com "até 100 milhões de linhas de dados", mas isso claramente não é o que esta captura de tela mostra (veja acima). Einstein também me alertou sobre "Grandes valores numéricos encontrados na coluna". Para o qual eu digo: "Sim, e ?!" Grrr, Einstein também queria isso "fixado" em seus limites.

Ele observou outros problemas com os dados, que representaram minhas ações de preparação de dados padrão. Um desses problemas era que data e hora eram ambos presente na mesma coluna. Qualquer um desses valores pode ser facilmente ignorado ou os dados limpos. Nada demais lá. A limitação no tamanho dos dados é uma preocupação muito maior.

Isso apresenta uma enorme bandeira vermelha para mim. Mas pode ser menos ou mais alarmante para você, dependendo do tamanho e / ou configuração dos dados nos quais você está tentando trabalhar. Se você estiver usando apenas os dados do Salesforce, tudo ficará bem porque os dois devem trabalhar juntos! Se você também estiver usando outros dados, primeiro observe melhor esse problema.

Para fins de revisão, optei por usar o conjunto de dados de amostra fornecido pelo Salesforce no início da trilha, em vez de reconfigurar meus conjuntos de dados para reduzir o número de linhas que se ajustam aos limites deste sistema (há muito tempo que se deve perseverar no processo de escolha ou classificação de um produto, você não acha?) Com a revisão, então.

O processo de descoberta

Semelhante a vários aplicativos de BI, especialmente o SAP Analytics Cloud, a Salesforce Einstein Analytics Platform solicita que você crie uma história. Essa é uma boa abordagem, porque os seres humanos ingerem e retêm histórias melhor do que números como regra geral. As peças são apresentadas para me ajudar a configurar tudo do jeito que eu quero antes de clicar no botão "Criar história". (Sim, este é o estágio de criação de uma consulta.)

Quando eu aperto esse botão, o sistema leva apenas alguns segundos para analisar os dados e retornar um painel com histórico para mim. Nesse painel, há muitas informações (mais do que posso mostrar em uma única captura de tela) e algum texto especificando o que aconteceu, de acordo com conjunto de dados .

Além disso, no Puxar para baixo no menu "Informações recomendadas sobre", que aqui é lido como "O que aconteceu", são opções para descobrir "O que mudou com o tempo", "Por que aconteceu", "O que poderia acontecer" e "Como posso melhorar isso?"

Essas são, é claro, exatamente as perguntas que um analista de dados experiente faria. Mas aqui também está empacotado de maneira que um analista de dados do cidadão novato possa facilmente fazer a consulta. Todo esse processo de descoberta destinado a ser útil e utilizável por qualquer pessoa, em praticamente qualquer nível de habilidade, é simplesmente brilhante.

É aqui que a Salesforce Einstein Analytics Platform fica perto, mas não na cabeça da classe. O Watson ainda possui esse espaço devido à sua capacidade de analisar conjuntos de dados maiores de dados estruturados e não estruturados e de consultar em linguagem natural além das questões gerais (mas muito importantes) que o Salesforce oferece aqui. Isso está muito longe das plataformas de BI mais difíceis de aprender e orientadas a SQL, como o Chartio.

No entanto, se você estiver trabalhando com dados estruturados em um formato compatível com a Plataforma Salesforce Einstein Analytics (observe o número de linhas, por exemplo) e estiver procurando principalmente informações relacionadas a vendas, marketing e relacionamento / experiência do cliente, provavelmente você vai adorar a Salesforce Einstein Analytics Platform.

Visualizações de dados

Eu achei a opção "Play Summary" no painel um recurso exclusivo, mas não tenho certeza de quantos usuários gostariam que a Plataforma Salesforce Einstein Analytics leia os resultados para eles. Você também pode "personalizar" a história, que é um voto positivo ou negativo em itens de linha no relatório. Não está claro quanto ao fim. No entanto, você também pode compartilhar e exportar a história diretamente do painel, o que é sempre útil.

Quanto às visualizações adequadas, bem, essa é uma história diferente da que você vê em outros aplicativos de análise. Em resumo, você realmente não escolhe visualizações na plataforma Salesforce Einstein Analytics. Você altera a consulta e o Einstein seleciona automaticamente a visualização que melhor exibe a resposta.

Antes de classificar isso de uma injustiça criativa, lembre-se de que o objetivo final é fornecer análises que estão utilizável e útil para as massas de negócios - a maioria das quais pode ser assumida pouco se preocupa com as opções de visualização. Mas se você realmente se preocupa em ter uma paleta completa de visualizações na ponta dos dedos, provavelmente não ficará satisfeito com as exibições e relatórios automáticos e básicos da Plataforma Salesforce Einstein Analytics.

Embora isso possa limitar o potencial de Einstein para alguns, imagine pegar tudo isso e integrá-lo totalmente ao IBM Watson. Se você tiver o orçamento, o Salesforce e a IBM fizeram um acordo que permite essa opção. O resultado é um produto combinado difícil de vencer por qualquer outra pessoa no campo. Cuidado com o mundo: esses dois parceiros estão anos-luz à frente na corrida à democratização de dados.