Salesforce 아인슈타인 분석 플랫폼 검토 및 평가

셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 (BI) 공간의 상대적으로 새로 나온 Salesforce Analytics는 여러 제품으로 구성된 제품군입니다. 가장 먼저 인공 지능 (AI) 기반 Salesforce Einstein Analytics Platform (한 달에 사용자 당 $ 75에서 시작)이 있습니다. 분석은 주로 마이닝 고객 및 판매 데이터를 목표로하지만 다른 소스의 데이터도 도구에 연결할 수 있습니다. 요즘에는 Salesforce에 연결하는 BI 제품이 거의 없습니다. 편집자 선택 IBM Watson Analytics는 기능 측면에서 완전히 통합되었습니다. 후자가 일부에 대한 유일한 장소는 데이터 시각화 기능에 있습니다 (나중에 자세히 설명).

다른 장점들 중에서도이 콤보 왓슨-아인슈타인 댄스의 예측 분석이 두 배로 줄어듦에 따라 아인슈타인은 훌륭한 연기자처럼 보입니다. 그러나 아아, 각 댄스 파트너는 자신의 레퍼토리로 판단해야합니다. 그리고 그것이 제가 여기서 할 일입니다.

먼저 Salesforce Analytics 라인업을 살펴보십시오. 기본 분석은 무료입니다. 고급 분석을 위해 사용자 당 월 $ 75의 Sales Cloud 용 Sales Analytics 응용 프로그램이 있습니다. 그런 다음 Service Cloud 용 Service Analytics 앱이 있으며 사용자 당 월 $ 75의 가격이 책정됩니다.

라인업의 맨 위에는 Salesforce Einstein Analytics Platform (이전에 언급 한 바와 같이 매월 사용자 당 월 $ 75)이 있으며 여기에는 판매 및 서비스 앱과 기타 다양한 기능이 포함됩니다. 이러한 기능에는 모든 소스 (최대 1 억 개의 데이터 행)의 데이터를 분석하는 기능이 포함됩니다. 이다 무제한의 맞춤 앱을 만들 수있는 기능, 앱과 대시 보드를 구축하기위한 템플릿, 무제한 온라인 교육 등이 있습니다.

CRM에서 고객 관계 관리 (CRM)가 영광스러운 연락처 관리 제품에 지나지 않는 시대에 SaaS (Software-as-a-Service) 순전히 출시 된 이후 Salesforce를 출시했습니다. 이제와 마찬가지로 Salesforce는 상황을 다르게 수행하여 시장을 선도하는 데 중점을 둡니다. 그러나 지금은 그렇지 않습니다. 이번에는 Salesforce가 댄스 플로어에서 처음이 아닙니다. 그러나 아인슈타인이 IBM의 왓슨 이후 몇 달 만에 늦어지면서 유행이 늦었습니다. 아인슈타인은 인상적이고 강력하며 Salesforce 데이터와 함께 사용할 때 …에서 특히, 전체 엔터프라이즈 사용자의 약 절반 (고객, 마케팅 및 판매에 집중하는 절반)의 요구를 충족 시키거나 초과합니다. 다른 사용자에게도 유용 할 수 있습니다. 바로 그 판매 및 마케팅 있다 항상 Salesforce의 스위트 스팟이었고 여전히 그렇습니다.

Salesforce Einstein Analytics Platform은 머신 러닝 (ML)을 사용하지만 딥 러닝은 사용하지 않습니다. Watson과 달리 실제로인지 컴퓨팅 (즉, AI)이 아닙니다. 그러나 회사로서의 Salesforce는 자체적으로 리그의 비즈니스 통찰력을 계속 보여줍니다. 이 회사는 셀프 서비스 분석 산업의 성배 인 시민 데이터 분석가의 부상을 가능하게하는 직접적인 길을 확보하기 위해 파트너십 (주로 왓슨 통합 전체)을 구축 할 의향이 있습니다. 여전히 Salesforce Einstein Analytics Platform에는 한계와 혼란이 있습니다.

시작하기

여러 트레일에서 하나의 트레일을 선택하고 팔로우하여 평가판 계정으로가는 방법을 찾으십시오. 이 경우 "트레일"은 Salesforce가 "학습 경로"또는 "학습 트레일을 말합니다. 이것이 파트너를"트레일 블레이저 "라고 부르는 이유입니다.이 경로가 처음에는 번거롭고 시간이 많이 걸리는 것을 발견했습니다. "체험 계정"버튼 또는 등록 페이지에서 작업을 시작해도 대변인에게 자격 증명과 링크를 보내달라고 요청하는 데 도움이되지 않았습니다. …에 대한 이 검토에 대한 평가판 계정을 사용하고 대신 2 ~ 3 개의 트레일을 보냈습니다.

대변인은 마침내 트레일을 따라 가면 시험 계정이 형성 될 것이라고 말했다. 그녀는 매우 친절하고 도움을주기 위해 노력했지만, 이는 특히 Salesforce가 주장하는 것처럼 비즈니스 사용자 (일명 시민 데이터 분석가)를 목표로하는 경우보다 훨씬 더 혼란스러운 설정처럼 느껴졌습니다.

그럼에도 불구하고, 나는 흔적을 골랐다. 오히려 유용한 대변인이 목표로했던 "Einstein Discovery Basics"라는 Salesforce 트레일 헤드를 선택했습니다.이 트레일 헤드는 "데이터 분석가의 도움 없이도 비즈니스 사용자를 신속하게 자체적으로 운영 할 수있게 해주는 수단"입니다. 아마 가장 쉬운 트레일 헤드.

보라, 트레일 헤드는 실제로 도움이되었다. 추적 헤드의 이해하기 쉬운 지침에 따라 계정과 가져온 데이터를 쉽고 빠르게 설정했습니다. 자, 트레일 헤드 개념이 작동합니다. 그러나 나는 여전히 사용자가 어떻게하고 어디로 가고 싶은지 찾기 위해 따라야 할 흔적을 결정하는 방법을 이해하지 못합니다. 온라인에서 "Salesforce trailheads"를 검색하여 긴 목록을 얻었습니다. 그래도 근처에 편리한 대변인이 없다면 어떤 것을 골라야할지 모르겠습니다.

이 추적을 따라야 할 한 가지주의 사항: Salesforce에있는 기존 Developer Edition (DE) 조직은 사용할 수 없습니다. 대신, 새로운 DE 조직에서 제한된 분석 라이센스가 필요하므로 새로운 것을 등록해야합니다 (이 트레일 헤드의 지침에 방법이 나와 있습니다).

내 경험에 관해서는, 나중에 여러 번 엉망이되어 새로운 DE 조직의 방문 페이지로 이동했습니다. 거기서 앱 런처를 클릭 한 다음 검색하고 클릭하여 Einstein Discovery 앱을 시작했습니다. 그러나 브라우저에서 팝업을 허용 할 때까지 아무 일도 일어나지 않았습니다. 그러니 반드시 그렇게하십시오.

Einstein Discovery 앱이 열리면 "CSV"라고 표시된 타일을 클릭하고 내 데이터 (이 범주에서 경쟁 제품을 검토하는 데 사용한 것과 동일한 데이터 세트)를 쉽게로드했습니다. 그러나 Salesforce Einstein Analytics Platform은 "최대 허용 행을 초과했습니다 (91, 980 개 발견). 마지막 50, 001 개의 행만 처리됩니다"라고 응답했습니다. 슬픈 점은 약 30 행의 파일 두 개만로드 한 후에 경고를 표시 한 것입니다. 또 다른 슬픈 점은 Salesforce가 "최대 100M 데이터 행"을 처리 할 수있는 것으로 아인슈타인을 광고하지만, 이 스크린 샷이 보여주는 것은 아닙니다 (위 참조). 아인슈타인은 또한 "열에있는 큰 숫자 값"에 대해 경고했습니다. 내가 말한대로 "그래요?!" 아인슈타인도 그 한계에 "고정"되기를 원했다.

표준 데이터 준비 조치를 취하는 데 따른 데이터의 다른 문제에 주목했습니다. 그러한 문제 중 하나는 날짜와 시간이 모두 선물 같은 열에. 이러한 값 중 하나를 쉽게 무시하거나 데이터를 정리할 수 있습니다. 거기에 큰 문제가 없습니다. 데이터 크기에 대한 제한이 훨씬 더 큰 관심사입니다.

이것은 나에게 큰 붉은 깃발을 선물합니다. 그러나 작업하려는 데이터의 크기 및 / 또는 구성에 따라 경고음이 줄어들 수 있습니다. Salesforce 데이터 만 사용하는 경우 두 가지가 함께 작동하기 때문에 모두 좋습니다. 다른 데이터도 사용하는 경우 먼저 해당 문제를 자세히 살펴보십시오.

이 검토를 위해 데이터 세트를 재구성하지 않고 Salesforce에서 제공 한 샘플 데이터 세트를이 시스템의 한계에 맞게 행 수를 줄 이도록 선택했습니다 (시간이 많이 걸리기 만하면됩니다) 제품을 선택하거나 평가하는 과정에 견딜 수 있다고 생각하지 않습니까?) 그런 다음 검토를 진행하십시오.

발견 프로세스

여러 BI 앱, 특히 SAP Analytics Cloud와 유사하게 Salesforce Einstein Analytics Platform은 스토리를 작성하라는 메시지를 표시합니다. 인간은 일반적으로 숫자보다 이야기를 더 잘 섭취하고 유지하기 때문에 좋은 접근 방법입니다. "스토리 만들기"버튼을 누르기 전에 원하는 방식으로 모든 것을 구성 할 수 있도록 타일이 제공됩니다. (예, 이것은 쿼리 빌드 단계입니다.)

해당 버튼을 누르면 시스템이 몇 초만에 데이터를 분석하고 스토리가있는 대시 보드를 제게 돌려줍니다. 이 대시 보드에는 많은 정보 (단일 스크린 샷으로 표시 할 수있는 것 이상) 와이에 따라 발생한 일을 지정하는 텍스트가 있습니다. 데이터 세트 .

또한 끌어 내리다 여기에서 "무슨 일이 있었는지"로 표시되는 "Recommended Insights on"아래의 "Recommended Insights on"메뉴는 "시간이 지남에 따라 변경된 사항", "무슨 일이 있었는지", "어떻게 일어날 수 있는지", "어떻게 개선 할 수 있습니까?"

물론 이는 노련한 데이터 분석가가 묻는 질문입니다. 그러나 여기에는 초보자, 시민 데이터 분석가가 쉽게 쿼리를 할 수있는 방식으로 패키지되어 있습니다. 거의 모든 기술 수준에서 누구에게나 유용하고 사용하기위한이 전체 발견 프로세스는 단순히 훌륭합니다.

여기에서 Salesforce Einstein Analytics Platform 가장자리가 클래스의 헤드는 아니지만 닫힙니다. Watson은 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 더 큰 데이터 세트를 분석하고 Salesforce가 제공하는 일반적인 (그러나 매우 중요한) 질문을 넘어 자연 언어로 쿼리 할 수있는 능력 때문에 여전히이 공간을 소유하고 있습니다. 이것은 Chartio와 같이 배우기 어려운 SQL 지향 BI 플랫폼과는 거리가 멀다.

그러나 Salesforce Einstein Analytics Platform에 적합한 형식으로 구조화 된 데이터를 사용하는 경우 (예: 행 수에주의) 주로 판매, 마케팅 및 고객 관계 / 고객 경험과 관련된 통찰력을 찾고 있다면, 아마도 Salesforce Einstein Analytics Platform을 좋아할 것입니다.

데이터 시각화

대시 보드의 "재생 요약"옵션이 고유 한 기능이라는 것을 알았지 만 Salesforce Einstein Analytics Platform이 그 결과를 읽도록 원하는 사용자 수는 확실하지 않습니다. 또한 보고서의 광고 항목에 대해 추천 또는 추천 투표 인 스토리를 "개인화"할 수도 있습니다. 그러나 끝이 확실하지 않습니다. 그러나 스토리를 대시 보드에서 직접 공유하고 내보낼 수도 있으며 이는 항상 도움이됩니다.

비주얼리 제이션에 관해서는 다른 분석 앱과는 다른 이야기입니다. 간단히 말해 실제로 Salesforce Einstein Analytics Platform에서 시각화를 선택하지는 않습니다. 쿼리를 변경하면 Einstein이 자동으로 답변을 가장 잘 표시하는 시각화를 선택합니다.

이를 창의적 불공정으로 분류하기 전에 최종 목표는 다음과 같은 분석을 제공하는 것입니다. 아르 대부분의 사람들이 시각화 선택에 거의 신경을 쓰지 않을 수 있습니다. 그러나 손끝에서 전체 시각화 팔레트를 얻는 데 관심이 있다면 Salesforce Einstein Analytics Platform의 자동화 된 기본 디스플레이 및 보고서에 만족하지 못할 것입니다.

이것이 일부 사람들에게는 아인슈타인의 잠재력을 제한 할 수 있지만, 모든 것을 취해 IBM Watson과 완전히 통합한다고 상상해보십시오. 예산이 있다면 Salesforce와 IBM이이 옵션을 활성화하는 거래를 수행 한 것입니다. 그 결과 현장의 다른 사람이 이길 수없는 결합 된 제품이 탄생했습니다. 세계를 조심하십시오:이 두 파트너는 데이터 민주화 경쟁에서 수년 앞서 있습니다.