Salesforce Analytics, que es relativamente nuevo en el espacio de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio, es un conjunto de varios productos diferentes.
Primero y lo más importante es la plataforma de análisis Salesforce Einstein Analytics, basada en inteligencia artificial (IA) (que comienza en $ 75 por usuario por mes).
Si bien sus análisis están dirigidos principalmente a la extracción de datos de clientes y ventas, los datos de otras fuentes también se pueden conectar a la herramienta.
Muy pocos productos de BI en estos días se conectan a Salesforce.
Elección de los editores IBM Watson Analytics está completamente integrado en términos de capacidades.
El único lugar donde esto último caerá para algunos es en sus capacidades de visualización de datos (más sobre esto más adelante).
Entre otras ventajas, la duplicación del análisis predictivo de esta combinación de baile Watson-Einstein hace que Einstein parezca un artista brillante.
Pero, por desgracia, cada pareja de baile debe ser juzgada según su propio repertorio.
Y eso es lo que haré aquí.
Primero, un vistazo a la alineación de Salesforce Analytics.
Los análisis básicos son gratuitos.
Para análisis más avanzados, existe la aplicación Sales Analytics para Sales Cloud, con un precio de $ 75 por usuario por mes.
Luego está la aplicación Service Analytics para Service Cloud, que también tiene un precio de $ 75 por usuario por mes.
En la parte superior de la lista se encuentra la plataforma de análisis Salesforce Einstein (también con un precio, como se indicó anteriormente, a $ 75 por usuario por mes), que incluye aplicaciones de ventas y servicio, además de una gran cantidad de otras características.
Estas características incluyen la capacidad de analizar datos de cualquier fuente (se anuncian hasta 100 millones de filas de datos, pero veremos), la capacidad de crear un número ilimitado de aplicaciones personalizadas, plantillas para crear aplicaciones y paneles, y capacitación en línea ilimitada.
He cubierto Salesforce desde su debut en el mercado como un juego puro de Software como servicio (SaaS) en una época en la que la gestión de relaciones con el cliente (CRM) era poco más que un producto de gestión de contactos glorificado en una caja.
Ahora, al igual que entonces, Salesforce tiene como objetivo liderar el mercado haciendo las cosas de manera diferente.
Pero ahora no es entonces, y esta vez Salesforce no es el primero en la pista de baile.
Sin embargo, es sólo bastante tarde ya que su Einstein está siguiendo solo unos meses después del Watson de IBM.
Einstein es impresionante y poderoso y, cuando se usa con datos de Salesforce en particular, satisface o excede las necesidades de aproximadamente la mitad de todos los usuarios empresariales, la mitad que se enfoca en los clientes, el marketing y las ventas.
También puede ser útil para otros usuarios; es solo que las ventas y el marketing siempre han sido el punto óptimo de Salesforce y todavía lo es.
La plataforma de análisis de Salesforce Einstein utiliza el aprendizaje automático (ML) pero no el aprendizaje profundo.
No es realmente computación cognitiva (es decir, IA) como Watson no lo es.
Pero Salesforce como empresa continúa mostrando perspicacia comercial en una liga propia.
La compañía está dispuesta a forjar asociaciones (la principal de ellas, la integración completa de Watson) para asegurar un camino directo que permita el surgimiento de analistas de datos ciudadanos, el santo grial de la industria de análisis de autoservicio.
Aún así, Salesforce Einstein Analytics Platform tiene sus límites y puntos de confusión.
Empezando
Puede acceder a una cuenta de prueba seleccionando y siguiendo un rastro entre muchos.
Un "camino" en este caso es Salesforce hablar de un "camino de aprendizaje" o un "camino de aprendizaje".
Por eso llaman a sus socios "Pioneros".
Encontré este camino inicialmente engorroso y una pérdida de tiempo.
Prefiero hacer clic en un El botón "Cuenta de prueba" o la página de registro y continuar con el trabajo.
No ayudó que incluso le pedí al portavoz que me enviara credenciales y un vínculo para una cuenta de prueba para esta revisión, y ella me envió dos o tres rutas a siga en su lugar.
El portavoz finalmente me dijo que seguir un rastro conduciría a la formación de una cuenta de prueba.
Si bien ella fue muy amable y obviamente se esforzó por ayudar, esto se sintió como una configuración mucho más confusa de lo que se justifica, especialmente si apunta a usuarios comerciales (también conocidos como analistas de datos ciudadanos) como Salesforce afirma que es.
No obstante, elegí un rastro.
Más bien, elegí el comienzo del sendero de Salesforce llamado "Conceptos básicos del descubrimiento de Einstein" al que me dirigió el servicial portavoz, diciendo que este comienzo del sendero está "destinado a que los usuarios comerciales se pongan en funcionamiento rápidamente y por su cuenta, sin la ayuda de un analista de datos".
El comienzo del sendero más fácil, presumiblemente.
He aquí, el comienzo del sendero fue realmente útil.
Configuré fácil y rápidamente la cuenta y los datos importados siguiendo las instrucciones fáciles de entender en el comienzo del sendero.
Entonces, está bien, el concepto de comienzo del sendero funciona.
Pero todavía no entiendo cómo los usuarios deben encontrar y luego determinar qué camino seguir para llegar a donde quieren estar.
Busqué en línea "puntos de partida de Salesforce" y obtuve una lista larga.
Aún así, no tengo idea de cuál elegir si no hay un portavoz cerca para decírselo.
Una advertencia, para seguirme por este sendero: tenga en cuenta que no puede usar una organización de Developer Edition (DE) existente que tenga en Salesforce.
En su lugar, debe registrarse para obtener una nueva (las instrucciones en este comienzo le dirán cómo) porque necesita la licencia de análisis limitada en la nueva organización de DE.
En cuanto a mi experiencia, después de varios tropiezos y errores, logré navegar a la página de destino en la nueva organización DE.
Allí, hice clic en el iniciador de aplicaciones y luego busqué y hice clic para iniciar la aplicación Einstein Discovery.
Pero no pasó nada hasta que permití las ventanas emergentes en mi navegador.
Así que asegúrese de hacer eso.
Una vez que se abrió la aplicación Einstein Discovery, hice clic en el mosaico etiquetado "CSV" y cargué mis datos (los mismos conjuntos de datos que usé para revisar los productos de la competencia en esta categoría) con bastante facilidad.
Pero luego, Salesforce Einstein Analytics Platform respondió con "Excede el máximo de filas permitido (se encontraron 91,980).
Solo se procesarán las últimas 50,001 filas".
Lo triste es que me dio esa advertencia después de haber cargado solo dos archivos de aproximadamente 30 filas.
La otra cosa triste es que Salesforce anuncia a Einstein como capaz de manejar "hasta 100 millones de filas de datos", pero esto claramente no es lo que muestra esta captura de pantalla (ver arriba).
Einstein también me advirtió sobre "Se han encontrado grandes valores numéricos en la columna".
A lo que digo, "¡¿Sí, y ?!" Grrr, Einstein también quería eso "fijo" hasta sus límites.
Notó otros problemas con los datos que equivalían a que yo tomara acciones estándar de preparación de datos.
Uno de esos problemas era que la fecha y la hora estaban presentes en la misma columna.
Cualquiera de esos valores podría ignorarse fácilmente o limpiarse los datos.
No hay problema.
La limitación en el tamaño de los datos es una preocupación mucho mayor.
Esto me presenta una enorme bandera roja.
Pero puede resultarle menos o más alarmante, según el tamaño y / o la configuración de los datos con los que está intentando trabajar.
Si solo está utilizando datos de Salesforce, entonces todo está bien porque los dos están destinados a trabajar juntos.
Si también está utilizando otros datos, es mejor que primero observe ese problema de cerca.
Por el bien de esta revisión, elegí usar el conjunto de datos de muestra proporcionado por Salesforce en el comienzo del sendero en lugar de reconfigurar mis conjuntos de datos para reducir la cantidad de filas para ajustarse a los límites de este sistema (solo hay un tiempo limitado que uno debería tener que hacer).
aguantar en el proceso de elegir o calificar un producto, ¿no crees?).
Vamos con la revisión, entonces.
El proceso de descubrimiento
De manera similar a varias aplicaciones de BI, especialmente SAP Analytics Cloud (Visite el sitio en SAP Analytics Cloud), Salesforce Einstein Analytics Platform le solicita que cree una historia.
Ese es un buen enfoque porque los humanos ingieren y retienen historias mejor que los números como regla general.
Se presentan mosaicos para ayudarme a configurar todo de la manera que quiero antes de presionar el botón "Crear historia".
(Sí, esta es la etapa de creación de una consulta).
Una vez que presiono ese botón, el sistema solo toma unos segundos para analizar los datos y devolverme un tablero de instrumentos con historia.
En ese tablero hay mucha información (más de la que puedo mostrarte en una sola captura de pantalla) y algo de texto que especifica lo que sucedió, de acuerdo con este conjunto de datos.
Además, en el menú desplegable debajo de "Estadísticas recomendadas sobre", que se lee aquí como "Qué sucedió", hay opciones para descubrir "Qué cambió con el tiempo", "Por qué sucedió", "Qué podría suceder" y "Cómo puedo mejorar ¿eso?"
Esas son, por supuesto, exactamente las preguntas que haría un analista de datos experimentado.
Pero aquí también está empaquetado de manera que un analista de datos ciudadano novato pueda realizar la consulta fácilmente.
Todo este proceso de descubrimiento destinado a ser útil y utilizable para cualquier persona, en casi cualquier nivel de habilidad, es simplemente brillante.
Aquí es donde los bordes de Salesforce Einstein Analytics Platform se acercan, pero no a la cabeza de la clase.
Watson todavía es propietario de este espacio debido a su capacidad para analizar conjuntos de datos más grandes de datos estructurados y no estructurados y para realizar consultas en lenguaje natural más allá de las preguntas generales (pero muy importantes) que Salesforce ofrece aquí.
Esto está muy lejos de las plataformas de BI orientadas a SQL más difíciles de aprender, como Chartio (Visite el sitio en Chartio).
Sin embargo, si está trabajando con datos estructurados en un formato compatible con Salesforce Einstein Analytics Platform (tenga cuidado con la cantidad de filas, por ejemplo) y busca principalmente información relacionada con ventas, marketing y relaciones con el cliente / experiencia del cliente, entonces probablemente le va a encantar Salesforce Einstein Analytics Platform.
Visualizaciones de datos
Encontré que la opción "Resumen de reproducción" en el panel de control es una función única, pero no estoy seguro de cuántos usuarios querrían que Salesforce Einstein Analytics Platform les lea los resultados.
También puede "personalizar" la historia, que es un voto positivo o negativo en las líneas de pedido del informe.
Sin embargo, no está claro con qué fin.
Sin embargo, también puede compartir y exportar la historia directamente desde el panel y eso siempre es útil.
En cuanto a las visualizaciones propiamente dichas, bueno, esa es una historia diferente a la que ves en otras aplicaciones de análisis.
En resumen, realmente no elige visualizaciones en Salesforce Einstein Analytics Platform.
Cambia la consulta y Einstein selecciona automáticamente la visualización que mejor muestra la respuesta.
Antes de etiquetar esto como una injusticia creativa, recuerde que el objetivo final es proporcionar análisis que sean utilizables y útiles para las masas empresariales, a la mayoría de las cuales se puede asumir que se preocupan poco por las opciones de visualización.
Pero si realmente le importa tener una paleta completa de visualizaciones al alcance de su mano, es probable que no esté satisfecho con las pantallas e informes básicos automatizados de Salesforce Einstein Analytics Platform.
Mientras que...
