Споделяне чрез


Общ преглед на подготвителния отчет за данни (предварителен преглед)

[Тази статия е предварително издание на документацията и подлежи на промяна.]

Отчетът за подготовка на данните ви Dynamics 365 Customer Insights - Data помага да разберете цялостното качество на данните, готовността на вашите данни да произвеждат прозрения и ви помага да подобрите данните си, за да отключите повече и по-добри прозрения за каквато и да е стратегия за продажби или маркетинг, която имате предвид.

Важно

  • Това е функция за предварителен преглед.
  • Функциите за предварителен преглед не са предназначени за производствена употреба и може да са с ограничена функционалност. Тези функции са достъпни преди официалното издание, за да могат клиентите да получат ранен достъп и да дадат обратна връзка.

Предварителни изисквания

Отчетът за подготовка на данни се изпълнява автоматично, ако са изпълнени следните предпоставки:

Отчет за подготовка на данните

След като обединението приключи, системата автоматично генерира отчет за подготовка на данни въз основа на вашите погълнати и унифицирани данни и анализира контекстуалната информация за вашите данни. Тази информация се актуализира всеки път, когато извършвате обединение.

Достъп до отчета за подготовка на данни от началната страница, страницата с източници на данни или страницата с прогнози .

Екранна снимка на отчета за подготовка на данни (предварителен преглед).

Съвет

Ако не виждате отчета за подготовка на данните, той вероятно не е генериран, защото не сте изпълнили предпоставките. Уверете се, че сте завършили поглъщането и обединението, че сте съпоставили дейности и взаимоотношения и администраторът е включил настройката за глобално съгласие в страницата Настройки .

Има четири основни раздела в отчета за подготовка на данни.

  • AI-генерирано обобщение на качеството на данните: Кратко резюме, генерирано от Open AI модел на степента на качество на данните, готовността за прозрения и разделите за въпроси и препоръки. Резюмето се появява на банера на началната страница и в отчета за подготовка на данните.

  • Обща степен на качество на данните: Оценката показва цялостното здраве на вашите данни. Оценката се изчислява като агрегиран процент (стойност, варираща от 0-100%) със съответно ниво (високо, средно или ниско качество на данните). Той се извлича от среднопретеглените резултати в набор от правила за качество на данните в рамките на стандартните за индустрията стълбове за качество на данните. Стълбове като пълнота, последователност, уникалност, точност, навременност, валидност и цялост. Ако имате висок клас и съответно високо ниво на качество на данните, качеството на вашите данни е достатъчно, за да генерира повечето от наличните прозрения в продукта с висока увереност в значими резултати.

  • Готовност за прозрения: Готовността за прозрения показва дали сте изпълнили изискванията за генериране на конкретна информация. Тя се определя чрез сравняване на базовите изисквания за данни на всяко прозрение с проблемите, присъстващи във вашите данни. Когато някой проблем нарушава някое изискване за данни за прозрение, прозрението се счита за неготово за използване. Ако едно прозрение се счита за готово за използване, то вероятно ще генерира значими резултати.

  • Проблеми и препоръки за качеството на данните: Тези въпроси и препоръки предоставят изчерпателни насоки за проблемите, които се появяват във вашите данни, включително тежестта, кои прозрения са засегнати и какви препоръки за отстраняване да действат. Проблемите произтичат от правилата в рамките на същите стълбове за качество на данните по стандартите за индустрията като степента на качество на данните. Всяко нарушение на тези правила води до проблем. Колкото по-малко проблеми присъстват, особено критични проблеми, толкова по-вероятно е да имате висока степен на качество на данните и да имате всички прозрения, обозначени като готови за използване.

    Съвет

    Изгледът по подразбиране предоставя най-критичните проблеми, присъстващи във вашите данни. За да видите всички проблеми, организирани по тежест, изключете Показване на критични проблеми. За да промените изгледа, така че да показва проблеми, организирани по други опции, изберете Групиране по и направете избор. Наличните селекции включват тежест, стълб за качество на данните и повлияни прозрения.

    В повечето случаи проблемите и препоръките, които се появяват в доклада за подготовка на данни, трябва да бъдат решени чрез извършване на корекции на изходните данни извън него, като се използват инструменти за почистване на Customer Insights - Data данни, като например Power Query. След това новите и подобрени данни трябва да бъдат възстановени и обединението трябва да бъде завършено отново, за да се подобри качеството на данните. Обновяването на отчета за подготовка на данни се задейства само когато обединението завърши.

Контекстуална информация за вашите данни

В допълнение към отчета за подготовка на данни, получавате контекстуална информация, свързана с прозрения, по-специално прогноза модели. Използвайте тази информация, за да разберете кои прогноза модели са най-подходящи за вашите данни, преди да преминете през времето и усилията за конфигуриране и изпълнение на модела.

На страницата Прогнози под раздела Създаване моделите, обозначени като Използвай този модел , са най-подходящи за вашите данни, докато моделите , обозначени като Не са готови за използване , не са. За всички модели, които не са готови за използване , прегледайте пълния доклад за подготовка на данни и направете необходимите корекции на вашите данни съгласно указанията на раздела Проблеми и препоръки.

Наличност по света

За да научите повече за езиците и регионите, които се поддържат, вижте доклада за международна наличност наCopilot.

Следващи стъпки