Sdílet prostřednictvím

Přehled vlastního nastavení datového modelu

  • Článek

Vlastní nastavení datového modelu vám pomůže přizpůsobit předem připravené standardní sestavy a přidat vlastní ukazatele KPI (klíčové ukazatele výkonu) a vlastní metriky, abyste mohli používat data, která jsou pro vaši organizaci nejrelevantnější.

Jak jsou přidávány nové funkce, musí být neustále aktualizovány definice metrik a výpočty, aby zohlednily další pracovní postupy, které nové funkce umožňují. Použití předdefinovaného modelu a vytváření pouze těch metrik, které jsou jedinečné pro vaši organizaci, snižuje riziko, že definice metrik zastarají.

Co je vlastní nastavení datového modelu?

Dynamics 365 Customer Service poskytuje sadu předpřipravených analytických řídicích panelů, které jsou postaveny na Power BI. Tato analytická řešení poskytují průmyslové standardní ukazatele KPI a metriky, které vám mohou pomoci sledovat a zlepšovat výkon vašeho kontaktního centra. Řešení Power BI využívají dvě komponenty: datový model (někdy označovaný jako datová sada) a sestavu. Datový model obsahuje ukazatele KPI, zatímco sestavy pomáhají vizualizovat tato data pro supervizory.

Každá organizace, která má povolenou analýzu, získá analytické řešení nasazené dostupné pouze pro ni. Dynamics 365 využívá data z Dataverse, provádí transformační logiku pro každý z ukazatelů KPI a zpřístupňuje vám tyto ukazatele KPI v rámci tohoto datového modelu, což také znamená, že je nelze upravovat.

Sestavy nasazené pro vaši organizaci však lze upravovat a přizpůsobovat. Pomocí vizuálního přizpůsobení můžete upravovat sestavy tak, aby zobrazovaly dostupná data podle požadavků vaší organizace. Dynamics 365 například načte všechna požadovaná data, provede logiku potřebnou k výpočtu průměrné doby zpracování a zpřístupní vám je v datovém modelu. Můžete si vybrat, zda jej chcete upravit a prezentovat jako graf nebo tabulku podle potřeby, a procházením k podrobnostem zobrazit průměrnou dobu zpracování pro frontu nebo uživatele. Vizuální vlastní nastavení vám také dávají možnost využít předem připravené metriky, které nejsou přímo přístupné, vytvářet nové pivoty a analyzovat data pomocí dalších dimenzí.

Občas můžete mít scénáře, kdy byste chtěli upravit data, která jsou k dispozici v datové sadě, nebo logiku použitou k výpočtu metrik v datové sadě. Následující sekce popisuje scénáře, kdy byste mohli potřebovat upravit data nebo logiku použitou k výpočtu metrik v datové sadě. Tyto scénáře jsou obvykle řízeny procesy, které jsou jedinečné pro vaši organizaci.

Případy použití založené na scénáři

  • Scénář 1: Potřebujete vytvořit varianty výchozích metrik poskytovaných v datové sadě, které jsou podobné, ale používají jinou logiku. Zatímco například metriky na úrovni služby pro 10, 20, 30, 40, 60 a 120 sekund jsou poskytovány v sestavách Omnikanálu v reálném čase, máte tým, který pracuje na úrovních služeb pro 150 sekund a chce tuto metriku vidět v sestavách.

  • Scénář 2: Vaše organizace počítá metriku, která je ve výchozím nastavení poskytována jinak, ale chtěla by ji počítat na základě logiky vaší organizace. Například při výpočtu průměrné doby zpracování se bere v úvahu pouze čas strávený primárním agentem (aktivním agentem, který vlastní konverzaci a je jí přiřazen). Další informace o metrikách najdete v části Použití metrik Omnikanálu pro Customer Service. Čas strávený poradenstvím pro malé a střední podniky je nabízen jako samostatná metrika. Vaše organizace chce tento čas zahrnout do doby zpracování.

  • Scénář 3: Vaše organizace má přizpůsobené atributy v předpřipravených entitách Dynamics 365 nebo má vlastní entity na podporu pracovních postupů a procesů a chtěla by tyto atributy zahrnout, nebo má metriky postavené na těchto atributech v sestavách. Kromě toho chce vaše organizace vytvářet sestavy na základě předdefinovaných atributů, které nejsou ve výchozím nastavení zahrnuty v sestavách nebo datové sadě. Vaše organizace má například přizpůsobenou uživatelskou entitu, která zahrnuje atribut oblasti, a chtěla by získat podrobnosti o době řešení podle oblasti.

  • Scénář 4: Vaše organizace chce vytvořit vlastní řídicí panel, který přináší data z více aplikací, které vaše organizace používá. Můžete například mít existující řídicí panel Power BI, který prezentuje provozní data z vašich systémů řízení pracovní síly, a rádi byste na tomto řídicím panelu zobrazovali data Dynamics 365, jako je přítomnost agenta.

Jak vám pomůže vlastní nastavení datového modelu

Vlastní nastavení datového modelu vám pomůže se scénáři apod. Vlastní nastavení datového modelu nasadí kopii datové sady používané předdefinovanými sestavami do pracovního prostoru Power BI vaší organizace, což vám umožní vytvářet složené modely.

U historického datového modelu se datová sada připojí k úložišti Azure Data Lake, které hostuje transformovaná historická data Dynamics 365 a zpřístupňuje metriky. Pro datový model v reálném čase používá datová sada konektory TDS pro přímé připojení k vaší databázi Dynamics 365 a spouští logiku potřebnou k výpočtu metrik v reálném čase.

Vytvořením místního modelu v rámci vašeho pracovního prostoru, který se připojí k datovému modelu Dynamics 365, můžete vytvořit nové metriky a zároveň zachovat všechny předpřipravené metriky, čímž ušetříte čas a úsilí. Datový model Dynamics 365 můžete přidat do existujících sestav, aniž byste je museli znovu sestavovat.

Tím, že využijete model a nebudete znovu vytvářet metriky, které jsou k dispozici v předdefinovaném modelu, také zajistíte, že logika použitá k výpočtu těchto metrik zůstane vždy aktuální.

Jak funguje vlastní nastavení datového modelu

Vlastní nastavení datového modelu vyžaduje, aby vaše organizace měla zaplaceno službu Power BI a používá dva pracovní prostory v rámci vaší služby Power BI.

Spravovaný pracovní prostor

Tento pracovní prostor zřizuje a spravuje Dynamics 365 Customer Service. Datové sady Dynamics 365 jsou nasazeny do tohoto pracovního prostoru.

  • Pro konfiguraci datového modelu v reálném čase je vytvořen pracovní prostor s názvem Omnichannel Managed Workspace_(GUID). V tomto pracovním prostoru je hostován datový model v reálném čase. Používá konektor TDS k nepřetržitému extrahování dat z Dynamics 365 a k výpočtu metrik v reálném čase.

  • Pro konfiguraci historického datového modelu je vytvořen pracovní prostor s názvem Customer Service Managed Workspace__(GUID). V tomto pracovním prostoru je hostován historický datový model. Tento datový model se denně aktualizuje nejnovějšími daty z Azure Data Lake. Historická data za poslední dva roky jsou denně zpracovávána a transformována do ukazatele KPI uloženého v datovém jezeře.

Poznámka:

Tento jeden datový model podporuje analýzu případů i konverzací. Analýza znalostí a analýza sjednoceného směrování nejsou k dispozici pro vlastní nastavení.

Pokaždé, když se předpřipravený datový model aktualizuje kvůli novějším verzím vydání, aktualizuje se také datový model nasazený do spravovaného pracovního prostoru, aby bylo zajištěno, že vaše organizace získá nejnovější aktualizace, které zahrnují novější metriky, aktualizace logiky stávajících metrik a opravy chyb.

Poznámka:

Doporučujeme pracovat s datovou sadou ve spravovaném pracovním prostoru, jako by byla jen ke čtení. Doporučujeme, abyste v této datové sadě neprováděli žádné změny, protože by to mohlo vést k hlášení chyby. Jakékoli změny provedené v datovém modelu ve spravovaném pracovním prostoru budou přepsány při každém vydání novější verze.

Pracovní prostor zákazníka

V tomto pracovním prostoru se vytvoří kopie předpřipravených sestav. Během konfigurace můžete buď vytvořit nový pracovní prostor, nebo můžete zadat existující pracovní prostor.

V závislosti na funkcích, které jste povolili, můžete vidět až tři různé sestavy vytvořené v pracovním prostoru, který jste vybrali pro přizpůsobení historického datového modelu, a jednu sestavu ve vlastních nastaveních datového modelu v reálném čase.

Každá sestava je připojena ke své vlastní složené datové sadě, která se zase připojuje k datovému modelu ve spravovaném pracovním prostoru.

Tyto kopie sestav lze upravovat a aktualizovat tak, aby vyhovovaly vašim potřebám, a jsou poskytovány jako základ, na kterém můžete stavět, abyste místo toho museli vytvářet celé sestavy od začátku. Tyto sestavy se vytvářejí pouze tehdy, když je funkce nakonfigurována, a nikdy se neaktualizují. Tyto sestavy nebudou přepsány při aktualizaci předdefinovaných sestav.

Můžete také zvolit stejný pracovní prostor pro historické sestavy i analýzy v reálném čase.

Poznámka:

Akce supervizora, jako je přiřazení, přenos, monitorování a vynucení uzavření, nejsou k dispozici pro sestavy přizpůsobené modelu.

Viz také

Entity Dataverse používané v historických analýzách a analýzách v reálném čase
Vlastní nastavení datových modelů pro historické analytické sestavy a sestavy v reálném čase
Vlastní nastavení vizuálního zobrazení