Übersicht über den Datenvorbereitungsbericht (Vorschauversion)
[Dieser Artikel ist Teil der Dokumentation zur Vorabversion und kann geändert werden.]
Der Datenvorbereitungsbericht in Dynamics 365 Customer Insights - Data hilft Ihnen, die grundsätzliche Datenqualität und zu verstehen, ob Ihre Daten für die Generierung von Erkenntnissen geeignet sind. Er hilft Ihnen außerdem, Ihre Daten zu verbessern, um mehr und bessere Erkenntnisse für die von Ihnen geplante Vertriebs- oder Marketingstrategie zu gewinnen.
Wichtig
- Dies ist eine Vorschauversion.
- Funktionen in der Vorschauversion sind nicht für den produktiven Einsatz gedacht und können eine eingeschränkte Funktionalität aufweisen. Diese Funktionen stehen vor der offiziellen Veröffentlichung zur Verfügung, damit Kunden frühzeitig Zugriff erhalten und Feedback geben können.
Anforderungen
Der Datenvorbereitungsbericht wird automatisch ausgeführt, wenn die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:
- Erfassung ist mit Kunden- und Transaktionsdaten abgeschlossen.
- Vereinheitlichung ist abgeschlossen.
- Aktivitäten und Beziehungen ist zugeordnet.
- Die Einstellung Die von Azure OpenAI unterstützten Copilot-Features aktivieren ist auf Ein festgelegt. Der Standard ist Ein.
- Die Umgebung befindet sich in einer unterstützten Geografie und verwendet eine unterstützte Sprache.
- Mindestens 100 Kundendatensätze, vorzugsweise 1.000 Datensätze.
- Mindestens ein Jahr Transaktionsverlauf, vorzugsweise zwei bis drei Jahre. Idealerweise zwei bis drei Transaktionen pro Kunden-ID, vorzugsweise über mehrere Daten hinweg.
- Kundenbezeichner: ein eindeutiger Bezeichner zur Zuordnung von Transaktionen zu Ihren Kunden.
- Weniger als 20 % fehlende Werte in Pflichtfeldern.
Datenvorbereitungsbericht
Nach Abschluss der Vereinheitlichung erstellt das System automatisch einen Datenvorbereitungsbericht auf Grundlage Ihrer erfassten und vereinheitlichten Daten und analysiert Kontextinformationen zu Ihren Daten. Diese Informationen werden jedes Mal aktualisiert, wenn Sie die Vereinheitlichung ausführen.
Greifen Sie von der Seite Start der Seite Datenquellen oder der Seite Vorhersagen auf den Datenvorbereitungsbericht zu.
Tipp
Wenn der Datenvorbereitungsbericht nicht angezeigt wird, wurde er wahrscheinlich nicht generiert, weil Sie die Voraussetzungen nicht erfüllt haben. Stellen Sie sicher, dass Sie die Erfassung und Vereinheitlichung abgeschlossen und Aktivitäten und Beziehungen zugeordnet haben sowie dass ein Administrierender die globale Einwilligungseinstellung auf der Seite Einstellungen auf Ein gestellt hat.
Der Datenvorbereitungsbericht enthält vier Hauptabschnitte.
KI-generierte Zusammenfassung der Datenqualität: Eine prägnante, von einem Open-AI-Modell generierte Zusammenfassung der Abschnitte zur Datenqualitätsklasse, Erkenntnisbereitschaft sowie zu Problemen und Empfehlungen. Die Zusammenfassung erscheint auf dem Banner der Seite Start und im Datenvorbereitungsbericht.
Grundsätzliche Datenqualitätsklasse : Die Klasse weist auf den grundsätzlichen Zustand Ihrer Daten hin. Die Klasse wird als aggregierter Prozentsatz (Wert im Bereich von 0 bis 100 %) mit einer entsprechenden Stufe (hohe, mittlere oder niedrige Datenqualität) berechnet. Es wird aus gewichteten Durchschnittswerten über eine Reihe von Datenqualitätsregeln innerhalb branchenüblicher Säulen der Datenqualität abgeleitet. Säulen wie Vollständigkeit, Konsistenz, Einzigartigkeit, Genauigkeit, Aktualität, Gültigkeit und Integrität. Wenn Sie eine hohe Klasse und eine entsprechend hohe Stufe an Datenqualität sehen, reicht die Qualität Ihrer Daten aus, um die meisten im Produkt verfügbaren Erkenntnisse mit aller Wahrscheinlichkeit nach aussagekräftigen Ergebnissen zu generieren.
Erkenntnisbereitschaft: Die Erkenntnisbereitschaft gibt an, ob Sie die Anforderungen zum Generieren einer bestimmten Erkenntnis erfüllt haben oder nicht. Sie wird ermittelt, indem die grundlegenden Datenanforderungen jeder Erkenntnis mit den in Ihren Daten vorhandenen Problemen verglichen werden. Wenn ein Problem gegen eine Datenanforderung für eine Erkenntnis verstößt, gilt die Erkenntnis als nicht einsatzbereit. Wenn eine Erkenntnis als bereit erachtet wird, ist es wahrscheinlich, dass sie zu aussagekräftigen Ergebnissen führt.
Probleme und Empfehlungen zur Datenqualität: Diese Probleme und Empfehlungen bieten umfassende Hinweise zu den in Ihren Daten aufgetretenen Problemen, einschließlich des Schweregrads, der davon betroffenen Erkenntnisse und der Handlungsempfehlungen zur Behebung. Probleme werden aus den Regeln innerhalb derselben branchenüblichen Säulen der Datenqualität wie der Datenqualitätsklasse abgeleitet. Jeder Verstoß gegen diese Regeln führt zu einem Problem. Je weniger Probleme vorhanden sind, insbesondere Probleme mit kritischem Schweregrad, desto wahrscheinlicher ist es, dass Ihre Daten eine hohe Qualität haben und alle Erkenntnisse als einsatzbereit gekennzeichnet sind.
Tipp
Die Standardansicht zeigt die kritischsten Probleme in Ihren Daten an. Um alle Probleme nach Schweregrad geordnet anzuzeigen, deaktivieren Sie Kritische Probleme anzeigen. Um die Ansicht so zu ändern, dass Probleme nach anderen Optionen geordnet angezeigt werden, wählen Sie Gruppieren nach und treffen Sie eine Auswahl. Zu den verfügbaren Auswahlmöglichkeiten gehören Schweregrad, Säulen der Datenqualität und betroffene Erkenntnisse.
In den meisten Fällen müssen mithilfe eines Datenbereinigungstools wie Power Query die im Datenvorbereitungsbericht aufgetauchten Probleme und Empfehlungen durch Korrekturen an den Quelldaten außerhalb von Customer Insights - Data behoben werden. Die neuen und verbesserten Daten müssen dann erneut erfasst und die Vereinheitlichung muss erneut abgeschlossen werden, damit sich die Datenqualität verbessert. Die Aktualisierung des Datenvorbereitungsberichts wird erst ausgelöst, wenn die Vereinheitlichung abgeschlossen ist.
Kontextinformationen zu Ihren Daten
Zusätzlich zum Datenvorbereitungsbericht erhalten Sie Kontextinformationen zu Erkenntnissen, insbesondere zu Vorhersagemodellen. Nutzen Sie diese Informationen, um zu verstehen, welche Vorhersagemodelle am besten für Ihre Daten geeignet sind, bevor Sie den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Konfiguration und Ausführung des Modells aufwenden.
Auf der Seite Vorhersagen unter der Registerkarte Erstellen sind die Modelle mit der Beschriftung Dieses Modell verwenden am besten für Ihre Daten geeignet, Modellen mit der Beschriftung Nicht einsatzbereit dagegen nicht. Für alle nicht einsatzbereiten Modelle lesen Sie den vollständigen Datenvorbereitungsbericht und nehmen Sie die erforderlichen Korrekturen an Ihren Daten gemäß den Angaben im Abschnitt „Probleme und Empfehlungen“ vor.
Internationale Verfügbarkeit
Weitere Informationen zu den unterstützten Sprachen und Regionen finden Sie im Bericht zur internationalen Verfügbarkeit von Copilot.