Vue d’ensemble du rapport de préparation des données (version préliminaire)
[Cet article fait partie de la documentation en version préliminaire et peut faire l’objet de modifications.]
Le rapport de préparation des données dans Dynamics 365 Customer Insights - Data vous aide à comprendre la qualité globale des données, la préparation de vos données pour produire des informations, et vous aide à améliorer vos données pour débloquer des informations plus nombreuses et meilleures pour la stratégie de vente ou de marketing que vous avez en tête.
Important
- Cette fonctionnalité est une fonctionnalité en version préliminaire.
- Les fonctionnalités préliminaires ne sont pas destinées à une utilisation en production et peuvent être restreintes. Ces fonctionnalités sont disponibles avant une publication officielle afin que les clients puissent y accéder de façon anticipée et fournir des commentaires.
Conditions préalables
Le rapport de préparation des données s’exécute automatiquement si les conditions préalables suivantes sont remplies :
- L’Ingestion est terminée avec les données des clients et des transactions.
- L’Unification est terminée.
- Les Activités et relations sont mappées.
- Le paramètre Activer les fonctionnalités Copilot optimisées par Azure OpenAI est Activé. Par défaut, la valeur est définie sur Activé.
- environnement se trouve dans une zone géographique prise en charge et utilise une langue prise en charge.
- Au moins 100 enregistrements client, de préférence 1 000 enregistrements.
- Au moins, un an d’historique des transactions, de préférence deux à trois ans. Idéalement, deux à trois transactions par ID client, de préférence sur plusieurs dates.
- Identificateur client : ID client, identificateur unique pour faire correspondre les transactions à vos clients.
- Moins de 20 % de valeurs manquantes dans les champs obligatoires.
Rapport de préparation des données
Une fois l’unification terminée, le Système génère automatiquement un rapport de préparation des données basé sur vos données ingérées et unifiées, et analyse les informations contextuelles sur vos données. Ces informations sont mises à jour chaque fois que vous exécutez l’unification.
Accéder au Rapport de préparation des données du Accueil la page, la Les sources de données page, ou la Prédictions page.
Astuce
Si vous ne voyez pas le rapport de préparation des données, il n’a probablement pas été généré car vous n’avez pas rempli les conditions préalables. Assurez-vous d’avoir terminé l’ingestion et l’unification, les activités et les relations mappées, et qu’un administrateur a Activé le paramètre de consentement global dans la page Paramètres.
La page de résultats comporte quatre sections principales dans le rapport de prép de données.
Résumé de la qualité des données généré par l’IA : Un résumé concis généré par un modèle Open AI de la note de qualité des données, de l’état de préparation des informations et des sections sur les problèmes et les recommandations. Le résumé apparaît sur le Accueil bannière de la page et dans le rapport de préparation des données.
Note globale de la qualité des données : la note indique l’état général de vos données. La note est calculée sous la forme d’un pourcentage agrégé (valeur comprise entre 0 et 100 %) avec un niveau correspondant (qualité des données élevée, moyenne ou faible). Il est dérivé de scores moyens pondérés sur un ensemble de règles de qualité des données au sein des piliers de qualité des données standard de l’industrie. Des piliers tels que l’exhaustivité, la cohérence, l’unicité, l’exactitude, l’actualité, la validité et l’intégrité. Si vous disposez d’un niveau élevé et d’un niveau élevé correspondant de qualité des données, la qualité de vos données est suffisante pour générer la plupart des informations disponibles dans le produit avec une confiance élevée dans des résultats significatifs.
Préparation aux informations : l’état de préparation des insights indique si vous remplissez ou non les conditions requises pour générer un insight spécifique. Il est déterminé en comparant les exigences de données de base de chaque aperçu avec les problèmes présents dans vos données. Lorsqu’un problème enfreint une exigence de données pour un aperçu, l’aperçu est considéré comme non prêt à l’emploi. Si un aperçu est jugé prêt à l’emploi, il est susceptible de générer des résultats significatifs.
Problèmes de qualité des données et recommandations : ces problèmes et recommandations fournissent des conseils complets sur les problèmes apparus dans vos données, y compris la gravité, les informations concernées et les recommandations de correction à appliquer. Les problèmes sont dérivés des règles au sein des mêmes piliers de qualité des données standard de l’industrie que le niveau de qualité des données. Toute violation de ces règles entraîne un problème. Moins il y a de problèmes présents, en particulier des problèmes de gravité critique, plus vous avez de chances d’avoir un niveau de qualité des données élevé et d’avoir toutes les informations étiquetées comme prêtes à l’emploi.
Astuce
La vue par défaut fournit les problèmes les plus critiques présents dans vos données. Pour voir tous les problèmes, classés par gravité, désactivez Afficher les problèmes critiques. Pour modifier la vue afin d’afficher les problèmes organisés selon d’autres options, sélectionnez Grouper par et effectuez une sélection. Les sélections disponibles incluent la gravité, le pilier de la qualité des données et les informations impactées.
Dans la plupart des cas, les problèmes et les recommandations apparus dans le rapport de préparation des données doivent être résolus en exécutant des correctifs sur les données sources en dehors de Customer Insights - Data, à l’aide d’outils de nettoyage des données tels que Power Query. Les données nouvelles et améliorées doivent ensuite être réingérées, et l’unification doit être complétée à nouveau pour que la qualité des données s’améliore. L’actualisation du rapport de préparation des données n’est déclenchée que lorsque l’unification est terminée.
Informations contextuelles sur votre données
En plus du rapport de préparation des données, vous obtenez des informations contextuelles liées aux informations, en particulier les modèles de prédiction. Utilisez ces informations pour comprendre quels modèles de prédiction sont les mieux adaptés à vos données avant de consacrer du temps et des efforts à la configuration et à l’exécution du modèle.
Sur la page Prédictions sous l’onglet Créer, les modèles portant la mention Utiliser ce modèle sont les plus adaptés à vos données tandis que les modèles étiquetés comme Pas prêts à l’emploi ne le sont pas. Pour tous les modèles Pas prêts à l’emploi , consultez le rapport complet de préparation des données et apportez les correctifs nécessaires à vos données conformément aux instructions de la section Problèmes et recommandations.