Adat-előkészítési jelentés áttekintése (előzetes verzió)
[Ez a cikk egy előzetes kiadási dokumentáció, amely a későbbiekben változhat.]
A benne található Dynamics 365 Customer Insights - Data adat-előkészítési jelentés segít megérteni az általános adatminőséget, az adatok készenlétét a betekintések készítésére, és segít javítani az adatokat, hogy több és jobb betekintést nyerjen bármilyen értékesítési vagy marketingstratégiához.
Fontos
- Ez egy előnézeti funkció.
- Az előzetes funkciókat nem célszerű termelési környezetben használni, és előfordulhat, hogy korlátozott funkcionalitással rendelkeznek. Ezek a funkciók a hivatalos kiadás előtt érhetők el, hogy az ügyfelek korán megismerkedhessenek velük, és visszajelzést adhassanak róluk.
Előfeltételek
Az adat-előkészítési jelentés automatikusan lefut, ha teljesülnek az alábbi előfeltételek:
- A betöltés ügyfél- és tranzakcióadatokkal fejeződik be.
- Az egyesítés befejeződött.
- A tevékenységek és kapcsolatok le vannak térképezve.
- Az Azure-alapú OpenAI Copilot-funkciók engedélyezése beállítás be van kapcsolva . Az alapértelmezett beállítás a Be.
- A környezet támogatott földrajzi helyen van, és támogatott nyelvet használ.
- Legalább 100 ügyfélrekord, lehetőleg 1000 rekord.
- Legalább egy éves tranzakciós előzmények, lehetőleg két-három év. Ideális esetben ügyfél-azonosítónként két-három tranzakció, lehetőleg több dátumon keresztül.
- Ügyfél-azonosító: Egyedi azonosító, amely megfelelteti a tranzakciókat az ügyfeleknek.
- A kötelezően kitöltendő mezőkben lévő értékek kevesebb, mint 20%-a hiányzik.
Adatelőkészítési jelentés
Az egyesítés befejezése után a rendszer automatikusan létrehoz egy adat-előkészítési jelentést a betöltött és egyesített adatok alapján, és elemzi az adatok környezeti adatait. Ezek az információk az egyesítés futtatásakor bármikor frissülnek.
Az Adatelőkészítési jelentést a kezdőlapról , az Adatforrások lapról vagy az Előrejelzések lapról érheti el.
Tipp.
Ha nem látja az adat-előkészítési jelentést, valószínűleg azért nem jött létre, mert nem teljesítette az előfeltételeket. Győződjön meg arról, hogy befejezte a betöltést és az egyesítést, leképezte a tevékenységeket és a kapcsolatok, és egy rendszergazda bekapcsolta a globális hozzájárulási beállítást a Beállítások lapon.
Az adat-előkészítési jelentésnek négy elsődleges szakasza van.
AI által generált adatminőségi összegzés: Egy nyílt AI-modell által létrehozott tömör összegzés az adatminőségi osztályzatról, az elemzésekre való felkészültségről, valamint a problémák és javaslatok szakaszokról. Az összegzés megjelenik a Kezdőlap szalagcímén és az adat-előkészítési jelentésben.
Általános adatminőségi osztályzat: Az osztályzat az adatok általános állapotát jelzi. Az osztályzat összesített százalékként (0–100% közötti érték) számítja ki a megfelelő szinttel (magas, közepes vagy alacsony adatminőség). Az iparági szabványnak megfelelő adatminőségi pilléreken belüli adatminőségi szabályok súlyozott átlagpontszámaiból származik. Olyan pillérek, mint a teljesség, következetesség, egyediség, pontosság, időszerűség, érvényesség és integritás. Ha magas szintű és ennek megfelelően magas szintű adatminőséggel rendelkezik, az adatok minősége elegendő ahhoz, hogy a termékben elérhető legtöbb betekintést nagy bizalommal hozza létre az értelmes eredmények iránt.
Elemzések készenléte: Az elemzések készenléte azt jelzi, hogy megfelelt-e az adott elemzés létrehozásához szükséges követelményeknek. Ezt úgy határozhatja meg, hogy összehasonlítja az egyes elemzések alapadat-követelményeit az adatokban található problémákkal. Ha bármely probléma sérti az elemzéshez szükséges adatkövetelményeket, a betekintés nem áll készen a használatra. Ha egy statisztika használatra késznek minősül, valószínűleg hasznos eredményeket fog hozni.
Adatminőségi problémák és javaslatok: Ezek a problémák és javaslatok átfogó útmutatást nyújtanak az adatokban felszínre hozott problémákról, beleértve a súlyosságot, az érintett elemzéseket, valamint a szervizelésre vonatkozó javaslatokat. A problémák az adatminőségi besorolással azonos iparági szabványnak megfelelő adatminőségi pilléreken belüli szabályokból származnak. Ezen szabályok bármilyen megsértése problémát eredményez. Minél kevesebb probléma merül fel, különösen a kritikus súlyossági problémák, annál valószínűbb, hogy magas adatminőségi besorolással rendelkezik, és minden elemzés használatra készként van megcímkézve.
Tipp.
Az alapértelmezett nézet az adatokkal kapcsolatos legfontosabb problémákat tartalmazza. Az összes probléma súlyosság szerint rendezett megjelenítéséhez kapcsolja ki a Kritikus problémák megjelenítése beállítást. Ha módosítani szeretné a nézetet, hogy más lehetőségek szerint rendezett problémákat jelenítsen meg, válassza a Csoportosítási szempont lehetőséget , és válasszon egy lehetőséget. Az elérhető választási lehetőségek közé tartozik a súlyosság, az adatminőségi pillér és az érintett elemzések.
A legtöbb esetben az adat-előkészítési jelentésben felszínre hozott problémákat és javaslatokat úgy kell megoldani, hogy javításokat hajt végre a forrásadatokon kívül Customer Insights - Data, olyan adattisztító eszközökkel, mint például Power Query. Az új és javított adatokat ezután újra be kell tölteni, és az adatminőség javítása érdekében újra be kell fejezni az egyesítést. Az adat-előkészítési jelentés frissítése csak akkor indul el, ha az egyesítés befejeződött.
Az adatokra vonatkozó kontextuális információk
Az adat-előkészítési jelentés mellett környezetfüggő információkat is kap az elemzésekhez, különösen a előrejelzés modellekhez. Ezen információk alapján megértheti, hogy mely előrejelzés modellek a legmegfelelőbbek az adatokhoz, mielőtt végigmegy a konfigurálás és a modell futtatásának ideje és erőfeszítése.
A Létrehozás lap Előrejelzések lapján a Modell használata címkével jelölt modellek a legmegfelelőbbek az adatokhoz, míg a Nem használatra kész feliratú modellek nem. A használatra nem kész modellek esetében tekintse át a teljes adat-előkészítési jelentést, és végezze el a szükséges javításokat az adatokon a Problémák és javaslatok szakasz útmutatása szerint.
Nemzetközi rendelkezésre állás
A támogatott nyelvekkel és régiókkal kapcsolatos további információkért tekintse meg a Copilot nemzetközi rendelkezésre állási jelentését.