Oversikt over dataforberedelsesrapport (forhåndsversjon)
[Denne artikkelen inneholder dokumentasjon for forhåndsversjonen og kan bli endret.]
Dataforberedelsesrapporten i Dynamics 365 Customer Insights - Data hjelper deg med å forstå den samlede datakvaliteten, klargjøring av dataene for å gi innsikt, og hjelper deg med å forbedre dataene slik at du får mer og bedre innsikt for den salgs- eller markedsføringsstrategien du har i bakhodet.
Viktig
- Dette er en forhåndsversjonsfunksjon.
- Evalueringsfunksjonalitet er ikke ment for produksjonsbruk og kan ha begrensninger. Disse funksjonene er tilgjengelige før en offisiell utgivelse, slik at kunder kan få tidlig tilgang og gi tilbakemelding.
Forutsetning
Dataforberedelsesrapporten kjører automatisk hvis følgende forhåndskrav oppfylles:
- Inntak fullføres med kunde- og transaksjonsdata.
- Samling er fullført.
- Aktiviteter og relasjoner er tildelt.
- Angi På for innstillingen Aktiver Copilot-funksjoner som drives av innstillingen Azure OpenAI. Standarden er På.
- Miljøet er i et støttet geografisk område og bruker et støttet språk.
- Minst 100 kundeoppføringer, helst 1000 oppføringer.
- Transaksjonslogg for minst ett år, men helst to til tre år. Ideelt sett to til tre transaksjoner per kunde-ID, helst på flere datoer.
- Kundeidentifikator: En unik identifikator for å samsvare transaksjoner med kundene.
- Mindre enn 20 % mangler verdier i obligatoriske felter.
Dataforberedelsesrapport
Når foreningen er fullført, genererer systemet automatisk en dataforberedelsesrapport basert på inntatte og enhetlige data, og analyserer kontekstavhengig informasjon om dataene. Denne informasjonen oppdateres når du kjører foreningen.
Gå til dataforberedelsesrapporten fra startsiden, siden Datakilder eller siden Prediksjoner.
Tips
Hvis du ikke ser dataforberedelsesrapporten, har den sannsynligvis ikke blitt generert fordi du ikke har oppfylt forhåndskravene. Kontroller at du har fullført inntak og forening, tildelt aktiviteter og relasjoner, og at en administrator har angitt På for innstillingen for globalt samtykke på Innstillinger-siden.
Det er fire hoveddeler i dataforberedelsesrapporten.
Datakvalitetssammendrag generert av kunstig intelligens: Et konsist sammendrag generert av en OpenAI-modell for datakvalitetsgraden, innsiktsberedskap og avsnitt for problemer og anbefalinger. Sammendraget vises på startsidens banner og i dataforberedelsesrapporten.
Kvalitetsnivå for generelle data: Vurderingen indikerer den generelle tilstanden til dataene. Vurderingen beregnes som en aggregert prosentandel (verdigrad fra 0–100 %) med et tilsvarende nivå (høy, middels eller lav datakvalitet). De avledes fra vektet gjennomsnittspoengsum i et sett med datakvalitetsregler i bransjestandarder for datakvalitetssøyler. Søyler som fullstendighet, konsekvens, unikhet, nøyaktighet, punktlighet, gyldighet og integritet. Hvis du har høy kvalitet og tilsvarende høy datakvalitet, er kvaliteten på dataene tilstrekkelig til å generere det meste av innsikten som er tilgjengelig i produktet, med høy konfidens i meningsfulle resultater.
Innsiktsberedskap: Innsiktsberedskap angir om du har oppfylt kravene for å generere en bestemt innsikt eller ikke. Det fastsettes ved å sammenligne basisdatakravene for hver innsikt med problemene som finnes i dataene. Når problemer bryter eventuelle datakrav for innsikt, anses innsikten som ikke klar til bruk. Hvis en innsikt anses som klar til bruk, vil den sannsynligvis generere meningsfulle resultater.
Problemer og anbefalinger for datakvalitet: Disse problemene og anbefalingene gir omfattende veiledning om problemene som vises i dataene dine, blant annet alvorsgrad, hvilken innsikt som påvirkes, og hvilke anbefalinger for reduksjon det skal handles på. Problemene avledes av reglene innenfor de samme bransjestandardene for datakvalitetssøyler som datakvalitetsgraden. Ethvert brudd på disse reglene fører til et problem. Jo færre problemer som er til stede, spesielt kritiske problemer med kritisk ytelse, jo mer sannsynlig er det at du får høy kvalitet på dataene og har all innsikt merket som klar til bruk.
Tips
Standardvisningen inneholder de viktigste problemene som finnes i dataene. Hvis du vil se alle problemene, ordnet etter alvorsgrad, deaktiverer du Vis kritiske problemer. Hvis du vil endre visningen for å vise problemer ordnet etter andre alternativer, velger du Grupper etter og gjør et valg. Tilgjengelige valg inkluderer alvorsgrad, datakvalitetsøyle og påvirket innsikt.
I de fleste tilfeller må problemene og anbefalingene som vises i dataforberedelsesrapporten, løses ved å utføre reparasjoner på kildedataene utenfor Customer Insights - Data, ved hjelp av verktøy for opprydding av data, for eksempel Power Query. De nye og forbedrede dataene må deretter startes på nytt, og samlingen må fullføres på nytt for at datakvaliteten skal bli bedre. Oppdatering av dataforberedelsesrapporten utløses bare når foreningen er fullført.
Kontekstinformasjon om dataene
I tillegg til rapporten om dataforberedelsesrapporten får dukontekstavhengig informasjon relatert til innsikt, nærmere bestemt prediksjonsmodeller. Bruk denne informasjonen til å forstå hvilke prediksjonsmodeller som passer best til dataene før du går gjennom tiden og innsatsen for konfigurasjon og kjøring av modellen.
På Prediksjoner-siden under fanen Opprett merkes modeller som Bruk denne modellen , best egnet for dataene dine, mens modeller merket som Ikke klar til bruk, ikke er klar til bruk. For Ikke klar til bruk-modeller ser du gjennom dataforberedelsesrapporten og gjør de nødvendige rettingene på dataene i henhold til veiledningen i delen Problemer og anbefalinger.