Zdieľať cez


Prehľad správy o príprave údajov (ukážka)

[Tento článok je predbežnou dokumentáciou a môže sa zmeniť.]

Prehľad prípravy údajov v Dynamics 365 Customer Insights - Data vám pomôže pochopiť celkovú kvalitu údajov a pripravenosť vašich údajov na vytváranie štatistík. Pomáha vám vylepšiť vaše údaje, aby ste získali viac a lepších prehľadov pre akúkoľvek predajnú alebo marketingovú stratégiu, ktorú máte na mysli.

Dôležité

  • Toto je ukážková funkcia.
  • Funkcie verzie Preview nie sú určené na produkčné účely a môžu mať obmedzenú funkčnosť. Tieto funkcie sú k dispozícii pred oficiálnym vydaním, aby k nim mohli zákazníci získať rýchly prístup a poskytnúť odozvu.

Požiadavky

Správa o príprave údajov sa automaticky spustí, ak sú splnené nasledujúce predpoklady:

  • Príjem je dokončený s údajmi o zákazníkoch a transakciách.
  • Zjednotenie je dokončené.
  • Aktivity a vzťahy sú zmapované.
  • Povoľte funkcie Copilota využívajúce Azure OpenAI nastavenie zapnuté Zapnuté. Predvolená hodnota je Zapnuté.
  • Prostredie je v podporovanej geografii a používa podporovaný jazyk.
  • Minimálne 100 záznamov o zákazníkoch, najlepšie 1 000 záznamov.
  • Minimálne jeden rok transakčnej histórie, najlepšie dva až tri roky. Ideálne dve až tri transakcie na ID zákazníka, najlepšie vo viacerých dátumoch.
  • Identifikátor zákazníka: Jedinečný identifikátor na priradenie transakcií k vašim zákazníkom.
  • Menej ako 20 % chýbajúcich hodnôt v povinných poliach.

Zostava prípravy údajov

Po dokončení zjednotenia systém automaticky vygeneruje správu o príprave údajov na základe vašich prijatých a zjednotených údajov a analyzuje kontextové informácie o vašich údajoch. Tieto informácie sa aktualizujú vždy, keď spustíte zjednotenie.

Poznámka

Keďže kontroly kvality údajov sú založené na prijatých a zjednotených údajoch, akékoľvek problémy, ktoré sa objavia, budú zahŕňať aktualizáciu zdrojových údajov.

Prejdite na prehľad prípravy údajov z Domovskej stránky , Zdroje údajov alebo Predpovede .

Snímka obrazovky správy o príprave údajov (ukážka).

Prepitné

Ak nevidíte správu o príprave údajov, pravdepodobne nebola vygenerovaná, pretože ste nesplnili predpoklady. Uistite sa, že ste dokončili príjem a zjednotenie, zmapovali aktivity a vzťahy a že správca má nastavenie globálneho súhlasu zapnuté Zapnuté v Nastaveniach strana.

V správe o príprave údajov sú štyri hlavné sekcie.

  • Súhrn kvality údajov vygenerovaný AI: Stručný súhrn vygenerovaný OpenAI modelom stupňa kvality údajov, pripravenosti prehľadov a sekcií problémov a odporúčaní. Súhrn sa zobrazí na banneri Domovskej stránky a v zostave prípravy údajov.

  • Celkový stupeň kvality údajov: Stupeň označuje celkový stav vašich údajov. Známka sa vypočíta ako agregované percento (hodnota v rozsahu 0-100 %) so zodpovedajúcou úrovňou (vysoká, stredná alebo nízka kvalita údajov). Je odvodený z váženého priemeru skóre v rámci súboru pravidiel kvality údajov v rámci štandardných pilierov kvality údajov. Piliere ako úplnosť, konzistentnosť, jedinečnosť, presnosť, aktuálnosť, platnosť a integrita. Ak máte vysokú známku a zodpovedajúcu vysokú úroveň kvality údajov, kvalita vašich údajov je dostatočná na generovanie väčšiny štatistík dostupných v produkte s vysokou istotou v zmysluplné výsledky.

  • Pripravenosť na štatistiky: Pripravenosť na štatistiky ukazuje, či ste splnili požiadavky na vytvorenie konkrétnej štatistiky. Určuje sa porovnaním základných požiadaviek na údaje každej štatistiky s problémami prítomnými vo vašich údajoch. Keď akýkoľvek problém porušuje akúkoľvek požiadavku na údaje pre prehľad, prehľad sa považuje za nepripravený na použitie. Ak sa prehľad považuje za pripravený na použitie, pravdepodobne prinesie zmysluplné výsledky.

  • Problémy s kvalitou údajov a odporúčania: Tieto problémy a odporúčania poskytujú komplexný návod na problémy, ktoré sa objavujú vo vašich údajoch, vrátane závažnosti, ktoré štatistiky sú ovplyvnené a aké odporúčania na nápravu treba podniknúť. Problémy sú odvodené od pravidiel v rámci rovnakých štandardných pilierov kvality údajov ako stupeň kvality údajov. Akékoľvek porušenie týchto pravidiel má za následok problém. Čím menej problémov, najmä problémov s kritickou závažnosťou, tým je pravdepodobnejšie, že budete mať vysokú známku kvality údajov a všetky štatistiky budú označené ako pripravené na použitie.

    Prepitné

    Predvolené zobrazenie poskytuje najkritickejšie problémy prítomné vo vašich údajoch. Ak chcete zobraziť všetky problémy usporiadané podľa závažnosti, vypnite Zobraziť kritické problémy. Ak chcete zmeniť zobrazenie na zobrazenie problémov usporiadaných podľa iných možností, vyberte Zoskupiť podľa a vyberte. Dostupné výbery zahŕňajú závažnosť, pilier kvality údajov a ovplyvnené štatistiky.

    Vo väčšine prípadov musia byť problémy a odporúčania uvedené v správe o príprave údajov vyriešené vykonaním opráv zdrojových údajov mimo domény Customer Insights - Data pomocou nástrojov na čistenie údajov, ako je napríklad Power Query. Nové a vylepšené údaje sa potom musia znova vložiť a zjednotenie sa musí znova dokončiť, aby sa zlepšila kvalita údajov. Obnovenie správy o príprave údajov sa spustí až po dokončení zjednotenia.

Kontextové informácie o vašich údajoch

Okrem zostavy s prípravou údajov získate kontextové informácie týkajúce sa štatistík, konkrétne predikčných modelov. Tieto informácie použite, aby ste pochopili, ktoré modely predpovedí sú pre vaše údaje najvhodnejšie, skôr než prejdete čas a úsilie na konfiguráciu a spustenie modelu.

Na stránke Predpovede na karte Vytvoriť sú modely označené ako Použiť tento model sú pre vaše údaje najvhodnejšie, zatiaľ čo modely označené ako Nepripravené na použitie nie. V prípade všetkých modelov Nepripravených na použitie si pozrite úplnú správu o príprave údajov a vykonajte potrebné opravy údajov podľa pokynov v časti Problémy a odporúčania.

Ďalšie kroky