Veri hazırlığı raporuna genel bakış (önizleme)
[Bu makale, yayın öncesi belgelerine dahildir ve değiştirilebilir.]
Dynamics 365 Customer Insights - Data'daki veri hazırlığı raporu, genel veri kalitesini, verilerinizin öngörüler üretmeye hazır olmasını anlamanıza yardımcı olur ve aklınıza gelen satış veya pazarlama stratejisi ne olursa olsun, daha fazla ve daha iyi öngörüler elde etmek için verilerinizi geliştirmenize yardımcı olur.
Önemli
- Bu, bir önizleme özelliğidir.
- Önizleme özellikleri, üretimde kullanıma yönelik değildir ve sınırlı işlevselliğe sahip olabilir. Bu özellikler, müşterilerin erken erişim elde etmesi ve geri bildirim sağlaması amacıyla resmi sürümden önce kullanıma sunulur.
Önkoşullar
Aşağıdaki ön koşullar karşılanırsa veri hazırlığı raporu otomatik olarak çalışır:
- Alma işlemi müşteri ve işlem verileriyle tamamlanır.
- Birleştirme tamamlanır.
- Aktiviteler ve İlişkiler eşlenir.
- Azure OpenAI tarafından desteklenen Copilot özelliklerini etkinleştir özelliği Açık. Varsayılan olarak Açık'tır.
- Ortam desteklenen bir coğrafi konumdadır ve desteklenen bir dil kullanır..
- En az 100 müşteri kaydı, tercihen 1.000 kayıt.
- En az bir yıl hareket geçmişi, tercihen iki ila üç yıllık. İdeal olarak, müşteri kimliği başına iki ila üç işlem, tercihen birden çok tarih arasında.
- Müşteri tanımlayıcısı: İşlemleri müşterilerinizle eşleştiren benzersiz tanımlayıcı.
- Gerekli alanlarda %20'den az eksik değer.
Veri hazırlama raporu
Birleştirme tamamlandıktan sonra, sistem, alınan ve birleştirilmiş verilerinize dayalı olarak otomatik olarak bir veri hazırlığı raporu oluşturur ve verilerinizde bağlamsal bilgileri çözümler. Bu bilgiler, birleştirmeyi çalıştırdığınızda güncelleştirilir.
Giriş sayfasından , Veri kaynakları sayfasından veya Tahminler sayfasından Veri hazırlığı raporuna erişin.
İpucu
Veri hazırlığı raporunu göremiyorsanız, ön koşulları karşıladığınız için oluşturulmamış olabilir. Alma ve birleştirme işlemini tamamladığınızdan, aktiviteleri ve ilişkileri eşleştirdiğinizden ve yöneticinin, Ayarlar sayfasında global onay ayarını Açık olarak ayarladığından emin olun.
Veri hazırlık raporunun dört birincil bölümü vardır.
Yapay zeka tarafından oluşturulan veri kalitesi özeti: Veri kalitesi notunun, öngörülerin hazır olduğu ve sorunlar ve öneriler bölümlerinin Açık AI modeli tarafından oluşturulan kısa bir özet. Özet, Giriş sayfası başlığında ve veri hazırlık raporu içinde görünür.
Genel veri kalitesi notu: Not, verilerinizin genel durumunu gösterir. Derecelendirme, karşılık gelen bir düzeyle (yüksek, orta veya düşük veri kalitesi) bir toplanan yüzde (0-100 arasında bir değer) olarak hesaplanır. Bu puanlar, endüstri standartı veri kalitesi temelleri içindeki bir dizi veri kalitesi kuralındaki ağırlıklı ortalama puanlardan türetilir. Tamlık, tutarlılık, benzersizlik, doğruluk, zamanındalık, geçerlilik ve bütünlük gibi sütunlar. Yüksek düzeyde ve bunlara karşılık gelen yüksek veri kalitesine sahipseniz verilerinizin kalitesi, üründe bulunan ve anlamlı sonuçlara yüksek güven içeren öngörülerin çoğunu oluşturmak için yeterlidir.
İçgörüler hazırlığı: İçgörüler hazırlığı, belirli bir içgörü oluşturmak için gereksinimleri karşılayıp karşılamadığınızdan gösterir. Bu, her içgörüye ait temel veri gereksinimlerini verilerinizde bulunan sorunlarla karşılaştırarak belirlenir. Herhangi bir sorun, bir içgörü için herhangi bir veri gereksinimini ihlal ettiğinde, içgörü kullanıma hazır değil olarak kabul edilir. Bir içgörü kullanıma hazır olarak kabul edilirse, anlamlı sonuçlar elde etmek olasıdır.
Veri kalitesi sorunları ve öneriler: Bu sorunlar ve öneriler önem derecesi, etkilendiği içgörüler ve dikkate alınması gereken iyileştirme önerileri de dahil olmak üzere verilerinizde ortaya çıkan sorunlar hakkında kapsamlı bir kılavuz sunar. Sorunlar, veri kalitesi kalitesiyle aynı endüstri standardı veri kalitesi temelleri içindeki kurallardan türetilir. Bu kuralların herhangi bir ihlali bir soruna neden olur. Daha az sorun vardır ve özellikle kritik önem sorunları, yüksek veri kalitesine sahip olma ve tüm öngörüler için kullanıma hazır olarak etiketlenme olasılığınızı o kadar artar.
İpucu
Varsayılan görünüm verilerinizde bulunan en kritik sorunları sağlar. Tüm sorunları öneme göre düzenlenmiş olarak görmek için Kritik sorunları göster'i kapatın. Görünümü, sorunları diğer seçeneklere göre düzenlenmiş olarak gösterecek şekilde değiştirmek için, Grupla seçeneğini belirleyin ve bir seçim yapın. Kullanılabilir seçenekler arasında önem derecesi, veri kalitesi temel direkleri ve etkilenmiş içgörüler yer alır.
Çoğu durumda, veri hazırlık raporunda ortaya çıkarılan sorunlar ve öneriler, örneğin Power Query gibi veri temizleme araçları kullanılarak, Customer Insights - Data dışında kaynak veriler üzerinde düzeltmeler gerçekleştirilerek ele alınmalıdır. Ardından, yeni ve geliştirilmiş verilerin yeniden ayarlanması ve veri kalitesinin gelişmesi için birleştirmenin yeniden tamamlanması gerekir. Veri hazırlığı raporunu yenileme işlemi yalnızca birleştirme tamamlandığında tetiklenir.
Verilerinizle ilgili bağlamsal bilgiler
Veri hazırlığı raporuna ek olarak içgörülerle ve özellikle tahmin modelleriyle ilgili bağlamsal bilgiler sağlarsınız. Yapılandırma ve modeli çalıştırma zamanına ve çabasına girmeden önce, verilerinize en uygun tahmin modellerini anlamak için bu bilgileri kullanın.
Oluştur sekmesinin altındaki Tahminler sayfasında, Bu modeli Kullan olarak etiketlenen modeller verilerinize en uygun olan, Kullanıma hazır değil olarak etiketlenmiş modeller değildir. Kullanmaya hazır olmayan modeller için, tam veri hazırlığı raporunu gözden geçirin ve Sorunlar ve öneriler bölümünün rehberine göre verilerinize gerekli düzeltmeleri yapın.
Uluslararası kullanılabilirlik
Desteklenen diller ve bölgeler hakkında bilgi edinmek için bkz. Copilot Uluslararası Kullanılabilirlik raporu.