Información general sobre informes de preparación de datos (vista previa)
[Este artículo es documentación preliminar y está sujeto a modificaciones].
El informe de preparación de datos en Dynamics 365 Customer Insights - Data lo ayuda a comprender la calidad general de los datos, la preparación de sus datos para producir información y lo ayuda a mejorar sus datos para desbloquear más y mejores perspectivas para cualquier estrategia de ventas o marketing que tenga en mente.
Importante
- Esta es una característica en versión preliminar.
- Las vistas previas de características no se han diseñado para un uso de producción y pueden tener una funcionalidad restringida. Estas características están disponibles antes del lanzamiento oficial para que los clientes puedan tener un acceso anticipado y proporcionar comentarios.
Requisitos previos
El informe de preparación de datos se ejecuta automáticamente si se cumplen los siguientes requisitos previos:
- Ingesta se completa con los datos de los clientes y las transacciones.
- Unificación completada.
- Actividades y relaciones asignadas.
- Habilitar las características de Copilot con la configuración de Azure OpenAI activada. El valor predeterminado es Activado.
- El entorno se encuentra en una geografía admitida y usa un idioma admitido.
- Al menos 100 registros de clientes, preferiblemente 1000 registros.
- Al menos un año de historial de transacciones, preferiblemente dos o tres. Idealmente dos o tres transacciones por id. de cliente, preferiblemente en varias fechas.
- Identificador de cliente: un identificador único para hacer coincidir transacciones con sus clientes.
- Faltan menos de 20 % de los valores en los campos obligatorios.
Informe de preparación de datos
Una vez completada la unificación, el sistema genera automáticamente un informe de preparación de datos basado en sus datos incorporados y unificados, y analiza la información contextual sobre sus datos. Esta información se actualiza cada vez que ejecuta la unificación.
Acceda al Informe de preparación de datos desde la página Inicio, la página Fuentes de datos o la página Predicciones.
Propina
Si no ve el informe de preparación de datos, probablemente no se haya generado porque no cumplió con los requisitos previos. Asegúrese de haber completado la ingestión y la unificación, las actividades asignadas y Relaciones, y un administrador tiene la configuración de consentimiento global activado en Activa en la página Configuración.
Hay cuatro secciones principales de datos dentro del informe de prep de datos.
Resumen de calidad de datos generado por IA: un resumen conciso generado por un modelo de IA abierta del grado de calidad de los datos, la preparación de los conocimientos y las secciones de problemas y recomendaciones. El resumen aparece en el banner de la página Inicio y dentro del informe de preparación de datos.
Calificación general de la calidad de los datos: la calificación indica el estado general de sus datos. La calificación se calcula como un porcentaje agregado (valor que oscila entre 0 y 100 %) con un nivel correspondiente (calidad de datos alta, media o baja). Se deriva de puntajes promedio ponderados en un conjunto de reglas de calidad de datos dentro de los pilares de calidad de datos estándar de la industria. Pilares como integridad, consistencia, singularidad, precisión, oportunidad, validez e integridad. Si tiene una calificación alta y un nivel alto correspondiente de calidad de datos, la calidad de sus datos es suficiente para generar la mayoría de los conocimientos disponibles en el producto con alta confianza en resultados significativos.
Preparación de las perspectivas: la preparación de las perspectivas indica si cumplió o no con los requisitos para generar una perspectiva específica. Se determina comparando los requisitos de datos de referencia de cada perspectiva con los problemas presentes en sus datos. Cuando un problema infringe cualquier requisito de datos para una perspectiva, se considera que la perspectiva no está lista para usarse. Si se considera que una idea está lista para usar, es probable que genere resultados significativos.
Problemas y recomendaciones sobre la calidad de los datos: estos problemas y recomendaciones brindan una guía integral sobre los problemas que surgen en sus datos, incluida la gravedad, qué conocimientos se ven afectados y qué recomendaciones para la corrección deben actuar. Los problemas se derivan de las reglas dentro de los mismos pilares de calidad de datos estándar de la industria que el grado de calidad de datos. Cualquier violación de estas reglas resulta en un problema. Cuantos menos problemas se presenten, especialmente problemas de gravedad crítica, más probable es que tenga un grado de calidad de datos alto y que todos los conocimientos estén etiquetados como listos para usar.
Propina
La vista predeterminada proporciona los problemas más críticos presentes en sus datos. Para ver todos los problemas, organizados por gravedad, desactive Mostrar problemas críticos. Para modificar la vista para mostrar problemas organizados por otras opciones, seleccione Agrupar por y realice una selección. Las selecciones disponibles incluyen gravedad, pilar de calidad de datos e información impactada.
En la mayoría de los casos, los problemas y las recomendaciones que aparecen en el informe de preparación de datos deben abordarse realizando correcciones en los datos de origen fuera de Customer Insights - Data, utilizando herramientas de limpieza de datos como Power Query. Luego, los datos nuevos y mejorados deben volver a ingerirse y la unificación debe completarse nuevamente para que mejore la calidad de los datos. La actualización del informe de preparación de datos solo se activa cuando se completa la unificación.
Información contextual de los datos
Además del informe de preparación de datos, obtiene información contextual relacionada con los conocimientos, específicamente modelos de predicción. Utilice esta información para comprender qué modelos de predicción se adaptan mejor a sus datos antes de dedicar tiempo y esfuerzo a la configuración y ejecución del modelo.
En la página Predicciones bajo la pestaña Crear, los modelos etiquetados como Usar este modelo son los más adecuados para sus datos, mientras que los modelos etiquetados como No están listos para usar no lo son. Para cualquier modelo No listo para usar , revise el informe completo de preparación de datos y realice las correcciones necesarias a sus datos según las instrucciones de la sección Problemas y recomendaciones.