Jaa


Tietojen valmisteluraportin yleiskatsaus (esiversio)

[Tämä artikkeli sisältää julkaisua edeltävää materiaalia ja voi muuttua.]

Dynamics 365 Customer Insights - Datan tietojen valmisteluraportti auttaa ymmärtämään tietojen yleisen laadun ja tietojen valmiuden tuottaa merkityksellisiä tietoja sekä parantaa tietoja, joilla saadaan entistä enemmän ja entistä parempia merkityksellisiä tietoja mitä tahansa myynti- tai markkinointistrategiaa varten.

Tärkeää

  • Tämä on esiversiotoiminto.
  • Esiversiotoimintoja ei ole tarkoitettu tuotantokäyttöön, ja niiden toiminnot voivat olla rajoitettuja. Nämä toiminnot ovat käytettävissä ennen virallista julkaisua, jotta asiakkaat voivat käyttää niiden ennakkojulkaisua ja antaa palautetta.

Edellytykset

Tietojen valmisteluraportti suoritetaan automaattisesti, jos seuraavat edellytykset täyttyvät:

Tietojen valmisteluraportti

Kun yhtenäistäminen on valmis, järjestelmä luo automaattisesti tietojen valmisteluraportin käsiteltyjen ja yhtenäistettyjen tietojen perusteella sekä analysoi tietojen kontekstuaaliset tiedot. Nämä tiedot päivitetään aina, kun suoritat yhtenäistämisen.

Voit käyttää Tietojen valmisteluraporttia Aloitus-sivulta Tietolähteet-sivulta tai Ennusteet-sivulta.

Näyttökuva tietojen valmisteluraportista (esiversio).

Vihje

Jos et näe tietojen valmisteluraporttia, sitä ei todennäköisesti ole luotu, koska edellytykset eivät täyty. Varmista, että olet suorittanut käsittelyn ja yhtenäistämisen, määrittänyt aktiviteetit ja suhteet ja että järjestelmänvalvojalla on yleinen suostumusasetus Käytössä Asetukset-sivulla.

Tietojen valmisteluraportissa on neljä ensisijaista osaa.

  • Tekoälyn luoma tietojen laatuyhteenveto: Open AI -mallin luoma tiivis yhteenveto tietojen laatuluokasta, valmiudesta merkityksellisiin tietoihin sekä ongelmien ja suositusten osioista. Yhteenveto näkyy Aloitus-sivun ilmoituspalkissa sekä tietojen valmisteluraportissa.

  • Tietojen yleinen laatuluokka: Luokka ilmaisee tietojen yleiskunnon. Luokka lasketaan koostettuna prosenttimääränä (arvona 0–100 prosenttia), jolla on sitä vastaava taso (korkea, keskitasoinen tai alhainen tietojen laatu). Se johdetaan alan standardia vastaavien tietojen laatupilareiden tiedonlaatusääntöjen joukon keskituloksista. Pilareita ovat esimerkiksi täydellisyys, johdonmukaisuus, ainutlaatuisuus, tarkkuus, ajantasaisuus, pätevyys ja eheys. Jos sinulla on korkea luokka ja vastaava korkea tietojen laatutaso, tietojesi laatu riittää useimpien tuotteessa käytettävissä olevien merkityksellisten tietojen luomiseen suurella varmuudella ja merkityksellisin tuloksin.

  • Merkityksellisten tietojen valmius: Merkityksellisten tietojen valmius ilmaisee, oletko täyttänyt tietyn merkityksellisen tiedon luomisen vaatimukset. Se määritetään vertailemalla kunkin merkityksellisen tiedon perustason tietovaatimuksia tiedoissasi oleviin ongelmiin. Kun jokin ongelma rikkoo jotakin merkityksellisen tiedon tietovaatimusta, merkityksellinen tieto ei ole käyttövalmis. Jos merkityksellinen tieto katsotaan käyttövalmiiksi, se tuottaa todennäköisesti merkityksellisiä tuloksia.

  • Tietojen laatuongelmat ja suositukset: Nämä ongelmat ja suositukset sisältävät kattavaa tiedoissasi ilmenneitä ongelmia koskevaa opastusta, johon kuuluvat esimerkiksi vakavuus, vaikutusalueeseen kuuluvat merkitykselliset tiedot sekä käytettävissä olevat korjaussuositukset. Ongelmat johdetaan samojen alan standardin mukaisten tietojen laatupilareiden säännöistä kuin tietojen laatuluokka. Näiden sääntöjen rikkomisesta on tuloksena ongelma. Mitä vähemmän ongelmia ja erityisesti vakavuudeltaan kriittisiä ongelmia on, sitä todennäköisemmin tietojesi laatuluokka on korkea ja kaikki merkitykselliset tiedot katsotaan käyttövalmiiksi.

    Vihje

    Oletusnäkymä sisältää kriittisimmät tiedoissasi olevat ongelmat. Voit tarkastella kaikkia ongelmia vakavuuden mukaan lajiteltuna poistamalla käytöstä Näytä kriittiset ongelmat. Voit muuttaa näkymää näyttämään ongelmat lajiteltuna muilla perusteilla valitsemalla Lajitteluperuste ja valitsemalla sellaisen. Käytettävissä olevia vaihtoehtoja ovat esimerkiksi vakavuus, tietojen laatupilari ja vaikutusalueen merkitykselliset tiedot.

    Useimmissa tapauksissa tietojen valmisteluraportissa ilmenneet ongelmat ja suositukset on käsiteltävä tekemällä korjauksia lähdetietoihin Customer Insights - Datan ulkopuolella käyttäen tietojen puhdistustyökaluja, kuten Power Queryä. Uudet ja parannetut tiedot on tämän jälkeen käsiteltävä uudelleen ja yhtenäistäminen on suoritettava uudelleen, jotta tietojen laatu paranee. Tietojen valmisteluraportin päivitys käynnistyy vain, kun yhtenäistäminen on suoritettu.

Tietojen kontekstuaaliset tiedot

Tietojen valmisteluraportin lisäksi saadaan merkityksellisiä tietoja koskevia kontekstuaalisia tietoja, erityisesti ennustemalleja. Näiden tietojen avulla voit selvittää, mitkä ennustemallit sopivat tiedoillesi parhaiten, ennen kuin käytät aikaa ja vaivaa mallin määrittämiseen ja suorittamiseen.

Ennusteet-sivun Luo-välilehdessä Käytä tätä mallia -merkinnällä varustetut mallit sopivat tiedoillesi parhaiten ja merkinnällä Ei käyttövalmis varustetut huonoiten. Käy Ei käyttövalmis -mallien osalta läpi koko tietojen valmisteluraportti ja tee tietoihisi tarvittavat muutokset Ongelmat ja suositukset -osan ohjeiden mukaisesti.

Seuraavat vaiheet