Filtrer les lignes et les colonnes des données source pour améliorer le traitement
Important
Certaines des fonctionnalités décrites dans ce plan de lancement n’ont pas été publiées. Les délais de livraison peuvent changer et la fonctionnalité prévue peut ne pas être lancée (voir Stratégie de Microsoft). En savoir plus : Nouveautés et prévisions
| Activée pour | Version préliminaire publique | Disponibilité générale |
|---|---|---|
| Administrateurs, créateurs, responsables marketing ou analystes, automatiquement | nov. 2024 | févr. 2025 |
Valeur commerciale
Améliorez la qualité de vos profils et informations clients unifiés en filtrant les lignes indésirables et les colonnes inutiles de vos données source directement dans Customer Insights - Data. La suppression des données anciennes ou incomplètes et l’élimination des colonnes qui n’apportent aucune valeur permettent à Customer Insights - Data de créer des informations de meilleure qualité en moins de temps.
Détails de la fonctionnalité
Il est souvent difficile lorsque vous travaillez avec des données source client de traiter les lignes ou les colonnes indésirables, ce qui augmente le temps de traitement et l’espace de stockage dans Customer Insights - Data. Le prétraitement de ces données peut prendre du temps et nécessiter beaucoup de ressources.
Désormais, Customer Insights - Data vous permet d’appliquer des filtres de lignes et de colonnes directement à n’importe quelle table source ingérée, ce qui réduit l’étendue des données uniquement à ce dont vous avez besoin. Les filtres sont appliqués une seule fois sur la page Tables, où les tables source sont séparées du résultat. Sélectionnez le lien de filtre de ligne ou de colonne pour n’importe quelle table et définissez les filtres. Ces tables filtrées seront ensuite utilisées dans tous les processus de Customer Insights - Data, y compris l’unification, les segments, les mesures, les activités et les modèles prédictifs.
Cette fonctionnalité offre plusieurs avantages clés :
- Amélioration du temps de traitement : en supprimant les lignes indésirables, le système ne traite plus les données inutiles, ce qui réduit le temps et les ressources nécessaires.
- Jeux de données rationalisés : la suppression des colonnes inutiles améliore le temps de traitement, en particulier avec les jeux de données volumineux. Les colonnes non utilisées pour la correspondance ou qui ne sont pas nécessaires dans le résultat final peuvent désormais être filtrées avant le traitement.
- Résultat final ciblé : le filtrage des données non pertinentes, telles que les anciens enregistrements ou les données provenant de régions où vous n’exercez plus d’activités, permet d’obtenir un résultat plus ciblé et plus pertinent.
En utilisant efficacement les filtres, vous pouvez optimiser à la fois le temps de traitement et le stockage, ce qui rend vos résultats plus ciblés et plus efficaces.
