データ準備レポートの概要 (プレビュー)
[この記事はプレリリース ドキュメントであり、変更されることがあります。]
Dynamics 365 Customer Insights - Data のデータ準備レポートは、全体的なデータ品質、洞察を生み出すためのデータの準備状況を理解するのに役立ち、また、データを改善して、念頭に置いている販売戦略やマーケティング戦略についてより多くのより良い洞察を引き出すのに役立ちます。
重要
- これはプレビュー機能です。
- プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限される可能性があります。 これらの機能を公式リリースの前に使用できるようにすることで、顧客が一足先にアクセスし、そこからフィードバックを得ることができます。
前提条件
次の前提条件が満たされている場合、データ準備レポートは自動的に実行されます。
- インジェスト は、顧客データと取引データで完了します。
- 統合が完了しました。
- アクティビティと関係 をマッピングします。
- Azure OpenAI の Copilot 機能を有効化する の設定を オン にします。 既定は オン です。
- 環境 はサポートされている地域にあり、サポートされている言語を使用しています。
- 少なくとも 100 件の顧客レコード、できれば 1,000 件のレコード。
- 少なくとも 1 年間の取引履歴、2 年 から 3 年が望ましい。 理想的には可能であれば複数の日付で、理想的には顧客 ID ごとに 2 件 から 3 件のトランザクション。
- 顧客識別子: トランザクションを顧客と照合する一意識別子。
- 最大で 20% の必須フィールドの値が入力されていません。
データ準備レポート
統合が完了すると、システムは取り込まれ、統合されたデータに基づいてデータ準備レポートを自動的に生成し、データのコンテキスト情報を分析します。 この情報は、統合を実行するたびに更新されます。
ホーム ページ、データ ソース ページ、または 予測 ページから データ準備レポート にアクセスします。
チップ
データ準備レポートが表示されない場合は、前提条件を満たしていないためレポートが生成されていない可能性があります。 取り込みと統合が完了し、アクティビティとリレーションシップがマッピングされ、管理者が 設定 ページでグローバル同意の設定を オン にしていることを確認してください。
データ準備レポート内に 4 つの主要なセクションが あります。
AI によって生成されたデータ品質の概要: データ品質グレード、洞察の準備状況、問題と推奨事項のセクションの Open AI モデルによって生成された簡潔な概要。 概要は ホーム ページのバナーとデータ準備レポート内に表示されます。
全体的なデータ品質グレード: グレードはデータの全体的な健全性を示します。 グレードは、対応するレベル (高、中、または低データ品質) の合計パーセンテージ (0 ～ 100% の範囲の値) として計算されます。 これは、業界標準のデータ品質柱内の一連のデータ品質ルールにわたる加重平均スコアから導出されます。 完全性、一貫性、独自性、正確性、適時性、有効性、完全性などの柱。 グレードが高く、それに対応する高レベルのデータ品質がある場合、データの品質は、有意義な結果に高い信頼性を持って製品で利用可能なほとんどの洞察を生成するのに十分です。
分析情報の準備状況: 分析情報の準備状況は、特定の分析情報を生成するための要件を満たしているかどうかを示します。 これは、各分析情報のベースライン データ要件とデータ内に存在する問題を比較することによって決定されます。 問題が分析情報のデータ要件に違反している場合、その分析情報は使用する準備ができていないと見なされます。 分析情報がすぐに使用できると判断された場合、有意義な結果が得られる可能性があります。
データ品質の問題と推奨事項: これらの問題と推奨事項は、重大度、どの分析情報が影響を受けるか、どのような修復推奨事項に基づいているかなど、データで表面化した問題に関する包括的なガイダンスを提供します。 問題は、データ品質グレードと同じ業界標準のデータ品質柱内のルールから派生します。 これらのルールに違反すると問題が発生します。 存在する問題、特に重大度の重大な問題が少ないほど、データ品質グレードが高く、すべての分析情報がすぐに使用できるとラベル付けされる可能性が高くなります。
チップ
デフォルトのビューでは、データに存在する最も重大な問題が表示されます。 すべての問題を重大度別に表示するには、 重大な問題を表示 をオフにします。 他のオプション別に整理された問題を表示するようにビューを変更するには、グループ化の基準 を選択して選択します。 利用可能な選択には、重大度、データ品質の柱、影響を受ける分析情報が含まれます。
ほとんどの場合、データ準備レポートで浮上した問題や推奨事項は、Power Query のようなデータクリーンアップ ツールを使用して、Customer Insights - Data 以外のソースデータに対して修正を実行することで対処する必要があります。 その後、新しく改善されたデータを再取り込み、データ品質を向上させるために統合を再度完了する必要があります。 データ準備レポートの更新は、統合が完了した場合にのみトリガーされます。
自分のデータ上のコンテキスト情報
データ準備レポートに加えて、分析情報、特に予測モデルに関連するコンテキスト情報を取得できます。 この情報を使用して、モデルの構成と実行に時間と労力を費やす前に、どの予測モデルがデータに最適であるかを理解します。
予測 ページの 作成 タブで、このモデルを使用 というラベルが付いたモデルはデータに最も適していますが、使用する準備ができていません とラベル付けされたモデルは使用できません。 使用準備ができていない モデルについては、完全なデータ準備レポートを確認し、問題と推奨事項セクションのガイダンスに従ってデータに必要な修正を加えます。