Guida di Tableau Blueprint

Prima di creare storie o modelli e distribuire le previsioni con Einstein Discovery, ogni sponsor di settore dovrebbe consultare i propri reparti e team per aiutarli a definire le priorità dei casi d’uso e le esigenze di previsione. Ogni team che utilizzerà Einstein Discovery deve completare il sondaggio sulle previsioni o collaborare con gli altri membri per agevolare il recupero delle informazioni. L’obiettivo del sondaggio è identificare i casi d’uso aziendali che devono essere ottimizzati (previsioni descrittive e prescrittive) e le origini dati necessarie. Inoltre, questo sondaggio sarà utile per determinare se bisogna coinvolgere un data scientist, pianificare ed eseguire le distribuzioni delle previsioni e assegnare compiti di monitoraggio dei modelli.

Team

• Qual è la funzione aziendale del team?
• Chi sono i destinatari?
• È necessario collaborare con un team di data scientist esistente?
• Il team ha accesso ai dati che devono essere analizzati?
• Chi avrà la necessità di accedere a CRM Analytics con una licenza completa (per trasferire i dati, creare storie/modelli e distribuire previsioni)?

Selezione e gestione

• Quali casi d’uso aziendali verranno utilizzati per le previsioni? Si è valutato se i casi d’uso sono appropriati o meno?
• Quali sono e dove si trovano le origini dati per le storie o i modelli?
• Il team da dove prende i dati (Salesforce, database o warehouse, esportazioni file, soggetti esterni ecc.)?
• I modelli sono già approvati o richiedono l’approvazione da parte del team di data scientist?
• Sono già integrati metodi di modellazione dei dati come CRISP-DM per classificare i casi d’uso aziendali?
• Come sono i dati per la fase 1 (approccio rapido) e si possono utilizzare file .csv per compilare l’insieme di dati?
• Come sono i dati per la distribuzione in produzione e si può sfruttare la preparazione dei dati e creare l’orchestrazione necessaria?

Competenze

• Come vengono protetti i dati?
• Quali abilità e competenze di business science ha il team?
• Chi verrà segnalato e formato come Esperto di Einstein Discovery (es. business scientist) all’interno del team?
• Sono disponibili le competenze e le informazioni necessarie per stabilire la priorità dei casi d’uso?
• Sono disponibili le competenze di data engineering necessarie per i campi derivati e le esigenze di progettazione delle funzionalità?

Sicurezza

• Hai già verificato e approvato i prodotti basati sul cloud e i data center di Salesforce in relazione all’utilizzo di CRM Analytics?

Monitoraggio

• In che modo verrà monitorata l’accuratezza delle previsioni (es. Gestore modelli, dashboard personalizzata)?
• Qual è la soglia di accuratezza del modello accettata e chi verrà avvisato se il valore non rientra nei limiti?
• Con quale frequenza dovranno essere aggiornati i dati del modello?
• Chi avrà la responsabilità di misurare l’impatto aziendale, le prestazioni e i tassi di adozione del modello una volta distribuito?
• In che modo l’azienda monitorerà e misurerà l’impatto sui processi e sui risultati delle previsioni distribuite?