ความช่วยเหลือ Tableau Blueprint

ก่อนการสร้างเรื่องราว/โมเดลและปรับใช้การคาดการณ์โดยใช้ Einstein Discovery ผู้สนับสนุนธุรกิจแต่ละสายงานควรสำรวจแผนกและทีมงานของตน เพื่อช่วยพวกเขาให้ความสำคัญกับกรณีการใช้งานและความจำเป็นในการคาดการณ์ ทีมงานธุรกิจแต่ละทีมที่จะใช้ Einstein Discovery ควรทำแบบสำรวจการคาดการณ์ให้เรียบร้อย หรือทำงานกับสมาชิกในทีมเพื่ออำนวยความสะดวกในการจัดทำเอกสารข้อมูล วัตถุประสงค์ของการสำรวจคือเพื่อระบุกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่จำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม (การคาดการณ์เชิงพรรณาและแบบให้คำแนะนำ) และแหล่งข้อมูลที่จำเป็น นอกจากนี้ การสำรวจนี้ยังจะช่วยคุณกำหนดว่าจำเป็นต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้ามามีส่วนร่วม วางแผน และดำเนินการปรับใช้การทำนาย และมอบหมายหน้าที่การตรวจสอบติดตามโมเดลหรือไม่

ทีมงาน

• ส่วนงานธุรกิจของทีมงานคืออะไร
• ผู้ใช้เป้าหมายคือใคร
• คุณจำเป็นต้องทำงานร่วมกับทีมงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีอยู่แล้วหรือไม่
• ทีมงานของคุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นต้องนำไปวิเคราะห์หรือไม่
• ใครคือบุคคลในทีมที่จำเป็นต้องมีใบอนุญาตฉบับเต็มเพื่อให้มีสิทธิ์เข้าถึง CRM Analytics (เพื่อนำข้อมูลเข้า สร้างเรื่องราว/โมเดล และปรับใช้การคาดการณ์)

การเลือกและการจัดการ

• จะใช้กรณีการใช้งานทางธุรกิจใดสำหรับการคาดการณ์ กรณีการใช้งานผ่านการรับรองว่ามีคุณสมบัติเหมาะสมดีหรือไม่เหมาะสมหรือไม่
• แหล่งข้อมูลหลักสำหรับเรื่องราว/โมเดลคืออะไรและอยู่ที่ใด
• แหล่งข้อมูลของทีมงานของคุณเป็นอย่างไร (Salesforce, ฐานข้อมูลหรือคลังสินค้า, การส่งออกไฟล์, บุคคลภายนอก ฯลฯ)
• คุณได้รับหรือจำเป็นต้องได้รับการอนุมัติโมเดลจากทีมงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่
• คุณได้ร่วมใช้วิธีการสร้างแบบจำลองข้อมูล เช่น CRISP-DM เพื่อรับรองคุณสมบัติกรณีการใช้งานทางธุรกิจหรือไม่
• ข้อมูลสำหรับเฟส 1 มีลักษณะเป็นอย่างไร (การเข้าถึงอย่างคร่าวๆ และรวดเร็ว) และคุณสามารถใช้ไฟล์ csv เพื่อสร้างชุดข้อมูลหรือไม่
• ข้อมูลสำหรับการปรับใช้งานมีลักษณะเป็นอย่างไร และคุณสามารถยกระดับการเตรียมข้อมูลและสร้างการประสานการทำงานที่จำเป็นหรือไม่

ทักษะ

• ข้อมูลได้รับการรักษาความปลอดภัยอย่างไร
• ทักษะและความสามารถของนักวิทยาศาสตร์ธุรกิจใดที่มีอยู่ภายในทีม
• ใครจะเป็นผู้ได้รับการระบุและฝึกอบรมในฐานะ Einstein Discovery Champion (เช่น นักวิทยาศาสตร์ธุรกิจ) ภายในทีมงาน
• คุณมีทักษะทางธุรกิจและข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นเพื่อให้ความสำคัญกับกรณีการใช้งานหรือไม่
• คุณมีทักษะวิศวกรรมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับสาขาที่ได้รับและมีส่วนสำคัญต่อความต้องการทางวิศวกรรมหรือไม่

ความปลอดภัย

• คุณได้ตรวจสอบและอนุมัติผลิตภัณฑ์คลาวด์และศูนย์ข้อมูล Salesforce ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน CRM Analytics อยู่แล้วหรือไม่

การตรวจสอบ

• คุณจะตรวจสอบติดตามความถูกต้องแม่นยำของการคาดการณ์อย่างไร (เช่น ผู้จัดการโมเดล, แดชบอร์ดที่กำหนดเอง)
• เกณฑ์ขั้นต่ำความถูกต้องแม่นยำของโมเดลที่ยอมรับได้คืออะไร และจะต้องแจ้งให้ทราบและแจ้งเตือนใครหากมีค่าเกินขีดจำกัด
• คุณจำเป็นต้องรีเฟรชข้อมูลโมเดลบ่อยเพียงใด
• ใครจะมีหน้าที่ในการตรวจวัดผลกระทบทางธุรกิจ ผลการดำเนินงาน และอัตราการปรับใช้ของโมเดลหลังจากที่มีการเริ่มต้นปรับใช้โมเดลแล้ว
• การตรวจสอบติดตามธุรกิจและการตรวจวัดผลกระทบระหว่างดำเนินงานและผลลัพธ์จากการปรับใช้การคาดการณ์จะเป็นอย่างไร