Die Erkenntnisse-Plattform und Erkenntnistypen in Tableau Pulse
Wenn Sie eine Metrik in Tableau Pulse erstellen, erhalten Sie auch automatisch die Erkenntnisse, die Tableau Pulse für jede Metrik erkennt.
Die Erkenntnis-Plattform in Tableau Pulse erkennt Treiber, Trends, Mitwirkende und Ausreißer für Metriken. Sie markiert und beschreibt wichtige Erkenntnisse proaktiv mithilfe natürlicher Sprache und visueller Erklärungen. Die beste Erkenntnis für jede Metrik wird mit der Metrik angezeigt.
Tableau Pulse bietet einen Weg zum Erkunden Ihrer Daten, indem für die Erkenntnisse, die es für eine Metrik ermittelt hat, Fragen angezeigt werden. Diese geführte Frage-und-Antwort-Erfahrung enthüllt nach und nach Erkenntnisse im Kontext der Metrik. Während Sie und andere sich durch die vorgeschlagenen Fragen zu den Daten klicken, werden die Antworten in leicht lesbaren Diagrammen mit Einblicken in die zugrunde liegenden Daten angezeigt.
Weitere Informationen finden Sie unter Tableau Pulse: Proaktive Antworten auf Ihre häufigen Geschäftsfragen mit automatisierten Erkenntnissen(Link wird in neuem Fenster geöffnet).
Zusammenfassungen von Erkenntnissen heben interessante Kennzahlen hervor
Wenn Tableau AI aktiviert ist und Sie oder andere Personen zwei oder mehr Metriken verfolgen, bietet Tableau Pulse eine Übersicht, damit Sie schnell die neuesten Erkenntnisse zu den für Sie interessanten Metriken erhalten. Diese Zusammenfassung der Erkenntnisse erscheint oben in den Zusammenfassungen und auf der Startseite von Tableau Pulse.
Tableau Pulse untersucht die von Ihnen verfolgten Metriken und nutzt Tableau AI, um die wichtigsten Änderungen zusammenzufassen. Periodenübergreifende Änderungen und ungewöhnliche Änderungen sind die Erkenntnistypen, die für Erkenntniszusammenfassungen berücksichtigt werden.
Erkenntniszusammenfassungen verwenden ein großes Sprachmodell (LLM), um einen personalisierten Überblick in einfacher Sprache zu bieten. Tableau AI basiert auf der Einstein-Vertrauensebene, was bedeutet, dass es vertrauenswürdige, ethische und offene KI-gestützte Erfahrungen ermöglicht, ohne die Datensicherheit und den Datenschutz zu beeinträchtigen. Weitere Informationen finden Sie unter Tableau AI in Tableau Pulse(Link wird in neuem Fenster geöffnet) und Generative Einstein-KI für Tableau(Link wird in neuem Fenster geöffnet).
Arten von Erkenntnissen, die von Tableau Pulse erkannt werden
Die Fragen, die Benutzer typischerweise zu Metriken stellen, können in bekannte Analysemuster eingeteilt werden: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv.
Beschreibende Fragen: Was ist mit meiner Metrik passiert?
Diagnosefragen: Warum ist es passiert?
Vorausschauende Fragen: Was wird wahrscheinlich als nächstes passieren?
Präskriptive Fragen: Welche Maßnahmen sollte ich ergreifen?
Die Erkenntnis-Plattform in Tableau Pulse konzentriert sich darauf, Benutzern bei der Beantwortung grundlegender beschreibender Fragen zu ihren Metriken zu helfen, wie zum Beispiel:
Wie stark hat sich ein Metrikwert seit dem letzten Zeitraum oder dem gleichen Zeitraum des letzten Jahres verändert?
Wie verläuft der Trend einer Metrik im Zeitverlauf?
Welche Elemente einer Dimension tragen am meisten zu einem Metrikwert bei?
Welche anderen Dimensionen treiben einen metrischen Wert in eine positive Richtung?
Einblicke in Tableau Pulse können Benutzer auf versteckte Änderungen oder Anomalien in Tableau Pulse-Metriken aufmerksam machen, damit sie Probleme besser diagnostizieren können. Beispiel:
Ist der Metrikwert höher oder niedriger als normal?
Ist der Metrikwert ungewöhnlich auf wenige Entitäten einer Dimension konzentriert?
Hat sich der Trend der Metrik in letzter Zeit geändert?
Gibt es ungewöhnlich große Datensätze oder Ausreißer, die sich auf den Metrikwert auswirken?
Erkenntnistypen in Tableau Pulse
Die folgenden Erkenntnistypen werden in Tableau Pulse verwendet:
| Erkenntnistyp | Beschreibung | Konfigurierbar? |
Periodenübergreifende Änderung | Zeigt, wie sich eine Metrik zwischen zwei Zeiträumen verändert hat. Diese Erkenntnis wird als Teil jeder Metrik angezeigt. | Standardmäßig immer aktiviert Tableau Pulse berücksichtigt die Einblicke in die periodenübergreifende Änderung für Einblicke in Zusammenfassungen. |
Wichtigste Beitragende | Zeigt die höchsten Werte in einer Dimension für eine Metrik innerhalb eines bestimmten Zeitraums an. Ein Top-Beitragender ist ein Dimensionselement, das hinsichtlich seines Beitrags zum Wert der bereichsbezogenen Metrik, aggregiert über einen bestimmten Zeitraum, unter den ersten N liegt. | Standardmäßig immer aktiviert Tableau Pulse nutzt die Einblicke in die wichtigsten Beitragenden in Metriken für Aufschlüsselungen. |
Unterste Beitragende | Zeigt die niedrigsten Werte in einer Dimension für eine Metrik innerhalb eines bestimmten Zeitraums an. Ein unterster Beitragender ist ein Dimensionselement, das im Hinblick auf seinen Beitrag zum Wert der bereichsbezogenen Metrik, aggregiert über einen bestimmten Zeitraum, unter den N liegt. | Kann in den Metrikdefinitionseinstellungen auf der Registerkarte „Erkenntnisse“ aktiviert oder deaktiviert werden |
Konzentrierter Beitragsalarm (Riskantes Monopol) | Wird angezeigt, wenn eine kleine Anzahl von Dimensionselementen den Großteil (50 % oder mehr) des Beitrags zu einer Metrik ausmacht. | Kann in den Metrikdefinitionseinstellungen auf der Registerkarte „Erkenntnisse“ aktiviert oder deaktiviert werden |
Wichtigste Treiber | Zeigt Werte für Dimensionselemente an, die sich am stärksten in die gleiche Richtung wie die beobachtete Änderung der Metrik geändert haben. | Kann in den Metrikdefinitionseinstellungen auf der Registerkarte „Erkenntnisse“ aktiviert oder deaktiviert werden |
Wichtigste Detraktoren | Zeigt Werte für Dimensionselemente an, die sich am stärksten in die entgegengesetzte Richtung zur beobachteten Änderung der Metrik geändert haben. | Kann in den Metrikdefinitionseinstellungen auf der Registerkarte „Erkenntnisse“ aktiviert oder deaktiviert werden |
Ungewöhnliche Veränderung | Zeigt an, wann der Wert einer Metrik für einen bestimmten Zeitraum höher oder niedriger als der erwartete Bereich ist, der auf historischen Beobachtungen der Metrik basiert. | Standardmäßig immer aktiviert Tableau Pulse berücksichtigt die Erkenntnis „Ungewöhnliche Änderung“ für Erkenntniszusammenfassungen. |
Aktueller Trend | Zeigt aktuelle Trends an, um die Änderungsrate, Richtung und Schwankungen des Metrikwerts zu kommunizieren. | Kann in den Metrikdefinitionseinstellungen auf der Registerkarte „Erkenntnisse“ aktiviert oder deaktiviert werden |
Trendänderungswarnung | Zeigt neue Trends an, die deutlich vom aktuellen Trend abweichen. Diese Erkenntnisse vermitteln die Änderungsrate, Richtung und Schwankungen des Metrikwerts. | Kann in den Metrikdefinitionseinstellungen auf der Registerkarte „Erkenntnisse“ aktiviert oder deaktiviert werden |
Wie Tableau Pulse vertrauenswürdige Erkenntnisse generiert und verwaltet
Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Erkenntnis-Plattform automatisierte Geschäftseinblicke generiert, denen Benutzer vertrauen können:
Der Tableau Pulse Insights Service beginnt mit der Verwendung standardisierter, deterministischer statistischer Modelle, um Fakten über Metriken zu ermitteln, die garantiert genau sind. Diese Fakten dienen als Grundlage für die Generierung von Erkenntnissen.
Jeder generierte Einblick ist auf den Datensicherheitskontext (z. B. RLS-Einstellungen) des Benutzers beschränkt, der die Anfrage gestellt hat. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Benutzer nur die Daten sehen können, zu deren Anzeige sie berechtigt sind.
Analysten können die Erkennung verschiedener Erkenntnisse für eine Metrik aktivieren oder deaktivieren, sodass sie steuern können, was ihren Benutzern bereitgestellt wird.
So bringt Tableau Pulse alles zusammen: Der Statistikdienst der Erkenntnis-Plattform nutzt den analytischen Kontext der verfolgten oder angezeigten Metrik, um eine automatische statistische Analyse durchzuführen, die Fakten über die Metrik generiert. Diese Fakten beantworten die verschiedenen Fragen anhand des Datensicherheitskontexts des Benutzers.
Es werden Zusammenfassungen der Erkenntnisse mithilfe natürlicher Sprache erstellt, die auf statistischen Wahrheiten basieren. Von Tableau AI werden die relevantesten Fakten verarbeitet. Diese Fakten werden als Grundwahrheiten verwendet, um die Sprachgenerierung zu kontextualisieren. Die resultierenden generierten Fakten werden gebündelt und in mehreren Funktionen in Tableau Pulse als Zusammenfassungen der Erkenntnisse angezeigt, wenn Tableau AI für eine Site aktiviert ist.
Wie die Erkenntnis-Plattform die Relevanz bestimmt
Um das Rauschen zu reduzieren, zeigt Tableau Pulse nur die relevantesten und nützlichsten Erkenntnisse an – und vermeidet die Anzeige verrauschter oder falscher Ergebnisse. Die Erkenntnis-Plattform berücksichtigt die folgenden Faktoren, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse, die Benutzer sehen, relevant und nützlich sind:
Der analytische Kontext für Erkenntnisse basiert auf der Tableau Pulse-Metrikdefinition. Im Gegensatz zu anderen Lösungen, die in allen Spalten der Daten nach Erkenntnissen suchen, beschränkt die Erkenntnis-Plattform ihre Analyse auf die Kennzahlen und Dimensionen, auf die in der von Analysten kuratierten Metrikdefinition verwiesen wird. Darüber hinaus wird bei der Generierung von Erkenntnissen nur der gefilterte Kontext der Metrik berücksichtigt, die der Benutzer anzeigt oder verfolgt.
Erkenntnisse werden basierend auf der Auswirkung auf die Metrik eingestuft. Jeder von der Erkenntnis-Plattform erkannte Fakt wird basierend auf seiner Auswirkung auf den Metrikwert bewertet. Zuerst werden nur die Fakten zurückgegeben, von denen festgestellt wurde, dass sie den größten statistischen Einfluss auf den Metrikwert haben.
Feedback personalisiert Erkenntnisse weiter. Benutzer können die angezeigten Erkenntnisse mit einem „Daumen nach oben“ oder „Daumen nach unten“ versehen, um anzugeben, ob die Erkenntnisse nützlich sind. Die Erkenntnisse-Plattform lernt daraus, um die Arten von Erkenntnissen, die sie einem Benutzer zeigt, weiter zu personalisieren.
Wenn zusammen angewendet, stellen diese Faktoren sicher, dass Benutzern in Tableau Pulse von allen zu einer Metrik festgestellten Erkenntnissen nur diejenigen angezeigt werden, die am nützlichsten sind.