Tableau Agent hace todo lo posible para comprender la intención de sus preguntas, así como el contexto de sus datos y su negocio.Pero sin datos optimizados para IA, Tableau Agent puede equivocarse.

En este artículo se describen algunos pasos que puede seguir para asegurarse de obtener los mejores resultados de Tableau Agent.

Información general

Usar datos limpios y bien modelados

Los datos desordenados son difíciles de analizar y Tableau Agent se centra en el análisis, no en limpiar y preparar sus datos.

• Sí: Limpie y prepare sus datos desordenados antes del análisis.Pruebe a usar Tableau Agent en Tableau Prep(El enlace se abre en una ventana nueva) para limpiar los datos.
  • No: espere que un agente analítico se encargue de la preparación de datos.
• Sí: Use relaciones en el modelo de datos.
  • No: uniones codificadas
  • No: use combinación de datos
• Sí: use fuentes de datos certificadas y actualícelas para el consumo de IA.
• Sí: oculte los campos innecesarios.Si un usuario no debe crear una visualización con él, el agente no debería verlo.

Usar nombres de campo y descripciones claros

Tableau Agent no entiende los datos de la misma manera que lo haría un humano.Sin buenos nombres y descripciones, Tableau Agent puede malinterpretar un campo o confundirse sobre qué campo consultar.Elimine cualquier conjetura sobre cómo encajan los datos en un análisis.

• Sí: use nombres de campo únicos, descriptivos y completos.
  • No: deje un nombre de campo como “Edad” cuando podría ser “Edad del caso al cierre”
  • No: deje abreviaturas o campos ambiguos como “P_ID” o “Name”
  • Qué no hacer: Usar nombres de campo duplicados o nombres demasiado similares.Por ejemplo, “Region1”, “Region1_copia”.Utilice un nombre distinto para cada campo u oculte los duplicados si no son necesarios en su análisis.
• Sí: proporcione una descripción que defina qué es el campo.
• Sí: incluya el contexto empresarial y los sinónimos esperados.
  • No: dé por supuesto que todos los usuarios siempre se referirán al campo por su nombre oficial.
• Sí: describa cómo se utiliza normalmente el campo en el análisis y en qué se diferencia de campos similares.
  • No: copie y pegue descripciones en campos similares
• Sí: mantenga las descripciones de los campos estándar de Salesforce.
• Sí: documente cualquier lógica de negocios única o anomalías en los datos (por ejemplo, cómo interpretar valores nulos o cuándo usar “Fecha de factura” en lugar de “Fecha de compra”).

Crear preferencias empresariales

Se aplica a Tableau Agent para dashboards solo en la capacidad de preguntas y respuestas sobre dashboards

Para basar Tableau Agent en el conocimiento empresarial de su organización, puede crear y cargar un archivo de preferencias empresariales.Las preferencias empresariales pueden incluir aspectos como las reglas para toda la organización, la terminología y la lógica empresarial (como definir los años fiscales o los umbrales de existencias).Para obtener más información, consulte Mejorar la calidad de las respuestas para preguntas y respuestas sobre dashboards(El enlace se abre en una ventana nueva).

Al crear el archivo de preferencias de la empresa, siga estas directrices:

• Qué hacer: Crear preferencias individuales, claras y concisas, identificadas con un “#” al principio de cada elemento de preferencia.Tableau Agent lee esta entrada de línea como el separador entre preferencias.Puede tener una o más líneas adicionales entre este separador para explicar mejor la preferencia empresarial.

  Ejemplo:

  # Los ingresos están en USD

  Aplique formato con un $ y use la coma como separador de millares.No incluya céntimos.

  • Qué no hacer: Incluir más de 50 preferencias o más de 8000 caracteres.

  • Qué no hacer: Incluir instrucciones complejas.En su lugar, divídalos en preferencias sencillas y distintas.

• Qué hacer: Usar directamente nombres de campo exactos o campos calculados en su fuente de datos para aclarar a qué campos se aplica su preferencia empresarial.

  • Qué no hacer: Usar referencias de campo vagas o ambiguas que hagan que Tableau Agent adivine a qué campo o métrica se refiere.

• Qué hacer: Crear campos calculados directamente en su fuente de datos antes de escribir sus preferencias y, a continuación, hacer referencia a esos campos calculados en sus instrucciones.

  • Qué no hacer: Escribir reglas en sus preferencias de negocio que requieran que Tableau Agent realice manipulaciones matemáticas sin procesar o definir fórmulas de varios pasos sobre la marcha.Por ejemplo, “Multiplicar porcentajes por 100”.

• Qué hacer: Incluir directrices específicas del dominio y terminología exclusiva de su organización.Por ejemplo, “Al referirse a oportunidades, TPS es la abreviatura de ventas totales de productos”, o información no incluida en el esquema de su modelo semántico.

  • Qué no hacer: Incluir información general de la empresa.Tableau Agent necesita información específica sobre cómo interpretar o mostrar los datos.

Actualmente no se admiten los siguientes tipos de preferencias empresariales:

• No para uso de IA: Bloqueo de temas o preguntas.Por ejemplo, “No responder a ninguna pregunta sobre el salario”.

• Formato visual: Por ejemplo, “Usar un gráfico de líneas al mostrar Ventas a lo largo del tiempo”.

• Estructura de respuesta del LLM: Por ejemplo, “Al responder, no mostrar una visualización” o “En cada respuesta, primero agradecer al usuario, después, mostrar la respuesta y terminar con una despedida”.

Predefinir campos calculados

Si bien Tableau Agent puede ayudar a crear cálculos a través del lenguaje natural, si un usuario solicita un cálculo de forma incorrecta o vaga, puede resultar en un cálculo incorrecto.

• Sí: cree cualquier cálculo común con antelación para garantizar la coherencia y la precisión.

Especificar propiedades de campos

El agente se basa en las propiedades de campo como medidas de seguridad analíticas.Las propiedades predeterminadas o mal configuradas pueden conducir a resultados analíticos deficientes.

• Sí: verifique las funciones de campo (dimensiones y medidas) y los tipos de datos (como fecha, numérico, booleano).
  • No: deje un campo como Código postal como un campo numérico (medida) si debe considerarse un atributo (dimensión).
  • No: deja las fechas almacenadas como texto.
• Sí: establezca una agregación predeterminada.
  • No: dé por supuesto que el usuario o el agente sabrán usar el promedio con “precio unitario” en lugar de la suma

Lista de verificación de preparación para IA

Use esta lista de verificación para implementar las prácticas recomendadas al preparar su fuente de datos publicada y libros de trabajo para el consumo de IA.

Estructura del modelo

Limpiar los datos

Las preferencias empresariales (.md o .txt) se cargan con reglas claras que describen una lógica de dominio única

Nota: Actualmente, esta funcionalidad solo la usa Tableau Agent para dashboards, en preguntas y respuestas sobre dashboards.

Relaciones en lugar de uniones

Sin combinación de datos

Campos

Los nombres de campo son específicos y contextuales

Todos los campos tienen descripciones útiles y diferenciadas

Los campos innecesarios están ocultos

Ya existen cálculos comunes o esperados

Los campos tienen las propiedades correctas: rol, tipo de datos, agregación predeterminada