À propos de Tableau Knowledge
Tableau Knowledge est une solution de gestion des connaissances métier qui aide les agents d’IA à comprendre les données et le contexte métier de votre entreprise. Il connecte le contenu fiable de Tableau Cloud et les connaissances métier dans des graphiques des connaissances en direct, ce qui donne aux agents le contexte nécessaire pour fournir systématiquement des réponses précises et explicables.
Ce réseau intelligent de connaissances et de ressources permet aux agents de comprendre non seulement le contenu de vos données, mais aussi ce qu’elles représentent pour votre entreprise.
Par exemple, Tableau Knowledge peut aider un agent à interpréter les notions de chiffre d’affaires, de profit ou de zone géographique selon la logique métier établie par votre entreprise plutôt que de formuler des hypothèses.
Remarque : Tableau Knowledge est actuellement disponible en anglais uniquement.
Licences et rôles
Les licences Tableau+ donnent accès à Tableau Knowledge sur Tableau Cloud.
Votre rôle sur le site Tableau Cloud détermine les actions que vous pouvez effectuer :
| Tâche | Rôle sur le site Tableau Cloud requis |
|---|---|
| Créer, modifier ou supprimer un graphique de connaissances | Administrateur de site Tableau Cloud - Creator, Administrateur de site Tableau Cloud - Explorer et Tableau Cloud - Creator |
| Interroger un graphique de connaissances en tant qu’utilisateur ou par l’intermédiaire d’un agent | Tableau Cloud - Explorer ou Tableau Cloud - Viewer |
Concepts clés
Pour mieux comprendre Tableau Knowledge, familiarisez-vous avec les termes courants ci-dessous :
| Terme | Description |
|---|---|
| Graphique des connaissances | Représentation connectée des ressources de Tableau Cloud, des connaissances métier et de leurs relations. |
| Nœud | Élément du graphique, tel qu’un champ, une table, un classeur, un tableau de bord, une source de données, une métrique, un document ou une préférence métier. |
| Relation | Connexion entre des nœuds de graphique, par exemple un champ appartenant à une source de données ou un classeur contenant une feuille de calcul. |
| Préférence métier | Instruction en langage naturel qui fournit des règles métier, une terminologie ou des conseils à votre entreprise pour les agents. |
| Graphique des connaissances par défaut | Le graphique des connaissances qu’un agent interroge lorsqu’il ne spécifie pas de graphique. |
| Intégrité des graphiques | Indique l’exhaustivité et la qualité d’un graphique des connaissances. |
Avantages de Tableau Knowledge
Tableau Knowledge assure la visibilité des connaissances de votre organisation et vous permet de les optimiser pour que les agents puissent les exploiter. Les agents d’IA qui utilisent ces connaissances fournissent des réponses détaillées et précises à vos questions.
Tableau Knowledge vous aide, vous et les agents d’IA, à :
Utiliser des définitions métier cohérentes. Ajouter des préférences métier qui définissent les termes et les règles métier pour l’ensemble du graphique des connaissances. Les agents connectés peuvent utiliser ce contexte partagé de façon cohérente.
Fonder les réponses sur du contenu fiable. Les agents utilisent des définitions et des calculs métier fiables à partir de modèles sémantiques, de métadonnées, de relations et de préférences métier dans le graphique des connaissances, au lieu de s’en remettre aux seules données brutes.
Comprendre le contexte des réponses. Tableau Knowledge aide les agents à utiliser des ressources de données et des définitions métier pertinentes dans leurs réponses.
Améliorer la qualité des graphiques. Le tableau de bord de qualité du graphique des connaissances de Tableau Knowledge et les améliorations connexes permettent de repérer des opportunités d’améliorer le graphique des connaissances, comme l’absence de descriptions, de propriétaires, de certifications et de connexions entre les ressources.
Gérer la gouvernance. Tableau Knowledge fonctionne avec les contrôles d’accès Tableau Cloud pour protéger l’accès au contenu Tableau.
Utilisateurs de Tableau Knowledge
Tableau Knowledge aide les personnes qui gèrent les connaissances organisationnelles ainsi que les agents d’IA qui les utilisent.
Creator
Les utilisateurs Tableau Creator créent et gèrent des graphiques des connaissances. Ils sélectionnent le contenu Tableau Cloud, téléversent la documentation, ajoutent des préférences métier et adressent des recommandations pour améliorer le graphique.
Par exemple, un utilisateur Creator peut :
Créer un graphique des connaissances.
Ajouter du contenu Tableau Cloud à un graphique des connaissances.
Téléverser un glossaire ou toute autre documentation.
Ajouter une préférence métier qui s’applique à l’ensemble du graphique.
Examiner les suggestions pour l’intégrité et l’optimisation des graphiques.
Définir le graphique des connaissances par défaut pour le site.
Les gestionnaires de graphiques des connaissances peuvent également utiliser Tableau Agent for Knowledge pour interroger un graphique des connaissances et déterminer comment l’améliorer.
Les agents d’IA et leurs utilisateurs
Les agents d’IA, notamment Tableau Agent for Knowledge dans Tableau Cloud et tout agent qui s’exécute sur MCP, interrogent les graphiques des connaissances Tableau pour répondre aux questions des utilisateurs.
Lorsqu’il est utilisé comme consommateur, un agent lit le graphique des connaissances. Il extrait le contexte métier pertinent, notamment les ressources, les métadonnées, les relations et les préférences métier, pour ancrer ses réponses dans les données et la terminologie de votre entreprise.
Fonctionnement de Tableau Knowledge
Un graphique des connaissances représente le réseau des connaissances de votre entreprise. Il met en relation les données d’entreprise, les définitions métier et le contexte pour illustrer leurs interrelations. Lorsque vous créez un graphique des connaissances, celui-ci est généré automatiquement en fonction des sources sélectionnées et des relations déduites. Le graphique des connaissances est présenté de deux manières :
Vue Graphique : chaque type d’entité correspond à un nœud relié à tous les nœuds qui lui sont associés.
Vue Explorer : chaque type d’entité est représenté dans une arborescence hiérarchique où les nœuds connexes apparaissent comme des nœuds imbriqués.
Les deux vues ont les mêmes fonctionnalités. Seule la présentation diffère. Notez que seuls les nœuds que vous avez l’autorisation de voir apparaissent dans le graphique des connaissances.
Lorsque vous connectez du contenu Tableau Cloud à Tableau Knowledge, le graphique des connaissances représente les ressources incluses et leurs relations. Le graphique est généré en direct dès que vous sélectionnez les données à inclure. Lorsque vous créez un graphique des connaissances, Tableau Knowledge déduit automatiquement les relations entre les sources et les intègre au graphique. Vous pouvez également ajouter n’importe quelle ressource Tableau, comme des classeurs et des sources de données publiées (SDP) et des préférences métier, pour mieux orienter l’interprétation et l’utilisation de vos données par votre organisation.
Par exemple, un graphique peut établir un lien entre un champ de chiffre d’affaires, sa source de données publiée, le classeur connexe et une préférence métier qui précise la définition du chiffre d’affaires dans votre organisation.
Graphique des connaissances par défaut
Lorsque vous interrogez Tableau Knowledge à l’aide d’un agent sans préciser de graphique, Tableau Knowledge utilise le graphique des connaissances par défaut. Le même concept s’applique à Tableau Agent for Knowledge. Si vous ne précisez aucun graphique dans votre question, l’agent s’appuie sur le graphique par défaut dans ses réponses. Dans le tableau de bord de la page d’accueil, le graphique spécifié (par défaut ou autre) est indiqué. Toutes les métriques et tous les rapports correspondent au graphique des connaissances indiqué.
Types d’entités
Les nœuds de graphique de Tableau Knowledge correspondent à l’un des types d’entité Tableau Cloud suivants :
- Sources de données publiées
- Classeurs
- Tableaux de bord
- Feuilles
- Préférences métier
- Sources de données intégrées
Préférences métier
Les préférences métier sont des instructions en langage naturel qui expliquent la logique propre à votre organisation, sa terminologie et la façon dont elle utilise ses données. Elles aident les agents à interpréter les informations de manière cohérente. Par exemple, une préférence métier peut préciser comment répondre aux questions portant sur les comptes les plus performants ou les plus importants. Dans ce cas, vous pourriez ajouter une préférence pour indiquer à Tableau Agent d’utiliser les comptes ayant le total_amount le plus élevé.
Les préférences métier s’appliquent globalement sur l’ensemble du graphique des connaissances. La préférence métier peut prendre la forme d’instructions simples en langage naturel ou d’un document téléversé. Si vous utilisez un document, chaque préférence doit figurer dans son propre paragraphe, soit une préférence métier par paragraphe.
Les formats de document pris en charge sont :
- PDF (
.pdf) - Microsoft Word (
.docx) - Texte brut (
.txt) - Markdown (
.md) - Valeurs séparées par des virgules (
.csv)
Remarque : Si vous avez ajouté des préférences métier à un classeur Tableau principal inclus dans un graphique Tableau Knowledge, les préférences sont intégrées comme des préférences métier et associées au nœud du classeur. Ces préférences l’emportent sur les préférences métier globales et ne sont pas modifiables dans le graphique des connaissances. Pour plus d’informations sur les préférences métier, consultez Améliorer la qualité des réponses pour les Q et R de tableau de bord.
Tableau de bord de qualité du graphique des connaissances et suggestions
Tableau Knowledge fournit un score d’intégrité et propose des actions recommandées pour évaluer et renforcer un graphique des connaissances.
Les suggestions peuvent identifier des problèmes tels que :
- Ressources sans description
- Ressources sans propriétaire ni certification
- Ressources déconnectés
- Contexte métier incomplet
Ces suggestions vous aident à déterminer où ajouter de la documentation, du contexte ou des règles de gouvernance pour améliorer la qualité des réponses des agents. Plus le score affiché dans le tableau de bord est élevé, plus votre graphique est prêt.
Tableau Agent for Knowledge
Obtenez des connaissances sur la qualité de votre graphique des connaissances, posez des questions sur n’importe quel graphique des connaissances, ou recevez de l’aide pour gérer vos graphiques des connaissances en démarrant une conversation avec Tableau Agent for Knowledge. Vous pouvez le faire sur n’importe quel écran ou dans le menu de clavardage dédié. Pensez à préciser le graphique des connaissances visé par votre question. À défaut, Tableau Agent for Knowledge utilise le graphique des connaissances par défaut pour formuler ses réponses. Pour commencer, posez une question dans la fenêtre de clavardage ou choisissez une question suggérée.
Exemple de cas d’utilisation
Pierre, analyste de données Tableau, reçoit de Marie, du service des ventes, la question suivante : « Quels NQL mon organisation a-t-elle créés? » Alors qu’il travaille sur le tableau de bord « Présentation du pipeline des ventes », Pierre interroge Tableau Agent.
Tableau Agent interroge le graphique des connaissances par défaut et identifie le champ Clients potentiels pertinent, le tableau de bord des ventes régionales et le contexte métier. Il détermine également que NQL désigne les nouveaux clients potentiels, d’après les préférences métier fournies dans le graphique. Il peut alors fournir une réponse basée sur le contenu et la terminologie Tableau Cloud de l’organisation, plutôt qu’une interprétation générique de la question. L’agent fournit la réponse correcte et Pierre l’envoie à Marie.