Tableau Agent s’efforce de comprendre l’intention de vos questions ainsi que le contexte de vos données et de votre entreprise. Toutefois, si les données ne sont pas optimisées pour l’IA, Tableau Agent peut produire des résultats erronés.

Cet article décrit certaines mesures que vous pouvez prendre pour obtenir les meilleurs résultats possibles avec Tableau Agent.

Généralités

Utiliser des données propres et bien modélisées

Les données désordonnées sont difficiles à analyser, et Tableau Agent est conçu pour l’analyse, et non pour le nettoyage et la préparation de vos données.

• À faire : nettoyer et préparer vos données désordonnées avant de les analyser. Essayez d’utiliser Tableau Agent dans Tableau Prep(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) pour nettoyer vos données.
  • À ne pas faire : s’attendre à ce qu’un agent analytique effectue la préparation des données.
• À faire : utiliser des relations dans la modélisation des données.
  • À ne pas faire : jointures codées en dur
  • À ne pas faire : utiliser la fusion des données
• À faire : utiliser des sources de données certifiées et les mettre à jour pour l’utilisation par l’IA.
• À faire : masquer les champs inutiles. Si un utilisateur ne doit pas créer de visualisation avec ces données, l’agent ne doit pas non plus y avoir accès.

Utiliser des noms de champs et des descriptions clairs

Tableau Agent ne comprend pas les données de la même manière qu’un humain. Sans noms et descriptions clairs, Tableau Agent peut mal interpréter un champ ou ne plus savoir quel champ interroger. Éliminez toute ambiguïté quant à la façon dont les données s’intègrent à une analyse.

• À faire : utiliser des noms de champ uniques, descriptifs et complets.
  • À ne pas faire : laisser le nom d’un champ sous la forme « Âge » alors qu’il pourrait être « Âge du dossier à la clôture »
  • À ne pas faire : laisser les abréviations ou les champs ambigus, comme « P_ID » ou « Nom »
  • À ne pas faire : utiliser des noms de champ en double ou des noms trop similaires. Par exemple « Region1 », « Region1_copy ». Utilisez un nom distinct pour chaque champ, ou masquez les doublons s’ils ne sont pas nécessaires dans votre analyse.
• À faire : fournir une description qui définit ce que représente le champ.
• À faire : inclure le contexte opérationnel ainsi que les synonymes attendus.
  • À ne pas faire : supposons que tous vos utilisateurs désigneront toujours le champ par son nom officiel.
• À faire : décrire la façon dont le champ est généralement utilisé dans les analyses et ce qui le distingue des champs similaires.
  • À ne pas faire : copier et coller les descriptions dans des champs similaires
• À faire : conserver les descriptions des champs Salesforce standard.
• À faire : documenter toute logique opérationnelle particulière ou toute anomalie dans les données (par exemple, la façon d’interpréter les valeurs Null ou les situations où il faut utiliser « Date de facturation » plutôt que « Date d’achat »).

Créer des préférences métier

S’applique uniquement à Tableau Agent dans les tableaux de bord, dans la fonctionnalité Q et R sur le tableau de bord

Pour ancrer Tableau Agent dans les connaissances métier de votre entreprise, vous pouvez créer et téléverser un fichier Préférences métier. Les préférences métier peuvent inclure des éléments tels que les règles à l’échelle de votre entreprise, la terminologie et la logique métier (comme la définition des exercices financiers ou des seuils de stock). Pour plus d’informations, consultez Améliorer la qualité des réponses pour les Q et R sur le tableau de bord(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).

Lorsque vous créez votre fichier de préférences métier, procédez comme suit :

• À faire : créer des préférences individuelles, claires et concises, en plaçant le symbole « # » au début de chaque élément de préférence. Tableau Agent interprète cette entrée de ligne comme le séparateur entre les préférences. Vous pouvez ajouter une ou plusieurs lignes entre ce séparateur pour expliquer davantage la préférence métier.

  Exemple :

  # Le chiffre d’affaires est en USD

  Utilisez le symbole $ et la virgule comme séparateur de milliers. N’incluez pas les cents.

  • À ne pas faire : inclure plus de 50 préférences ou plus de 8 000 caractères.

  • À ne pas faire : inclure des instructions complexes. Répartissez-les plutôt en préférences simples et distinctes.

• À faire : consulter directement les noms exacts des champs ou des champs calculés de votre source de données pour préciser les champs auxquels s’applique votre préférence métier.

  • À ne pas faire : utiliser des références de champs vagues ou ambiguës qui obligent Tableau Agent à deviner à quel champ ou à quelle métrique vous faites référence.

• À faire : créer des champs calculés directement dans votre source de données avant d’écrire vos préférences, puis référencer ces champs calculés dans vos instructions.

  • À ne pas faire : Écrire des règles dans vos préférences métier qui exigent que Tableau Agent effectue des calculs mathématiques bruts ou définir à la volée des formules en plusieurs étapes. Par exemple, « Multiplier des pourcentages par 100 ».

• À faire : inclure des directives propres à un domaine et à la terminologie particulière de votre entreprise. Par exemple : « Lorsqu’il est question d’occasions, TPS est l’abréviation de ventes totales de produits », ou des informations qui ne figurent pas dans le schéma de votre modèle sémantique.

  • À ne pas faire : inclure des informations générales sur l’entreprise. Tableau Agent a besoin d’informations spécifiques sur la manière d’interpréter ou d’afficher des données.

Les types suivants de préférences métier ne sont pas pris en charge actuellement :

• Ne pas utiliser avec l’IA : blocage de sujets ou de questions. Par exemple, « Ne répondre à aucune question sur les salaires ».

• Mise en forme visuelle : par exemple, « Utiliser un graphique en courbes pour afficher les ventes au fil du temps. »

• Structure de réponse du GML : par exemple, « Lorsque vous répondez, n’affichez aucune visualisation » ou « Pour chaque réponse, commencez par dire ‘Merci’ à l’utilisateur, affichez ensuite la réponse, puis terminez par ‘Au revoir’ ».

Prédéfinir les champs calculés

Tableau Agent peut vous aider à créer des calculs en langage naturel, mais si un utilisateur effectue une demande de calcul incorrecte ou imprécise, il peut en résulter un calcul incorrect.

• À faire : créer à l’avance les calculs couramment utilisés afin d’en assurer la cohérence et la précision.

Spécifier les propriétés des champs

L’agent s’appuie sur les propriétés des champ comme garde-fous pour l’analytique. Des propriétés par défaut ou mal configurées peuvent générer de mauvais résultats analytiques.

• À faire : vérifier les rôles des champs (dimensions et mesures) et les types de données (comme date, numérique, booléen).
  • À ne pas faire : laisser un champ tel que Code postal comme champ numérique (mesure) alors qu’il devrait être considéré comme un attribut (dimension).
  • À ne pas faire : laisser les dates stockées sous forme de texte.
• À faire : définir une agrégation par défaut.
  • À ne pas faire : supposons que l’utilisateur ou l’agent saura qu’il faut utiliser la moyenne plutôt que la somme pour le champ « prix unitaire »

Liste de contrôle de préparation de l’IA

Utilisez cette liste de contrôle pour mettre en œuvre les meilleures pratiques lors de la préparation de votre source de données publiée et de vos classeurs en vue de leur utilisation par l’IA.

Structure du modèle

Nettoyer les données

Les préférences métier (.md ou .txt) sont téléversées avec des règles claires qui décrivent une logique de domaine unique

Remarque : Cette fonctionnalité n’est actuellement utilisée que par Tableau Agent dans les tableaux de bord, dans la fonctionnalité Q et R sur le tableau de bord.

Relations plutôt que jointures

Aucune fusion des données

Champs

Les noms des champs sont précis et contextuels

Tous les champs comportent des descriptions utiles et distinctes

Les champs inutiles sont masqués

Les calculs courants ou attendus existent déjà

Les champs ont les propriétés correctes : rôle, type de données, agrégation par défaut