Plate-forme Insights et types d’insights dans Tableau Pulse
Lorsque vous créez une métrique dans Tableau Pulse, vous obtenez aussi automatiquement les insights que Tableau Pulse détecte pour chaque métrique.
La plate-forme Insights de Tableau Pulse détecte les facteurs déterminants, les tendances, les contributeurs et les valeurs atypiques pour les métriques. Elle signale et décrit de manière proactive les insights en utilisant le langage naturel et des explications visuelles. Les principales insights pour chaque métrique sont affichés avec la métrique.
Tableau Pulse fournit également un moyen d’approfondir la découverte de vos données en proposant des questions pour chaque insight qu’il détecte dans une métrique. Cette expérience guidée de questions/réponses révèle progressivement des insights dans le contexte de la métrique. Lorsque vous cliquez sur les questions suggérées relatives à vos données, les réponses sont révélées dans des graphiques faciles à lire avec des insights sur les données sous-jacentes.
Pour plus d’informations, voir Tableau Pulse : réponses proactives à vos questions fréquentes sur l’entreprise grâce aux insights automatisés(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
Les résumés d’insights mettent en évidence les métriques qui présentent un intérêt particulier
Lorsque Tableau AI est activé et que vous-même ou d’autres abonnés suivez deux métriques ou plus, Tableau Pulse fournit une vue d’ensemble pour vous aider à visualiser rapidement les insights les plus récents parmi les métriques qui vous intéressent. Ce résumé d’insights apparaît en haut des synthèses et sur la page d’accueil de Tableau Pulse.
Tableau Pulse examine les métriques que vous suivez et utilise Tableau AI pour résumer les changements les plus importants. Les changements d’une période à l’autre et les changements inhabituels sont les types d’insights pris en compte pour les résumés d’insights.
Les résumés d’insights s’appuient sur un modèle de langage de grande taille (LLM) pour fournir un aperçu personnalisé en langage ordinaire. Tableau AI repose sur la Couche de confiance Einstein, ce qui signifie qu’il permet des expériences basées sur une IA fiable, éthique et ouverte, sans compromettre la sécurité et la confidentialité des données. Pour plus d’informations, consultez Tableau AI dans Tableau Pulse(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et IA générative Einstein pour Tableau(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
Types d’insights détectés par Tableau Pulse
On peut regrouper les questions que les utilisateurs posent généralement sur les métriques en des modèles d’analyse bien connus : description, diagnostic, prédiction et prescription.
Questions descriptives : qu’est-il arrivé à ma métrique ?
Questions de diagnostic : pourquoi est-ce arrivé ?
Questions prédictives : que va-t-il probablement se passer ensuite ?
Questions prescriptives : quelles actions dois-je entreprendre ?
La plate-forme Insights de Tableau Pulse a pour objectif d’aider les utilisateurs à répondre aux questions descriptives de base qu’ils se posent sur leurs métriques, telles que :
Dans quelle mesure une valeur de métrique a-t-elle changé depuis la dernière période ou la même période l’année dernière ?
Quelle est l’évolution d’une métrique au fil du temps ?
Quels membres d’une dimension contribuent le plus à une valeur de métrique ?
Quelles autres dimensions ont un impact positif sur une valeur de métrique ?
Les insights de Tableau Pulse peuvent alerter les utilisateurs des changements ou anomalies cachés dans les métriques Tableau Pulse et les aident à diagnostiquer les problèmes. Par exemple :
La valeur de la métrique est-elle supérieure ou inférieure à la normale ?
La valeur de la métrique est-elle inhabituellement concentrée dans quelques entités d’une dimension ?
La tendance de la métrique a-t-elle changé récemment ?
Existe-t-il des valeurs inhabituellement élevées ou des valeurs atypiques qui ont un impact sur la valeur de la métrique ?
Types d’insights dans Tableau Pulse
Les types d’insights suivants sont utilisés dans Tableau Pulse :
| Type d’insights | Description | Configurable ? |
Évolution d’une période à l’autre | Montre comment une métrique a évolué entre deux périodes. Cet insight s’affiche pour chaque métrique. | Toujours activé par défaut Tableau Pulse prend en compte les informations sur l’évolution d’une période à l’autre dans ses résumés d’insights. |
Principaux contributeurs | Affiche les valeurs les plus élevées d’une dimension pour une métrique au cours d’une période donnée. Un contributeur principal est un membre de dimension qui se classe parmi les N premiers en termes de contribution à la valeur de la métrique étendue, agrégée sur une période spécifiée. | Toujours activé par défaut Tableau Pulse utilise l’insight Principaux contributeurs dans les métriques pour les répartitions. |
Contributeurs ayant le moins d’impact | Affiche les valeurs les plus basses d’une dimension pour une métrique dans une plage de temps donnée. Un contributeur ayant le moins d’impact est un membre de dimension qui se classe parmi les N inférieurs en termes de contribution à la valeur de la métrique étendue, agrégée sur une plage de temps spécifiée. | Peut être activé ou désactivé depuis l’onglet Insights dans les paramètres de définition des métriques |
Alerte de contribution concentrée (monopole risqué) | S’affiche lorsqu’un petit nombre de membres de dimension constituent la majorité (50 % ou plus) de la contribution à une métrique. | Peut être activé ou désactivé depuis l’onglet Insights dans les paramètres de définition des métriques |
Principaux facteurs contributeurs | Affiche les valeurs des membres de dimension qui ont le plus changé dans le même sens que la modification observée dans la métrique. | Peut être activé ou désactivé depuis l’onglet Insights dans les paramètres de définition des métriques |
Principaux facteurs inverses | Affiche les valeurs des membres de dimension qui ont le plus changé dans la direction opposée à la modification observée dans la métrique. | Peut être activé ou désactivé depuis l’onglet Insights dans les paramètres de définition des métriques |
Changement inhabituel | Indique quand la valeur d’une métrique pour une plage de temps donnée est supérieure ou inférieure à la plage attendue en fonction des observations historiques de la métrique. | Toujours activé par défaut Tableau Pulse prend en compte les informations sur les changements inhabituels pour les résumés d’insights. |
Tendance actuelle | Affiche les tendances actuelles pour communiquer le taux de changement, la direction et les fluctuations de la valeur de la métrique. | Peut être activé ou désactivé depuis l’onglet Insights dans les paramètres de définition des métriques |
Alerte de changement de tendance | Affiche les nouvelles tendances qui s’écartent considérablement de la tendance actuelle. Ces insights communiquent le taux de changement, la direction et les fluctuations de la valeur de la métrique. | Peut être activé ou désactivé depuis l’onglet Insights dans les paramètres de définition des métriques |
Comment Tableau Pulse génère et gère des insights fiables
La plate-forme Insights génère de plusieurs manières des insights d’entreprise automatisés auxquels les utilisateurs peuvent faire confiance :
Le service Insights de Tableau Pulse commence par utiliser des modèles statistiques standardisés et déterministes pour détecter des faits sur des métriques dont l’exactitude est garantie. Ces faits servent de vérités fondamentales lors de la génération d’insights.
Chaque insight généré est limité au contexte de sécurité des données (tel que les paramètres RLS) de l’utilisateur qui a effectué la demande. Cette approche garantit que les utilisateurs ne peuvent voir que les données qu’ils sont autorisés à voir.
Les analystes peuvent activer ou désactiver la détection de différents insights pour une métrique afin de pouvoir contrôler ce qui est fourni à leurs utilisateurs.
Voici comment Tableau Pulse rassemble toutes ces informations : le service statistique de la plateforme Insights utilise le contexte analytique de la métrique suivie ou visualisée pour exécuter une analyse statistique automatique qui génère des faits sur la métrique. Ces faits répondent aux différentes questions en utilisant le contexte de sécurité des données de l’utilisateur.
Les résumés d’insights sont générés en utilisant le langage naturel fondé sur des vérités statistiques. Les faits les plus pertinents sont traités par Tableau AI. Ces faits sont utilisés comme vérités fondamentales pour contextualiser la génération du langage. Les faits générés sont regroupés et apparaissent dans plusieurs fonctionnalités de Tableau Pulse sous forme de résumés d’insights lorsque Tableau AI est activé pour un site.
Comment la plate-forme Insights détermine la pertinence
Pour réduire le bruit, Tableau Pulse affiche uniquement les insights les plus pertinents et les plus utiles et évite d’afficher des résultats confus ou parasites. La plate-forme Insights prend en compte les facteurs suivants pour garantir que les insights vus par les utilisateurs sont pertinents et utiles :
Le contexte analytique des insights est basé sur la définition des métriques Tableau Pulse. Contrairement à d’autres solutions qui recherchent des insights dans toutes les colonnes de données, la plate-forme Insights limite son analyse aux mesures et dimensions référencées par la définition de la métrique, telle que sélectionnée par les analystes. De plus, seul le contexte filtré de la métrique que l’utilisateur consulte ou suit est pris en compte lors de la génération d’insights.
Les insights sont classés en fonction de leur impact sur la métrique. Chaque fait détecté par la plate-forme Insights se voit attribuer un score en fonction de son impact sur la valeur de la métrique. Seuls les faits déterminés comme ayant le plus d’impact statistique sur la valeur de la métrique sont renvoyés en premier.
Les commentaires contribuent à personnaliser les insights. Les utilisateurs peuvent émettre un avis positif ou négatif sur les insights qu’ils voient afin d’indiquer si ces derniers sont utiles. La plateforme Insights en tire des leçons pour mieux personnaliser les types d’insights qu’elle présente à un utilisateur.
Lorsqu’ils sont appliqués ensemble, ces facteurs garantissent que, parmi toutes les insights détectés pour une métrique, seuls ceux qui sont jugés les plus utiles sont présentés aux utilisateurs dans Tableau Pulse.