Práticas recomendadas do Tableau Agent
O Tableau Agent faz o possível para entender a intenção de suas perguntas, bem como o contexto de seus dados e negócios. No entanto, sem dados otimizados para IA, o Tableau Agent pode errar.
Este artigo descreve algumas etapas que você pode seguir para garantir que obtenha os melhores resultados do Tableau Agent.
Informações gerais
Usar dados limpos e bem modelados
Dados desorganizados são difíceis de analisar, e o Tableau Agent se concentra na análise, não na limpeza nem no preparo dos dados.
O que fazer: limpar e preparar seus dados desorganizados antes da análise. Tente usar o Tableau Agent no Tableau Prep(O link abre em nova janela) para limpar seus dados.
Não fazer: esperar um agente analítico para fazer a preparação de dados.
O que fazer: usar relacionamentos na modelagem de dados.
Não fazer: codificar as uniões de colunas diretamente
Não fazer: usar combinação de dados
O que fazer: usar fontes de dados certificadas e atualizá-las para consumo de IA.
O que fazer: ocultar campos desnecessários. Se um usuário não deve criar uma visualização com isso, o agente não deve vê-la.
Usar nomes e descrições de campo claros
O Tableau Agent não entende os dados da mesma forma que um ser humano faria. Sem bons nomes e descrições, o Tableau Agent pode interpretar mal um campo. Remova qualquer suposição sobre como os dados se encaixam em uma análise.
O que fazer: usar nomes de campo exclusivos, descritivos e completos.
Não fazer: deixar um nome de campo como “Idade” quando pode ser “Idade do caso no fechamento”
Não fazer: deixar abreviações ou campos ambíguos como “P_ID” ou “Name”
O que fazer: fornecer uma descrição que define o que é o campo.
O que fazer: incluir o contexto comercial e os sinônimos esperados.
Não fazer: presumir que todos os seus usuários sempre se refiram ao campo pelo seu nome oficial
Não fazer: descrever como o campo é normalmente usado na análise e como ele é diferente de campos semelhantes.
Não fazer: copiar e colar descrições em campos semelhantes
O que fazer: manter as descrições dos campos padrão do Salesforce.
O que fazer: documentar qualquer lógica de negócios ou anomalias de dados únicas (por exemplo, como interpretar valores nulos ou quando usar “Data da fatura” em vez de “Data da compra”).
Predefinir campos calculados
Embora o Tableau Agent possa ajudar a criar cálculos por meio de linguagem natural, se um usuário solicitar um cálculo de forma incorreta ou imprecisa, poderá ocorrer um cálculo incorreto.
O que fazer: criar cálculos comuns com antecedência para garantir consistência e precisão.
Especificar propriedades de campo
O agente depende das propriedades de campo como proteções analíticas. Propriedades padrão ou configuradas incorretamente podem levar a resultados analíticos insuficientes.
O que fazer: verificar funções de campo (dimensões e medidas) e tipos de dados (como data, numérico, booleano).
Não fazer: deixar um campo CEP como um campo numérico (medida) se ele deve ser considerado um atributo (dimensão).
Não fazer: deixar datas armazenadas como texto.
O que fazer: definir uma agregação padrão.
Não fazer: presumir que o usuário ou agente saiba usar média com “preço unitário” em vez de soma
Lista de verificação de prontidão para IA
Use esta lista de verificação para implementar as práticas recomendadas ao preparar sua fonte de dados publicada e pastas de trabalho publicadas para consumo de IA.
Estrutura do modelo
Limpar dados
Relacionamentos em vez de uniões de colunas
Sem combinação de dados
Campos
Os nomes de campo são específicos e contextuais
Todos os campos têm descrições úteis e diferenciadas
Campos desnecessários estão ocultos
Já existem cálculos comuns ou esperados
Os campos têm as propriedades corretas: função, tipo de dados, agregação padrão