Añadir predicciones de Einstein Discovery a los flujos

Compatible con Tableau Prep Builder 2021.1.3 y versiones posteriores Los flujos que incluyen pasos de predicción no se admiten actualmente en Tableau Server o Tableau Online.

Utilice modelos impulsados por Einstein Discovery para obtener predicciones de puntuación masiva para los datos de su flujo. Las predicciones pueden ayudarle a tomar decisiones con más información y a tomar medidas para mejorar los resultados del negocio.

Al aplicar estos modelos, se agrega automáticamente al flujo un nuevo campo para los resultados predichos (en forma de puntuaciones de probabilidad o promedios estimados). De manera opcional, puede incluir predictores principales (factores que han contribuido más significativamente a la predicción) y mejoras (acciones sugeridas que puede tomar para mejorar el resultado previsto). Si los agrega, los campos para estos factores también se incluyen en los datos de flujo.

Por ejemplo, para predecir la retención de los empleados, podría crear un modelo a partir de datos históricos (donde ya conoce el resultado) en Einstein Discovery y, a continuación, aplicar ese modelo al conjunto de datos del flujo en Tableau Prep Builder y generar el resultado previsto. Los resultados de la predicción se aplican en el nivel de fila, lo que le ayuda a profundizar en su análisis en Tableau.

Si necesita aplicar varios modelos al conjunto de datos, puede incluir varios pasos de predicción en el flujo. Cada paso de predicción aplica un único modelo de predicción al flujo. No se admite la firma en Salesforce para aplicar modelos con credenciales diferentes en un solo flujo.

Nota: Debe tener una licencia de Salesforce y una cuenta de usuario configurada con la que acceder a Einstein Discovery para utilizar esta función. Consulte Requisitos previospara obtener más información.

¿Qué es Einstein Discovery?

Einstein Discovery aumenta la inteligencia empresarial con modelos estadísticos y aprendizaje automático supervisado para identificar, exponer y visualizar información sobre los datos de su negocio. Examina rápidamente millones de filas de datos para encontrar correlaciones importantes, predecir resultados y sugerir maneras de mejorar esos resultados predichos.

Para obtener más información acerca de Einstein Discovery, consulte Introducción a Einstein Discovery(Link opens in a new window) y Explicar, predecir y realizar acciones con Einstein Discovery(Link opens in a new window) en la Ayuda de Salesforce. También puede ampliar sus conocimientos con la ruta Obtener perspectiva con Einstein Discovery(Link opens in a new window) en Trailhead(Link opens in a new window).

Nota: Einstein Discovery en Tableau funciona gracias a salesforce.com(Link opens in a new window). Consulte su acuerdo con salesforce.com(Link opens in a new window) para conocer los términos aplicables.

Requisitos previos

Para configurar y utilizar predicciones de Einstein Discovery en su flujo, necesita ciertas licencias, acceso y permisos en Salesforce y Tableau Prep.

Requisitos de Salesforce

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Licencia de Salesforce

Una de las siguientes licencias:

  • Einstein Discovery en la licencia de Tableau
  • Licencia de Tableau CRM Plus
  • Licencia de Einstein Predictions

Estas licencias están disponibles con coste adicional.

Cuenta de usuario de Salesforce

Cuenta configurada para acceder a Einstein Discovery.

Si utiliza la licencia de Einstein Discovery en Tableau, su cuenta de usuario debe tener asignado el permiso del sistema Ver recomendaciones de Einstein Discovery a través de la API de conexión.

Si utiliza la licencia de Tableau CRM Plus o la licencia de Einstein Predictions:

  • Para obtener predicciones mediante modelos de Einstein Discovery ya implementados, la cuenta debe tener asignado el permiso del sistema Ver recomendaciones de Einstein Discovery.
  • Para compilar, implementar y administrar predicciones en Einstein Discovery, la cuenta debe tener asignado el permiso Administrar Einstein Discovery.

Para configurar cuentas de usuario, consulte Configurar Einstein Discovery(Link opens in a new window) en la Ayuda de Salesforce.

Requisitos de Tableau Prep

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Licencia y permisos de Tableau Prep

Licencia Creator.

Con una licencia de Creator, debe poder iniciar sesión en la cuenta de la organización de Salesforce para acceder a definiciones de predicción y agregar modelos al flujo.

Añadir datos de predicción a los flujos

Nota: Los flujos que incluyen pasos de predicción actualmente solo se pueden ejecutar de forma manual en Tableau Prep Builder.

Para aplicar predicciones de Einstein Discovery a los flujos, necesitará:

  • Acceso a una organización de Salesforce y Tableau Prep Builder 2021.1.3 o versiones posteriores.
  • Un modelo de predicción de Einstein Discovery que se implementa en Salesforce.
  • Datos de origen en Tableau Prep Builder con campos que coinciden con los campos de modelo requeridos por el modelo de predicción de Einstein Discovery.
  1. Abra Tableau Prep Builder y conéctese a una fuente de datos.

  2. Aplique cualquier operación de limpieza según sea necesario.

  3. Haga clic en el icono del signo más y seleccione Predicción en el menú Agregar.

  4. En el panel Predicción de la pestaña Configuración, haga clic en Conectar a Einstein Discovery. Deberá iniciar sesión con sus credenciales de Salesforce.

    Al hacer clic en este botón, se abre una página web que le pide que inicie sesión en su cuenta de Salesforce. Después de iniciar sesión, se abre una página web que le pregunta si desea permitir que Tableau acceda a sus datos de Salesforce. Haga clic en Permitir para continuar y, a continuación, cierre la pestaña en el navegador.

  5. Haga clic en Seleccionar definición de predicción. Esto abre la lista de modelos implementados a los que tiene acceso. Los modelos se crean e implementan en Salesforce mediante Einstein Discovery. Para obtener más información acerca de los modelos predictivos, consulte Acerca de modelos(Link opens in a new window) en Salesforce.

  6. En el cuadro de diálogo Definiciones de predicción, seleccione la definición de predicción que se asigna al conjunto de datos. Para generar resultados predichos a partir de los datos de flujo, todos los campos del modelo deben asignarse al campo de flujo correspondiente.

  7. En la sección Opciones, seleccione hasta 3 predictores principales y mejoras para incluirlos en los datos de flujo. Estos son datos complementarios que puede agregar al flujo.

    • Los predictores principales indican qué factores han contribuido más al resultado previsto.

    • Las mejoras principales sugieren acciones que puede tomar para mejorar el resultado previsto.

  8. En la sección Asignar campos, asigne los campos de flujo a los campos del modelo.

    • Todos los campos del modelo deben asignarse al campo de flujo correspondiente.

    • Los nombres de campo que coinciden de manera exacta se asignan automáticamente.

    • No puede asignar el mismo campo de flujo a varios campos del modelo.

    • Los tipos de datos de campo de flujo y modelo deben coincidir.

      Si el campo de flujo se asigna a un tipo de datos diferente, deberá cambiarlo para que coincida con el tipo de datos asignado al campo del modelo.

      Para cambiar el tipo de datos, solo tiene que ir a la sección Asignar campos y hacer clic en el tipo de datos del campo de flujo y, a continuación, seleccionar el nuevo tipo de datos en el menú. Puede volver a cambiar el tipo de datos en un paso de limpieza posterior.

      Para obtener más información sobre cómo cambiar los tipos de datos, consulte Revisar los tipos de datos asignados a los datos(Link opens in a new window).

  9. Para aplicar la configuración y ejecutar el modelo con los datos, haga clic en Aplicar. Los resultados de la predicción se muestran en el panel de perfil y en la cuadrícula de datos.

    Si cambia cualquier configuración, puede volver a hacer clic en Aplicar para volver a ejecutar el modelo con los cambios. Si sale del paso Predicción antes de hacer clic en Aplicar, el modelo no se ejecutará y se perderán los cambios.

Revisión de los resultados

Después de aplicar el modelo predictivo a los datos de flujo, puede generar la salida de flujo y utilizar la nueva fuente de datos para analizar los resultados previstos en el nivel de fila con Tableau. Veamos un ejemplo para comprender los resultados del modelo de predicción.

En este tema, aplicamos el modelo de predicción de retención de los empleados a los datos de nuestros empleados en Tableau Prep Builder para obtener una puntuación de probabilidad en caso de que un empleado permanezca en la empresa.

Obtenemos los siguientes resultados:

Echemos un vistazo a lo que estos resultados nos dicen para el empleado 2:

Pregunta Predicción ¿Dónde está?
¿Qué probabilidad hay de que el empleado se quede? Einstein Discovery predice que hay un 81,38 % de probabilidades de que se quede. Campo de predicción
¿Qué factores repercuten en este resultado? Los años con el gerente actual reducen la probabilidad de que este empleado se quede en un 2,2 %.

Campo Predictor 1 (predictor principal)

Repercusión de Predictor 1 (repercusión porcentual del predictor principal)

¿Qué puede mejorar este resultado previsto? Aumentar los honorarios mensuales del empleado entre 4923 y 5725 incrementa la probabilidad de que el empleado se quede en un 3,86 %.

Campo Mejora 1 (mejora principal)

Repercusión de Mejora 1 (repercusión porcentual de hacer el cambio sugerido)

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