Explorar predicciones en Tableau con la extensión de dashboard Einstein Discovery

Utilice la extensión de dashboard Einstein Discovery para exponer predicciones en tiempo real en Tableau. La extensión de dashboard genera predicciones de forma interactiva, a petición, utilizando un modelo predictivo de Einstein Discovery en los datos de origen del libro de trabajo de Tableau.

Ejemplo de un dashboard con predicciones de Einstein Discovery

Haga clic en marcas en el dashboard para ver predicciones dinámicas, controladores clave y posibles formas de mejorar las predicciones basadas en un modelo predictivo Einstein Discovery.

Los autores de dashboard pueden configurar la extensión para ejecutar predicciones sobre datos agregados en una hoja de trabajo, como se muestra en la imagen anterior, o usar parámetros para permitir que los usuarios del dashboard exploren escenarios de "qué pasaría si" en función de un único conjunto de valores de entrada.

Para obtener información sobre cómo agregar la extensión de dashboard Einstein Discovery, consulte Agregar y configurar la extensión de dashboard Einstein Discovery en este tema. Consulte también Requisitos de acceso.

Seleccione entradas en parámetros para ver cómo esos valores pueden afectar a las predicciones.

Para obtener más información acerca de Einstein Discovery, consulte Introducción a Discovery(El enlace se abre en una ventana nueva) y Explicación, predicción y acción con Einstein Discovery(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Salesforce. También puede ampliar sus conocimientos con Obtener perspectiva con Einstein Discovery(El enlace se abre en una ventana nueva) en Trailhead(El enlace se abre en una ventana nueva).

Nota: Einstein Discovery en Tableau funciona con salesforce.com(El enlace se abre en una ventana nueva). Consulte su acuerdo con salesforce.com(El enlace se abre en una ventana nueva) para conocer los términos aplicables.

Utilizar la extensión de dashboard Einstein Discovery

Para explorar predicciones en un dashboard que utiliza la extensión Einstein Discovery, seleccione diferentes marcas o valores de parámetro en la vista. Las predicciones se actualizan en función de los datos de la selección.

Es posible que deba iniciar sesión en la cuenta de la organización de Salesforce que tiene acceso a la definición de predicción utilizada por la extensión de dashboard.

En Tableau Desktop, deberá iniciar sesión en su cuenta de Salesforce cada vez que utilice la extensión de dashboard Einstein Discovery. Si Salesforce le cierra la sesión automáticamente, es posible que deba volver a cargar la extensión de dashboard (haga clic en la flecha del menú desplegable del objeto Extensión y, a continuación, seleccione Volver a cargar).

En Tableau Online y Tableau Server, debe iniciar sesión solo una vez si sus credenciales se guardan con la configuración de su cuenta de Tableau.

Para obtener información relacionada, consulte Utilizar las extensiones de dashboard(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Tableau y Explicación, predicción y acción con Einstein Discovery(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Salesforce.

Cómo leer las predicciones de Einstein Discovery

La extensión de dashboard tiene tres secciones:

  • Predicción: el resultado previsto.
  • Predictores principales: condiciones que afectan el resultado previsto.
  • Cómo mejorar esto: acciones sugeridas que se pueden realizar para mejorar el resultado previsto.



Sección Descripción Ejemplo

Predicción

La predicción refleja el objetivo del caso de uso.

El objetivo es maximizar o minimizar el resultado. Por ejemplo, su objetivo puede ser minimizar el tiempo de envío o maximizar los ingresos medios de ventas por envío.

Predictores principales

Condiciones que afectan más significativamente el resultado previsto, en orden decreciente según la magnitud.

Una condición es un valor de datos asociado a un campo.

Un predictor consta de una o dos condiciones. Si se muestran dos condiciones, se unen con "y" para representar la intersección de esas condiciones.

El color verde (flecha hacia arriba) indica que el predictor mejora el resultado previsto.

El rojo (flecha hacia abajo) indica que el predictor empeora el resultado previsto.

Cómo mejorar esto

Acciones sugeridas que el usuario puede tomar para mejorar el resultado previsto.

Las mejoras están asociadas con factores que los usuarios pueden controlar, como el método de envío o el nivel de pertenencia de un suscriptor.


Agregar y configurar la extensión de dashboard Einstein Discovery

Para configurar y utilizar la extensión de dashboard Einstein Discovery en Tableau, necesitará:

  • Acceso a una organización de Salesforce y Tableau Desktop, Tableau Server o Tableau Online.
  • Una definición de predicción de Einstein Discovery que se implementa en Salesforce.
  • Datos de origen en Tableau con campos que coincidan con los campos de modelo requeridos por la definición de predicción de Einstein Discovery.
  • Hoja de trabajo en Tableau que contiene los datos de origen de la predicción.
  • Hojas de trabajo adicionales que se pueden usar como filtros en el dashboard.
  • La extensión de dashboard Einstein Discovery en un dashboard.

Para configurar y utilizar las predicciones de Einstein Discovery en Tableau, usted y cualquier persona que vea predicciones en un libro de trabajo de Tableau necesitará ciertas licencias, acceso y permisos en Salesforce y Tableau. Para obtener más información, consulte Requisitos de acceso.

Preparar el modelo y el libro de trabajo

  1. Compile e implemente la definición de predicción de Einstein Discovery que desea usar. También puede usar una definición de predicción que otra persona haya creado e implementado. Para obtener más información, consulte Compilación, implementación y administración de modelos(El enlace se abre en una ventana nueva) en la Ayuda de Salesforce.
  2. Cree un libro de trabajo de Tableau que utilice una fuente de datos con campos que se puedan asignar a todos los campos de modelo requeridos por la definición de predicción de Einstein Discovery.
  3. Cree una hoja de trabajo que contenga los datos de origen para la extensión de dashboard.

    Estos datos de origen deben incluir todos los campos requeridos por la definición de predicción de Einstein Discovery para predecir un resultado. Además, los datos de origen deben coincidir con la granularidad que espera la definición de predicción de Einstein Discovery. Por ejemplo, si la definición de predicción espera ventas por pedido individual, los datos de Tableau deben incluir campos en el nivel de detalle de pedidos individuales.

    • Las hojas de trabajo admiten predicciones para varias filas de datos (predicciones masivas). La hoja de trabajo puede contener los campos necesarios en los estantes Filas o Columnas, o en las propiedades de la tarjeta Marcas. La hoja de trabajo no estará visible en el dashboard, es suficiente con una vista simple. Por ejemplo, podría crear una tabla de texto.



      O un gráfico de barras básico.



      La hoja de trabajo utilizada como datos de origen para el modelo no puede superar las 50 000 filas de datos. Los campos de la vista no pueden ser Nombres de medida ni Valores de medida.

    • Los parámetros admiten predicciones de una sola fila. Para configurar la hoja de trabajo, muestre los parámetros de la vista. No es necesario agregar campos a la vista para esta hoja de trabajo. Por ejemplo:

      En este ejemplo se muestran los parámetros configurados para los datos de origen en una hoja de trabajo.

  4. Cree una o varias hojas de trabajo con visualizaciones que puede establecer en Usar como filtro en el dashboard.

    La visualización puede utilizar un subconjunto de los campos que utiliza el modelo. Al hacer clic en las marcas de estas vistas en el dashboard, se actualizarán las predicciones de la extensión de dashboard.

  5. Cree el dashboard. En la sección Objetos, haga clic en Flotante. En la sección Hojas, arrastre la hoja de trabajo de datos de origen al lienzo. Cambie el tamaño y oculte esa hoja para que los usuarios no la vean en el dashboard. Arrastre también una o varias hojas al lienzo para que sirvan como filtros en el dashboard.

    Ejemplo de tablero creado con varias hojas.

    En el menú Hoja, establezca al menos una hoja de trabajo con una visualización en Usar como filtro.

Configurar la extensión

  1. En la sección Objetos, seleccione Flotante y, a continuación, arrastre el Extensión al lienzo del dashboard. En la Galería de extensiones, seleccione Einstein Discovery.

    Inicie sesión en su cuenta de Salesforce. Después de iniciar sesión, se abre una página web que le pregunta si desea permitir que su cuenta de Salesforce acceda a Tableau. Haga clic en Permitir para continuar y, a continuación, cierre la pestaña que aparece en el explorador.

    En Tableau Desktop, deberá iniciar sesión en su cuenta de Salesforce cada vez que utilice la extensión de dashboard Einstein Discovery. Si Salesforce le cierra la sesión automáticamente, es posible que deba volver a cargar la extensión de dashboard (haga clic en la flecha del menú desplegable del objeto Extensión y, a continuación, seleccione Volver a cargar). Esta configuración de tiempo de espera se puede cambiar. Para obtener más información, consulte Editar la configuración de sesión en perfiles(El enlace se abre en una ventana nueva) en la Ayuda de Salesforce.

    En Tableau Online y Tableau Server, debe iniciar sesión solo una vez si sus credenciales se guardan con la configuración de su cuenta de Tableau.

  2. Configure la extensión de dashboard.

    En Definición de predicción, haga clic en Predicciones de búsqueda y, a continuación, seleccione el nombre de un modelo de predicción implementado en Salesforce.

    Seleccione Hoja de trabajo o Parámetros para que sean los datos de origen de las predicciones. La hoja de trabajo proporciona predicciones basadas en una marca seleccionada con valores agregados. Los parámetros admiten análisis predictivos interactivos "qué pasaría si" en un único conjunto de valores de entrada.

    En Hoja de trabajo, haga clic en Seleccionar una opción y, a continuación, seleccione el nombre de la hoja de trabajo con los datos de origen. En Parámetros no se necesita ningún otro ajuste.



    Haga clic en Continuar.

  3. Asigne los campos del modelo a los campos de la hoja de trabajo. La extensión asignará automáticamente campos basados en nombres cuando sea posible.

    Para agregar o cambiar asignaciones, haga clic en el cuadro de búsqueda situado junto a un campo de predicción y seleccione un nombre de la lista de campos o parámetros de hoja de trabajo disponibles.



    Debe asignar todos los campos para continuar con el siguiente conjunto de opciones de configuración. Si no ve un campo coincidente en la lista, pruebe estos pasos de solución de problemas.

    Haga clic en Siguiente para continuar.

  4. Seleccione las opciones sobre cómo se muestran las predicciones.



    Etiqueta de predicción: haga clic en el campo y escriba una etiqueta que represente el resultado que está prediciendo, por ejemplo: Probabilidad de entrega a tiempo. El nombre del modelo implementado se muestra de forma predeterminada.

    Unidad de puntuación de predicción: escriba un símbolo o texto que indique la unidad para la puntuación de predicción. Por ejemplo: %. Si la unidad debe mostrarse antes de la puntuación, seleccione Unidad precede a puntuación. Por ejemplo, un símbolo de moneda (como $) precedería a un importe de moneda.

    Agregación: especifique cómo desea agregar los registros seleccionados (promedio, mediana o suma) en la hoja de trabajo de los datos de origen. Tableau agrega los datos seleccionados en un único conjunto de valores, que envía a la definición de predicción de Einstein Discovery como entrada. La granularidad debe coincidir con la granularidad esperada para el modelo.

    Predictores principales: especifique si desea mostrar los predictores principales que afectan a la predicción. También puede especificar el número de predictores principales que se muestran y si los valores de impacto se muestran junto a cada predictor.

    Mejoras principales: especifique si desea mostrar información sobre formas de mejorar la probabilidad del resultado previsto. También puede especificar el número de mejoras mostradas y si los valores de impacto se muestran junto a cada mejora. Para el Porcentaje de umbral de mejora, especifique un porcentaje (de 0 a 99) para mostrar mejoras solo si mejoran la predicción en ese porcentaje.

    Mostrar advertencias de predicción: especifique si desea mostrar advertencias sobre el modelo predictivo, como valores que faltan en campos obligatorios o valores fuera de límite.

    Plantéese mostrar todo para empezar y, a continuación, ajustar lo que acaba compartiendo con el público del dashboard.

  5. Haga clic en Realizado. Tableau envía los datos inmediatamente a la definición de predicción de Einstein Discovery de destino y, a continuación, muestra el resultado.
  6. En el dashboard, asegúrese de que al menos una hoja de trabajo está establecida en Usar como filtro. Cada hoja de trabajo del dashboard que está establecida en Usar como filtroimpulsará la extensión para actualizar las predicciones en función de la selección actual.

Pruebe el dashboard haciendo clic y seleccionando diferentes marcas y áreas en él (o seleccionando diferentes valores de parámetro) para ver qué resultado predice Einstein Discovery para ese subconjunto de los datos.

Guarde el libro de trabajo en Tableau Online o Tableau Server. O bien, publique el dashboard desde Tableau Desktop en su sitio de Tableau Online o Tableau Server para compartirlo con más personas. Podrán utilizar la extensión los usuarios con roles Explorer o Viewer con acceso a la misma organización de Salesforce y una licencia de Einstein Discovery en Tableau, una licencia de Tableau CRM Plus o una licencia de Einstein Predictions.

Solucionar problemas de asignación de campos

Si un campo que espera utilizar no está en la lista de campos disponibles, es posible que deba comprobar el tipo de datos del campo en Tableau.

Einstein Discovery y Tableau no siempre reconocen dimensiones, medidas y tipos de datos de la misma manera, por lo que es posible que tenga que cambiar el tipo de datos y el rol (dimensión o medida) en el panel Datos de la hoja de trabajo para que coincida con la forma en que Einstein Discovery interpreta el campo.

  1. Cierre la ventana Extensión: Einstein Discovery.
  2. Vaya a la hoja de trabajo de datos de origen. En el panel Datos, cambie el tipo de datos y el rol de un campo problemático en Tableau para que coincida con el tipo de datos del campo de Einstein Discovery y el rol en la configuración de asignación. Después de cambiar el tipo de datos o el rol, deberá reemplazar campos incorrectos en la vista por los campos actualizados desde el panel Datos.
  3. En el dashboard, haga clic en el menú desplegable de la extensión y, a continuación, seleccione Configurar. Continúe con la configuración de asignación de campos y seleccione los campos de la lista.
  4. Si sigue sin ver los campos que espera en la lista, vuelva a la hoja de trabajo de datos de origen. Quite los campos que faltan para la asignación desde la tarjeta Marcas o los estantes Filas o Columnas.

    Después, arrastre estos campos que faltan del panel Descripción emergente en la tarjeta Marcas.

  5. Repita el paso 3 para seleccionar los campos para la asignación.
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