Percepções preditivas na semântica do Tableau (beta)

Como os Insights preditivos funcionam

O recurso Insights preditivos é baseado na função PREDICT, que chama um modelo de IA hospedado no Data 360 (anteriormente Einstein Studio) sempre que os registros são consultados. Ao adicionar um Insight preditivo a um modelo semântico, você seleciona um modelo de IA e mapeia seus campos de modelo semântico para as entradas necessárias desse modelo. Para cada registro retornado por uma consulta, o Tableau Semantics passa os valores de campo mapeados para o modelo de IA e retorna a previsão como um campo, assim como qualquer outro campo em seu modelo.

Por exemplo, se a sua equipe tiver um modelo treinado que preveja a probabilidade de escalonamento de um caso, você poderá mapear os campos de caso relevantes para as entradas do modelo e detectar essa probabilidade de escalonamento junto com outras métricas de caso em qualquer painel ou relatório que leia de seu modelo semântico.

O recurso Insights preditivos não treina modelos, ele gera previsões de modelos existentes. Os modelos podem ser fornecidos pela Salesforce ou seus próprios (traga seus próprios modelos). Qualquer modelo registrado no Data 360 está disponível para seleção.

A função PREDICT exige que os créditos Flex sejam executados sem medir, independentemente de você ter ou não a SKU do Tableau Next Unmeded. Entre em contato com seu executivo de contas do Salesforce para entender como a PREDICT afeta o consumo de crédito.

O que uma percepção preditiva retorna

Um Insight preditivo sempre retorna um valor previsto. Se o modelo de IA oferecer suporte à capacidade de explicação e você ativá-lo, o campo também retornará os principais preditores e recomendações por trás de cada previsão.

• Valor previsto: O valor previsto do modelo de IA para o registro. O tipo de dados vem do modelo de IA selecionado – Número retorna como uma medida, Texto retorna como uma dimensão. Altere o tipo de campo se necessário; uma definição inválida falha na validação no momento da consulta.
• Tipo de percepção (Dimensão): Indica se o valor de capacidade de explicação é um preditor principal ou uma recomendação. Opcional.
• Insight (Dimensão): O previsor ou o valor da recomendação. Opcional.
• Ponto de impacto (medida): A pontuação de impacto para a percepção, quando o modelo de IA a define. Opcional.

Nem todos os modelos de IA definem os principais preditores e recomendações. Se o modelo de IA não tiver nenhum, as consultas ainda terão sucesso e retornarão o valor previsto, mas a visualização mostrará "nenhum dado" para percepções. Se você não solicitar principais preditores ou recomendações, o valor padrão será 0.

Limitações

• As previsões para mais de aproximadamente 1.000 registros podem exceder o tempo limite de consulta de 30 segundos e falhar. Para melhorar o desempenho, agregue as entradas ou aplique um filtro em nível de linha para reduzir o número de registros.
• Não há suporte para modelos com mais de uma saída de previsão.
• A função PREDICT não é suportada em modelos semânticos criados a partir de uma Fonte de dados publicada (PDS). A opção Insights preditivos está oculta para esses modelos semânticos.
• Não há suporte para funções PREDICT aninhadas. Por exemplo, PREDICT(PREDICT([Nome do modelo], Field1, Field2), FieldX) retorna um erro.
• Não há suporte para combinar a função PREDICT com cálculos de Nível de detalhes (LOD).