Sémantique Tableau

Utilisez Tableau Semantics pour élaborer des modèles sémantiques pour la couche sémantique Data 360 et pour les actifs analytiques Tableau Next. Les modèles sémantiques permettent de définir, de gouverner et d'interroger toutes vos métriques métiers.

Tableau Semantics s'appuie sur des sources de données Data 360 et pilote toutes les expériences de consommation qui génèrent des données à partir de Data 360, notamment les applications Salesforce telles que Data 360 Reports, Tableau Next, les applications intelligentes et l'IA. Tableau Semantics fait partie intégrante de Data 360. Il s'applique à toutes les sources de données que vous connectez ou ingérez dans Data 360 et sert de source de preuve unique pour toutes vos couches de consommation.

Utilisez la sémantique Tableau pour créer des modèles sémantiques et des définitions sémantiques afin d'entrer vos données dans Data 360 pour servir de source de preuve unique dans Salesforce. Les modèles sémantiques offrent une méthode cohérente d'interprétation des données dans Salesforce en mappant vos données avec des termes métiers familiers et une logique métier standardisée. Tableau Semantics utilise également un Générateur de requêtes pour exploiter les données afin de répondre à des questions métiers clés en envoyant des requêtes sémantiques personnalisables basées sur vos modèles sémantiques.

Vous pouvez créer des modèles sémantiques dans Data 360 en utilisant l'onglet Couche sémantique. Si vous êtes client de Tableau Next, vous pouvez également créer et gérer des modèles sémantiques dans Tableau Next. Pour plus d'informations, consultez Création de modèles sémantiques et définition de métriques.

Vous pouvez également utiliser le connecteur Tableau Semantics pour Tableau Desktop et Cloud afin de connecter et d'utiliser des modèles sémantiques dans Data 360 de la même façon que dans Tableau Next. Pour plus d'informations, consultez l'aide de Salesforce : Connecteur Tableau Semantics.

• À propos de Tableau Semantics
  Avec Tableau Semantics, vous pouvez créer et gérer vos modèles sémantiques. Avant de commencer à utiliser Tableau Semantics, prenez connaissance des exigences et d'autres informations d'introduction.
• Création de modèles sémantiques
  Les modèles sémantiques sont des métadonnées Salesforce de première classe, intégrées dans Data 360, Tableau Next et des applications intelligentes pour optimiser les expériences analytiques et pilotées par les données. Le modèle sémantique inclut des définitions adaptées à un cas d'utilisation analytique spécifique. Le modèle peut avoir un ou plusieurs objets de données. Vous pouvez créer des jointures et des unions flexibles entre les objets et enrichir votre analyse avec des dimensions et des mesures calculées.
• Structure des données dans un modèle sémantique
  Avec Tableau Semantics, vous pouvez utiliser le Générateur de modèle sémantique dans Data 360 ou Tableau Next pour élaborer et apporter des modifications à votre modèle sémantique.
• Définitions sémantiques dans Tableau Semantics
  Dans Tableau Semantics, vous pouvez créer des définitions sémantiques qui peuvent être composées et réutilisées à travers des modèles sémantiques, tels que des champs calculés, des paramètres, des groupes, des catégories, et davantage.
• Métriques dans la sémantique Tableau
  Une métrique est un indicateur de performance clé suivi au fil du temps, par exemple le chiffre d'affaires de l'année écoulée. Les principaux composants d'une métrique sont une mesure ou un champ calculé représentant l'indicateur de performance clé et une dimension temporelle qui suit sa progression dans le temps.
• Connaissances prédictives dans la sémantique Tableau (bêta)
  Les Connaissances prédictives ajoutent des prédictions d'apprentissage machine en temps réel à votre modèle sémantique en tant que champ que vous pouvez tracer, filtrer et réutiliser. Connectez n'importe quel modèle IA à partir de Data 360, mappez vos champs de modèle sémantique avec ses entrées, et obtenez une valeur prédite pour chaque enregistrement, sans exportation de données, ni outil ni code séparé.
• Validation des modèles sémantiques et préparation à l’IA dans Tableau Semantics
  Testez, validez et optimisez les modèles sémantiques pour de meilleures performances et préparer la collaboration avec les agents IA.
• Gestion de l'accès aux modèles sémantiques dans Tableau Semantics
  Contrôlez qui peut afficher ou modifier vos modèles sémantiques en les partageant avec des utilisateurs spécifiques ou l'ensemble de votre organisation. Les modèles sémantiques sont privés par défaut, mais vous pouvez gérer l'accès via l'option Partager et attribuer des rôles d'accès, tels que Visualiseur ou Éditeur.
• Le modèle sémantique C360
  Utilisez le modèle de données sémantiques (SDM) C360 pour recueillir des connaissances unifiées et de confiance lorsque vous travaillez sur plusieurs produits Salesforce afin de créer des indicateurs de performance clés inter-clouds.
• Développement avec la sémantique Tableau
  Élaborez, modifiez, testez et déployez des modèles sémantiques Tableau sous forme de code, directement dans VS Code.