Creazione e perfezionamento di modelli semantici con il Modellatore semantico (beta)

Limiti e ambito del sistema

• Elementi supportati: In questo rilascio, la funzionalità di linguaggio naturale consente di descrivere gli obiettivi analitici e la logica aziendale per generare un framework modello. È possibile modificare manualmente gli oggetti dati selezionati e non selezionati presentati dallo strumento. Le relazioni e i campi calcolati corrispondenti vengono quindi aggiunti automaticamente dal sistema per fornire il modello finale, che viene salvato direttamente nell'elenco dei modelli semantici.
• Limite di scansione dei consigli a 100 tabelle: Il motore di consigli automatico analizza fino a 100 tabelle in tutta l'area di lavoro dell'utente per identificare gli oggetti dati corrispondenti.
• Elaborazione in background asincrona: Poiché la generazione degli oggetti dati viene eseguita silenziosamente in una scheda separata, l'area di lavoro principale rimane accessibile. È possibile continuare tranquillamente a lavorare su altre operazioni attive mentre il Modellatore semantico crea il modello semantico.
• Fuori dall'ambito: I componenti avanzati, tra cui metriche, gruppi, visualizzazioni logiche e link al server MCP (Model Context Protocol), non sono supportati in questa versione e verranno aggiunti nelle versioni future.

Suggerimenti per la descrizione degli obiettivi analitici

Attenersi alle seguenti linee guida quando si utilizza il linguaggio naturale per creare o aggiornare i modelli:

• Essere esplicito e dettagliato: Più specifica è la descrizione, meno l'agente deve indovinare. Includere dettagli sul contesto aziendale, sulle metriche chiave e sulle relazioni tra i dati. Ad esempio: Anziché "creare un modello di vendita", dire "creare un modello di vendita che tiene traccia del reddito trimestrale per famiglia di prodotti e regione".
• Specificare chiaramente gli obiettivi di Analytics: Specificare esattamente che cosa si desidera monitorare o valutare. Ad esempio: Utilizzare frasi esplicite come "monitora analisi delle prestazioni del punto vendita" o "dati trimestrali sul reddito".
• Identificare la logica aziendale: Se è necessario calcolare metriche specifiche, indicare direttamente l'intento aziendale in modo che il sistema possa creare la formula. Ad esempio: "Aggiungere un campo calcolato per Vendite medie per famiglia di prodotti).
• Nome esplicito degli oggetti di destinazione durante l'espansione dei modelli: Quando si perfeziona un framework esistente, elencare i nuovi oggetti dati da inserire per assicurarsi che il motore di scoperta li segnali. Ad esempio: "Includi gli oggetti Caso e Referente".