Loading
Tableau Neste
Innhold
Filtre (0)Legg til
Velg filtre

          Ingen resultater
          Ingen resultater
          Her er noen søketips

          Kontroller stavemåten i søkeordene.
          Bruk mer generelle søkebegreper.
          Velg færre filtre for å utvide søket.

            Søk i all Salesforce Hjelp
            Søk i all Salesforce Hjelp
            Opprette og begrense semantiske modeller med Semantisk modellering (beta)

            Du er her:

            1. Salesforce Hjelp
            2. Dokumenter
            3. Tableau Neste

            Opprette og begrense semantiske modeller med Semantisk modellering (beta)

            Bygg og finjuster semantiske modeller raskere ved å beskrive dine analytiske mål direkte til Semantisk modellering i arbeidsområdet. Den oversetter dine krav til naturlig språk til fullt tilordnede semantiske modeller og bidrar til å begrense eksisterende. Verktøyet skanner automatisk de aktive arbeidsområdene for å finne relevante dataobjekter, opprette relasjoner og generere beregnede feltformler. Dette øker hastigheten på innsikten og fjerner tradisjonell friksjon, og hjelper både erfarne modeller og mindre erfarne brukere med å bygge og begrense semantiske modeller uten manuell konfigurasjon. I tillegg kan du se gjennom og justere alle valgte dataobjekter og formler før du genererer den semantiske modellen.

            Nødvendige utgaver

            Se støttede versjoner.
            Merk
            Merk

            Semantic Modeler er en pilot eller betatjeneste som er underlagt betatjenestevilkårene på avtaler - Salesforce.com eller en skriftlig forent pilotavtale hvis den utføres av kunden, og gjeldende vilkår i produktvilkårskatalogen. Bruk av denne pilot- eller betatjenesten er kundens eget valg.

            Semantisk modellering effektiviserer arbeidsflyten ved å tilby følgende:

            • En sterk start: Oppretter automatisk en ny semantisk modell med dataobjektene, relasjonene og beregnede felt fra beskrivelsene dine. Dette eliminerer behovet for å bygge modeller manuelt fra grunnen av, og gir mindre erfarne brukere mulighet til å fokusere på avanserte tilpassinger.
            • Faster Time to Insights: Reduser modellopprettingssyklusene ved å benytte eksisterende dataobjekter til raskt å konfigurere aktive, analyseklargjorte miljøer med minimalt med overhead.
            • Forenklet pågående endringer: Lar deg enkelt tilpasse, oppdatere eller begrense ditt eksisterende semantiske lag gjennom naturlig samtale etter hvert som forretningskravene endres, samtidig som du sikrer at alle endringer forblir styrt.

            Systemgrenser og omfang

            • Støttede elementer: I denne utgivelsen kan du bruke funksjonen for naturlig språk til å beskrive dine analytiske mål og forretningslogikk for å generere et modellrammeverk. Du kan manuelt endre de valgte og ikke-valgte dataobjektene som presenteres av verktøyet. De tilhørende relasjonene og beregnede feltene legges deretter til automatisk av systemet for å levere den endelige modellen, som lagres direkte i listen over semantiske modeller.
            • 100-tabellen anbefaling skanning grense: Den automatiske anbefalingsmotoren skanner opptil 100 tabeller på tvers av brukerens arbeidsområde for å identifisere samsvarende dataobjekter.
            • Asynkron bakgrunnsbehandling: Fordi generering av dataobjekter prosesser stille i en separat fane, forblir hovedarbeidsområdet tilgjengelig. Du kan trygt fortsette å arbeide med andre aktive oppgaver mens Semantic Modeler bygger den semantiske modellen.
            • Uten omfang: Avanserte komponenter, inkludert målinger, grupper, logiske visninger og MCP-serverlenker (Model Context Protocol) støttes ikke i denne versjonen, og vil bli lagt til i fremtidige versjoner.

            Tips for å beskrive analytiske mål

            Følg disse retningslinjene når du bruker naturlig språk til å bygge eller oppdatere modellene:

            • Vær eksplisitt og detaljert: Jo mer spesifikk beskrivelsen er, desto mindre trenger agenten å gjette. Inkluder detaljer om forretningskonteksten, viktige målinger og datarelasjoner. Eksempel: I stedet for "opprett en salgsmodell" kan du bruke "opprett en salgsmodell som sporer kvartalsvis omsetning etter produktfamilie og område".
            • Angi analytiske mål tydelig: Angi nøyaktig hva du vil spore eller evaluere. Eksempel: Bruk eksplisitte uttrykk som "spor butikkresultatanalyse" eller "kvartalsvise omsetningsdata".
            • Identifisere forretningslogikken: Hvis du trenger å beregne spesifikke målinger, angir du forretningshensikten direkte slik at systemet kan lage formelutkast. Eksempel: "Legg til et beregnet felt for gjennomsnittlig salg per produktfamilie).
            • Navn målobjekter eksplisitt når du utvider modeller: Når du forbedrer et eksisterende rammeverk, viser du de nye dataobjektene du vil hente inn, for å sikre at oppdagelsesmotoren flagger dem. Eksempel: "Inkluder saks- og kontaktobjektene".
            • Konfigurere Semantic Modeler (beta)
              Gi brukerne mulighet til å bygge og begrense semantiske modeller via naturlig språk ved å distribuere Semantisk modellering. Dette oppsettet utvider din eksisterende Data Pro-konfigurasjon med spesialiserte funksjoner for semantisk modellering.
            • Opprette en semantisk modell med Semantisk modellering (beta)
              Hvis du vil opprette en semantisk modell, beskriver du bare dine analytiske mål og forretningslogikk på naturlig språk til Semantisk modellering.
            • Forbedre en eksisterende semantisk modell med Semantisk modellering (beta)
              Hvis du vil begrense en eksisterende semantisk modell, beskriver du bare endringene du trenger i naturlig språk, i Semantisk modellering i modellbyggeren. Enten du legger til beregnede felt, inkludert nye dataobjekter eller oppdaterer relasjoner, hjelper Semantisk modellering deg å gjøre disse endringene gjennom naturlig samtale.
             
            Laster
            Salesforce Help | Article