Sugerencias para mejorar el rendimiento en conserjería: Preguntas y respuestas sobre Analytics

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Para obtener una descripción general completa de las fases requeridas para implementar Conserje, consulte Planificar su implementación de Conserje en Tableau Next.

Preparar el conjunto de datos intencionadamente

• El diseño se une cuidadosamente. Evite uniones de muchos a muchos o no estrictas (como ENTRE) que amplían conjuntos de resultados y ralentizan consultas. Ejemplo: Si une Oportunidades a Cuentas, asegúrese de que las claves de unión son exclusivas (como AccountID) para evitar la explosión del resultado.
• Envíe complejidad a ETL. Los cálculos pesados o campos derivados (como Ingresos previstos) deben calcularse previamente en transformaciones de Data Cloud, no volver a calcularse en tiempo de ejecución.

  Ejemplo: En vez de calcular el índice de cierre de oportunidades previsto en tiempo de ejecución, compórtelo en ETL y expóngalo como una medición.

• Gestione tablas de hechos grandes (>100 millones de filas) cuidadosamente. Calcular previamente agregaciones (por ejemplo, totales de ingresos mensuales) o aplicar filtros de modelo semántico para reducir datos escaneados en tiempo de ejecución.

  Ejemplo: Para una tabla de hechos de ventas con 500 millones de filas, agregue previamente ACV por trimestre para ayudar a la conserjería a responder "Mostrarme ACV por trimestre" sin escanear el conjunto de datos completo.

Siga las prácticas recomendadas para el diseño de modelos semánticos

• Incluya solo objetos y campos necesarios para el negocio.
• Los modelos semánticos simplificados garantizan una generación de consultas más rápida y mejoran la precisión de las asignaciones de campos.

Para obtener directrices detalladas para diseñar y perfeccionar modelos semánticos en Tableau Next, consulte Diseñar modelos semánticos para preparación para IA y Crear un modelo semántico listo para IA.

Predefinir mediciones

Defina mediciones en el modelo semántico que admiten directamente expresiones más frecuentes.

• Las mediciones proporcionan contexto que puede ayudar a guiar a los agentes de análisis para comprender dónde y cuándo se aplica la lógica específica.
• La definición de mediciones mejora la latencia evitando rutas de consulta ad hoc costosas y garantiza la coherencia en su organización.

  Ejemplo: "¿Cuál es mi ACV?" crea la medición ACV una vez en el modelo semántico. Las expresiones futuras que hacen referencia a "ACV" se benefician de un enrutamiento más rápido y una lógica coherente.

Formular preguntas dirigidas

Formule preguntas dirigidas en vez de preguntas abiertas en Conserje. Las preguntas dirigidas reducen la cantidad de datos que se deben analizar, mejoran la latencia de las consultas y evitan los tiempos de espera en conjuntos de datos muy grandes.

• Limite el ámbito de sus preguntas (expresiones) para reducir el ámbito de la consulta.
• Formule preguntas que especifiquen claramente intervalos de tiempo. Ejemplo: "Mostrarme ventas para el primer trimestre de 2025" frente a "Mostrarme ventas"
• Simplifique las preguntas para incluir menos categorías, mediciones o agregaciones.
• Evite solicitar largas listas de registros. Formule preguntas que no requieran miles de registros para reducir el ámbito de la consulta. Ejemplo: "¿Cuáles son las 10 oportunidades principales?" vs. "¿Mostrarme todas las oportunidades?"