Conseils pour améliorer les performances dans Concierge : Q&A Analytics

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Pour une vue complète des phases requises pour implémenter Concierge, consultez Planification de votre implémentation Concierge dans Tableau Next.

Préparer intentionnellement le jeu de données

• La conception s'associe soigneusement. Évitez les jointures plusieurs-à-plusieurs ou non strictes (telles que BETWEEN) qui agrandissent les ensembles de résultats et ralentissent les requêtes. Exemple : Si vous joignez Opportunités à Comptes, assurez-vous que les clés de jointure sont uniques (telles que AccountID) afin d'éviter l'explosion des résultats.
• Envoyez automatiquement la complexité en ETL. Les calculs lourds ou les champs dérivés (tels que Chiffre d'affaires prévu) doivent être précalculés dans les transformations Data Cloud, pas recalculés à l'exécution.

  Exemple : Au lieu de calculer le taux de fermeture prévu des opportunités à l'exécution, calculez-le en ETL et exposez-le sous forme de métrique.

• Gérez les tableaux de fait volumineux (> 100 millions de lignes) avec précaution. Précalculez des agrégations (par exemple, les totaux de chiffre d'affaires mensuels) ou appliquez des filtres de modèle sémantique pour réduire les données scannées à l'exécution.

  Exemple : Pour un tableau de fait Ventes contenant 500 millions de lignes, pré-agrégez ACV par trimestre afin d'aider Concierge à répondre « Montrez-moi ACV par trimestre » sans analyser le jeu de données complet.

Suivre les meilleures pratiques de conception de modèles sémantiques

• Incluez uniquement les objets et les champs nécessaires à l'entreprise.
• Les modèles sémantiques rationalisés accélèrent la génération de requêtes et améliorent la précision des mappages de champs.

Pour des consignes détaillées sur la conception et l'affinage de modèles sémantiques dans Tableau Next, consultez Conception de modèles sémantiques pour la préparation à l'IA et élaboration d'un modèle sémantique prêt pour l'IA.

Prédéfinir des métriques

Définissez des métriques dans le modèle sémantique qui prennent directement en charge les énoncés fréquemment demandés.

• Les métriques fournissent un contexte qui peut aider les agents Analytics à comprendre où et quand une logique spécifique s'applique.
• La définition de métriques améliore la latence en évitant les chemins de requête ad hoc coûteux et garantit la cohérence dans votre organisation.

  Exemple : « Quel est mon VCA ? » crée la métrique ACV une fois dans le modèle sémantique. Les futurs énoncés référençant "ACV" bénéficient d'un acheminement plus rapide et d'une logique cohérente.

Poser des questions ciblées

Posez des questions ciblées plutôt que des questions ouvertes dans Concierge. Les questions ciblées réduisent la quantité de données à analyser, améliorent la latence des requêtes et évitent les expirations dans les jeux de données très volumineux.

• Limitez la portée de vos questions (énoncés) pour réduire la portée des requêtes.
• Posez des questions qui spécifient clairement les périodes. Exemple : « Montrez-moi les ventes du 1er trimestre 2025 » vs « Montrez-moi les ventes »
• Simplifiez les questions pour inclure moins de catégories, de mesures ou d'agrégations.
• Évitez de demander de longues listes d'enregistrements. Posez des questions qui ne nécessitent pas des milliers d'enregistrements pour réduire la portée des requêtes. Exemple : « Quelles sont les 10 meilleures opportunités ? » vs. "Montrez-moi toutes les opportunités ?"