Dicas para melhorar o desempenho no Concierge: Perguntas e respostas do Analytics

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Para obter uma visão geral completa das fases necessárias para implementar o Concierge, consulte, Planejar sua implementação do Concierge no Tableau Next.

Prepare o conjunto de dados intencionalmente

• O design se une com cuidado. Evite junções de muitos para muitos ou não rígidas (como BETWEEN) que expandem conjuntos de resultados e tornem as consultas lentas. Exemplo: Se você estiver unindo oportunidades a contas, garanta que as chaves de junção sejam exclusivas (como AccountID) para evitar a explosão de resultados.
• Envie complexidade por push para ETL. Cálculos pesados ou campos derivados (como Receita prevista) devem ser pré-calculados em transformações do Data Cloud, não recalculados no tempo de execução.

  Exemplo: Em vez de calcular a taxa de fechamento de oportunidade prevista no tempo de execução, calcule-a em ETL e exponha-a como uma métrica.

• Lide com tabelas de fatos grandes (>100 milhões de linhas) com cuidado. Pré-calcule agregações (por exemplo, totais de receita mensais) ou aplique filtros de modelo semântico para reduzir os dados verificados no tempo de execução.

  Exemplo: Para uma tabela de fatos de Vendas com 500 milhões de linhas, pré-agregue o ACV por trimestre para ajudar o Concierge a responder "Mostre-me o ACV por trimestre" sem ler o conjunto de dados completo.

Seguir as práticas recomendadas para design de modelo semântico

• Inclua apenas objetos e campos necessários para o negócio.
• Modelos semânticos simplificados garantem uma geração de consulta mais rápida e melhoram a precisão dos mapeamentos de campo.

Para obter diretrizes aprofundadas para projetar e refinar modelos semânticos no Tableau Next, consulte Desenhar modelos semânticos para prontidão de IA e Criar um modelo semântico pronto para IA.

Predefinir métricas

Defina métricas no modelo semântico que dão suporte diretamente a enunciados frequentes.

• As métricas fornecem contexto que pode ajudar a orientar os agentes de análise para entender onde e quando uma lógica específica se aplica.
• Definir métricas melhora a latência evitando caminhos de consulta ad hoc caros e garante a consistência em toda a sua organização.

  Exemplo: "O que é meu ACV?" cria a métrica de ACV uma vez no modelo semântico. Os enunciados futuros que fazem referência a "ACV" se beneficiam de roteamento mais rápido e lógica consistente.

Faça perguntas direcionadas

Faça perguntas direcionadas em vez de perguntas abertas no Concierge. Perguntas direcionadas reduzem a quantidade de dados que devem ser analisados, melhoram a latência da consulta e impedem tempos limite em conjuntos de dados muito grandes.

• Limite o escopo de suas perguntas (territórios) para reduzir o escopo da consulta.
• Faça perguntas que especificam claramente os intervalos de tempo. Exemplo: "Mostrar-me vendas para Q1 2025" vs. "Mostrar-me vendas"
• Simplifique perguntas para incluir menos categorias, medidas ou agregações.
• Evite pedir longas listas de registros. Faça perguntas que não exigem milhares de registros para reduzir o escopo da consulta. Exemplo: "Quais são as 10 principais oportunidades?" vs. "Mostrar-me todas as oportunidades?"