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Verwenden des Datenfrage-Agenten
Stellen Sie den Data 360-Datenfragenagenten Fragen in natürlicher Sprache, um Ihre Daten zu erkunden, die Antworten und generierten Abfragen zu überprüfen und Ihre Analyse mit Folgefragen zu verfeinern.
Erforderliche Editionen
| Verfügbarkeit: Alle Editionen, die von Data 360 unterstützt werden. Siehe Data 360-Editionsverfügbarkeit. Erforderliche Add-On-Lizenzen variieren je nach Agententyp. |
Fragen stellen
- Öffnen Sie in Data 360 den Chat-Bereich "Data 360-Agent für Fragen und Antworten zu Daten".
- Geben Sie im Chat-Eingabefeld Ihre Frage oder Anforderung in natürlicher Sprache ein. Beispiele:
- Welche der 10 umsatzstärksten Produkte im dritten Quartal sind am besten?
- Zeigen Sie mir Kundenengagementtrends nach Segment in den letzten 6 Monaten an.
- Generieren Sie ein Diagramm, in dem die Geschäftsgrößen nach Region verglichen werden.
- Drücken Sie die Eingabetaste oder klicken Sie auf Senden.
Der Agent verarbeitet Ihre Frage, generiert eine SQL-Abfrage, führt sie aus und gibt nach Bedarf eine Antwort mit Erläuterungen, Datentabellen und Diagrammen zurück.
Antworten überprüfen
Die Antwort kann Folgendes enthalten:
- Erläuterung der Ergebnisse
- Datentabelle mit Abfrageergebnissen
- Diagramme oder Visualisierungen
- Hinweise zur Interpretation Ihrer Frage durch den Agenten
Klicken Sie auf Weitere Details anzeigen, um zu sehen, wie der Agent Ihre Frage verarbeitet hat. Im Detailabschnitt wird Folgendes angezeigt:
- Verwendete Objekte: Auf welche Datenobjekte die Abfrage zugegriffen hat
- Ausgeführte Schritte: Aufschlüsselung und Verarbeitung Ihrer Anforderung durch den Agenten
- Annahmen: Alle Annahmen, die der Agent zu Ihrer Frage getroffen hat
- Generierte Abfrage: Die tatsächlich ausgeführte SQL-Abfrage
- Konfidenzbewertung: Vertrauen des Agenten in seine Antwort
Optimieren Ihrer Analyse
Stellen Sie Folgefragen, um die Ergebnisse zu verfeinern, zu ändern oder weitere Details zu erhalten. Beispiele:
- Zeigen Sie mir dieselben Daten für Q4.
- Filtern Sie dies, um nur aktive Accounts einzuschließen.
- Erläutern Sie, wie Sie diese Kennzahl berechnet haben.
- Korrigieren Sie die Abfrage so, dass stattdessen amount_usd verwendet wird.
Geben Sie Feedback, indem Sie die Schaltflächen "Daumen hoch" oder "Daumen runter" verwenden, um die Antworten des Agenten zu verbessern.
Beispiel-Unterhaltungs-Flow
Sie: Zeigen Sie mir die drei wichtigsten Opportunities nach Geschäftsvolumen an.
Agent: Die Top-3-Opportunities sind alle mit knapp 200 Tsd. $ gebündelt, angeführt von Perez Homes – Q1 Renewal bei 199,7 Tsd. $.
[Agent zeigt eine Datentabelle mit den 3 Opportunities und einem Balkendiagramm an]
Hinweis des Agenten: Ich habe das Geschäftsvolumen als amount_usd__c interpretiert. Diese Rangfolge erstreckte sich über alle Opportunities im Datenset, ohne zusätzliche Filter für Phase, Inhaber oder Datum.
Sie: Filtern Sie dies, um nur geschlossene und gewonnene Opportunities anzuzeigen.
Agent: [Generiert eine neue Abfrage mit Phasenfilter und gibt aktualisierte Ergebnisse zurück]
