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Utilizar los resultados de los modelos predictivos
Existen muchas formas en las que puede utilizar las predicciones, las prescripciones y los factores principales generados por los modelos predictivos.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Todas las ediciones compatibles con Data 360. Consulte Disponibilidad de Data 360. |
Patrones de uso/consumo
| PATRÓN | DESCRIPCIÓN | OPCIONES |
|---|---|---|
| a petición | Genere predicciones de forma dinámica dentro del flujo de trabajo. Asigne los campos de entrada al modelo. El modelo genera una predicción que se puede realizar en cualquier proceso de negocio, ya sea automatizado o manual. Las predicciones a petición (on demand) no tienen persistencia en ninguna parte, a menos que se haga de forma manual |
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| lote | Utilice predicciones por lotes al analizar grandes conjuntos de datos. Ideal para comparar modelos en varios conjuntos de datos, realizar análisis predictivos o crear segmentos de audiencia cuando el valor de predicción más actual no es crítico para el negocio. Las predicciones por lotes se pueden volver a redactar en Objetos de lago de datos (DLO) u Objetos de modelo de datos especiales (DMO) que no tienen DLO asignados (DMO de transformación o DMO de predicción de ML) |
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| transmisión | Cuando la predicción más actualizada es crítica para un proceso de negocio automatizado o manual para un gran conjunto de datos, las predicciones de transmisión se mantienen actualizadas casi en tiempo real según van cambiando los datos de entrada. Las predicciones de transmisión persisten en un Objeto de modelo de datos (DMO) especial de tipo Predicción ML que no tiene asignado un Objeto de lago de datos (DLO). Las predicciones de transmisión son idóneas para iniciar flujos desencadenados por Data Cloud cuando cambia un valor de predicción. |
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Consumidores
| Consumidor | Descripción | Más información |
|---|---|---|
| Flujos | Conecte cualquier dato accesible dentro de un flujo con un modelo predictivo, y genere predicciones y prescripciones a petición. | Utilizar predicciones en Flow Builder |
| Trabajos de predicción | Asigne un objeto DMO y los DMO relacionados a un único modelo. Las predicciones generadas persisten en un objeto DMO recién creado (de tipo Predicción ML) que se relaciona automáticamente al DMO base. | Utilizar trabajos de predicción |
| Transformaciones de datos por lotes | Genere predicciones, factores principales y prescripciones a partir de uno o más modelos. Realice transformaciones adicionales y seleccione dónde se guardan todos los resultados transformados. | Transformar datos con predicciones y prescripciones |
| Agentes | Cree un flujo que genere predicciones y/o prescripciones y conviértalo en una acción de agente. Los agentes pueden utilizar los resultados para tomar decisiones adicionales y generar respuestas aún mejores. | Agentes de Agentforce |
| Plantillas de solicitudes | Las predicciones, los factores principales y las prescripciones generadas a partir de un modelo pueden ser difíciles de descifrar para una persona. Las solicitudes pueden ayudar a generar una vista más legible de la predicción y guiar a un usuario sobre lo que posiblemente quiere hacer a continuación. Cree un flujo que genere predicciones, factores principales y/o prescripciones como salidas. Luego utilice una solicitud para leer la información y generar el contenido más relevante para los usuarios. | Generador de solicitudes |
| Aplicaciones de REST | Integre predicciones a petición en cualquier entorno, dentro o fuera de Salesforce, utilizando la API de REST pública para generar predicciones. Utilice esta API para crear componentes web personalizados de Lightning o para integrar predicciones en un sistema externo. | Obtener predicciones en las API de REST |
| Apex | Al activar un modelo predictivo, se crea automáticamente una acción invocable personalizada para ese modelo, que se puede utilizar en el flujo. La misma acción invocable personalizada también se puede ejecutar en Apex utilizando el espacio de nombres Invocable. |
Sugerencias para interactuar con modelos predictivos
Para producir predicciones, un modelo de IA predictiva necesita variables de entrada con valores que deberá proporcionar en tiempo de ejecución.
- Durante la configuración para transformaciones de datos por lotes, flujos y trabajos de predicción, debe asignar cada variable de entrada de modelo al origen de datos que proporciona el valor.
- Para código REST y Apex, deberá proporcionar mediante programación los datos de entrada en la solicitud al modelo predictivo.
- Para predicciones on-demand, estos valores pueden proceder de cualquier parte, incluyendo datos de CRM, entrada de usuario, Data 360 y otros orígenes. Por ejemplo, en un flujo, un usuario puede proporcionar uno de los valores de entrada.
- Sus datos de entrenamiento no son el origen para las variables de entrada.
Tras procesar la solicitud, el modelo predictivo devuelve una predicción y, opcionalmente, los prescripciones y predictores principales.
- Para trabajos de predicción y transformaciones de datos por lotes, la salida del modelo se guarda automáticamente en el objeto DMO asociado.
- Para flujos, en Flow Builder, debe configurar dónde quiere que se devuelva el resultado del modelo predictivo.
- Para código REST y Apex, deberá gestionar mediante programación el resultado devuelto por el modelo predictivo.
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