Bewährte Methoden zur Vorbereitung von Anwendungen für Qlik Answers
Im Prinzip kann jede Anwendung für Qlik Answers verwendet werden kann. Die Vorbereitung der Anwendung auf die Verwendung mit Qlik Answers verbessert jedoch die Qualität der Antworten.
Klarheit und Kontext sind die wichtigsten Faktoren, um gute Ergebnisse von Qlik Answers zu gewährleisten. Klarheit erleichtert es Qlik Answers, die Daten in einer Anwendung zu verstehen. Kontext hilft Qlik Answers, die Daten innerhalb einer Anwendung zu interpretieren und korrekt zu verwenden. Die folgenden bewährten Methoden für die Vorbereitung einer Anwendung tragen dazu bei, Klarheit und Kontext sicherzustellen:
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Eindeutige und beschreibende Feldnamen verwenden
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Ihr Datenmodell optimieren
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Die Datenformate der Felder überprüfen
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Master-Elemente verwenden
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Geschäftslogik-Vokabular verwenden, um Terminologie hinzuzufügen
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Unnötige Felder aus dem Datenmodell entfernen
Eindeutige und beschreibende Feldnamen verwenden
Ihr Datenmodell sollte Felder verwenden, die beschreibend und eindeutig sind. Feldnamen sollten:
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Die geschäftliche Bedeutung jedes Feldes klären.
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Wenden Sie eine klare, geschäftsbezogene Benennung an, die Unterschiede oder Ähnlichkeiten zu anderen Feldern aufzeigt.
Die folgenden Best Practices helfen, Felder und ihre Verwendungen zu klären:
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Verwenden Sie die vollständige Formulierung, wie z. B. Kundenname anstelle von KUND_NM. Dies hilft dabei, Felder an Fragen in natürlicher Sprache anzugleichen.
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Geben Sie kontextbezogene Qualifizierer in den Feldnamen an, um die Unterscheidung zwischen Feldern zu erleichtern. Beispiel:
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Geben Sie Orte klar an. Verwenden Sie Kundenstadt und Filialenstadt anstelle von zwei Feldern, die beide Stadt heißen.
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Geben Sie Datum und Uhrzeit deutlich an. Verwenden Sie Bestelldatum und Versanddatum anstelle von zwei Feldern, die beide Datum heißen.
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Versuchen Sie, die Rolle und den Typ des Feldes anzugeben. Fügen Sie Wörter wie Anzahl, Summe, Betrag oder Prozentsatz hinzu, um die aggregative Natur zu verdeutlichen. Zum Beispiel Bestellanzahl. Wenn Ihre Feldnamen boolesche Werte verwenden, sollten sie als Präpositionen gelesen werden, z. B. durch die Verwendung von Präfixen wie ist_aktiv oder ist_abgewandert.
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Stellen Sie Schlüsselfeldern Kontext voran. Zum Beispiel sind kunden_id und bestell_id einem generischen Feld wie ID oder kund_ref vorzuziehen.
Vermeiden Sie die Verwendung von Feldnamen, die:
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unklare Codes oder technischen Jargon verwenden.
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Flag oder ein bloßes Adjektiv wie Aktiv für ein boolesches Feld verwenden, da dies die Interpretation des Feldes erschweren kann.
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mehrdeutige oder generische Substantive ohne Kontext verwenden. Ein Feld namens Betrag kommuniziert beispielsweise nicht, wovon es ein Betrag ist. Mehrere generische Felder können es erschweren, Abfragen in natürlicher Sprache zuverlässig dem richtigen Feld zuzuordnen.
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kryptische Abkürzungen, wie kund_num für Kundennummer oder txn für Transaktion verwenden. Diese erschweren das Verständnis des Feldes.
Ihr Datenmodell optimieren
Die Optimierung Ihres Datenmodells durch das Entfernen unnötiger Felder führt zu genaueren, vorhersehbaren Antworten. Eine sorgfältige Auswahl von Feldern reduziert die Wahrscheinlichkeit einer falschen Feldauswahl oder Verwirrung. Optimierte Datenmodelle lassen sich auch schneller indizieren. So optimieren Sie Ihr Datenmodell:
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Blenden Sie technische Felder aus.
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Konsolidieren Sie redundante oder nahezu duplizierte Felder zu einer einzigen maßgeblichen Version.
Technische Felder ausblenden
Ihr Datenmodell sollte Qlik Answers Felder präsentieren, die einen echten analytischen Wert enthalten. Vermeiden Sie es, technische Felder einzuschließen, die Qlik Answers nicht beim Verständnis der Anwendung unterstützen. Technische Felder enthalten Informationen wie:
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IDs
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Schlüssel
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Ladezeitstempel
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Staging-Spalten
Sie können unnötige Felder entfernen, indem Sie sie ausblenden. Ausgeblendete Felder sind weiterhin für Skriptlogik oder interne Berechnungen verfügbar, sind aber von der Qlik Answers-Analyse ausgeschlossen.
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Fügen Sie im Ladeskript oder Datenmanager ein %-Präfix in ihren Namen ein (zum Beispiel %Discount2)
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Legen Sie im logischen Modell in der Geschäftslogik deren Sichtbarkeit auf Ausgeblendet fest.
Weitere Informationen finden Sie unter Sichtbarkeit.
Felder konsolidieren und umbenennen
Konsolidieren Sie redundante oder nahezu duplizierte Felder zu einer einzigen maßgeblichen Version. Mehrdeutige Felder erschweren die korrekte Interpretation von Daten.
Sie können Felder umbenennen oder konsolidieren, um das Datenmodell so klar verständlich wie möglich zu machen.
Beispiel: Optimierung des Datenmodells durch Behebung mehrdeutiger Felder
Betrachten Sie die folgenden Feldnamen aus einem Datenmodell:
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Rabatt_Betrag
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Rabatt_Wert
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Rabatt1
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Rabatt2
Diese Feldnamen verursachen eine Reihe von Problemen für Qlik Answers, wenn versucht wird, sie zu interpretieren:
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Mehrere Felder verwenden den Begriff Rabatt, was zu Mehrdeutigkeit für Qlik Answers führt.
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Numerische Suffixe (1, 2) und vage Feldnamen vermitteln keine klare geschäftliche Bedeutung.
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Gemischte Namenskonventionen sorgen für Unklarheit.
Um diese Probleme zu beheben, sollten die Felder umbenannt werden, wenn die Anwendung für die Verwendung mit Qlik Answers vorbereitet wird. Wenn die Felder unterschiedliche Konzepte darstellen, benennen Sie sie um, um ihre Verwendung und ihren Zweck eindeutig anzugeben. Beispiel:
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Produktrabatt
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Aktionsrabatt
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Couponrabatt
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Kundentreuerabatt
Wenn sie dasselbe Konzept darstellen, sollten sie in einem einzigen maßgeblichen Feld konsolidiert werden, wie z. B. Rabattbetrag. Wenn eines dieser Felder technisch oder veraltet ist, sollte es ausgeblendet werden.
Datums-/Uhrzeitfelder, die als einfacher Text geladen wurden, formatieren
Einige Felder enthalten Datums-/Uhrzeitinformationen, werden aber als einfacher Text im Datenmodell geladen. Da sie nicht als Datums-/Uhrzeitfelder, sondern als Textfelder klassifiziert sind, werden sie in Qlik Answers-Analysen nicht korrekt verwendet, da sie nicht als echte Datumsfelder behandelt werden.
Wenn ein Feld Datums-/Uhrzeitinformationen enthält und als Text gekennzeichnet oder gespeichert ist, konvertieren Sie es während des Ladevorgangs in das richtige Format, entweder mit Tools im Datenmanager oder mit Datumsfunktionen im Ladeskript. Dies stellt Folgendes sicher:
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Das Feld wird als Datumsangaben enthaltend erkannt.
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Die automatische Kalendergenerierung funktioniert.
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Zeitbasierte Fragen von Benutzern werden den Datums-/Uhrzeitfeldern korrekt zugeordnet.
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Sortierung und Filterung verhalten sich korrekt.
Master-Elemente verwenden
Master-Elemente verbessern die Fähigkeit von Qlik Answers, Anwendungsdaten zu interpretieren. Bei der Interpretation von Fragen gewichtet Qlik Answers Master-Elemente stärker als Felder im Datenmodell, da sie benutzerdefiniert sind. Master-Elemente helfen Qlik Answers, Anwendungsdaten genauer zu interpretieren. Bei der Verarbeitung von Fragen misst Qlik Answers Master-Elementen ein höheres Gewicht bei als Rohfeldern im Datenmodell, da Master-Elemente benutzerdefinierte Semantik und Geschäftsabsicht repräsentieren. Dies ermöglicht Qlik Answers, erarbeitete Definitionen gegenüber zugrunde liegenden technischen Feldern zu priorisieren.
Master-Elemente schaffen Klarheit und reduzieren Mehrdeutigkeit, indem sie eine einzige, vertrauenswürdige Version jeder wichtigen Metrik oder jedes Feldes in einem Datenmodell erstellen. Dies hilft auch dabei, ähnliche Antworten über Benutzer hinweg abzugleichen. Wenn jemand nach Gewinnspanne fragt und es eine entsprechende Master-Kennzahl gibt, basiert die Antwort auf derselben Definition, egal wer fragt oder wie die Frage formuliert ist.
Eines der wichtigsten Elemente von Master-Elementen sind Beschreibungen. Beschreibungen werden von Qlik Answers verwendet, um Kontext für die Interpretation von Master-Elementen bereitzustellen. Aussagekräftige Beschreibungen in Master-Elementen erklären klar und deutlich:
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Absicht
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Bedeutung
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Geschäftskontext
Master-Element-Beschreibungen erleichtern es Qlik Answers, eine Master-Dimension oder -Kennzahl zu verstehen und die richtige Metrik auszuwählen, selbst wenn Benutzer auf unerwartete Weise danach fragen.
Weitere Best Practices für Master-Elemente und Qlik Answers finden Sie unter Verfassen von Master-Element-Beschreibungen für Qlik Answers.
Beispiel: Nützliche Master-Element-Beschreibung
Master-Kennzahl: Kundenakquisitionskosten
Beschreibung: Durchschnittliche Kosten für die Akquise eines Neukunden. Berechnet als gesamte Marketing- und Vertriebsausgaben geteilt durch die Anzahl der neu gewonnenen Kunden. Schließt Ausgaben für Kundenbindung oder -verlängerung aus. Auch als CAC bezeichnet.
Synonyme der Geschäftslogik verwenden, um Mehrwert zu schaffen
Synonyme für Geschäftslogik helfen Ihnen, zu verfeinern, wie Qlik Answers Terminologie interpretiert. Qlik Answers versteht zwar gängige Geschäftssprache, Ihr Datenmodell kann aber Terminologie enthalten, die ein LLM nicht auf natürliche Weise erkennen oder korrekt interpretieren würde. Synonyme helfen Qlik Answers, die Terminologie zu verstehen, die für die Daten Ihrer Organisation spezifisch ist. Die folgenden Kategorien von Begriffen profitieren vom Hinzufügen von Synonymen:
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Organisationsspezifischer Jargon oder Akronyme
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Interne KPI-Nicknames
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Produkt- oder Prozesscodes, die auch als Geschäftsbegriffe dienen
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Metriken, die ähnlich aussehen, aber unterschiedliche interne Definitionen haben
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Domänenspezifische Sprache, die außerhalb Ihrer Branche nicht weit verbreitet ist
Vermeiden Sie Synonyme, die Folgendes tun:
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Begriffe wie oben oder unten hinzufügen, da diese oft unzureichend spezifiziert sind und auf verschiedene Weisen interpretiert werden können. Zum Beispiel könnte sich Top 5 auf die besten nach Umsatz, Anzahl der Abschlüsse, Prozentsatz oder absoluten Rang beziehen. Die Verwendung präziserer Synonyme hilft, eine konsistente Interpretation sicherzustellen.
Das Hinzufügen von Synonymen, die Werte aus Feldern duplizieren, kann ebenfalls zu Mehrdeutigkeit führen.
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Vorhandene Feldwerte duplizieren, da dies zu Mehrdeutigkeit führen kann.
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Mehreren Feldern dasselbe Synonym zuweisen, wie zum Beispiel die Verwendung von sales für zwei verschiedene Kennzahlen. Dadurch wird unklar, welches Feld verwendet werden soll.
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Stoppwörter einschließen, da sie während der Fragenverarbeitung ignoriert werden und verhindern können, dass Fragen akzeptiert werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Synonymen.