Arbeiten mit Anwendungen in Qlik Answers

Anwendungen ermöglichen es Qlik Answers, Antworten aus strukturierten Datenquellen bereitzustellen. Anwendungen können als Inhaltsquelle für Assistenten hinzugefügt werden. Anwendungen können auch einzeln für Qlik Answers zur Verfügung gestellt werden.

Qlik Answers kann auch Diagramme und Arbeitsblätter für den Benutzer generieren, was eine schnelle Erstellung von Anwendungsinhalten ermöglicht.

Qlik Answers indiziert Anwendungen, um interne Definitionen von Anwendungsdaten zu erstellen. Diese werden dann verwendet, um Benutzerfragen zu beantworten und Diagramme und Arbeitsblätter zu generieren. Anwendungen werden indiziert, wenn sie einem Assistenten hinzugefügt oder für Qlik Answers verfügbar gemacht werden. Sie werden bei jedem Ladevorgang neu indiziert.

Qlik Answers verwendet Folgendes, um Anwendungsdaten zu verstehen:

• Das Datenmodell

  Die Felder und das Datenmodell der Anwendung sind die primären Informationen, die von Qlik Answers verwendet werden.

• Logisches Modell

  Das logische Modell, das durch Geschäftslogik erstellt wird, wird von Qlik Answers verwendet, dies gilt aber nur für die Informationen in Übersicht und Felder und Gruppen.

  Felder, die im logischen Modell ausgeblendet sind, werden von Qlik Answers nicht verwendet.

• Master-Elemente

  Qlik Answers priorisiert die Verwendung von Master-Dimensionen und -Kennzahlen beim Indizieren des Datenmodells, da diese vom Benutzer erstellt wurden.

• Beschreibungen von Anwendungen und Master-Elementen

  Unstrukturierte Daten aus Beschreibungen werden verwendet, um zusätzliche Kontextinformationen für Felder und deren Verwendung bereitzustellen.

• Synonyme für Geschäftslogik

  Als Synonyme hinzugefügte Begriffe werden verwendet, um alternative Terminologie für Benutzerfragen bereitzustellen.

Informationen zum Vorbereiten Ihrer Anwendungen auf die Verwendung mit Qlik Answers finden Sie unter Bewährte Methoden zur Vorbereitung von Anwendungen für Qlik Answers.

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 Best Practices für die Vorbereitung einer Anwendung tragen dazu bei, Klarheit und Kontext sicherzustellen:

• Eindeutige und beschreibende Feldnamen verwenden

• Ihr Datenmodell optimieren

• Die Datenformate der Felder überprüfen

• Master-Elemente verwenden

• Geschäftslogik-Vokabular verwenden, um Terminologie hinzuzufügen

• Unnötige Felder aus dem Datenmodell entfernen

Eindeutige und beschreibende Feldnamen verwenden

Ihr Datenmodell sollte Felder verwenden, die beschreibend und eindeutig sind. Feldnamen sollten:

• Die geschäftliche Bedeutung jedes Feldes klären.

• Wenden Sie eine klare, geschäftsbezogene Benennung an, die Unterschiede oder Ähnlichkeiten zu anderen Feldern aufzeigt.

Versuchen Sie Folgendes, um Felder für Qlik Answers besser zu erklären:

• Verwenden Sie die vollständige Formulierung, wie z. B. Kundenname anstelle von KUND_NM. Dies hilft dabei, Felder an Fragen in natürlicher Sprache anzugleichen.

• Geben Sie kontextbezogene Qualifizierer in den Feldnamen an, um die Unterscheidung zwischen Feldern zu erleichtern. Beispiel:

• Geben Sie Orte klar an. Verwenden Sie Kundenstadt und Filialenstadt anstelle von zwei Feldern, die beide Stadt heißen.

• Geben Sie Datum und Uhrzeit deutlich an. Verwenden Sie Bestelldatum und Versanddatum anstelle von zwei Feldern, die beide Datum heißen.

• Versuchen Sie, die Rolle und den Typ des Feldes anzugeben. Fügen Sie Wörter wie Anzahl, Summe, Betrag oder Prozentsatz hinzu, um deren 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.

• 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:

• unklare Codes oder technischen Jargon verwenden.

• Flag oder ein bloßes Adjektiv wie Aktiv für ein boolesches Feld verwenden, da dies die Interpretation durch Qlik Answers erschweren kann.

• mehrdeutige oder generische Substantive ohne Kontext verwenden. Ein Feld namens Betrag kommuniziert beispielsweise nicht, wovon es ein Betrag ist. Mehrere generische Felder können es Qlik Answers erschweren, Abfragen in natürlicher Sprache zuverlässig dem richtigen Feld zuzuordnen.

• kryptische Abkürzungen, wie kund_num für Kundennummer oder txn für Transaktion verwenden. Diese erschweren Qlik Answers das Verständnis des Feldes.

Ihr Datenmodell optimieren

Die Optimierung Ihres Datenmodells durch das Entfernen unnötiger Felder führt zu genaueren, vorhersehbaren Antworten von Qlik Answers. Eine sorgfältige Auswahl von Feldern reduziert die Wahrscheinlichkeit einer falschen Feldauswahl oder Verwirrung von Qlik Answers. Optimierte Datenmodelle lassen sich auch schneller indizieren. So optimieren Sie Ihr Datenmodell:

• Blenden Sie technische Felder aus.

• 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:

• IDs

• Schlüssel

• Ladezeitstempel

• 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.

• Fügen Sie im Ladeskript oder Datenmanager ein %-Präfix in ihren Namen ein (zum Beispiel %Discount2)

• Legen Sie im logischen Modell in der Geschäftslogik deren Sichtbarkeit auf Ausgeblendet fest.

  Weitere Informationen finden Sie unter Sichtbarkeit.

Felder konsolidieren und umbenennen

Sie sollten redundante oder nahezu duplizierte Felder zu einer einzigen maßgeblichen Version konsolidieren. Mehrdeutige Felder erschweren Qlik Answers die korrekte Interpretation von Daten.

Sie können Felder umbenennen oder konsolidieren, um das Datenmodell für Qlik Answers so klar verständlich wie möglich zu machen.

Beispiel: Optimierung des Datenmodells durch Behebung mehrdeutiger Felder

Betrachten Sie die folgenden Feldnamen aus einem Datenmodell:

• Rabatt_Betrag

• Rabatt_Wert

• Rabatt1

• Rabatt2

Diese Feldnamen verursachen eine Reihe von Problemen für Qlik Answers, wenn versucht wird, sie zu interpretieren:

• Mehrere Felder konkurrieren um den Begriff Rabatt, was zu Mehrdeutigkeit für Qlik Answers führt.

• Numerische Suffixe (1, 2) und vage Feldnamen liefern keine klare geschäftliche Bedeutung.

• Gemischte Namenskonventionen verringern die Übersichtlichkeit.

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 klarer anzugeben. Beispiel:

• Produktrabatt

• Aktionsrabatt

• Couponrabatt

• 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.

Daten-/Zeitfelder, die als Klartext geladen wurden, formatieren

Einige Felder enthalten Datums-/Uhrzeitinformationen, werden aber als Klartext 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:

• Das Feld wird als Datumsangaben enthaltend erkannt.

• Die automatische Kalendergenerierung funktioniert.

• Zeitbasierte Fragen von Benutzern werden den Datums-/Uhrzeitfeldern korrekt zugeordnet.

• 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. Sie sind wichtig, weil ein Benutzer sie für wichtig genug hielt, um sie zu erstellen.

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 eine entsprechende Master-Kennzahl vorhanden ist, 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:

• Absicht

• Bedeutung

• 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.

Verwenden Sie Synonyme der Geschäftslogik, um Mehrwert zu schaffen

Synonyme für Geschäftslogik helfen Ihnen, zu verfeinern, wie Qlik Answers Terminologie interpretiert. Während Qlik Answers gängige Geschäftssprache versteht, kann Ihr Datenmodell Terminologie enthalten, die ein LLM nicht natürlich erkennen oder korrekt interpretieren würde. Synonyme helfen Qlik Answers, die Terminologie zu verstehen, die für die Daten Ihrer Organisation einzigartig ist. Die folgenden Kategorien von Begriffen profitieren vom Hinzufügen von Synonymen:

• Organisationsspezifischer Jargon oder Akronyme

• Interne KPI-Nicknames

• Produkt- oder Prozesscodes, die auch als Geschäftsbedingungen dienen

• Metriken, die ähnlich erscheinen, aber unterschiedliche interne Definitionen haben

• Domänenspezifische Sprache, die außerhalb Ihrer Branche nicht weit verbreitet ist

Vermeiden Sie Synonyme, die Folgendes tun:

• Mehrdeutigkeit hinzufügen. Das Einschließen von oben oder unten kann beispielsweise Probleme verursachen, da die Begriffe unklar sind. Zum Beispiel könnte 0 die Top 5, die Top 10 %, die Top nach Umsatz oder Anzahl der Geschäftsabschlüsse bedeuten.

  Das Hinzufügen von Synonymen, die Werte aus Feldern duplizieren, kann ebenfalls zu Mehrdeutigkeit führen.

• Duplizieren von Vokabular für dieselben Begriffe, zum Beispiel Hinzufügen des Synonyms sales zu zwei separaten Feldern.

• Stoppwörter einschließen, da sie dazu führen können, dass Fragen nicht zugelassen werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen von Synonymen.