Utilizzo delle applicazioni in Qlik Answers

Le applicazioni consentono a Qlik Answers di fornire risposte da sorgenti dati strutturate. Le applicazioni possono essere aggiunte come sorgente di contenuto per gli assistenti. Le applicazioni possono anche essere rese disponibili individualmente per Qlik Answers.

Qlik Answers può anche generare grafici e fogli per l'utente, consentendo una rapida creazione di contenuti dell'app.

Qlik Answers indicizza le applicazioni per creare definizioni interne dei dati dell'applicazione. Questi vengono quindi utilizzati per rispondere alle domande degli utenti e generare grafici e fogli. Le applicazioni vengono indicizzate quando aggiunte a un assistente o quando rese disponibili per Qlik Answers. Vengono reindicizzati a ogni ricaricamento.

Qlik Answers utilizza quanto segue per comprendere i dati dell'applicazione:

• Il modello dati

  I campi e il modello dati dell'applicazione sono le informazioni primarie utilizzate da Qlik Answers.

• Modello logico

  Il modello logico creato dalla logica di business è utilizzato da Qlik Answers, ma solo le informazioni in Panoramica e Campi e gruppi.

  I campi nascosti nel modello logico non sono utilizzati da Qlik Answers.

• Voci principali

  Qlik Answers dà priorità all'uso di dimensioni e misure principali durante l'indicizzazione del modello dati, in quanto sono create dall'utente.

• Descrizioni di applicazioni e voci principali

  I dati non strutturati dalle descrizioni vengono utilizzati per fornire informazioni contestuali aggiuntive per i campi e il loro utilizzo.

• Sinonimi della logica di business

  I termini aggiunti come sinonimi vengono utilizzati per fornire terminologia alternativa per le domande degli utenti.

Per informazioni sulla preparazione delle applicazioni per l'utilizzo con Qlik Answers, consultare Procedure consigliate per la preparazione delle applicazioni per Qlik Answers.

Procedure consigliate per la preparazione delle applicazioni per Qlik Answers

Mentre qualsiasi applicazione può essere utilizzata per Qlik Answers, il tempo dedicato alla preparazione dell'applicazione per l'uso con Qlik Answers migliora la qualità delle risposte.

Chiarezza e contesto sono i fattori più importanti per garantire buoni risultati da Qlik Answers. La chiarezza facilita a Qlik Answers la comprensione dei dati in un'applicazione. Il contesto aiuta Qlik Answers a interpretare e utilizzare correttamente i dati all'interno di un'applicazione. Le seguenti best practice per la preparazione di un'applicazione aiutano a garantire chiarezza e contesto:

• Usa nomi di campo non ambigui e descrittivi

• Semplifica il tuo modello dati

• Controlla i formati dei dati dei campi

• Usa voci principali

• Usa il vocabolario della logica di business per aggiungere terminologia

• Rimuovi i campi non necessari dal tuo modello dati

Usa nomi di campo non ambigui e descrittivi

Il tuo modello dati dovrebbe usare campi descrittivi e non ambigui. I nomi dei campi dovrebbero:

• Chiarire il significato aziendale di ogni campo.

• Applica una denominazione chiara, allineata al business, che delinei differenze o somiglianze con altri campi.

Prova a fare quanto segue per aiutare a rendere i campi chiari a Qlik Answers:

• Usa la dicitura completa, come Nome Cliente invece di CUST_NM. Questo aiuta ad allineare i campi con le domande in linguaggio naturale.

• Fornisci qualificatori contestuali nei nomi dei campi per aiutare a disambiguare tra i campi. Ad esempio:

• Rendi le posizioni chiare. Usa Città Cliente e Città Negozio invece di due campi entrambi denominati Città.

• Rendi i dati/l'ora chiari. Usa Data Ordine e Data Spedizione invece di due campi entrambi denominati Data.

• Cerca di indicare il ruolo e il tipo del campo. Incorpora parole come conteggio, totale, importo o percentuale per chiarire la loro natura aggregativa. Ad esempio, Conteggio ordini. Se i nomi dei campi utilizzano Booleani, dovrebbero essere letti come preposizioni, ad esempio utilizzando prefissi come is_active o has_churned.

• Per i campi chiave, aggiungi un prefisso con il contesto. Ad esempio, customer_id e order_id è preferibile a un campo generico come ID o cust_ref.

Evita di usare nomi di campi che fanno quanto segue:

• Usa codici opachi o gergo tecnico.

• Usa Flag o un aggettivo semplice come Active per un campo booleano, poiché ciò può ostacolare l'interpretazione da parte di Qlik Answers.

• Usa nomi ambigui o generici senza contesto. Un campo chiamato Amount, ad esempio, non comunica di cosa sia un importo. Molti campi generici possono rendere difficile per Qlik Answers mappare in modo affidabile le query in linguaggio naturale al campo corretto.

• Utilizzare abbreviazioni criptiche, come cust_no per il numero cliente o txn per la transazione. Questi rendono più difficile per Qlik Answers comprendere il campo.

Semplificare il modello dati

La semplificazione del modello dati rimuovendo i campi non necessari produce risposte più accurate e prevedibili da Qlik Answers. Una selezione curata di campi riduce le possibilità di selezione errata del campo o confusione da Qlik Answers. I modelli dati semplificati sono anche più veloci da indicizzare. Per semplificare il tuo modello dati:

• Nascondi i campi tecnici.

• Consolida i campi ridondanti o quasi duplicati in un'unica versione autorevole.

Nascondi campi tecnici

Il tuo modello dati dovrebbe presentare Qlik Answers con campi che contengono un valore analitico reale. Evita di includere campi tecnici che non contribuiscono a Qlik Answers comprendere l'applicazione. I campi tecnici contengono informazioni come:

• ID

• Chiavi

• Carica timestamp

• Colonne di staging

È possibile rimuovere i campi non necessari nascondendoli. I campi nascosti sono ancora disponibili per la logica dello script o per i calcoli interni, ma sono esclusi dall'Qlik Answersanalisi.

• Nello script di caricamento o in Gestione dati, aggiungere un prefisso % al loro nome (ad esempio, %Discount2)

• Nel modello logico nella logica di business, impostare la loro visibilità su Nascosto.

  Per ulteriori informazioni, vedere Visibilità.

Consolidare e rinominare i campi

È consigliabile consolidare i campi ridondanti o quasi-duplicati in un'unica versione autorevole. I campi ambigui rendono difficile per Qlik Answers interpretare correttamente i dati.

Rinominare o consolidare i campi per rendere il modello dati il più chiaro possibile per Qlik Answers da comprendere.

Esempio: Semplificazione del modello dati correggendo i campi ambigui

Considera i seguenti nomi di campo da un modello dati:

• Importo_Sconto

• Valore_Sconto

• Sconto1

• Sconto2

Questi nomi di campo creano una serie di problemi per Qlik Answers quando tenta di interpretarli:

• Più campi competono per il termine sconto, creando ambiguità per Qlik Answers.

• Suffissi numerici (1, 2) e nomi di campo vaghi non forniscono alcun significato aziendale chiaro.

• Convenzioni di denominazione miste riducono la chiarezza.

Per risolvere questi problemi, i campi dovrebbero essere rinominati quando si prepara l'app per l'uso con Qlik Answers. Se i campi rappresentano concetti diversi, dovrebbero essere rinominati per essere più chiari nel loro uso e scopo. Ad esempio:

• Sconto sul prodotto

• Sconto promozionale

• Sconto coupon

• Sconto fedeltà

Se rappresentano lo stesso concetto, dovrebbero essere consolidati in un unico campo autorevole, come Importo sconto. Se uno di questi campi è tecnico o legacy, dovrebbe essere nascosto.

Formattare i campi data/ora caricati come testo normale

Alcuni campi contengono informazioni di data/ora, ma vengono caricati come testo normale nel modello dati. Poiché non sono classificati come campi data/ora, ma piuttosto come campi di testo, non verranno utilizzati correttamente nelle Qlik Answers analisi in quanto non verranno trattati come veri campi data.

Se un campo contenente informazioni di data/ora è taggato o memorizzato come testo, convertirlo nel formato corretto durante il caricamento, sia con gli strumenti in Gestione dati che con le funzioni data nello script di caricamento. Ciò garantisce che:

• Il campo viene riconosciuto come contenente date.

• La generazione automatica del calendario funziona.

• Le domande basate sul tempo degli utenti mappano correttamente ai campi data/ora.

• L'ordinamento e il filtro si comportano correttamente.

Usa voci principali

Le voci principali migliorano la capacità di Qlik Answers di interpretare i dati dell'applicazione. Quando interpreta le domande, Qlik Answers valuta le voci principali più pesantemente rispetto ai campi nel modello dati in quanto sono create dall'utente. Sono importanti perché un utente ha ritenuto che fossero abbastanza importanti da crearli.

Le voci principali aggiungono chiarezza e riducono l'ambiguità creando una versione singola e affidabile di ogni metrica o campo importante in un modello dati. Ciò aiuta anche a mantenere risposte simili allineate tra gli utenti. Quando qualcuno chiede informazioni sul margine di profitto e c'è una misura principale corrispondente, la risposta si basa sulla stessa definizione, indipendentemente da chi chiede o da come viene formulata la domanda.

Uno degli elementi più importanti delle voci principali sono le descrizioni. Le descrizioni sono utilizzate da Qlik Answers per fornire contesto per l'interpretazione delle voci principali. Descrizioni efficaci nelle voci principali spiegano chiaramente:

• Intento

• Significato

• Contesto aziendale

Le descrizioni delle voci principali rendono più facile per Qlik Answers comprendere una dimensione o una misura principale e scegliere la metrica corretta, anche se gli utenti chiedono in un modo inaspettato.

Per ulteriori best practice per le voci principali e Qlik Answers, vedere Scrivere descrizioni delle voci principali per Qlik Answers.

Esempio: Descrizione utile della voce principale

Misura principale: Costo di acquisizione cliente

Descrizione: Costo medio per acquisire un nuovo cliente. Calcolato come spesa totale di marketing e vendite divisa per il numero di clienti appena acquisiti. Esclude la spesa di fidelizzazione o di rinnovo. Conosciuto anche come CAC.

Utilizza i sinonimi della logica di business per aggiungere valore

I sinonimi della logica di business ti aiutano a perfezionare come Qlik Answers interpreta la terminologia. Mentre Qlik Answers comprende il linguaggio comune del business, il tuo modello dati potrebbe includere una terminologia che un LLM non riconoscerebbe o interpreterebbe naturalmente in modo corretto. I sinonimi aiutano a Qlik Answers comprendere la terminologia unica dei dati della tua organizzazione. Le seguenti categorie di termini traggono vantaggio dall'aggiunta di sinonimi:

• Gergo o acronimi specifici dell'organizzazione

• Soprannomi interni dei KPI

• Codici di prodotto o processo che fungono anche da termini commerciali

• Metriche che appaiono simili ma hanno definizioni interne distinte

• Linguaggio specifico del dominio non ampiamente utilizzato al di fuori del tuo settore

Cerca di evitare sinonimi che fanno quanto segue:

• Aggiungono ambiguità. Includere top o bottom, per esempio, può causare problemi in quanto non sono chiari. Ad esempio, 0 potrebbe significare i primi 5, il 10% migliore, i migliori per fatturato o per numero di affari.

  L'aggiunta di sinonimi che duplicano valori dai campi può anche aggiungere ambiguità.

• Duplicare il vocabolario per gli stessi termini, ad esempio, aggiungendo il sinonimo sales a due campi separati.

• Includere le stop word, poiché possono causare il rifiuto delle domande.

Per ulteriori informazioni, vedere Aggiunta di sinonimi.