앱 성능 향상을 위한 모범 사례

앱의 반응성과 사용성을 보장하는 방법을 알아봅니다. 필요한 필드만 사용하고, 중복 차원을 제거하고, 게시된 앱 버전에서 작업하여 앱의 속도와 전반적인 성능을 개선할 수 있습니다.

통찰력는 데이터 모델에 포함된 데이터만 사용합니다. 마스터 차원 및 측정값을 만들면 통찰력에서 질문할 때 도움이 됩니다.

통찰력를 사용하여 앱 성능 향상

통찰력는 앱과 해당 데이터의 프로파일링을 수행하여 앱을 연 직후에 권장 사항을 반환할 수 있습니다. 앱에서 사용할 수 있는 메타데이터의 크기는 통찰력가 새 앱을 처음 프로파일링하는 데 걸리는 시간에 영향을 줄 수 있습니다.

앱에 500개가 넘는 필드가 포함된 경우 일반 차원 또는 측정값을 초과하는 필드를 분류할 때 통찰력의 정확도가 떨어집니다.

앱에 100개 이상의 마스터 측정값 또는 100개 이상의 마스터 차원이 포함된 경우 일반 차원 또는 측정값을 초과하는 항목을 분류할 때 통찰력의 정확도가 떨어집니다. 예를 들어, 마스터 차원이 100개 이상인 경우 지리적 차원이 될 마스터 차원은 차원으로만 분류될 수 있습니다. 이 threshold는 마스터 차원 및 마스터 측정값에 대해 별도로 정의됩니다.

앱이 유지 관리하기 어려운 크기에 도달하지 않도록 관련 필드만 로드하는 것이 가장 좋습니다.

앱 성능을 개선하려면 다음 작업을 고려합니다.

• 앱에 필요한 필드만 로드합니다.

• 데이터 값 조회를 통해 질문에서 참조할 수 있는 값을 지정합니다.

• 데이터 모델에서 중복 차원 제거

통찰력를 사용하여 분석 품질 향상

다음은 통찰력에서 분석 품질을 향상시킬 수 있는 몇 가지 모범 사례입니다.

앱에 너무 많은 차원 추가 방지

앱에 가능한 한 많은 차원을 추가하고 싶을 수 있습니다. 너무 많은 차원을 포함하면 사용자가 시각화를 만들고 데이터를 분석하기 어렵게 만드는 중복으로 이어질 수 있습니다.

마스터 항목의 이름을 지정할 때 최상급 사용 방지

마스터 항목의 이름을 지정할 때 최상급 정규식을 제외하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 통찰력는 This Week’s Sales라는 레이블이 지정된 다음 마스터 항목을 여러 토큰으로 인식할 수 있습니다. This Weeks는 상대 시간 필터로 인식되고, Sales는 데이터 모델의 차원 이름으로 인식됩니다. 엔진이 전체 용어를 질문으로 인식하도록 마스터 항목의 이름을 지정할 때 Latest Sales와 같은 용어를 사용할 수 있습니다.

논리 모델에서 데이터 값 조회 설정

데이터 모델에는 이름이 동일하거나 거의 동일한 여러 필드가 포함되는 경우가 있습니다. 논리적 모델에서 이러한 필드에 대한 데이터 값 조회 값을 변경하여 사용자가 올바른 필드를 참조하는 질문을 하고 있는지 확인할 수 있습니다. 데이터 값 조회 열을 사용자 지정하면 질문이 있을 때 엔진이 올바른 필드를 인식하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 데이터 모델에는 customer country와 supplier country라는 두 개의 국가 차원이 포함될 수 있습니다. 사용자가 일반적으로 고객의 국가에 대해 묻는 경우 데이터 값 조회 열에서 supplier country를 제거할 수 있습니다.

데이터 값 조회를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 필드 및 그룹 정의를 참조하십시오.

관리 공간에서 앱 작업

통찰력는 관리 공간의 앱에서 다르게 작동합니다. 개인 공간 또는 공유 공간에서는 일반적으로 앱의 모든 필드에 액세스할 수 있습니다. 게시된 앱에서는 마스터 항목에만 액세스할 수 있습니다. 관리 공간에 앱을 게시하기 전에 사용하려는 차원 및 측정값에 대해 만들어진 마스터 항목이 있는지 확인하십시오.

자연어 질문은 제한된 수의 필드가 있는 앱에서 가장 잘 작동합니다. 결과적으로 게시된 앱은 공유 공간이나 개인 공간에 있는 앱보다 반응 속도가 더 빠릅니다.