Praca z aplikacjami w Qlik Answers

Aplikacje umożliwiają Qlik Answers dostarczanie odpowiedzi ze strukturalnych źródeł danych. Aplikacje można dodawać jako źródło treści dla asystentów. Aplikacje mogą być również indywidualnie udostępniane dla Qlik Answers.

Qlik Answers może również generować wykresy i arkusze dla użytkownika, umożliwiając szybkie tworzenie treści aplikacji.

Qlik Answers używa następujących elementów do zrozumienia danych aplikacji:

• Model danych

  Pola i model danych aplikacji to podstawowe informacje używane przez Qlik Answers.

• Model logiczny

  Model logiczny utworzony przez logikę biznesową jest używany przez Qlik Answers, ale tylko informacje z Przeglądu i Pól i grup.

  Pola ukryte w modelu logicznym i niezgrupowane elementy nie są używane przez Qlik Answers.

• Elementy główne

  Qlik Answers priorytetowo traktuje użycie wymiarów głównych i miar podczas indeksowania modelu danych, ponieważ są one tworzone przez użytkownika.

• Opisy aplikacji i elementów głównych

  Dane niestrukturalne z opisów są używane do dostarczania dodatkowych informacji kontekstowych dla pól i ich zastosowania.

• Synonimy logiki biznesowej

  Terminy dodane jako synonimy są używane do dostarczania alternatywnej terminologii dla pytań użytkowników.

• Terminy słownika biznesowego

  Definicje terminów słownikowych i synonimy powiązane z elementami głównymi są używane dla dodatkowego kontekstu.

  InformacjaElementy główne i powiązane z nimi terminy słownika biznesowego są oceniane w czasie indeksowania. Jeśli definicja terminu w glosariuszu zmieni się po zaindeksowaniu aplikacji, Qlik Answers nie pobiera tej aktualizacji automatycznie. Ponownie zindeksuj aplikację, aby zmiana weszła w życie.

  Więcej informacji na temat tego, jak definicje elementów głównych i terminy słownika biznesowego są używane przez Qlik Answers, zobacz Łączenie opisów elementów głównych i terminów ze słownika biznesowego.

Aby uzyskać informacje na temat przygotowywania aplikacji do użytku z Qlik Answers, zobacz Najlepsze praktyki przygotowywania aplikacji do Qlik Answers.

Tworzenie indeksu wyszukiwania po ponownym załadowaniu

Możesz dodać zmienną CreateSearchIndexOnReload tak aby indeks wyszukiwania został utworzony dla Qlik Answers przy następnym przeładowaniu.

Jeśli nie dodasz tej zmiennej, pierwsze pytanie przy Qlik Answers użyciu tej aplikacji zajmie więcej czasu, ponieważ Qlik Answers utworzy indeks wyszukiwania, jednocześnie odpowiadając na pytanie.

Wykonaj następujące czynności:

1. W aplikacji otwórz Edytor ładowania danych.
2. Dodaj następujące do skryptu ładowania: SET CreateSearchIndexOnReload = 1;
3. Kliknij polecenie Ładuj dane.

Najlepsze praktyki przygotowywania aplikacji do Qlik Answers

Chociaż każda aplikacja może być używana do Qlik Answers, czas poświęcony na przygotowanie aplikacji do użytku z Qlik Answers poprawia jakość odpowiedzi.

Jasność i kontekst to najważniejsze czynniki zapewniające dobre wyniki z Qlik Answers. Jasność ułatwia Qlik Answers zrozumienie danych w aplikacji. Kontekst pomaga Qlik Answers interpretować i prawidłowo wykorzystywać dane w aplikacji. Poniższe najlepsze praktyki przygotowywania aplikacji pomagają zapewnić jasność i kontekst:

• Używaj jednoznacznych i opisowych nazw pól

• Usprawnij swój model danych

• Sprawdź formaty danych pól

• Użyj elementów głównych

• Używaj słownictwa logiki biznesowej, aby dodać terminologię

• Usuń niepotrzebne pola z modelu danych

Używaj jednoznacznych i opisowych nazw pól

Twój model danych powinien używać pól, które są opisowe i jednoznaczne. Nazwy pól powinny:

• Wyjaśniać znaczenie biznesowe każdego pola.

• Zastosuj jasne, zgodne z biznesem nazewnictwo, które określa różnice lub podobieństwa do innych pól.

Spróbuj wykonać następujące czynności, aby pomóc uczynić pola jasnymi dla Qlik Answers:

• Używaj pełnego nazewnictwa, takiego jak Customer Name zamiast CUST_NM. To pomaga dopasować pola do pytań w języku naturalnym.

• Podaj kwalifikatory kontekstowe w nazwach pól, aby pomóc w rozróżnieniu między polami. Na przykład:

• Wyczyść lokalizacje. Użyj Miasto klienta i Miasto sklepu zamiast dwóch pól o nazwie Miasto.

• Wyczyść datę/godzinę. Użyj Datę zamówienia i Datę wysyłki zamiast dwóch pól o nazwie Data.

• Spróbuj wskazać rolę i typ pola. Użyj słów takich jak liczba, suma, kwota lub procent, aby wyjaśnić ich agregacyjny charakter. Na przykład, Liczba zamówień. Jeśli nazwy pól używają wartości logicznych, powinny być odczytywane jako przyimki, na przykład poprzez użycie prefiksów takich jak is_active lub has_churned.

Unikaj używania nazw pól, które robią następujące:

• Używaj nieprzejrzystych kodów lub żargonu technicznego.

• Używaj Flag lub nagiego przymiotnika, takiego jak Active, dla pola logicznego, ponieważ może to utrudnić interpretację przez Qlik Answers.

• Używaj niejednoznacznych lub ogólnych rzeczowników bez kontekstu. Pole o nazwie Amount, na przykład, nie informuje, czego jest to kwota. Wiele ogólnych pól może utrudniać Qlik Answers niezawodne mapowanie zapytań w języku naturalnym do właściwego pola.

• Używaj kryptograficznych skrótów, takich jak cust_no dla numeru klienta lub txn dla transakcji. Utrudnia to Qlik Answers zrozumienie pola.

Usprawnij swój model danych

Usprawnienie modelu danych poprzez usunięcie niepotrzebnych pól prowadzi do dokładniejszych, przewidywalnych odpowiedzi z Qlik Answers. Starannie dobrany zestaw pól zmniejsza ryzyko nieprawidłowego wyboru pola lub pomyłek wynikających z Qlik Answers. Usprawnione modele danych są również szybsze do indeksowania. Aby usprawnić swój model danych:

• Ukryj pola techniczne.

• Skonsoliduj zbędne lub niemal zduplikowane pola w jedną autorytatywną wersję.

Ukryj pola techniczne

Twój model danych powinien prezentować Qlik Answers pola, które zawierają rzeczywistą wartość analityczną. Unikaj uwzględniania pól technicznych, które nie przyczyniają się do Qlik Answers zrozumienia aplikacji. Pola techniczne zawierają takie informacje jak: 

• Identyfikatory

• Klucze

• Załaduj znaczniki czasu

• Kolumny przejściowe

Możesz usunąć niepotrzebne pola, ukrywając je. Ukryte pola są nadal dostępne dla logiki skryptu lub obliczeń wewnętrznych, ale są wykluczone z Qlik Answers analizy.

• W skrypcie ładowania lub Menedżerze danych dodaj prefiks % do ich nazwy (na przykład %Discount2)

• W modelu logicznym w logice biznesowej ustaw ich widoczność na Ukryte.

  Więcej informacji zawiera temat Widoczność.

Skonsoliduj i zmień nazwy pól

Należy skonsolidować nadmiarowe lub niemal duplikujące się pola w jedną autorytatywną wersję. Niejednoznaczne pola utrudniają Qlik Answers poprawne interpretowanie danych.

Zmień nazwy lub skonsoliduj pola, aby model danych był jak najbardziej czytelny dla Qlik Answers.

Przykład: Usprawnianie modelu danych poprzez naprawianie niejednoznacznych pól

Rozważ następujące nazwy pól z modelu danych:

• Discount_Amount

• Discount_Value

• Rabat1

• Rabat2

Te nazwy pól tworzą szereg problemów dla Qlik Answers, gdy próbuje je interpretować:

• Wiele pól rywalizuje o termin rabat, tworząc dwuznaczność dla Qlik Answers.

• Numeryczne sufiksy (1, 2) i niejasne nazwy pól nie zapewniają jasnego znaczenia biznesowego.

• Mieszane konwencje nazewnictwa zmniejszają przejrzystość.

Aby rozwiązać te problemy, pola powinny zostać zmienione podczas przygotowywania aplikacji do użytku z Qlik Answers. Jeśli pola reprezentują różne koncepcje, powinny zostać zmienione, aby były jaśniejsze co do ich zastosowania i celu. Na przykład:

• Rabat na produkt

• Rabat promocyjny

• Rabat kuponowy

• Rabat lojalnościowy

Jeśli reprezentują tę samą koncepcję, powinny zostać skonsolidowane w jedno autorytatywne pole, takie jak Kwota rabatu. Jeśli którekolwiek z tych pól są techniczne lub przestarzałe, powinny zostać ukryte.

Formatuj pola daty/godziny załadowane jako zwykły tekst

Niektóre pola zawierają informacje o dacie/godzinie, ale są ładowane jako zwykły tekst w modelu danych. Ponieważ nie są klasyfikowane jako pola daty/godziny, lecz jako pola tekstowe, nie będą prawidłowo używane w Qlik Answers analizach, ponieważ nie będą traktowane jako prawdziwe pola daty.

Jeśli pole zawierające informacje o dacie/godzinie jest oznaczone lub przechowywane jako tekst, przekonwertuj je do odpowiedniego formatu podczas ładowania, używając narzędzi w Menedżerze danych lub funkcji daty w skrypcie ładowania. Zapewnia to, że:

• Pole jest rozpoznawane jako zawierające daty.

• Generowanie automatycznego kalendarza działa.

• Pytania użytkowników oparte na czasie mapują się prawidłowo do pól daty/czasu.

• Sortowanie i filtrowanie działają prawidłowo.

Użyj elementów głównych

Elementy główne poprawiają zdolność Qlik Answers do interpretowania danych aplikacji. Podczas interpretowania pytań, Qlik Answers nadaje elementom głównym większą wagę niż polom w modelu danych, ponieważ są one tworzone przez użytkownika. Są ważne, ponieważ użytkownik uznał je za wystarczająco ważne, aby je utworzyć.

Elementy główne zwiększają przejrzystość i zmniejszają dwuznaczność, tworząc jedną, zaufaną wersję każdej ważnej metryki lub pola w modelu danych. Pomaga to również utrzymać spójność podobnych odpowiedzi dla różnych użytkowników. Kiedy ktoś pyta o Marżę zysku i istnieje odpowiadająca jej miara główna, odpowiedź opiera się na tej samej definicji, niezależnie od tego, kto pyta i jak sformułowane jest pytanie.

Jednym z najważniejszych elementów elementów głównych są opisy. Opisy są używane przez Qlik Answers, aby zapewnić kontekst do interpretacji elementów głównych. Wyraźne opisy w elementach głównych jasno wyjaśniają:

• Cel

• Znaczenie

• Kontekst biznesowy

Opisy elementów głównych ułatwiają Qlik Answers zrozumienie wymiaru głównego lub miary i wybranie właściwej metryki, nawet jeśli użytkownicy pytają w nieoczekiwany sposób.

Dodatkowe najlepsze praktyki dotyczące elementów głównych i Qlik Answers, zobacz Pisanie opisów elementu głównego dla Qlik Answers.

Przykład: Przydatny opis elementu głównego

Miara główna: Koszt pozyskania klienta

Opis: Średni koszt pozyskania nowego klienta. Obliczony jako całkowite wydatki na marketing i sprzedaż podzielone przez liczbę nowo pozyskanych klientów. Nie obejmuje wydatków na utrzymanie lub odnowienie. Znany również jako CAC.

Użyj synonimów logiki biznesowej, aby dodać wartość

Synonimy logiki biznesowej pomagają doprecyzować, w jaki sposób Qlik Answers interpretuje terminologię. Chociaż Qlik Answers rozumie wspólny język biznesowy, Twój model danych może zawierać terminologię, której LLM nie rozpoznałby ani nie zinterpretowałby poprawnie. Synonimy pomagają Qlik Answers zrozumieć terminologię unikalną dla danych Twojej organizacji. Następujące kategorie terminów zyskują na dodawaniu synonimów:

• Żargon lub akronimy specyficzne dla organizacji

• Wewnętrzne pseudonimy wskaźników KPI

• Kody produktów lub procesów, które pełnią również funkcję terminów biznesowych

• Metryki, które wydają się podobne, ale mają odrębne definicje wewnętrzne

• Język specyficzny dla domeny, który nie jest szeroko używany poza Twoją branżą

Staraj się unikać synonimów, które robią następujące:

• Dodają niejednoznaczność. Włączanie góry lub dołu, na przykład, może powodować problemy, ponieważ nie są jasne. Na przykład, 0 może oznaczać top 5, top 10%, top według przychodów lub liczby transakcji.

  Dodawanie synonimów, które duplikują wartości z pól, może również wprowadzać niejednoznaczność.

• Duplikowanie słownictwa dla tych samych terminów, na przykład dodawanie synonimu sprzedaż do dwóch oddzielnych pól.

• Uwzględnianie słów-kluczy (stop words), ponieważ mogą one powodować odrzucenie pytań.

Aby dowiedzieć się więcej, zobacz Dodawanie synonimów.