Práticas recomendadas para preparar aplicativos para Qlik Answers

Embora qualquer aplicativo possa ser usado para o Qlik Answers, o tempo gasto preparando o aplicativo para uso com o Qlik Answers melhora a qualidade das respostas.

Clareza e contexto são os fatores mais importantes para garantir bons resultados do Qlik Answers. A clareza facilita para o Qlik Answers entender os dados em um aplicativo. O contexto ajuda o Qlik Answers a interpretar e usar corretamente os dados em um aplicativo. As seguintes práticas recomendadas para preparar um aplicativo ajudam a garantir clareza e contexto:

• Use nomes de campo inequívocos e descritivos

• Dinamize seu modelo de dados

• Verifique os formatos de dados dos campos

• Use itens mestre

• Use o vocabulário de lógica de negócios para adicionar terminologia

• Remova os campos desnecessários do seu modelo de dados

Use nomes de campo inequívocos e descritivos

Seu modelo de dados deve usar campos que sejam descritivos e inequívocos. Os nomes dos campos devem:

• Esclarecer o significado comercial de cada campo.

• Aplicar uma nomenclatura clara e alinhada aos negócios que descreva diferenças ou similaridades com outros campos.

As seguintes práticas recomendadas ajudam a esclarecer os campos e seus usos:

• Use redação completa, como Nome do cliente em vez de CUST_NM. Isso ajuda a alinhar campos com perguntas em linguagem natural.

• Forneça qualificadores contextuais nos nomes dos campos para ajudar a diferenciar entre campos. Por exemplo:

• Deixe as localizações claras. Use Cidade do cliente e Cidade da loja em vez de dois campos ambos chamados Cidade.

• Deixe a data/hora claras. Use Data do pedido e Data de envio em vez de dois campos ambos nomeados Data.

• Tente indicar a função e o tipo do campo. Incorpore palavras como contagem, total, valor ou porcentagem para esclarecer sua natureza agregadora. Por exemplo, Contagem de pedidos. Se os nomes dos campos usam valores booleanos, eles devem ser lidos como preposições, como usar prefixos como is_active ou has_churned.

• Para campos chave, prefixe-os com contexto. Por exemplo, customer_id e order_id é preferível a algo como um campo genérico como ID ou cust_ref.

Evite usar nomes de campos que:

• Usem códigos opacos ou jargão técnico.

• Usem Sinalizador ou um adjetivo simples como Ativo para um campo Booleano, pois isso pode dificultar a interpretação do campo.

• Usem substantivos ambíguos ou genéricos sem contexto. Um campo chamado Quantia, por exemplo, não comunica do que se trata o valor. Vários campos genéricos podem dificultar o mapeamento confiável de consultas em linguagem natural para o campo correto.

• Use abreviações crípticas, como cust_no para número de cliente ou txn para transação. Isso dificulta a compreensão do campo.

Dinamize seu modelo de dados

Dinamize seu modelo de dados removendo campos desnecessários produz respostas mais precisas e previsíveis. Uma seleção criteriosa de campos reduz as chances de seleção incorreta de campos ou confusão. Modelos de dados simplificados também são mais rápidos para indexar. Para dinamizar seu modelo de dados:

• Oculte os campos técnicos.

• Consolide campos redundantes ou quase duplicados em uma única versão definitiva.

Ocultar campos técnicos

Seu modelo de dados deve apresentar ao Qlik Answers campos que contenham valor analítico real. Evite incluir campos técnicos que não contribuam para que o Qlik Answers entenda o aplicativo. Campos técnicos contêm informações como: 

• IDs

• Chaves

• Carregar carimbos de data/hora

• Preparando as colunas

Você pode remover campos desnecessários ocultando-os. Campos ocultos ainda estão disponíveis para lógica de script ou cálculos internos, mas são excluídos da análise do Qlik Answers.

• No script de carregamento ou no gerenciador de dados, adicione um prefixo % em seu nome (por exemplo, %Discount2)

• No modelo lógico na lógica de negócios, defina a visibilidade deles como Oculto.

  Para obter mais informações, consulte Visibilidade.

Consolidar e renomear campos

Consolide campos redundantes ou quase duplicados em uma única versão definitiva. Campos ambíguos dificultam a interpretação correta dos dados.

Renomeie ou consolide os campos para facilitar ao máximo possível a compreensão do modelo de dados.

Exemplo: Dinamizando o modelo de dados ao corrigir campos ambíguos

Considere os seguintes nomes de campo de um modelo de dados:

• Discount_Amount

• Discount_Value

• Discount1

• Discount2

Esses nomes de campo criam uma série de problemas para o Qlik Answers quando tenta interpretá-los:

• Vários campos competem pelo termo desconto, criando ambiguidade para o Qlik Answers.

• Sufixos numéricos (1, 2) e nomes de campo vagos não fornecem um significado comercial claro.

• Convenções de nomenclatura mistas reduzem a clareza.

Para corrigir esses problemas, os campos devem ser renomeados ao preparar o aplicativo para uso com o Qlik Answers. Se os campos representarem conceitos diferentes, renomeie-os para indicar claramente seu uso e finalidade. Por exemplo:

• Desconto no Produto

• Desconto promocional

• Desconto de cupom

• Desconto de fidelidade

Se representarem o mesmo conceito, devem ser consolidados em um único campo autoritativo, como Valor do desconto. Se algum desses campos for técnico ou herdado, eles devem ser ocultados.

Formatar campos de data/hora carregados como texto simples

Alguns campos contêm informações de data/hora, mas são carregados como texto simples no modelo de dados. Como não são classificados como campos de data/hora, mas sim como campos de texto, eles não serão usados corretamente em análises do Qlik Answers, pois não serão tratados como campos de data verdadeiros.

Se um campo que contém informações de data/hora for marcado ou armazenado como texto, converta-o para o formato adequado durante o carregamento, seja com ferramentas no gerenciador de dados ou com funções de data no script de carregamento. Isso garante que:

• O campo seja reconhecido como contendo datas.

• A geração automática de calendário funcione.

• Perguntas baseadas em tempo dos usuários mapeiem corretamente para os campos de data/hora.

• A classificação e a filtragem se comportem corretamente.

Use itens mestre

Itens mestre melhoram a capacidade de o Qlik Answers interpretar dados do aplicativo. Ao interpretar perguntas, o Qlik Answers dá mais peso a itens mestre do que a campos no modelo de dados, já que são criados pelo usuário. Itens mestre ajudam o Qlik Answers a interpretar dados do aplicativo com mais precisão. Ao processar perguntas, o Qlik Answers dá maior peso a itens mestre do que a campos brutos no modelo de dados, porque itens mestre representam semânticas definidas pelo usuário e intenção de negócios. Isso permite que o Qlik Answers priorize definições selecionadas em relação a campos técnicos subjacentes.

Itens mestre adicionam clareza e reduzem a ambiguidade ao criar uma versão única e confiável de cada métrica ou campo importante em um modelo de dados. Isso também ajuda a manter respostas semelhantes alinhadas entre os usuários. Quando alguém pergunta sobre Margem de lucro e há uma medida mestre correspondente, a resposta se baseia na mesma definição, independentemente de quem pergunta ou de como a pergunta é formulada.

Um dos elementos mais importantes dos itens mestre são as descrições. As descrições são usadas pelo Qlik Answers para fornecer contexto para a interpretação de itens mestre. Descrições detalhadas em itens mestre explicam claramente:

• Intenção

• Significado

• Contexto de negócios

Descrições de itens mestre facilitam que o Qlik Answers entenda uma dimensão ou medida mestre e escolha a métrica correta, mesmo que os usuários perguntem de uma forma inesperada.

Para práticas recomendadas adicionais para itens mestre e o Qlik Answers, consulte Escrevendo descrições de item mestre para Qlik Answers.

Exemplo: Descrição útil do item mestre

Medida mestre: Custo de aquisição de cliente

Descrição: Custo médio para adquirir um novo cliente. Calculado como o gasto total de marketing e vendas dividido pelo número de clientes recém-adquiridos. Exclui gastos com retenção ou renovação. Também conhecido como CAC.

Use sinônimos de lógica de negócios para agregar valor

Sinônimos de lógica de negócios ajudam a refinar como o Qlik Answers interpreta a terminologia. Embora o Qlik Answers entenda a linguagem de negócios comum, seu modelo de dados pode incluir terminologia que um LLM não reconheceria ou interpretaria naturalmente de forma correta. Sinônimos ajudam o Qlik Answers a entender a terminologia exclusiva dos dados da sua organização. As seguintes categorias de termos se beneficiam da adição de sinônimos:

• Jargões ou acrônimos específicos da organização

• Apelidos internos de KPI

• Códigos de produto ou processo que também são termos de negócios

• Métricas que parecem semelhantes, mas têm definições internas distintas

• Linguagem específica do domínio não amplamente utilizada fora da sua indústria

Tente evitar sinônimos que façam o seguinte:

• Incluam termos como superior ou inferior, pois são frequentemente subespecificados e podem ser interpretados de várias maneiras. Por exemplo, 5 principais pode se referir ao topo por receita, número de negócios, porcentagem ou classificação absoluta. Usar sinônimos mais precisos ajuda a garantir uma interpretação consistente.

  Adicionar sinônimos que duplicam valores de campos também pode adicionar ambiguidade.

• Duplicar valores de campo existentes, pois isso pode introduzir ambiguidade.

• Atribua o mesmo sinônimo a vários campos, como usar vendas para duas medidas diferentes. Isso não deixa claro qual campo deve ser usado.

• Inclua palavras irrelevantes, pois elas são ignoradas durante o processamento das perguntas e podem impedir que elas sejam aceitas.

Para saber mais, consulte Adicionando sinônimos.