Diretrizes de Preparação e Ajuste de Dados – Usuários Autores

Para maximizar a eficácia de suas interações com o Assistente de IA do Oracle Analytics, siga estas diretrizes.

1. Limite o número de colunas em uma área de assunto local. Inclua somente as colunas usadas ou necessárias para o contexto funcional da(s) pasta(s) de trabalho na área de assunto local. Mesmo que não seja explicitamente usado na pasta de trabalho, uma coluna de dados próxima ao contexto da pasta de trabalho poderá ser um candidato para a área de assunto local, se as seguintes condições forem atendidas:
   1. Espera-se que os usuários do consumidor façam uma pergunta ou um prompt envolvendo essas perguntas.
   2. Adicioná-lo à área de assunto local não apresentará ambiguidade potencial com outras colunas existentes já na área de assunto local.
2. Evite colunas de alta cardinalidade em uma área de assunto local. Não traga Order_id ou nome do Cliente, que potencialmente transportam mais de 1000 membros distintos. As colunas de alta cardinalidade geralmente aumentam o tempo de indexação e podem não ser de uma necessidade crítica em responder a muitos dos prompts de usuário de "alto nível".
3. Evite várias datas funcionais em uma única área de assunto local.
   1. Quando possível, inclua apenas uma data funcional (conjunto de hierarquias de data) na área de assunto local, em vez de várias hierarquias de data funcional. Por exemplo, data da ordem, data da remessa e data da cobrança são todas hierarquias de data distintas que fazem parte de uma área de assunto sobre vendas. O ideal é incluir apenas uma dessas hierarquias na área de assunto local. Ter várias hierarquias de data pode resultar em ambiguidade com as respostas do Oracle Analytics AI Assistant.
   2. Se você precisar conceder ao usuário consumidor acesso a várias datas em uma única área de assunto local, exija que ele sempre especifique o tipo de data funcional ao qual ele se refere ao fazer perguntas relacionadas ao tempo. Caso contrário, isso pode nem sempre ser intuitivo para usuários consumidores, por exemplo, quando objetos de data de pedido e data de envio são incluídos na área de assunto local.
4. Defina corretamente as regras de agregação de métricas. As colunas de tipo de métrica são padrão com uma regra de agregação Soma. Se uma métrica não for aditiva, como Idade, substitua manualmente a regra de agregação que usa como padrão na área de assunto local para Média. Em um nível alto, os objetos típicos que precisam de substituição de regras de agregação são Contagem, Contagem Distinta e Médias. É necessário substituir métricas que são cálculos de proporção com um numerador e um denominador com uma regra de agregação Média na área de assunto local.
5. Esteja ciente dos nomes e descrições das colunas. Se necessário, altere os nomes das colunas para valores mais significativos. Nomes de coluna melhores são mais eficazes do que adicionar sinônimos. Embora a adição de sinônimos ajude, bons nomes de coluna têm um impacto maior na resolução do LLM.
6. Defina áreas de assunto locais para o modo de acesso a dados ativos. Isso permite que os critérios de segurança de dados do usuário sejam passados para a consulta.
7. Evite colunas de áreas de assunto com regras de agregação complexas em suas áreas de assunto locais. Na medida do possível, tente usar métricas aditivas simples em suas áreas de assunto locais.