ಲಾಭಗಳು:
- ವ್ಯಾಪಾರ ಗುಪ್ತಚರ ಪದರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಮೂಲ, ಇಟಿಎಲ್, ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್, ವರದಿ) ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಾಪಾರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ (ಕೆಪಿಐಗಳು) ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ.
- ಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, SQL ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ವರದಿ ನಿರೂಪಣೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- AI-ಬೆಂಬಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ-ಕಾರಣ ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಬಿಸಿನೆಸ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (BI) ಎನ್ನುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಚದುರಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಶಿಸ್ತು, ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರ್ಧಾರ-ಪೋಷಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. MIS ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ, BI ಎಂಬುದು "ಡೇಟಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ" ಪದರವಾಗಿದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಆದೇಶದ ದಾಖಲೆಗಳು ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಲ್ಲ; ಆದರೆ "ಈ ತಿಂಗಳು ಯಾವ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆ?" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ವರದಿಯಾದಾಗ ಅದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು BI ನ ಪದರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಸರಿಯಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವೇಗವರ್ಧಕ ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಲೆಯಾಗಿದೆ.
ಬಿಐ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಳಗಿನ ಪದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ERP, CRM, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಹುಟ್ಟುವ ಸ್ಥಳಗಳು. ETL ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್-ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್-ಲೋಡ್): ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್), ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ರಚನೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ (ಪರಿವರ್ತನೆ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಗುರಿಗೆ (ಲೋಡ್) ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಕೇಂದ್ರ ಭಂಡಾರ. ವರದಿ/ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪದರ: ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು, ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು. ಈ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಪದರದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮುಂದಿನದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ; ಮೂಲವು ಕೊಳಕಾಗಿದ್ದರೆ, ವರದಿಯೂ ಕೊಳಕು.
ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೆಪಿಐಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು
ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಳತೆಯ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ: ಒಟ್ಟು ವಹಿವಾಟು, ಆದೇಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ. ಕೆಪಿಐ (ಕೀ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಇಂಡಿಕೇಟರ್) ಒಂದು ಗುರಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ: "ಮಾಸಿಕ ಗ್ರಾಹಕ ಮಂಥನ ದರ 5% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ". ಪ್ರತಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ KPI ಅಲ್ಲ; ಕೆಪಿಐ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ವ್ಯಾಪಾರದ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ.
BI ಯೋಜನೆಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಾಗಿದೆ. "ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಾಹಕ" ಎಂದರೆ ಏನು? ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ 90 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಆದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ? ಹಿಂದಿರುಗಿದವರನ್ನು ಎಣಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ? ಎರಡು ತಂಡಗಳು "ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಖ್ಯೆ" ಯಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿದರೆ, ಅದೇ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪ್ರತಿ ಕೆಪಿಐ ಒಂದು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ. AI ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕರಡುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಯಾವ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು "ಸರಿ" ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
ಸಲಹೆ: KPI ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: (1) ಸೂತ್ರ (ಸಂಖ್ಯೆ/ಛೇದವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು), (2) ಸಮಯ ವಿಂಡೋ, (3) ಹೊರತುಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣಗಳು. "ಈ KPI ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿನ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ" ಎಂದು AI ಹೇಳುವುದು ಗುಪ್ತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI-ಚಾಲಿತ ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆ
ಹಂತ 1 - ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ವರದಿಯು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ? "ನಾವು ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಯಾವ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೇವೆ", "ಅದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣಬೇಕು" ಎಂಬಂತಹ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಗುರಿ.
ಹಂತ 2 - ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಸೂತ್ರಗಳು, ವಿಂಡೋಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ KPI ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕರಡು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
ಹಂತ 3 - SQL ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸ್ಕೀಮಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಹಂತ 4 - ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ತಿಳಿದಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ; ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. AI ನ SQL ವಾಕ್ಯರಚನೆ ಸರಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು.
ಹಂತ 5 - ನಿರೂಪಣೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. AI ವರದಿಗಾಗಿ ನಿರೂಪಣೆಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಹಕ್ಕನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿ ("ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಮಾರಾಟ ಕುಸಿಯಿತು").
ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಕಾರಣದ ಬಲೆ
BI ನಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಪ್ಪು ಎಂದರೆ "ಒಂದು ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಎರಡು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು. ಎರಡು ಮೌಲ್ಯಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬದಲಾದಾಗ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ; ಒಂದು ಕಾರಣ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದು. "ಐಸ್ ಕ್ರೀಮ್ ಮಾರಾಟ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಮುಳುಗುವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದವು" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವು ನಿಜವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಐಸ್ ಕ್ರೀಮ್ ಮುಳುಗಲು ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಬೇಸಿಗೆ (ಬಿಸಿ ವಾತಾವರಣ). ವರದಿಯ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವಾಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು; MIS ತಜ್ಞರು ಈ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ "ಬೇರೆ ಯಾವುದಾದರೂ ವಿವರಣೆ ಇದೆಯೇ?" ಎಂದು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವನು ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ತಪ್ಪು ಕಾರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ
ಪ್ರಕರಣ 1 - ವಿವರಿಸಲಾಗದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ನ ವೆಚ್ಚ. ಟೆಲಿಕಾಂ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದೇಶಕರ ಮಂಡಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ "ಸಕ್ರಿಯ ಚಂದಾದಾರರ" ಸಂಖ್ಯೆ 2.1 ಮಿಲಿಯನ್, ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ತಂಡದ ವರದಿ 1.7 ಮಿಲಿಯನ್. ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಒಬ್ಬರು 90 ದಿನಗಳನ್ನು "ಸಕ್ರಿಯ" ಎಂದು ಎಣಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು 30 ದಿನಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವವರೆಗೆ ತಪ್ಪು ಬೆಳವಣಿಗೆ ದರವನ್ನು ಎರಡು ವಾರಗಳವರೆಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ KPI ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಈ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 — AI ಯ ತಪ್ಪು SQL. ಒಬ್ಬ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಯಲ್ಲಿ, "ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಬುಟ್ಟಿ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ AI ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ರಿಟರ್ನ್ ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು; ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ 12% ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. SQL ವಾಕ್ಯಾರ್ಥವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿತ್ತು. ಪರಿಣಿತರು ತಿಳಿದಿರುವ ದಿನದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ವಿಚಲನವನ್ನು ಹಿಡಿದರು ಮತ್ತು ರಿಟರ್ನ್ಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಕಾರಣದ ತಪ್ಪು. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ "ಇಮೇಲ್ ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟವು 18% ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ತಂಡವು ಪ್ರಚಾರದ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ದಟ್ಟಣೆಯ ಪ್ರಚಾರದ ದಿನಗಳೊಂದಿಗೆ (ರಿಯಾಯಿತಿ ಅವಧಿಗಳು) ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಪ್ರಚಾರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸಮಯ ಮೀರಿದೆ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತೋರಿಸಿದೆ. ಇದು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ ಅವಧಿ, ಇಮೇಲ್ ಅಲ್ಲ. ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ, ಹಣವು ವ್ಯರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ SQL ಮಾರಾಟ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಗಮನಹರಿಸುವ BI ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಕೆಳಗಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಿಯಮಗಳು:- ನೀಡಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು/ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ; ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರ.- ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತದಿಂದ ರಿಟರ್ನ್ಸ್ (ಸ್ಥಿತಿ='ಹಿಂತಿರುಗಿ') ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ವಿಭಾಗದ ಮೂಲಕ ನಿವ್ವಳ ವಹಿವಾಟು.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯಾಪಾರ ನಿಯಮವನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ (ರಿಟರ್ನ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ), ವಿಂಡೋವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) KPI ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ:
ಕೆಳಗಿನ KPI ಗಾಗಿ ಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಸೂತ್ರ (ಸಂಖ್ಯೆ/ಛೇದ), ಸಮಯ ವಿಂಡೋ, ಹೊರತುಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣಗಳು. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿ ಸೇರಿಸಿ.KPI: [ಹೆಸರು, ಉದಾ. "ಗ್ರಾಹಕ ಮಂಥನ ದರ"]
2) SQL ಲಾಜಿಕ್ ಚೆಕ್:
ಕೆಳಗಿನ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ತಾರ್ಕಿಕ ದೋಷಗಳು, ತಪ್ಪಾದ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು, ಕಾಣೆಯಾದ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಡಬಲ್ ಎಣಿಕೆಯ ಅಪಾಯವಿದೆಯೇ? ಪ್ರತಿ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಡಿ, ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. SQL: [ಪ್ರಶ್ನೆ]
3) ವರದಿ ನಿರೂಪಣೆ + ಹಕ್ಕು ನಿಯಂತ್ರಣ:
ಕೆಳಗಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಪ್ರತಿ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಕ್ಲೈಮ್ನ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ [ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ] ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿರಿ. ಕೋಷ್ಟಕ: [ಡೇಟಾ]
4) ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ:
ಕೆಳಗಿನ ಎರಡು ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಹೆಸರಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು (ಸಮಯ ವಿಂಡೋ, ಫಿಲ್ಟರ್, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ) ಪಟ್ಟಿಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ವರದಿಗಳು: [ಎ] [ಬಿ]
ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್: ಒಳ್ಳೆಯದು ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಕೆಪಿಐ
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ
ಕೆಟ್ಟ KPI
ಉತ್ತಮ ಕೆಪಿಐ
ವಿವರಣೆ
"ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಾಹಕ"
"ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ≥1 ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಆರ್ಡರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕ"
ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಂಧ
ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ
"5% ನಷ್ಟದ ದರಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವುದು"
ಅಳತೆಯ
ಅಸ್ಪಷ್ಟ
ಸೂತ್ರ ಸ್ಪಷ್ಟ
ವಿನಾಯಿತಿ
ಅನಿಶ್ಚಿತ
ರಿಟರ್ನ್ಸ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ
ಇದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಇಲ್ಲ
ಹೌದು
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. "ಸಕ್ರಿಯ," "ಯಶಸ್ವಿ," "ಸಂಪೂರ್ಣ" ನಂತಹ ಪದಗಳನ್ನು ಸೂತ್ರವಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ತಂಡವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಎಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ನ SQL ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವಾಕ್ಯರಚನೆಯ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು; ಡಬಲ್ ಎಣಿಕೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಸೇರುವಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಕಾರಣದೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವುದು. "ಅದರೊಂದಿಗೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಯಿತು" ಎಂದರೆ "ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು" ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು ತಪ್ಪು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ವ್ಯಾನಿಟಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ವೇಷಣೆ. KPI ಗಳಂತೆ "ಒಟ್ಟು ಕ್ಲಿಕ್ಗಳು" ನಂತಹ ಅಲಂಕಾರಿಕ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು.
- ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು. "4.2 ಮಿಲಿಯನ್ ವಹಿವಾಟು" ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿದೆ; ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು, ಗುರಿ ಅಥವಾ ಬಜೆಟ್ ಆಧರಿಸಿ ಸಂದರ್ಭದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ತಯಾರಿಸಿದ ವರದಿ ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ಮತ್ತು ದ್ರವವಾಗಿವೆ; ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರರ್ಗಳವಾದ ವಾಕ್ಯವು ಕಾರಣದ ತಪ್ಪು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿ "ಏಕೆಂದರೆ" ಮತ್ತು "ಆದ್ದರಿಂದ" ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಚದುರಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪದರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ, ETL, ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕೆಪಿಐ ಎನ್ನುವುದು ವ್ಯವಹಾರದ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಟ್ಟಲಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸೂತ್ರ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ; ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ BI ದೋಷವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು KPI ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, SQL ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ವರದಿ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವೇಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಪ್ರತಿ SQL ಅನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಥಿಸಬೇಕು, ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಕಾರಣವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಕಾರಣವಲ್ಲ; ದ್ರವ ನಿರೂಪಣೆಯು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಆನ್ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಾಗಿ "ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ದರ" KPI ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. (1) ಸೂತ್ರ, ಸಮಯ ವಿಂಡೋ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು-ವಾಕ್ಯದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಉದಾ., ರದ್ದಾದ ನೋಂದಣಿಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?). (2) ಸರಳವಾದ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು (ನೋಂದಣಿ, ಕೋರ್ಸ್, ಪ್ರಗತಿ) ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಈ KPI ಗಾಗಿ SQL ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. (3) ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಬಾರಿ ಎಣಿಸುವ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹುಡುಕಿ. (4) ತೀರ್ಮಾನದ ಕಾರ್ಯಕಾರಿ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಕಾರಣದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. (5) ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ-ಕಾರಣ ಬಲೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ಫಾರ್ಮುಲಾ, ಸಮಯ ವಿಂಡೋ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ KPI ಯ ವಿನಾಯಿತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.
- [ ] ನಾನು AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ SQL ಅನ್ನು ಸಾಲಿನಿಂದ ಸಾಲಾಗಿ ಓದಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ಕಡಿಮೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಗುರಿ/ಕೊನೆಯ ಅವಧಿ).
- [ ] ನಾನು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಸ್-ಟೀಮ್ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ.