공통 문제

다음과 같은 발생할 수 있는 문제와 이를 방지하기 위한 모범 사례를 참조하십시오.

질문의 컨텍스트가 너무 복합하여 처리할 수 없습니다.

자동 응답에 질문을 제출할 때 데이터 입력 제한에 도달한 후 응답을 반환할 수 있습니다. 그런 경우 다음과 같은 응답을 받습니다. 대시보드 정의가 자동을 사용하기에 너무 큽니다. 다시 시도하기 전에 데이터 세트 및 대시보드를 수정하십시오.

여러 요인이 질문의 가중치에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 대시보드, 대시보드 페이지 또는 데이터세트의 개체 수입니다.

• 시맨틱 그래프의 이름입니다. 개체 이름의 단어 수는 질문의 복잡성에 영향을 줍니다.

모범 사례

• 작성자는 릴리스 전에 자동 응답의 기능 및 성능을 검토하고 사용자가 일반적인 비즈니스 사례 및 사용자가 할 수 있는 일반적인 질문을 고려해야 합니다.

• 작성자는 검토, 복잡성, 콘텐츠 밀도를 검토하여 자동 응답에 대한 데이터 세트를 단순화해야 합니다. 작성자는 사용자를 위한 자동 응답으로 유용성을 개선하려면 명확한 이름 지정 규칙을 채택하고 데이터 세트의 라이트 버전을 생성해야 합니다.

• 사용자는 페이지에 표시되는 내용으로 질문 범위를 제한할 수 있습니다.

여러 질문

하나의 질문에 자동 응답을 제공하는 경우 응답이 하나의 질문만 해결하거나 두 질문 모두에 부분적으로 답변하거나 질문을 잘못 해석할 수 있습니다.

예를 들어, "가장 높은 수익을 창출한 상점과, 어떤 제품 범주가 가장 낮은 수익을 냈습니까?"를 질문하는 경우 자동 응답이 최고 수익 상점을 정확하게 식별할 수 있지만, 수익은 해결하지 않을 수 있습니다.

모범 사례

한 질문에 여러 질문을 하는 것을 피하십시오. 한 번에 하나의 질문에 중점을 두면, 질문이 보다 세부적일 때마다 결과가 더 정확해집니다.

집계할 수 없는 값에 응답

정확한 수의 질문을 사용하더라도 자동 응답에서 예기치 않은 응답이 발생할 수 있습니다. 이 문제는 특정 메트릭 정의 및 집계 함수로 인해 자주 발생합니다. 메트릭이 동적 집계를 위해 디자인되지 않고 쿼리되는 경우 결과 계산이 잘못된 결과, 오류 또는 Null 값이 될 수 있습니다. 예를 들어, 필요한 차원(예: 연도)을 지정하지 않고 연간 인구 수치와 같은 메트릭을 쿼리하면 시간 경과에 따른 데이터가 잘못 집계될 수 있습니다.

예를 들어, 질문이 연도를 고려하지 않는 경우, 자동 응답의 응답은 데이터세트의 모든 연도에 대한 채우기 값 및 합계를 구하는 비정상 결과를 반환합니다. 아래 이미지의 왼쪽에 올바른 값을, 오른쪽에 잘못된 값을 표시합니다.

모범 사례

집계할 수 없는 값이 포함된 쿼리에 대한 정확한 응답을 위해서는 대시보드의 MicroStrategy 프로젝트 스키마를 기반으로 하는 비집계 메트릭을 사용하십시오. 목록 계산과 같은 비집계 메트릭은 소매 수직 또는은 행 부문에 널리 사용됩니다. 프로젝트 스키마 기반 애플리케이션에서 자동 응답은 올바른 집계 레벨에서 메트릭을 처리하고 정의된 경우 집계할 수 없는 설정을 고려하여 신뢰할 수 있고 정확한 응답을 제공합니다.

예를 들어, "2020년 12월, 디스크맨의 종료 현재고 레벨은 무엇입니까?"라고 질문하는 경우 자동 응답은 이전 개월 전반에 걸쳐 요약하지 않고 월말 목록을 올바르게 제공합니다.