Post by ataurrohman on Feb 19, 2024 3:47:02 GMT -6
意识到，并非每个人都是数据科学家，也并非所有公司都有一支由数据科学家组成的团队来快速回答全渠道业务问题。 想象一下，在没有食谱或任何烹饪经验的情况下尝试烹饪四道菜的美食。如果没有顶级厨师的帮助，这将是一项艰巨的任务，即使不是几乎不可能。如果您获得简单的分步说明，那么您就可以自己准备饭菜，而无需依赖厨师。这就像我们处理数据和见解的方法。我们的目标是让任何人都能够成为公民数据科学家，而无需深厚的数据库和查询专业知识。 Customer Journey Analytics中的 AI Assistant由生成式 AI 提供支持，现已在 Customer Journey Analytics 实验室中提供。客户可以提出问题，它将即时生成输出来回答自然语言查询。任何人都可以提出业务问题，例如“我访问量最大的 10 个页面是什么？”或“哪些产品的收入最高？”客户旅程分析中的人工智能助手将通过在线和离线接触点的洞察和可视化立即生成答案。
这就像服务员将四道菜的餐点直接送到您面前，而您根本不需要做饭。 开始使用生成式人工智能及其诸 美籍华人电话号码表 多好处 很高兴您能够尝试这些新功能，以便在生成式 AI 的帮助下让所有人都能获取数据和见解。有关 Customer Journey Analytics 的更多信息，请查看市场上发布的所有新功能版本。 今天， 宣布推出 Customer Journey Analytics Full Table Export，这是一项新功能，使您能够按计划或临时导出包含数百万行的完整数据表。 包含多个变量细分、细分和计算指标的完整数据表可以导出并交付到流行的云目的地，包括 Experience Platform Landing Zone、Azure、S3、GCP 和 Snowflake。 Analytics 用户习惯于使用数据仓库导出数据。借助 Customer Journey Analytics，我们重新构想了一种全新的交付管理服务，可以将数百万行数据导出到最流行的云目的地。
这样，整个组织中的团队将在企业数据仓库中获得 100% 的数据准确性，并且所有团队都将受益于单一组织事实来源。全表导出的数据输出将以与当前数据仓库报告相同的方式构建，其中值被连接，并提供所有组合。全表导出对于大型在线和离线组合数据集以及每天接收数万个查询流量的网站特别有用。 通过客户旅程分析中的全表导出，您可以确保与堆栈中其他技术的互操作性，并且您将能够最大限度地提高数据稳定性和可扩展性。此外，数据分析团队可以在客户旅程分析中在几秒钟内完成复杂的查询，然后将大量报告导出到任何现代可视化工具，例如 Power BI 和 Tableau，帮助这些团队节省大量提取、转换和加载时间，从而最大限度地降低成本。 全表导出适用于所有包装和配置级别的所有客户旅程分析客户。
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