Lernprogramm zu Customer 360: Lernen Sie Ihre Kunden kennen

Fortsetzung Verwenden Sie dieses Lernprogramm, um die Kunden zu erkunden, nachdem Sie das Lernprogramm 360-Grad-Ansicht konfigurieren mit dem Anwendungsfall Customer 360 der Testversion von Data Fabric abgeschlossen haben. Das Ziel dieses Lernprogramms besteht darin, die Kunden mit dem höchsten Wert zu ermitteln, die in den Kampagnen als Ziel ausgewählt werden sollen, und die besten Raten zu ermitteln, um sie anzubieten.

Die folgende animierte Abbildung bietet eine schnelle Vorschau dessen, was Sie bis zum Ende der Lernprogramme für Customer 360 -Anwendungsfälle erreichen werden, in denen Sie Assets einrichten und zu Stammdaten hinzufügen, die Datenassetattribute zuordnen, das Datenmodell publizieren und den Abgleich ausführen, die übereinstimmenden Daten in einem Katalog publizieren, die übereinstimmenden Daten untersuchen und visualisieren. Klicken Sie auf das Bild, um ein größeres Bild anzuzeigen.

In diesem Lernprogramm möchte Golden Bank eine Kampagne durchführen, um niedrigere Hypothekenzinsen anzubieten. Der Datenentwickler kombiniert Kundendaten mit Daten zur Kreditbewertung, um Entitäten in den Daten aufzulösen, und erstellt eine konsolidierte 360-Grad-Ansicht der Kunden. Als Datenanalytiker müssen Sie die Ergebnisse von IBM Match 360 analysieren, untersuchen und validieren, um die am besten geeigneten Kunden zu ermitteln und auszuwählen, die auf Angebote von Marketing-Kampagnen abzielen.

Technologievorschau Dies ist eine Technologievorschau und wird für den Einsatz in Produktionsumgebungen noch nicht unterstützt.

In diesem Lernprogramm können Sie die folgenden Tasks ausführen:

1. Übereinstimmende Daten voranzeigen.
2. Abgleichalgorithmus optimieren und Abgleich ausführen.
3. Einblicke in die übereinstimmenden Ergebnisse gewinnen.
4. Datensätze von Entitäten visualisieren
5. Bereinigung (Optional)

Wenn Sie Hilfe bei diesem Lernprogramm benötigen, stellen Sie eine Frage oder finden Sie eine Antwort im Diskussionsforum derCloud Pak for Data Community.

Vorschau des Lernprogramms anzeigen

Sehen Sie sich dieses Video an, um eine Vorschau der Schritte in diesem Lernprogramm anzuzeigen. Möglicherweise gibt es geringfügige Unterschiede in der Benutzerschnittstelle, die im Video angezeigt wird. Das Video ist als Begleiter zum schriftlichen Lernprogramm gedacht.

Dieses Video bietet eine visuelle Darstellung als Alternative zu den im Folgenden schriftlich dokumentierten Schritten.

• Verwendung des Videobildes im Bild und des Inhaltsverzeichnisses
  
  Dieses kurze Video zeigt die Verwendung des Videobildes und des Inhaltsverzeichnisses.
  
  

Voraussetzung

Lernprogramm zum Konfigurieren einer 360-Grad-Sicht ausführen

Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 00:35an.

Führen Sie das Lernprogramm zum Konfigurieren einer 360-Grad-Ansicht aus, um die notwendigen Daten zu untersuchen.

Aufgabe 1: Voranzeigen der übereinstimmenden Daten

Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 00:57an.

Nachdem Sie nun Ihr Modell oder Ihre Datenänderungen in IBM Match 360veröffentlicht haben, Ihre übereinstimmenden Parameter festgelegt und den Abgleich ausgeführt haben, können Sie den Masterdatenexplorer verwenden, um Ihre übereinstimmenden Daten abzufragen. Mit dem Stammdatenexplorer können Sie übereinstimmende Ergebnisse suchen, anzeigen, vergleichen und bearbeiten. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre übereinstimmenden Daten zu untersuchen und zu optimieren.

1. Wählen Sie im Navigationsmenü Cloud Pak for Data die Optionen Daten > Stammdatenaus.

2. Klicken Sie auf Stammdaten suchen.

3. Geben Sie in der Suchleiste Branden Banks ein und drücken Sie die Eingabetaste, um Branden Banks als Suchkriterium hinzuzufügen. Für diese Suchabfrage werden zwei Entitäten für Branden Banks angezeigt. Die Zahl 2 in der ersten Spalte gibt an, dass zwei Quellendatensätze, aus denen diese Entität besteht, und die Zahl 1 in der ersten Spalte bedeutet, dass ein Quellendatensatz die andere Entität bildet.

4. Klicken Sie auf das Pfeilsymbol, um beide Entitäten zu erweitern. Sie sehen, dass diese separaten Entitäten für Branden Banks wahrscheinlich nur eine Person sind. Um diese Entitäten in einer einzigen Entität zu verknüpfen, können Sie den Abgleichalgorithmus optimieren.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt die Suchergebnisse im Stammdatenexplorer. Als Nächstes können Sie den Abgleichalgorithmus optimieren und den Abgleich erneut ausführen.

Task 2: Abgleichalgorithmus optimieren und Abgleich ausführen

Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 01:48an.

Nach dem Durchsuchen der übereinstimmenden Daten ist es manchmal erforderlich, den Abgleichalgorithmus zu optimieren und den Abgleich erneut auszuführen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

1. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü Stammdatenexplorer und wählen Sie im Menü Übereinstimmende Konfiguration aus.

2. Wählen Sie die Registerkarte Algorithmusoptimierung aus.

3. Klicken Sie auf Autolink threshold und geben Sie 20 in das Textfeld ein. Wenn Sie den Schwellenwert auf 20 reduzieren, führt dies zu mehr Übereinstimmungen zwischen Datensätzen in Ihren Quellen.

4. Klicken Sie auf Schwellenwert anwenden > Weiter > Abgleich ausführen , um den Abgleich mit Ihrem optimierten Algorithmus auszuführen.

5. Klicken Sie auf die Registerkarte Abgleichsergebnisse . Die Ergebnisse werden angezeigt, wenn der Abgleich abgeschlossen ist.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt die Suchergebnisse im Stammdatenexplorer. Als Nächstes können Sie die übereinstimmenden Daten erneut anzeigen, um zu sehen, wie die Feinabstimmung die Ergebnisse geändert hat.

Aufgabe 3: Einblicke in die übereinstimmenden Ergebnisse gewinnen

Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 02:16an.

Sie können zum Stammdatenexplorer zurückkehren, um zu sehen, wie die Algorithmusoptimierung Ihre Abgleichsergebnisse geändert hat.

1. Klicken Sie auf die Dropdown-Liste Übereinstimmende Konfiguration und wählen Sie im Menü Masterdatenexplorer aus.

2. Geben Sie in der Suchleiste Branden Banks ein und drücken Sie die Eingabetaste, um Branden Banks als Suchkriterium hinzuzufügen. Die Nummer 3, die der Entität zugeordnet ist, die angezeigt wird, bedeutet, dass drei Datensätze die Entität Branden Banks bilden, wo sie auf separate Entitäten aufgeteilt wurde.

3. Erweitern Sie die Zeile in der ersten Spalte der Entität, um die Datensätze anzuzeigen. Sie können die drei Datensätze anzeigen, die dieser Entität zugeordnet wurden.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt die Suchergebnisse im Stammdatenexplorer. Als Nächstes können Sie Einblicke gewinnen, indem Sie die übereinstimmenden Ergebnisse visualisieren.

Aufgabe 4: Datensätze von Entitäten darstellen

Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 02:45an.

Sie können Ihre optimierten Abgleichsergebnisse auch als Knoten darstellen, um Einblicke zu gewinnen.

1. Klicken Sie auf Diagramm anzeigen, um anzuzeigen, welche Datensätze zu abgefragten Entitäten beitragen.

2. Klicken Sie auf einen der Knoten, die mit der Personenentität verbunden sind, um die zugehörigen Details anzuzeigen. Hier können Sie darstellen, welche Datensätze den einzelnen Entitäten aus Ihrer Abfrage zugeordnet sind, und diese manuell ändern, um bei Bedarf Korrekturen vorzunehmen.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt die Suchergebnisse als Diagramm.

Als Datenanalyst haben Sie IBM Match 360 -Ergebnisse analysiert, untersucht und validiert, um die am besten geeigneten Kunden zu ermitteln und auszuwählen, die auf Angebote von Formulararketing-Kampagnen abzielen.

Bereinigung (optional)

Wenn Sie die Lernprogramme im Anwendungsfall Customer 360 wiederverwenden möchten, löschen Sie die folgenden Artefakte.

Nächste Schritte

• Melden Sie sich für einen weiteren Data Fabric-Anwendungsfallan.

• Testen Sie das Lernprogramm für Onboarding und übereinstimmende Daten.

Weitere Informationen

• 360-Grad-Ansicht konfigurieren

• Stammdaten verwalten

• Übersicht über Cloud Pak for Data as a Service und Data Fabric

Übergeordnetes Thema: Data Fabric-Lernprogramme