データコンテキストエンジン

Data Context Engine は、複数のソースからデータをキャプチャし、それを実用的なインサイトに変換することで、データ管理プロセスを簡素化します。

これにより、データを特定のテーブルに関連付け、ブレークダウンを使用して分類することで、実用的なインサイトを生成できます。Data Context Engine を使用すると、次のことができます。

• データを収集:パフォーマンスアナリティクス (PA) インジケーター、外部システム、計算済みメトリクスなど、複数のソースから情報を収集します。
• 情報を分析:カスタマイズ可能なブレークダウンと関連付けを使用してデータを処理および分類し、インサイトを生成します。
• 結果の可視化:包括的なダッシュボードとレポートで結果を提示します。

Data Context Engine によって収集されたデータは、次の計算と維持に使用されます。

• 健全性スコア:顧客エンゲージメントの健全性スコアを計算します。
• 製品の使用状況とアダプションのスコア:製品の使用状況とアダプションを測定するスコアを生成します。
• リスクシグナル:リスクシグナルを特定して生成します。
• 成果:収集されたデータに基づいて成果を作成する

データを収集して使用するには、データソースを設定し、適切なコンテキストテーブル (エンゲージメント、成果、または製品使用率) にリンクする必要があります。コンテキストエンジンデータテーブルにはこの情報が保存され、スケジュール済みジョブの実行時に健全性スコア、アダプションメトリクス、リスクシグナル、および成功結果が更新されます。詳細については、「Data Context Engine の設定」を参照してください。