Séparation de domaine et Intelligence prédictive

  • Rversion finale: Yokohama
  • Mis à jour 30 janv. 2025
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    • L'application Intelligence prédictive prend en charge Séparation de domaine. Séparation de domaine vous permet de séparer les données, les processus et les tâches administratives en groupes logiques appelés domaines. Vous pouvez contrôler plusieurs aspects de cette séparation, notamment les utilisateurs qui peuvent voir les données et y accéder.

    Niveau de prise en charge : Standard

    • Inclut tous les aspects du support de niveau basique .
    • Les propriétés d'application sont sensibles au domaine selon les besoins.
    • Logique métier : le fournisseur de service (SP) crée ou modifie des processus par client. Les cas d'utilisation reflètent l'utilisation appropriée de l'application par plusieurs clients SP dans une seule instance.
    • Le propriétaire de l'instance doit configurer la logique métier et les paramètres de données du produit minimum viable (MVP) par locataire comme prévu pour l'application spécifique.

    Exemple de cas d'utilisation : un administrateur doit être en mesure de donner les commentaires appropriés lorsqu'un enregistrement se ferme pour un locataire, mais pas pour un autre.

    Pour en savoir plus sur les niveaux de prise en charge, consultez la rubrique Prise en charge de Séparation de domaine par les applications.

    Vue d’ensemble de Séparation de domaine et Intelligence prédictive

    Avec Intelligence prédictive, vous pouvez créer des solutions d’apprentissage machine à l’aide de jeux de données historiques. Une définition de solution d’apprentissage machine peut être configurée dans Intelligence prédictive Par domaine, ce qui garantit que les données utilisées par la solution sont des données spécifiques à un domaine. Une fois qu’une solution est formée dans un domaine, les prédictions de la solution peuvent être appliquées dans ce domaine.

    Comment fonctionne Séparation de domaine dans Intelligence prédictive

    Un propriétaire d’instance peut former une solution d’apprentissage machine (ML) pour chaque domaine en créant une définition de solution pour chaque domaine et en formant ces solutions. De cette façon, chaque solution utilise des données spécifiques au domaine correspondant.
    • Les données peuvent être séparées par domaine
    • La colonne Domaine est présente pour les tables d'application du système de base
    • La configuration spécifique à un domaine est gérée par le propriétaire de l'instance
    • Les domaines de locataire peuvent gérer leurs propres données d'application
    • Les propriétés de l’application sont sensibles au domaine en cas de besoin