Configuration et stratégie de déploiement recommandées pour Conversational Analytics dans Looker

Ce guide a pour objectif de vous aider à planifier le déploiement de Conversational Analytics auprès des utilisateurs d'une instance Looker. Il recommande l'approche progressive suivante pour implémenter Conversational Analytics dans Looker :

Cette approche vous permet de commencer avec un champ d'application limité et contrôlé, de valider votre configuration, puis de l'étendre à davantage d'utilisateurs et de données.

Phase 1 : Organiser les données et définir le champ d'application initial

Au cours de cette phase, préparez vos données pour que les utilisateurs puissent les interroger avec Conversational Analytics et définissez le champ d'application du déploiement initial. Suivez ces recommandations pour commencer avec un champ d'application limité et contrôlé :

  • Configuration initiale : suivez les étapes de configuration décrites dans Configurer Conversational Analytics dans Looker pour votre instance.
  • Limiter l'accès initial des utilisateurs : pour activer les tests et la validation internes, utilisez le système d'autorisations de Looker afin d'accorder les autorisations requises pour utiliser Conversational Analytics à un petit groupe d'utilisateurs qui connaissent les données. Pour commencer, envisagez de limiter l'accès à un ou deux modèles que vous avez organisés pour Conversational Analytics.
  • Sélectionner des explorations organisées : commencez par une ou deux explorations bien structurées, basées sur des données relativement propres et offrant une valeur commerciale claire. Optimisez ces explorations pour Conversational Analytics dans Looker en suivant les instructions détaillées de Bonnes pratiques pour configurer Conversational Analytics dans Looker.

Phase 2 : Configurer les agents et effectuer une validation interne

Au cours de cette phase, créez et affinez vos agents Conversational Analytics, puis testez-les de manière approfondie auprès d'utilisateurs internes pour vérifier leur précision et leur efficacité. Cette phase comprend les étapes suivantes :

  1. Créer des agents organisés : créez des agents Conversational Analytics basés uniquement sur les explorations organisées que vous avez préparées lors de la phase d'organisation et de configuration initiale.

  2. Affiner avec des instructions d'agent : utilisez des instructions d'agent pour fournir un contexte supplémentaire et des conseils plus précis. Exemple :

    • Utilisez le synonym paramètre LookML pour définir des synonymes pour les noms ou les valeurs de champ.
    • Fournissez un contexte ou des règles spécifiques sur la façon dont certains champs doivent être utilisés.

  3. Effectuer une validation interne et itérer : testez les agents de manière approfondie auprès d'utilisateurs qui connaissent les données. Posez diverses questions, testez les cas extrêmes et identifiez les points faibles. Apportez les modifications suivantes en fonction des commentaires issus des tests :

    1. Affinez le code LookML. Par exemple, ajustez les valeurs des paramètres LookML label, description ou hidden.
    2. Ajustez les instructions d'agent.
    3. Continuez à signaler les problèmes de qualité des données.

Phase 3 : Étendre l'adoption de Conversational Analytics à davantage d'utilisateurs

Au cours de cette phase, étendez l'adoption de Conversational Analytics à davantage d'utilisateurs en accordant l'accès, en recueillant des commentaires et en itérant sur vos agents. Cette phase comprend les étapes suivantes :

  1. Accorder un accès ciblé : accordez l'accès à Conversational Analytics à d'autres utilisateurs et encouragez-les à utiliser les agents spécifiques et approuvés que vous avez créés.

  2. Lancer et recueillir des commentaires : sollicitez activement des commentaires sur les sujets suivants :

    • Précision des réponses
    • Simplicité d'utilisation
    • Informations manquantes ou résultats confus

  3. Itérer en continu : utilisez les commentaires pour affiner davantage le code LookML et les instructions d'agent, et accordez la priorité aux efforts de nettoyage des données.

  4. Étendre l'accès : une fois que les agents se sont révélés stables et utiles, étendez l'accès à d'autres groupes d'utilisateurs pertinents et introduisez de nouveaux agents organisés en accordant à ces utilisateurs les autorisations appropriées. Vous pouvez également introduire de nouveaux agents organisés et étendre l'accès aux modèles disponibles pour le rôle Gemini, en suivant les mêmes processus que ceux utilisés lors des phases précédentes.