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title: CRM Analytics の予測の調査
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description: Blueprint survey to help line-of-business sponsors prioritize Einstein Discovery prediction use cases.
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# CRM Analytics の予測の調査

> [!TIP]
> 
> このコンテンツは、Tableau Blueprint の一部です。Tableau Blueprint は、組織がデータの活用方法を拡大および改善して、影響力を強化できるよう支援する成熟したフレームワークです。使用を開始する前に、まず[評価](https://www.tableau.com/en-us/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment)を受けてください。

Einstein Discovery を使ってストーリー/モデルを作成し、予測をリリースする前に、それぞれの事業部門スポンサーは自身の部門やチームを調査して、ユースケースや予測ニーズに優先順位を付けられるようにしなければなりません。Einstein Discovery を使用する予定の各ビジネスチームは、「予測の調査」に記入するか、チームメンバーと協力して情報の文書化を円滑に進める必要があります。この調査の目的は、最適化 (記述的予測と処方的予測) が必要なビジネスユースケースと、必要なデータソースを明らかにすることにあります。またこの調査は、データサイエンティストが関与する必要があるかどうかの判断、予測リリースの計画や実施、モデル監視の責務の割り当てにも役立ちます。

チーム

- チームはビジネス上のどのような役割を持っているか?
- 対象ユーザーは誰か?
- すでにあるデータサイエンティストチームと連携する必要があるか?
- チームは、分析する必要のあるデータにアクセスできるか?
- データの取り込み、ストーリー/モデルの作成、予測のリリースのために、チームの誰に CRM Analytics のフルライセンスが必要か?

選定と管理

- 予測ではどのようなビジネスユースケースが使われるか? そのユースケースは適格/不適格が確認済みか?
- ストーリー/モデルの主なデータソースは何か、どこにあるか?
- チームはどのようにデータを取得しているのか (Salesforce、データベースまたはウェアハウス、ファイルのエクスポート、サードパーティーなど)?
- データサイエンティストチームによるモデルは承認済みか、または承認が必要か?
- ビジネスユースケースの適格性を確認するために、CRISP-DM などのデータモデリング手法を取り入れたか?
- 第 1 段階 (拙速のアプローチ) でデータはどのようになるか、データセットの入力で csv ファイルを使うことはできるか?
- 実稼働環境への導入時にデータはどのようになるか、データ準備の活用と必要なオーケストレーションの作成は可能か?

スキル

- データはどのようにセキュリティ保護されているのか?
- チームはビジネスサイエンティストのどのようなスキルと能力を持っているのか?
- チームで、誰を Einstein Discovery チャンピオン (ビジネスサイエンティストなど) に指名し、トレーニングするのか?
- ユースケースに優先順位を付けるのに必要なビジネススキルとインサイトがあるか?
- 派生項目と特徴量エンジニアリングのニーズに必要なデータエンジニアリングのスキルはあるか?

セキュリティ

- CRM Analytics の使用に関して、Salesforce クラウド製品とデータセンターがすでに吟味、承認されているか?

監視

- 予測精度はどのように監視する予定か (Model Manager、カスタムダッシュボードなど)?
- モデルの精度で許容できるしきい値はどのようなものか、値が境界を超えた場合に通知とアラートを受けるのは誰か?
- どのような頻度でモデルのデータを更新する必要があるか?
- モデルのリリース後、モデルがビジネスにもたらすインパクト、パフォーマンス、利用度に対し、評価の責務を負うのは誰か?
- プロセスと、リリースされた予測による結果に対して、ビジネス部門はどのようにインパクトを監視し評価するのか?