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title: Sondaggio sulle previsioni di CRM Analytics
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description: Blueprint survey to help line-of-business sponsors prioritize Einstein Discovery prediction use cases.
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# Sondaggio sulle previsioni di CRM Analytics

> [!TIP]
> 
> Questo contenuto fa parte di Tableau Blueprint, un framework di valutazione della maturità che ti consente di approfondire e migliorare l’utilizzo dei dati nella tua organizzazione per aumentarne un impatto. Per iniziare il tuo percorso, esegui la [valutazione](https://www.tableau.com/en-us/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment) (in inglese).

Prima di creare storie o modelli e distribuire le previsioni con Einstein Discovery, ogni sponsor di settore dovrebbe consultare i propri reparti e team per aiutarli a definire le priorità dei casi d’uso e le esigenze di previsione. Ogni team che utilizzerà Einstein Discovery deve completare il sondaggio sulle previsioni o collaborare con gli altri membri per agevolare il recupero delle informazioni. L’obiettivo del sondaggio è identificare i casi d’uso aziendali che devono essere ottimizzati (previsioni descrittive e prescrittive) e le origini dati necessarie. Inoltre, questo sondaggio sarà utile per determinare se bisogna coinvolgere un data scientist, pianificare ed eseguire le distribuzioni delle previsioni e assegnare compiti di monitoraggio dei modelli.

Team

- Qual è la funzione aziendale del team?
- Chi sono i destinatari?
- È necessario collaborare con un team di data scientist esistente?
- Il team ha accesso ai dati che devono essere analizzati?
- Chi avrà la necessità di accedere a CRM Analytics con una licenza completa (per trasferire i dati, creare storie/modelli e distribuire previsioni)?

Selezione e gestione

- Quali casi d’uso aziendali verranno utilizzati per le previsioni? Si è valutato se i casi d’uso sono appropriati o meno?
- Quali sono e dove si trovano le origini dati per le storie o i modelli?
- Il team da dove prende i dati (Salesforce, database o warehouse, esportazioni file, soggetti esterni ecc.)?
- I modelli sono già approvati o richiedono l’approvazione da parte del team di data scientist?
- Sono già integrati metodi di modellazione dei dati come CRISP-DM per classificare i casi d’uso aziendali?
- Come sono i dati per la fase 1 (approccio rapido) e si possono utilizzare file .csv per compilare l’insieme di dati?
- Come sono i dati per la distribuzione in produzione e si può sfruttare la preparazione dei dati e creare l’orchestrazione necessaria?

Competenze

- Come vengono protetti i dati?
- Quali abilità e competenze di business science ha il team?
- Chi verrà segnalato e formato come Esperto di Einstein Discovery (es. business scientist) all’interno del team?
- Sono disponibili le competenze e le informazioni necessarie per stabilire la priorità dei casi d’uso?
- Sono disponibili le competenze di data engineering necessarie per i campi derivati e le esigenze di progettazione delle funzionalità?

Sicurezza

- Hai già verificato e approvato i prodotti basati sul cloud e i data center di Salesforce in relazione all’utilizzo di CRM Analytics?

Monitoraggio

- In che modo verrà monitorata l’accuratezza delle previsioni (es. Gestore modelli, dashboard personalizzata)?
- Qual è la soglia di accuratezza del modello accettata e chi verrà avvisato se il valore non rientra nei limiti?
- Con quale frequenza dovranno essere aggiornati i dati del modello?
- Chi avrà la responsabilità di misurare l’impatto aziendale, le prestazioni e i tassi di adozione del modello una volta distribuito?
- In che modo l’azienda monitorerà e misurerà l’impatto sui processi e sui risultati delle previsioni distribuite?