Configurer des données et publier Store Operations Agent dans Copilot Studio (préversion)

Important

Considérations juridiques et réglementaires : les organisations doivent évaluer des obligations légales et réglementaires spécifiques potentielles lors de l’utilisation de services et de solutions IA, ce qui peut ne pas convenir à une utilisation dans chaque secteur ou scénario. En outre, les services ou solutions IA ne sont pas conçus pour et peuvent ne pas être utilisés de manière interdite en termes de service applicables et codes de conduite pertinents.

Tout ou partie de cette fonctionnalité est accessible dans le cadre d’une version préliminaire. Le contenu et les fonctionnalités sont susceptibles d’être modifiés.

Important

Cette fonctionnalité utilise des services tels que Bing et Azure Maps qui transmettent des données, telles que l’emplacement du magasin, la latitude/longitude et le code pays/région, en dehors de votre limite de conformité pour obtenir des événements, des jours fériés et des informations météorologiques utilisées pour générer des recommandations.

Votre utilisation de Bing est régie par le Contrat de services Microsoft et la Déclaration de confidentialité Microsoft. Les limitations d’utilisation non commerciale ne s’appliquent pas aux produits disponibles moyennant des frais via une licence en volume Microsoft.

L’avenant sur la protection des données ne s’applique pas à votre utilisation de Bing dans les préversions des services d'IA générative de Microsoft.

Pour utiliser Store Operations Agent pour les recommandations de dotation en personnel et d’autres fonctionnalités, commencez par remplir Dataverse avec vos données de magasin. Publiez ensuite l’agent afin que les associés de magasin puissent l’utiliser.

Avant de commencer

  • Installez Store Operations Agent dans l’environnement Dataverse que vous envisagez d’utiliser.
  • Vérifiez que vous disposez des autorisations nécessaires pour importer des données dans des tables Dataverse (par exemple, Administrateur système ou Personnalisateur système).
  • Déterminez si vous souhaitez commencer par des données de démonstration ou importer les données de votre organisation.

Utiliser des données de démonstration pour remplir Dataverse

Le moyen le plus simple de commencer consiste à utiliser la fonctionnalité de chargement de données de démonstration intégrée. L’agent inclut des outils qui chargent des exemples de données dans Dataverse à des fins de test et de démonstration.

Note

Les données de démonstration sont destinées uniquement à des fins de test et de démonstration. Pour une utilisation en production, importez les données de votre organisation.

Charger des données de démonstration

  1. Ouvrez l’agent Operations Store installé dans Copilot Studio.

  2. Dans la fenêtre de discussion, tapez l’une des commandes suivantes :

    • Upload demo data
    • Load sample data for testing
  3. L’agent charge des exemples de données de magasin, d’inventaire des produits et d’informations de dotation dans votre environnement Dataverse. Les enregistrements de données de démonstration incluent un _demo suffixe pour faciliter l’identification.

  4. Pour vérifier l’état du chargement, tapez l’une des invites suivantes :

    • Is demo data uploaded?
    • Is demo data ready to use?

Nettoyer les données de démonstration

Lorsque vous êtes prêt à supprimer les données de démonstration et à utiliser vos propres données de production :

  1. Dans la conversation de l’agent, tapez l’une des instructions suivantes :

    • Cleanup demo data
    • Reset demo environment
  2. L’agent supprime les enregistrements qui incluent le _demo suffixe.

  3. Pour vérifier le statut du nettoyage, saisissez l'une des commandes suivantes :

    • Is demo data cleaned up?
    • Is the demo data deleted?

Importation manuelle de données via Power Apps

Pour les scénarios de production, importez les données de votre organisation dans Dataverse à l’aide de dataflows Power Apps.

Conditions préalables à la fonctionnalité

Ce tableau répertorie les tables et intégrations Dataverse requises pour chaque fonctionnalité. Utilisez-le pour planifier votre configuration.

Capacité Tables de données requises Intégration requise
Stocker des informations Magasin Aucun (Dataverse uniquement)
Recommandations en matière de dotation Magasin, Liste de base, Liste de travail, Demande horaire Aucun (Dataverse uniquement)
Impact et recommandations des événements Boutique, Produits de la boutique Aucun (Dataverse uniquement)
Inventaire des produits Aucun Finance &Operations
Suivi des commandes Aucun Finance & Operations
Gestion des incidents Aucun ServiceNow

Note

Les fonctionnalités qui utilisent « Aucun (Dataverse uniquement) » fonctionnent après avoir renseigné les tables Dataverse requises. Les fonctionnalités qui nécessitent des intégrations externes (Finance &Operations et ServiceNow) nécessitent une configuration supplémentaire.

Tables requises de Dataverse

L’Agent d’opérations du magasin nécessite des données dans les tables Dataverse suivantes :

Nom d'affichage de la table Nom logique Description Obligatoire pour
Magasin msdyn_indstore Stocker des informations, notamment l’emplacement, le fuseau horaire et le pays/région Tous les scénarios
Stocker des produits msdyn_indstoreproducts Inventaire des produits avec des catégories et des descriptions Surveillance et suggestions d’événements
Liste de base msdyn_indbaseroster Planning standard des effectifs par jour et par heure Recommandations en matière de dotation
Liste de travail msdyn_indworkingroster Calendriers réels des employés par date Recommandations en matière de dotation
Demande horaire msdyn_indhourlydemand Données de ventes et de trafic historiques par heure Recommandations en matière de dotation
Prévision de la demande msdyn_inddemandforecast Objectifs de ventes et de visiteurs projetés Recommandations en matière de dotation

Informations de référence sur le schéma de données

Table de stockage (msdyn_indstore)

Colonne Type Description
msdyn_indstoreidentifier Texte Identificateur de magasin unique
msdyn_indname Texte Nom du magasin
msdyn_inddescription Texte Description du magasin
msdyn_indlatitude Décimal Stocker les coordonnées de latitude
msdyn_indlongitude Décimal Stocker les coordonnées de longitude
msdyn_indlocation Texte Emplacement du magasin (ville, état, pays/région)
msdyn_indlocaltimezone Texte Fuseau horaire local (par exemple, « Heure standard de l’Est australien »)
msdyn_indcountrycode Texte Code pays/région ISO (par exemple, « AU », « US »)

Stocker la table Products (msdyn_indstoreproducts)

Colonne Type Description
msdyn_indproductid Texte Identificateur de produit unique
msdyn_indstoreid Texte Identificateur de magasin associé
msdyn_indname Texte Nom du produit
msdyn_inddescription Texte Description de produit
msdyn_indproductcategory Texte Catégorie de produit (par exemple, « Womens_Collection », « Chaussures »)
msdyn_indproductsubcategory Texte Sous-catégorie produit (par exemple, « Blouses », « Boots »)
msdyn_indproductsummary Texte Texte récapitulatif de catégorie

Table de liste de base (msdyn_indbaseroster)

Colonne Type Description
msdyn_indstoreidentifier Texte Identificateur de magasin associé
msdyn_inddayofweek Texte Jour de la semaine (par exemple, « Dimanche », « Lundi »)
msdyn_inddébutdeheure Heure Heure de début (par exemple, « 09:00:00 »)
msdyn_indnumofemployees Nombre entier Nombre d’employés planifiés
msdyn_indvalidfrom Date Date de début de la validité de la liste
msdyn_indvalidto Date Date de fin de la liste

Tableau des horaires de travail (msdyn_indworkingroster)

Colonne Type Description
msdyn_indstoreidentifier Texte Identificateur de magasin associé
msdyn_inddate Date Date spécifique
msdyn_indstartofthehour Heure Heure de début
msdyn_indnumofemployees Nombre entier Nombre d’employés travaillant

Table de la demande horaire (msdyn_indhourlydemand)

Colonne Type Description
msdyn_indstoreidentifier Texte Identificateur de magasin associé
msdyn_inddate Date Date spécifique
msdyn_inddébutdeheure Heure Heure de début
msdyn_indamount Décimal Montant des ventes pour l’heure
msdyn_indtransactioncount Nombre entier Nombre de transactions
msdyn_indnumofpassersby Nombre entier Nombre de passants
msdyn_indnumofvisitors Nombre entier Nombre de visiteurs du magasin

Table Prévision de la demande (msdyn_inddemandforecast)

Colonne Type Description
msdyn_indstoreidentifier Texte Identificateur de magasin associé
msdyn_inddate Date Date de prévision
msdyn_indsalestarget Décimal Cible de vente projetée
msdyn_indtargetvisitors Nombre entier Nombre de visiteurs projetés

Étapes d’importation manuelle des données

  1. Accédez au portail Power Apps maker.

  2. Sélectionnez l’environnement où vous avez installé Store Operations Agent.

  3. Dans le volet de navigation gauche, sélectionnez Tables.

  4. Sélectionnez Tout pour afficher toutes les tables.

  5. Filtrez les tables en entrant msdyn_ind dans la zone de recherche.

  6. Sélectionnez la table store en premier (les données de magasin doivent être importées avant d’autres tables).

  7. Sélectionnez Importer, puis importer des données avec des dataflows.

  8. Chargez votre fichier CSV et suivez l’Assistant Power Query pour mapper des colonnes.

  9. Sélectionnez Charger dans une table existante et choisissez la table de destination appropriée.

  10. Vérifiez les mappages de colonnes, puis publiez le flux de données.

  11. Répétez cette opération pour chaque table requise.

Important

Importez toujours la table Store en premier, car les autres tables référencent les enregistrements de cette table. Vérifiez que vos identificateurs de magasin sont cohérents entre toutes les tables.

Publier l’agent des opérations du magasin

Pour publier votre agent à partir de Copilot Studio, consultez les concepts clés : Publier et déployer votre agent.

Vous pouvez publier votre agent sur plusieurs cibles prises en charge par Copilot Studio, telles que Microsoft Teams ou les applications mobiles. Pour connecter votre agent à Microsoft Teams, consultez Se connecter et configurer un agent pour Microsoft Teams.

Étapes suivantes