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データ検証と品質チェック - Amazon Connect の決定事項
概要データ検証の仕組みデータ検証エラーへのアクセス検証エラーの確認エラーの詳細の表示データ検証エラーの解決ベストプラクティス

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データ検証と品質チェック

概要

データ検証により、Amazon Connect Decisions 機能を実行する前にデータが品質要件を満たしていることを確認できます。システムは、設定された計画、メトリクス、ルールに基づいてデータを検証し、パフォーマンスをブロックまたは低下させる可能性のある問題を特定します。

データ検証の仕組み

検証トリガー

データ検証は、次のタイミングで自動的に実行されます。

  • Insights 設定の変更: メトリクス、ルール、またはその他の設定を作成または変更する場合

  • 計画の作成: アドホック計画を作成するとき、またはスケジュールされた計画の実行ごとに

  • データ更新: 送信先フローへの各データ更新後

  • 機能の実行: AI チームメイトのオペレーションの前または最中 (例: 例外を根本的に引き起こしたり、レコメンデーションを決定したりする場合)

検証タイプ

Amazon Connect Decisions は 2 種類の検証を実行します。

データ存在検証は、設定されたリソース (メトリクス、ルール、プラン) に基づいて、必要なデータセットとフィールドがロードされていることを確認します。

Data Quality Validation は、提供されたデータがセットアップ設定に基づいて品質要件を満たしていることを検証します。これには、以下が含まれます。

  • 設定基準の検証: 製品とサイトがルール基準 (製品カテゴリ、サイトの場所など) と一致することを確認します

  • 階層の検証: セットアップで階層を使用する場合に、欠落している階層関係を識別します

  • スコープの検証: 特定された製品とサイトに必要なすべてのデータが存在することを確認します

  • 品質評価: 運用要件のデータ品質とユーザビリティを評価します

プログレッシブ検証

Amazon Connect Decisions は、データセット全体の機能をブロックするのではなく、有効なデータを持つ製品やサイトの機能を有効にします。検証の問題が特定の製品やサイトに影響を与えると、システムは有効なデータを使用して製品やサイトの処理を継続し、データの問題がある製品やサイトを特定し、注意が必要な特定の項目を警告します。これにより、残りのデータ問題を解決しながら 機能の使用を開始できます。

データ検証エラーへのアクセス

データ検証エラーは、次の 3 つのエントリポイントで表示できます。

  1. ホームページの「データ検証エラー」メトリクス

  2. ホームページのデータ検証エラートピックカード

  3. 左ナビゲーションの「データ管理」 >「エラー」タブ

検証エラーの確認

エラーページには、開いている検証エラーと解決された検証エラーがすべて表示されます。次のいずれかの列で検索およびフィルタリングできます。

  • ID: 検証エラーの一意の識別子

  • ステータス

    • オープン: エラーは解決されていません

    • 解決済み: エラーが修正され、検証されました

  • 説明: データ品質の問題の説明

  • 問題タイプ

    • 必須データがない: オペレーションをトリガーするための必須データが提供されていない (例: Supply Plan の outbound_order_line ソーステーブルがない)

    • 無効なデータ値: データが存在するが、誤った値 (負の製品コストなど) が含まれている

    • 関係がない: 必要な階層関係または参照関係がない (製品階層がないなど)

    • 不十分なデータ: 必要なオペレーションを実行するのに十分なデータがない (例えば、需要計画には 12 か月の履歴注文データが必要だが、3 か月しか存在しない)

  • 機能: 影響を受ける機能またはリソース

    • 供給計画

    • 需要計画

    • インサイト (供給または需要の例外、推奨事項、RCA を含む)

  • 送信先: 影響を受ける送信先フロー

  • 優先度

    • 重大: 少なくとも 1 つの機能が完全にブロックされており、実行できない

    • 高: 少なくとも 1 つの機能が部分的にブロックされている (一部の製品またはサイトを処理できない)

    • 中: 少なくとも 1 つの機能の精度が低下しています ( は実行されますが、結果が低下します)

  • 作成日時: エラーが最初に検出された日時を示すタイムスタンプ

エラーの詳細の表示

詳細情報を表示するには、エラーを選択します。詳細画面には、上記の情報と、Last Occurred On タイムスタンプ、関連するリソースとリンク (問題の影響を受ける機能を表すメトリクス、ルール、またはプラン）、およびデータ検証エラーのマニフェスト方法を示す最大 100 行の影響を受けるデータのプレビューが表示されます。

使用可能なアクション

エラーの詳細画面から、次のことができます。

  • トラブルシューティング: AI チームメイトを起動して、自然言語での問題のトラブルシューティングを支援し、詳細な修復ガイダンスを受け取ります。

  • エラーの解決: 根本的な問題を修正した場合、エラーを手動で解決済みとしてマークする

  • ダウンロード: 詳細な分析と修正のために、影響を受けるデータセット全体をダウンロードする

データ検証エラーの解決

解決ワークフロー

  1. エラーの説明と優先度を確認して、影響を理解する

  2. 影響を受けるデータのプレビューを確認して、影響を受ける特定のレコードを確認します。

  3. 修復のために提供された特定の推奨事項に従う

  4. 適切なアクションを選択します。

    • 設定の問題の場合: マネージャーやプランナーと協力して、メトリクス、ルール、または計画の設定を調整します。

    • マッピングの問題の場合: アップロードされたソースデータを修正するか、データ変換とマッピングを更新します。

    • 欠落データまたは無効なデータの場合: 修正されたデータをアップロードする

  5. 根本的な問題に対処したら、エラーを解決済みとして手動でマークします。

AI チームメイトの使用

トラブルシューティングオプションを使用して、「最初にどのエラーに焦点を当てるべきですか？」などの質問をします。または「どのエラーが需要計画をブロックしていますか？」、問題とその影響の詳細な説明を受け取り、解決アプローチに関するstep-by-stepガイダンスを取得し、エラーが特定の設定にどのように影響するかを理解します。AI チームメイトは、Amazon Connect Decisions 内およびソースデータシステム内で問題を解決するためのガイドとして行動できます。

ベストプラクティス

  • 重要度で優先順位を付ける: 機能の実行を完全にブロックするため、まず重大なエラーに焦点を当てます。次に、処理を部分的にブロックする高優先度エラーに対処し、その後に精度を低下させる中優先度の問題が続きます。

  • 推奨事項を慎重に確認する: 各エラーには、設定に基づいて問題に合わせた具体的で実用的なガイダンスが含まれています。

  • プログレッシブ検証を使用する: 機能を使用する前に、すべてのエラーを解決するのを待たないでください。システムは、他のユーザーの問題の解決に取り組んでいる間、有効な製品とサイトの機能を有効にします。

  • データ更新後のモニタリング: 各データ更新後に新しい検証エラーをチェックして、本番環境のワークフローに影響を与える前に問題を早期に検出します。

  • 影響を受けるデータを戦略的にダウンロードする: プレビュー以外の影響を受けるすべてのレコードを分析する必要がある場合、または完全なデータセットをデータチームに提供する必要がある場合は、ダウンロードオプションを使用します。

  • 複雑な問題に AI チームメイトを使用する: トラブルシューティングオプションは、特定の状況や設定に適応するコンテキストに応じたサポートを提供します。

  • 解決策の確認: データの問題を修正したら、エラーを手動で解決済みとしてマークして、修正が成功したことを確認し、オープンリストから削除します。