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# 데이터 연결
<a name="connecting-your-data"></a>

## 사전 조건
<a name="connecting-your-data-prerequisites"></a>

데이터 온보딩을 시작하기 전에 다음을 갖추어야 합니다.
+ Amazon Connect 결정 인스턴스
  + 인스턴스가 연결된 S3 버킷으로 이미 생성되어 있어야 합니다.
+ 준비된 데이터
  + Amazon Customer Success와 협력하여 Amazon Connect Decisions를 어떻게 사용할 계획인지에 따라 필요한 데이터를 결정합니다. 기본 데이터 요구 사항은 다음과 같습니다.
    + 판매/주문 기록: 12개월 이상의 트랜잭션 레코드
    + 제품 세부 정보: 사양이 포함된 전체 제품 카탈로그
    + 사이트/위치 정보: 창고, 배포 센터, 소매 위치
    + 현재 인벤토리 보유: 각 위치의 보유 인벤토리
  + UTF-8 인코딩을 사용하는 CSV 형식의 모든 소스 데이터

## 최초 로그인: 온보딩 설문
<a name="connecting-your-data-onboarding-questionnaire"></a>

Amazon Connect Decisions에 처음 로그인하면 시스템에서 안내 온보딩 설문이 표시됩니다. 이 개인화 마법사는 의사 결정 팀원이 비즈니스와 가장 관련성이 높은 기능을 컨텍스트화하는 데 도움이 됩니다. 이 설문은 업계, 주요 비즈니스 과제 및 선호하는 계획 접근 방식에 대한 정보를 수집합니다. 응답은 선택에 따라 온보딩 단계를 최적화하는 데 도움이 되므로 시스템이 후속 설정 워크플로를 간소화하고 비즈니스에 가장 관련성이 높은 구성 경로를 표시할 수 있습니다. 전체 애플리케이션에 액세스하기 전에 모든 단계를 완료해야 합니다. Decisions Teammate는 오른쪽 사이드바를 통해 온보딩 프로세스 전반에 걸쳐 실시간으로 질문에 답변할 수 있습니다.

**참고**  
이는 처음 로그인할 때만 일회성 선택입니다. 응답은 후속 온보딩 단계를 최적화하고 에이전트가 비즈니스 환경을 이해하는 데 도움이 되는 추가 컨텍스트를 제공합니다. 모든 기능은 선택에 관계없이 완전히 액세스할 수 있습니다.

### 1단계: 산업 선택
<a name="connecting-your-data-step1-select-industry"></a>

**표시되는 내용:** 비즈니스를 가장 잘 설명하는 산업을 선택하라는 환영 메시지와 라디오 버튼 세트입니다.

1. 비즈니스를 가장 잘 나타내는 라디오 버튼을 선택합니다.

1. 사전 정의된 옵션이 적용되지 않는 경우 **기타**를 선택합니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-step1-select-industry.png)


### 2단계: 가장 큰 문제 정의
<a name="connecting-your-data-step2-define-challenge"></a>

**표시되는 내용:** 1단계 응답이 편집 옵션과 함께 표시됩니다. 그 아래에는 세 가지 옵션에서 주요 비즈니스 문제를 식별하라는 메시지가 표시됩니다. 각 선택과 연결된 기능을 이해하는 데 도움이 되는 기능 비교 표가 표시됩니다.

1. 옵션을 검토합니다. 사용 가능한 옵션과 그 의미는 다음 표를 참조하세요.

1. 가장 시급한 문제를 나타내는 라디오 버튼을 선택합니다.

1. 선택 사항으로 옵션 아래의 기능 비교 표를 검토하여 각 선택 항목에 포함된 내용을 이해합니다.


**비즈니스 챌린지 옵션**  

| 옵션 | 설명 | 주요 기능 활성화 | 
| --- | --- | --- | 
| **최적의 인벤토리 수준 유지** | 기본 챌린지가 초과 인벤토리를 최소화하면서 재고 부족을 피하는 경우이 옵션을 선택합니다. | 인벤토리 최적화, 재고 부족 방지, 과도한 인벤토리 감소, 공급 계획, 공급업체 리드 타임 추적 | 
| **수요 예측 정확도 개선** | 더 나은 계획 결정을 위해 더 정확한 예측을 생성하는 것이 주요 과제인 경우이 옵션을 선택합니다. | 기준 예측, 합의 계획, 예측 정확도 추적 | 
| **둘 다** | 인벤토리 최적화와 수요 예측 정확도를 동시에 해결해야 하는 경우이 옵션을 선택합니다. | 모든 공급별 및 수요별 기능이 활성화됨 | 

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-step2-define-challenge.png)


### 3단계: 인벤토리 계획 접근 방식 선택
<a name="connecting-your-data-step3-inventory-planning"></a>

**표시되는 내용:** 1단계와 2단계가 완료됨(녹색 확인 표시)으로 표시되고 응답이 표시되고 편집할 수 있습니다. 3단계에서는 두 가지 옵션이 강조 표시된 상태에서 인벤토리 계획에 접근하는 방법을 묻습니다.

1. 두 가지 인벤토리 계획 옵션을 검토합니다. 사용 가능한 옵션과 그 의미는 다음 표를 참조하세요.

1. 현재 상태와 일치하는 접근 방식의 라디오 버튼을 선택합니다.


**인벤토리 계획 접근 방식 옵션**  

| 옵션 | 설명 | 최적의 용도 | 
| --- | --- | --- | 
| **Amazon Connect Decisions를 사용하여 인벤토리 계획 생성** | 시스템은 과거 판매 및 인벤토리 데이터를 사용하여 비즈니스에 맞는 계획을 생성합니다. | 기존 계획 솔루션이 없거나 기록 데이터에서 AI 생성 계획을 활용하려는 조직입니다. | 
| **기존 인벤토리 예측 또는 계획 가져오기** | 결정 기능을 즉시 사용할 수 있도록 기존 인벤토리 계획 또는 프로젝션을 업로드합니다. 시스템은 데이터를 업로드하고 매핑하는 데 도움이 됩니다. | 이미 계획 프로세스를 수립했으며 계획 소스를 변경하지 않고 모니터링, 인사이트 생성 및 권장 기능을 활용하려는 조직입니다. | 

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-step3-inventory-planning.png)


### 4단계: 수요 계획 접근 방식 선택
<a name="connecting-your-data-step4-demand-planning"></a>

**표시되는 내용:** 1\~3단계가 완료된 것으로 표시됩니다. 4단계에서는 수요 계획에 접근하는 방법을 묻습니다.

1. 두 가지 수요 계획 옵션을 검토합니다. 사용 가능한 옵션과 그 의미는 다음 표를 참조하세요.

1. 현재 상태와 일치하는 접근 방식의 라디오 버튼을 선택합니다.

1. **제출**을 클릭하여 온보딩 설문지를 완료합니다.

**참고:**이 온보딩 설문지는 선택 사항에 따라 온보딩 단계를 최적화하는 데 도움이 되는 일회성 컨텍스트 입력입니다. 에이전트 동작을 변경하거나 기능에 대한 액세스를 제한하지 않습니다. Amazon Connect Decisions의 모든 기능은 계속 사용할 수 있습니다.


**수요 계획 접근 방식 옵션**  

| 옵션 | 설명 | 최적의 용도 | 
| --- | --- | --- | 
| **Amazon Connect 결정으로 수요 예측 생성** | 시스템은 과거 판매 및 주문 데이터를 사용하여 비즈니스에 맞는 수요 예측을 생성합니다. Amazon Connect Decisions는 18개 이상의 예측 도구를 오케스트레이션하여 정확한 기준 예측을 생성합니다. | 기존 예측 솔루션이 없거나 현재 접근 방식을 AI 생성 예측으로 바꾸려는 조직. | 
| **기존 예측 가져오기** | 결정 기능을 즉시 사용할 수 있도록 기존 수요 예측을 업로드합니다. 시스템은 예측 데이터를 매핑하고 가져오는 데 도움이 됩니다. | 이미 예측 프로세스를 수립했으며 예측 소스를 변경하지 않고 모니터링, 인사이트 생성 및 권장 기능을 활용하려는 조직입니다. | 

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-step4-demand-planning.png)


### 설문 조사 완료 후
<a name="connecting-your-data-after-completing-questionnaire"></a>

네 단계를 모두 완료한 후 **제출**을 클릭합니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-submit-questionnaire.png)

+ 나머지 온보딩 단계를 안내하도록 설계된 대시보드 및 주제 카드가 있는 **홈 페이지로 리디렉**션됩니다.
+ 시스템은 선택한 항목에 따라 애플리케이션 내에 **지표와 규칙을 자동으로 생성합니다**. 이는 **초안 상태로** 생성되며 즉시 활성화되지 않습니다.
+ 자동으로 생성된 지표 및 규칙을 검토한 다음 필요에 따라 **활성화**하거나 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 고유한 지표 및 규칙을 **생성할** 수 있습니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-homepage-after-questionnaire.png)


## 첫 번째 소스 흐름 생성
<a name="connecting-your-data-creating-first-source-flow"></a>

데이터 온보딩을 시작하려면 데이터 주제 카드 **연결** **검토를** 클릭하거나 Amazon Connect 결정의 '햄버거 메뉴'에서 **데이터 관리** 탭으로 이동합니다. 여기에서 기존 소스 흐름을 모두 볼 수 있습니다. 아직 설정하지 않은 경우 **"새 소스 연결"**을 클릭하여 시작합니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-create-source-flow.png)


## 소스 데이터 업로드
<a name="connecting-your-data-upload-source-data"></a>

사용 사례에 필요한 CDM 테이블을 기반으로 소스 데이터가 포함된 CSV 파일을 업로드합니다. 데이터 업데이트를 처리하는 방법을 선택할 수 있습니다.
+ **추가**: 기존 데이터에 새 데이터 추가
+ **바꾸**기: 기존 데이터를 새 데이터로 바꾸기

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-upload-source-data.png)


파일을 업로드하면 Amazon Connect Decisions는 다음을 포함하여 해당 데이터에 대한 폴더 구조를 S3에 자동으로 생성합니다.
+ 선택한 소스 시스템의 이름을 따서 명명된 상위 폴더
+ 선택한 소스 테이블 이름의 이름을 따서 명명된 하위 폴더
+ 하위 폴더 아래의 모든 파일은 동일한 소스 테이블에 저장됩니다.
+ 이 파일 구조는 Amazon S3 폴더 경로를 생성하는 데에도 사용됩니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-s3-folder-structure.png)


## Source-to-CDM 대상 매핑
<a name="connecting-your-data-source-to-cdm-mapping"></a>

파일이 업로드되면 Amazon Connect Decisions는 데이터 분석을 시작하고 이를 하나 이상의 Amazon Connect Decisions CDM 대상 테이블에 자동으로 매핑합니다.

### 기대할 수 있는 사항
<a name="connecting-your-data-source-to-cdm-what-to-expect"></a>
+ 이 단계는 업로드된 데이터의 양에 따라 10\~15분이 걸릴 수 있습니다.
+ Data Agent는 백그라운드에서 작동하여 소스 데이터에 가장 적합한 CDM 대상 데이터 세트를 식별합니다.
+ *이 페이지에서 벗어나면 자동 매핑이 실패합니다.* 기다리는 동안 Amazon Connect 결정 및 데이터 관리 탭을 열어 두어 자동 매핑이 완료되도록 하세요.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-source-to-cdm-analyzing.png)


완료되면 Data Agent는 중첩 데이터를 기반으로 source-to-destination 매핑에 대한 근거를 제공하며, 이를 검토하고 매핑 결과에 대해 에이전트에게 질문할 수 있습니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-source-to-cdm-complete.png)


소스 매핑을 검토하고 편집하려면 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 자연어를 사용하여 데이터 에이전트와 직접 상호 작용하여 소스 대상 매핑을 업데이트합니다.
+ **작업을** 클릭하고 **"소스 편집"을** 선택합니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-edit-sources.png)


### 매핑 편집
<a name="connecting-your-data-source-to-cdm-editing-mappings"></a>

여기에서 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 필요한 경우 소스 및 대상 매핑을 수동으로 업데이트합니다.
+ 화면 오른쪽에 있는 Data Agent를 사용하여 매핑을 확인하는 질문을 합니다.
+ 특정 데이터 세트에 대해 자세히 알아보려면 [사용 설명서를](https://docs.aws.amazon.com/connect-decisions/legacy/userguide/data-model-asc.html) 참조하세요.

## 열/데이터 매핑
<a name="connecting-your-data-column-data-mapping"></a>

source-to-destination 매핑이 완료되면 Amazon Connect Decisions는 소스 데이터 세트에서 CDM 대상으로 SQL 변환 쿼리를 자동으로 생성합니다. 매핑이 완료되면 Data Agent로부터 매핑 결과를 자세히 설명하는 알림을 받게 됩니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-column-mapping-notification.png)


여기에서 작업 메뉴에서 **"SQL 검토"를 선택하여 매핑에 대해 생성된 SQL**을 검토해야 합니다.

매핑(SQL)을 검토하면 다음이 표시됩니다.
+ 추가한 소스 데이터 세트 열
+ 참조용 대상 CDM 테이블 열
+ 이를 연결하는 변환 SQL
+ Data Agent에서 제공하는 매핑의 근거

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-column-mapping-sql-review.png)


### 매핑 편집
<a name="connecting-your-data-column-editing-mappings"></a>

매핑을 편집하는 두 가지 옵션이 있습니다.
+ **Data Agent 작업**: 자연어를 사용하여 매핑 질문, 관리 및 업데이트
+ **SQL Directly 편집**: SQL에 익숙한 경우 쿼리를 직접 수정할 수 있습니다.

### 변경 사항 테스트
<a name="connecting-your-data-testing-changes"></a>

매핑 쿼리를 편집할 때 **"테스트 쿼리"** 기능을 사용하여 계속 테스트합니다. 그러면 데이터가 대상 CDM으로 변환되는 방식에 대한 샘플을 스크롤하여 미리 볼 수 있습니다. 이를 사용하여 변환이 제대로 실행되도록 하고 source-to-destination CDM에서 적절한 업데이트를 검증합니다.

매핑 출력에 만족하면 "**쿼리 저장**"을 선택하여 해당 소스 대상 페어에 대한 변환 쿼리를 저장합니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-test-query.png)


## 매핑 검토 및 수락
<a name="connecting-your-data-review-accept-mappings"></a>

각 소스 데이터 세트에 대해 나머지 매핑을 검토합니다. Data Agent는 질문이나 문제 해결 도움말을 위해 화면 오른쪽에 지속적인 상태를 유지합니다.

모든 매핑에 만족하면 매핑 수락을 클릭하여 **데이터 온보딩을 완료하도록 수락합니다.**

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-accept-mappings.png)


### 실패한 매핑 처리
<a name="connecting-your-data-handle-failed-mappings"></a>

매핑에 실패한 경우 **"매핑 다시 시작"**을 선택하여 모든 매핑을 다시 시작하거나 "**SQL 생성 재시도"를 통해 작업 메뉴에서 단일 매핑을 수동으로 재시도**할 수 있습니다. 또한 Data Agent는 자연어를 사용하여 매핑을 재시도할 수 있으며 오류가 계속 지속될 경우 문제를 식별하고 해결하는 데 계속 도움이 됩니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-failed-mappings.png)


## 흐름 모니터링
<a name="connecting-your-data-monitor-flows"></a>

### 대상 탭
<a name="connecting-your-data-destinations-tab"></a>

매핑을 수락하면 **데이터 관리** 내의 **대상** 탭으로 이동하여 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 대상 흐름 검토
+ 매핑 관리 및 편집("흐름 관리")
+ 더 이상 사용되지 않는 흐름 삭제
+ 이러한 흐름의 실행 상태 검토

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-destinations-tab.png)


**"흐름 관리"**를 선택하면 데이터 에이전트와 계속 협력하여 시간이 지남에 따라 매핑을 세분화할 수 있는 데이터 매핑 환경으로 돌아갑니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-manage-flow.png)


### 소스 탭
<a name="connecting-your-data-sources-tab"></a>

**소스** 탭으로 돌아가면 다음을 찾을 수 있습니다.
+ 생성된 소스 데이터 세트
+ 연결된 S3 버킷
+ 옵션:
  + 다른 파일 업로드를 통해 더 많은 소스 데이터 추가
  + 흐름 관리
  + 흐름 삭제
  + 실행 검토

**"흐름 관리"**를 선택하면 데이터 에이전트와 계속 협력하여 시간이 지남에 따라 매핑을 세분화할 수 있는 데이터 매핑 환경으로 돌아갑니다.

또한 필요에 따라 **새 소스 생성**에 액세스하여 새 데이터 소스에 대한 데이터 온보딩 프로세스를 다시 시작할 수 있습니다.

![](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/adminguide/images/connecting-your-data-sources-tab.png)


## 모범 사례
<a name="connecting-your-data-best-practices"></a>

### 데이터 준비
<a name="connecting-your-data-best-practices-data-preparation"></a>
+ 사전 조건 섹션의 단계를 따릅니다.
+ 모든 CSV 파일에 UTF-8 인코딩 사용
+ 파일 이름이 고유한지 확인
+ 업로드하기 전에 데이터 품질 검증

### Data Agent 작업
<a name="connecting-your-data-best-practices-working-with-data-agent"></a>
+ 요청에 구체적이어야 합니다.
+ 결정을 이해하지 못할 때 설명을 요청합니다.
+ 수락하기 전에 모든 SQL 변경 사항 테스트
+ 미리 보기 기능을 사용하여 변환 확인

### 지속적 유지 관리
<a name="connecting-your-data-best-practices-ongoing-maintenance"></a>
+ 소스 데이터를 최신 상태로 유지
+ 흐름 실행을 정기적으로 모니터링
+ 알림을 받으면 즉시 데이터 오류 해결
+ 팀에 대한 사용자 지정 변환 문서화