View a markdown version of this page

데이터 온보딩 - Amazon Connect 결정
1. 용어집2. 용도3. 의 데이터 온보딩이란 무엇입니까?

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

데이터 온보딩

1. 용어집

  • Data Agent - 데이터 통합 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 어시스턴트

  • 소스 흐름 - 소스 시스템에서 로 데이터를 가져오는 프로세스

  • 데이터 세트 -에서 소스 데이터의 구조화된 표현

  • S3 버킷 - 소스 데이터 파일이 포함된 Amazon S3 스토리지 위치

  • 대상(변환) 흐름 - 소스 데이터 형식을 AWS 정식 데이터 모델(CDM) 형식으로 변환하는 프로세스

  • CDM -에서 사용하는 표준화된 데이터 구조인 정식 데이터 모델

  • 데이터 매핑 - 소스 데이터의 필드를 CDM 구조와 일치시키는 프로세스

2. 용도

이 가이드에서는 데이터 온보딩 작업을 자동화하고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 AI 기반 어시스턴트인 Data Agent를 사용하여 공급망 데이터를에 온보딩하기 위한 step-by-step 지침을 제공합니다.

3. 의 데이터 온보딩이란 무엇입니까?

데이터 온보딩은 기존 공급망 데이터를에 통합하는 프로세스입니다. 가 데이터를 계획 및 예측에 사용하려면의 표준화된 데이터 구조인 정식 데이터 모델(CDM) 내에서 구조화된 형식이어야 합니다. 데이터 온보딩은 필드를 CDM 엔터티에 매핑하고, 데이터 유형 및 형식을 변환하고, 데이터 품질을 검증하여 소스 데이터를이 형식으로 변환합니다. 이렇게 하면가 소스 데이터를 기반으로 정확한 예측 및 권장 사항을 생성할 수 있습니다.

프로세스

데이터 온보딩은 다음 5단계를 따릅니다.

  1. 준비: 시스템에서 소스 데이터 수집( 참조사전 조건)

  2. 업로드: 공급망 데이터를 CSV 파일로 업로드

  3. 맵: 소스 데이터 세트를 CDM 대상 데이터 세트와 일치시키고 소스 필드를 CDM 엔터티에 일치시킵니다(예: “item_number” 필드를 CDM의 “product_id”에 매핑).

  4. 검증: 품질 검사 실행 및 데이터 문제 해결

이 프로세스 전체에서의 Data Agent는 AI 기반 어시스턴트 데이터 온보딩 어시스턴트 역할을 합니다. 화면 왼쪽에 유지되며 자연어를 사용하여 화면과 상호 작용하여 다음과 같은 데이터 온보딩 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

  • 스키마 검색: 업로드된 데이터를 자동으로 스캔하여 구조 및 관계를 식별합니다.

  • source-to-destination 매핑 생성: 소스 데이터를 분석하고 데이터와 가장 일치하는 CDM 대상 테이블을 제안합니다.

  • SQL 변환 쿼리 생성: 소스 필드를 CDM 대상 필드에 매핑하는 SQL을 자동으로 생성합니다.

  • 매핑 근거 제공: 중복 데이터를 기반으로 특정 매핑이 제안된 이유를 설명합니다.

  • 문제 해결: 매핑 또는 데이터 로드가 실패한 이유를 식별하고 특정 수정 사항을 권장합니다.

  • 질문 답변: 개념을 설명하고, 매핑을 명확히 하고, 프로세스 전반에 걸쳐 지침을 제공합니다.