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데이터 검증 및 품질 검사 - Amazon Connect 결정
개요데이터 검증 작동 방식데이터 검증 오류 액세스검증 오류 검토오류 세부 정보 보기데이터 검증 오류 해결모범 사례

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데이터 검증 및 품질 검사

개요

데이터 검증은 Amazon Connect Decisions 기능이 실행되기 전에 데이터가 품질 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 시스템은 구성된 계획, 지표 및 규칙을 기반으로 데이터를 검증하여 성능을 차단하거나 저하시킬 수 있는 문제를 식별합니다.

데이터 검증 작동 방식

검증 트리거

데이터 검증은 다음과 같은 시점에 자동으로 실행됩니다.

  • Insights 구성 변경 사항: 지표, 규칙 또는 기타 구성을 생성하거나 수정하는 경우

  • 계획 생성: 임시 계획을 생성하거나 예약된 각 계획 실행 시

  • 데이터 새로 고침: 대상 흐름에 대한 각 데이터 새로 고침 후

  • 기능 실행: AI 팀원 운영 전 또는 도중(예: 예외를 근본적으로 유발하거나 권장 사항을 결정하는 경우)

검증 유형

Amazon Connect Decisions는 두 가지 유형의 검증을 수행합니다.

데이터 존재 확인은 구성된 리소스(지표, 규칙, 계획)를 기반으로 필요한 데이터 세트와 필드가 로드되었는지 확인합니다.

데이터 품질 검증은 제공된 데이터가 다음을 포함한 설정 구성을 기반으로 품질 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

  • 설정 기준 검증: 제품 및 사이트가 규칙 기준(예: 제품 범주, 사이트 위치)과 일치하는지 확인합니다.

  • 계층 구조 검증: 설정에서 계층 구조를 사용하는 경우 누락된 계층 관계를 식별합니다.

  • 범위 검증: 식별된 제품 및 사이트에 필요한 모든 데이터가 있는지 확인합니다.

  • 품질 평가: 운영 요구 사항에 대한 데이터 품질 및 가용성을 평가합니다.

점진적 검증

Amazon Connect Decisions를 사용하면 전체 데이터 세트에 대한 기능을 차단하는 대신 유효한 데이터가 있는 제품 및 사이트에 대한 기능을 사용할 수 있습니다. 검증 문제가 특정 제품 또는 사이트에 영향을 미치는 경우 시스템은 유효한 데이터가 있는 제품 및 사이트를 계속 처리하고, 데이터 문제가 있는 제품 또는 사이트를 식별하고, 주의가 필요한 특정 항목을 알려줍니다. 이렇게 하면 나머지 데이터 문제를 해결하면서 기능을 사용할 수 있습니다.

데이터 검증 오류 액세스

다음 세 가지 진입점을 통해 데이터 검증 오류를 볼 수 있습니다.

  1. 홈 페이지의 "데이터 검증 오류" 지표

  2. 홈 페이지의 데이터 검증 오류 주제 카드

  3. 왼쪽 탐색 창의 "데이터 관리" > "오류" 탭

검증 오류 검토

오류 페이지에는 열려 있거나 해결된 모든 검증 오류가 표시됩니다. 다음 열 중 하나를 기준으로 검색하고 필터링할 수 있습니다.

  • ID: 검증 오류의 고유 식별자

  • 상태

    • 열기: 오류가 해결되지 않음

    • 해결됨: 오류가 수정되고 검증되었습니다.

  • 설명: 데이터 품질 문제 설명

  • 문제 유형

    • 필수 데이터 누락: 작업을 트리거하기 위한 필수 데이터가 제공되지 않음(예: 공급 계획에 대한 outbound_order_line 소스 테이블 없음)

    • 잘못된 데이터 값: 데이터가 존재하지만 잘못된 값을 포함합니다(예: 음수 제품 비용).

    • 관계 누락: 필수 계층적 또는 참조 관계가 누락됨(예: 제품 계층 구조 누락)

    • 데이터 부족: 필요한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 않음(예: 수요 계획에 12개월의 과거 주문 데이터가 필요하지만 3개월만 있음)

  • 기능: 영향을 받는 기능 또는 리소스

    • 공급 계획

    • 수요 계획

    • 인사이트(공급 또는 수요에 대한 예외, 권장 사항 및 RCA 포함)

  • 대상: 영향을 받는 대상 흐름

  • 우선 순위

    • 심각: 하나 이상의 기능이 완전히 차단되어 실행할 수 없음

    • 높음: 하나 이상의 기능이 부분적으로 차단됨(일부 제품 또는 사이트를 처리할 수 없음)

    • 중간: 하나 이상의 기능이 정확도가 떨어졌습니다(실행되지만 결과가 저하됨).

  • 생성 시간: 오류가 처음 감지된 시기를 보여주는 타임스탬프

오류 세부 정보 보기

오류를 선택하면 자세한 정보를 볼 수 있습니다. 세부 정보 화면에는 위의 정보가 마지막 발생 날짜 타임스탬프, 관련 리소스 및 링크(문제의 영향을 받는 기능을 나타내는 지표, 규칙 또는 계획), 데이터 검증 오류가 어떻게 나타나는지 보여주는 영향을 받는 데이터의 최대 100개 행에 대한 미리 보기와 함께 표시됩니다.

사용 가능한 작업

오류 세부 정보 화면에서 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 문제 해결: AI 팀원을 시작하여 자연어로 문제 해결을 지원하고 자세한 문제 해결 지침을 받습니다.

  • 오류 해결: 기본 문제를 해결한 경우 오류를 수동으로 해결됨으로 표시합니다.

  • 다운로드: 자세한 분석 및 수정을 위해 영향을 받는 전체 데이터 세트를 다운로드합니다.

데이터 검증 오류 해결

해결 워크플로

  1. 오류 설명 및 우선 순위를 검토하여 영향을 이해합니다.

  2. 영향을 받는 데이터 미리 보기를 확인하여 영향을 받는 특정 레코드를 확인합니다.

  3. 문제 해결을 위해 제공된 특정 권장 사항을 따릅니다.

  4. 적절한 작업을 선택합니다.

    • 구성 문제의 경우: 관리자 및 플래너와 협력하여 지표, 규칙 또는 계획 구성을 조정합니다.

    • 매핑 문제의 경우: 업로드된 소스 데이터를 수정하거나 데이터 변환 및 매핑을 업데이트합니다.

    • 누락되거나 유효하지 않은 데이터의 경우: 수정된 데이터 업로드

  5. 기본 문제를 해결한 후 오류를 수동으로 해결됨으로 표시합니다.

AI Teammate 작업

문제 해결 옵션을 사용하여 "먼저 어떤 오류에 집중해야 합니까?"와 같은 질문을 합니다. 또는 "어떤 오류가 수요 계획을 차단하고 있습니까?", 문제와 그 영향에 대한 자세한 설명을 받고, 해결 접근 방식에 대한 step-by-step 지침을 받고, 오류가 특정 구성에 미치는 영향을 이해합니다. AI 팀원은 Amazon Connect 결정 및 소스 데이터 시스템 내에서 문제를 해결하기 위한 가이드 역할을 할 수 있습니다.

모범 사례

  • 심각도별 우선순위 지정: 중요한 오류는 기능 실행을 완전히 차단하므로 먼저 중요 오류에 집중합니다. 그런 다음 처리를 부분적으로 차단하는 높은 우선 순위 오류와 정확도를 떨어뜨리는 중간 우선 순위 문제를 해결합니다.

  • 권장 사항 주의 깊게 검토: 각 오류에는 구성에 따라 문제에 맞게 조정된 구체적이고 실행 가능한 지침이 포함되어 있습니다.

  • 이점에 대한 점진적 검증 사용: 기능을 사용하기 전에 모든 오류를 해결할 때까지 기다리지 마세요. 시스템은 다른 사용자의 문제 해결을 위해 작업하는 동안 유효한 제품 및 사이트에 대한 기능을 활성화합니다.

  • 데이터 새로 고침 후 모니터링: 프로덕션 워크플로에 영향을 미치기 전에 문제를 조기에 포착하기 위해 각 데이터 업데이트 후 새 검증 오류를 확인합니다.

  • 영향을 받는 데이터를 전략적으로 다운로드: 미리 보기 이후 영향을 받는 모든 레코드를 분석해야 하거나 데이터 팀에 전체 데이터 세트를 제공해야 하는 경우 다운로드 옵션을 사용합니다.

  • 복잡한 문제에 AI 팀원 사용: 문제 해결 옵션은 특정 상황 및 구성에 맞는 상황별 지원을 제공합니다.

  • 해결 방법 확인: 데이터 문제를 해결한 후 오류를 해결됨으로 수동으로 표시하여 수정이 성공했는지 확인하고 열기 목록에서 제거합니다.