사전 조건 최초 로그인: 온보딩 설문 첫 번째 소스 흐름 생성 소스 데이터 업로드 Source-to-CDM 대상 매핑 열/데이터 매핑 매핑 검토 및 수락 흐름 모니터링 모범 사례

데이터 연결

사전 조건

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

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

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

비즈니스를 가장 잘 나타내는 라디오 버튼을 선택합니다.
사전 정의된 옵션이 적용되지 않는 경우 기타를 선택합니다.

2단계: 가장 큰 문제 정의

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.

옵션을 검토합니다. 사용 가능한 옵션과 그 의미는 다음 표를 참조하세요.
가장 시급한 문제를 나타내는 라디오 버튼을 선택합니다.
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

3단계: 인벤토리 계획 접근 방식 선택

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.

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

4단계: 수요 계획 접근 방식 선택

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

두 가지 수요 계획 옵션을 검토합니다. 사용 가능한 옵션과 그 의미는 다음 표를 참조하세요.
현재 상태와 일치하는 접근 방식의 라디오 버튼을 선택합니다.
제출을 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.

설문 조사 완료 후

네 단계를 모두 완료한 후 제출을 클릭합니다.

나머지 온보딩 단계를 안내하도록 설계된 대시보드 및 주제 카드가 있는 홈 페이지로 리디렉션됩니다.
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 활성화하거나 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 고유한 지표 및 규칙을 생성할 수 있습니다.

첫 번째 소스 흐름 생성

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.

소스 데이터 업로드

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
바꾸기: 기존 데이터를 새 데이터로 바꾸기

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.

Source-to-CDM 대상 매핑

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

기대할 수 있는 사항

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.

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

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.

매핑 편집

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 참조하세요.

열/데이터 매핑

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.

여기에서 작업 메뉴에서 "SQL 검토"를 선택하여 매핑에 대해 생성된 SQL을 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

매핑 편집

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

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.

매핑 검토 및 수락

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.

실패한 매핑 처리

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