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Validação de dados e verificações de qualidade
Visão geral do
A validação de dados garante que seus dados atendam aos requisitos de qualidade antes que os recursos do Amazon Connect Decisions sejam executados. O sistema valida os dados com base em seus planos, métricas e regras configurados para identificar problemas que podem bloquear ou degradar o desempenho.
Como funciona a validação de dados
Acionadores de validação
A validação de dados é executada automaticamente nos seguintes momentos:
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Alterações na configuração do Insights: quando você cria ou modifica métricas, regras ou outras configurações
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Criação do plano: quando você cria um plano ad-hoc ou em cada execução programada do plano
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Atualização de dados: após cada atualização de dados em seus fluxos de destino
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Execução de capacidades: antes ou durante as operações de inteligência artificial com colegas de equipe (por exemplo, quando a raiz causa uma exceção ou determina recomendações)
Tipos de validação
O Amazon Connect Decisions realiza dois tipos de validação:
A Validação de Presença de Dados verifica se os conjuntos de dados e campos necessários são carregados com base nos recursos configurados (métricas, regras, planos).
A validação da qualidade de dados valida se os dados fornecidos atendem aos requisitos de qualidade com base em sua configuração de configuração, incluindo:
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Validação dos critérios de configuração: confirma que os produtos e sites correspondem aos seus critérios de regra (por exemplo, categorias de produtos, locais do site)
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Validação de hierarquia: identifica relacionamentos hierárquicos ausentes se você usar hierarquias em sua configuração
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Validação do escopo: confirma a existência de todos os dados necessários para produtos e sites identificados
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Avaliação da qualidade: avalia a qualidade e a usabilidade dos dados para os requisitos operacionais
Validação progressiva
O Amazon Connect Decisions habilita recursos para produtos e sites com dados válidos, em vez de bloquear a funcionalidade de todo o seu conjunto de dados. Quando problemas de validação afetam produtos ou sites específicos, o sistema continua processando produtos e sites com dados válidos, identifica produtos ou sites com problemas de dados e alerta você sobre os itens específicos que requerem atenção. Isso permite que você comece a usar os recursos enquanto resolve os problemas de dados restantes.
Acessando erros de validação de dados
Você pode visualizar os erros de validação de dados por meio de três pontos de entrada:
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Métrica “Erros de validação de dados” na página inicial
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Cartão de tópico sobre erros de validação de dados na página inicial
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“Gerenciamento de dados” na navegação à esquerda > guia “Erros”
Revisando erros de validação
A página Erros exibe todos os erros de validação abertos e resolvidos. Você pode pesquisar e filtrar por qualquer uma das seguintes colunas:
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ID: identificador exclusivo para o erro de validação
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Status
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Aberto: o erro não foi resolvido
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Resolvido: o erro foi corrigido e validado
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Descrição: Explicação do problema de qualidade dos dados
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Tipo de problema
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Dados obrigatórios ausentes: os dados obrigatórios não são fornecidos para acionar uma operação (por exemplo, nenhuma tabela de origem outbound_order_line para o Plano de Suprimento)
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Valores de dados inválidos: os dados existem, mas contêm valores incorretos (por exemplo, custo negativo do produto)
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Relacionamentos ausentes: os relacionamentos hierárquicos ou de referência necessários estão ausentes (por exemplo, hierarquias de produtos ausentes)
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Dados insuficientes: dados insuficientes disponíveis para realizar as operações necessárias (por exemplo, o plano de demanda requer 12 meses de dados históricos do pedido, mas existem apenas 3 meses)
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Capacidade: A capacidade ou recurso afetado
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Plano de abastecimento
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Plano de demanda
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Insight (inclui exceções, recomendações e RCA para oferta ou demanda)
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Destino: fluxo de destino afetado
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Priority
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Crítico: pelo menos um recurso está totalmente bloqueado e não pode ser executado
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Alto: pelo menos um recurso está parcialmente bloqueado (alguns produtos ou sites não podem ser processados)
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Médio: pelo menos um recurso tem precisão reduzida (funcionará, mas com resultados degradados)
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Criado em: Timestamp mostrando quando o erro foi detectado pela primeira vez
Exibindo detalhes do erro
Selecione qualquer erro para ver informações detalhadas. A tela de detalhes exibe as informações acima junto com um carimbo de data/hora da última ocorrência, recurso e link relacionados (a métrica, a regra ou o plano que representa a capacidade afetada pelo problema) e uma visualização prévia de até 100 linhas de dados afetados mostrando como o erro de validação de dados está se manifestando.
Ações disponíveis
Na tela de detalhes do erro, você pode:
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Solução de problemas: inicie o colega de equipe de IA para ajudar a solucionar o problema em linguagem natural e receber orientações detalhadas de remediação
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Resolver erro: marque manualmente o erro como resolvido se você tiver corrigido o problema subjacente
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Download: baixe o conjunto de dados afetado completo para análise e correção detalhadas
Resolvendo erros de validação de dados
Workflow de resolução
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Revise a descrição e a prioridade do erro para entender o impacto
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Verifique a visualização prévia dos dados afetados para ver quais registros específicos são afetados
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Siga a recomendação específica fornecida para remediação
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Escolha uma ação apropriada:
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Para problemas de configuração: trabalhe com seus gerentes e planejadores para ajustar a configuração de métricas, regras ou planos
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Para problemas de mapeamento: corrija os dados de origem carregados ou atualize as transformações e mapeamentos dos dados
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Para dados ausentes ou inválidos: faça upload dos dados corrigidos
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Marque manualmente o erro como resolvido depois de resolver o problema subjacente
Trabalhando com o AI Teammate
Use a opção Solucionar problemas para fazer perguntas como “Em quais erros devo me concentrar primeiro?” ou “Quais erros estão bloqueando meu plano de demanda?” , receba explicações detalhadas sobre o problema e seu impacto, obtenha orientação passo a passo sobre abordagens de resolução e entenda como o erro afeta sua configuração específica. O colega de equipe de IA pode atuar como um guia para resolver o problema nas decisões do Amazon Connect e nos seus sistemas de dados de origem.
Práticas recomendadas
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Priorize por gravidade: concentre-se primeiro nos erros críticos, pois eles bloqueiam totalmente a execução dos recursos. Em seguida, resolva os erros de alta prioridade que bloqueiam parcialmente o processamento, seguidos por problemas de prioridade média que reduzem a precisão.
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Analise as recomendações com cuidado: cada erro inclui uma orientação específica e acionável adaptada ao problema com base na sua configuração.
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Use a validação progressiva a seu favor: não espere para resolver todos os erros antes de usar os recursos. O sistema permite a funcionalidade de produtos e sites válidos enquanto você trabalha na resolução de problemas de outras pessoas.
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Monitore após a atualização dos dados: verifique se há novos erros de validação após cada atualização de dados para detectar problemas antes que eles afetem os fluxos de trabalho de produção.
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Baixe dados afetados estrategicamente: use a opção de download quando precisar analisar todos os registros afetados além da visualização prévia ou quando precisar fornecer o conjunto de dados completo à sua equipe de dados.
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Use o colega de equipe de IA para problemas complexos: a opção Solução de problemas fornece assistência contextual que se adapta à sua situação e configuração específicas.
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Verifique a resolução: depois de corrigir os problemas de dados, marque manualmente os erros como resolvidos para confirmar se a correção foi bem-sucedida e remova-os da lista Aberta.
