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数据验证和质量检查 - Amazon Connect 的决定
概述数据验证的工作原理访问数据验证错误查看验证错误查看错误详情解决数据验证错误最佳实践

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

数据验证和质量检查

概述

在 Amazon Connect 决策功能执行之前，数据验证可确保您的数据符合质量要求。系统会根据您配置的计划、指标和规则验证数据，以识别可能阻碍或降低性能的问题。

数据验证的工作原理

验证触发器

数据验证将在以下时间自动运行：

  • Insights 配置更改：当您创建或修改指标、规则或其他配置时

  • 计划创建：创建临时计划时或每次计划运行时

  • 数据刷新：每次数据刷新后，您的目标数据流

  • 能力执行：在 AI 队友操作之前或操作期间（例如，导致异常的根源或确定建议时）

验证类型

Amazon Connections 执行两种类型的验证：

Data Presence Validation 会根据您配置的资源（指标、规则、计划）验证是否加载了所需的数据集和字段。

数据质量验证根据您的设置配置验证所提供的数据是否符合质量要求，包括：

  • 设置标准验证：确认产品和网站符合您的规则标准（例如产品类别、地点位置）

  • 层次结构验证：如果您在设置中使用层次结构，则可以识别缺失的层次结构关系

  • 范围验证：确认已识别产品和地点的所有必要数据都存在

  • 质量评估：评估数据质量和可用性以满足运营需求

渐进式验证

Amazon Connections 为产品和网站提供有效数据的功能，而不是屏蔽整个数据集的功能。当验证问题影响到特定产品或站点时，系统会继续使用有效数据处理产品和站点，识别存在数据问题的产品或站点，并提醒您注意需要注意的特定项目。这使您可以开始使用功能，同时解决剩余的数据问题。

访问数据验证错误

您可以通过三个入口点查看数据验证错误：

  1. 主页上的 “数据验证错误” 指标

  2. 主页上的数据验证错误主题卡

  3. 左侧导航栏中的 “数据管理” > “错误” 选项卡

查看验证错误

“错误” 页面显示所有未解决和已解决的验证错误。您可以按以下任一列进行搜索和筛选：

  • ID：验证错误的唯一标识符

  • 状态

    • 打开：错误尚未解决

    • 已@@ 解决：错误已得到修复和验证

  • 说明：数据质量问题的解释

  • 问题类型

    • 缺少必填数据：未提供触发操作的必填数据（例如，供应计划中没有 outbound_order_line 来源表）

    • 无效的数据值：数据存在但包含不正确的值（例如，负产品成本）

    • 缺少关系：缺少必需的层次结构或参考关系（例如，缺少产品层次结构）

    • 数据不足：没有足够的数据来执行所需的操作（例如，需求计划需要 12 个月的历史订单数据，但只有 3 个月的历史订单数据）

  • 权能：受影响的能力或资源

    • 供应计划

    • 需求计划

    • Insight（包括例外情况、建议和供应或需求的 RCA）

  • 目的地：受影响的目的地流

  • 优先级

    • 严重：至少有一个技能被完全屏蔽且无法执行

    • 高：至少一项功能被部分屏蔽（某些产品或网站无法处理）

    • 中：至少有一项能力的精度降低（将运行，但结果会降低）

  • 创建时间：显示首次检测到错误的时间的时间戳

查看错误详情

选择任意错误以查看详细信息。详细信息屏幕显示上述信息以及 “上次发生时间” 时间戳、相关资源和链接（代表受问题影响的能力的指标、规则或计划），以及多达 100 行受影响数据的预览，显示数据验证错误的表现方式。

可用操作

在错误详细信息屏幕上，您可以：

  • 疑难解答：启动 AI 队友以自然语言协助解决问题，并获得详细的补救指导

  • 解决错误：如果您已修复潜在问题，请手动将错误标记为已解决

  • 下载：下载完整的受影响数据集以进行详细分析和更正

解决数据验证错误

分辨率工作流程

  1. 查看错误描述和优先级以了解其影响

  2. 查看受影响的数据预览，查看哪些特定记录受到影响

  3. 按照提供的具体补救建议进行操作

  4. 选择适当的操作：

    • 对于配置问题：与您的经理和规划人员合作调整指标、规则或计划配置

    • 解决映射问题：更正上传的源数据或更新数据转换和映射

    • 对于缺失或无效的数据：上传更正后的数据

  5. 解决基本问题后，手动将错误标记为已解决

与 AI 队友合作

使用 “疑难解答” 选项提问 “我应该先关注哪些错误？” 之类的问题 或 “哪些错误阻碍了我的需求计划？” ，获取有关问题及其影响的详细说明，获取有关解决方法的分步指导，并了解错误如何影响您的特定配置。AI 队友可以作为指导，在 Amazon Connect 决策和您的源数据系统中解决问题。

最佳实践

  • 按严重性划分优先级：首先关注严重错误，因为它们会完全阻碍功能的执行。然后解决部分阻碍处理的高优先级错误，以及降低准确性的中优先级问题。

  • 仔细查看建议：每个错误都包含根据您的配置针对问题量身定制的具体、可操作的指导。

  • 使用渐进式验证对您有利：在使用功能之前，不要等着解决所有错误。在您努力为其他产品和网站解决问题的同时，系统支持有效产品和网站的功能。

  • 数据刷新后进行监控：在每次数据更新后检查是否有新的验证错误，以便在问题影响生产工作流程之前尽早发现问题。

  • 策略性地下载受影响的数据：当您需要分析预览之外的所有受影响记录，或者需要向数据团队提供完整的数据集时，请使用下载选项。

  • 使用 AI 队友解决复杂问题：“疑难解答” 选项提供适合您的特定情况和配置的情境帮助。

  • 验证解决方法：修复数据问题后，手动将错误标记为已解决以确认修复成功并将其从 “打开” 列表中删除。