이 튜토리얼을 사용하여 고객의 360도 보기를 구성하고 데이터 패브릭 평가판의 Master Data Management 유스 케이스를 사용하여 이러한 고객을 탐색하십시오. 이 학습서의 목표는 고객 데이터를 신용 점수 데이터와 결합하여 데이터 전체에서 엔티티를 분석하고 고객의 통합된 360도 보기를 작성하는 것이며 캠페인에서 대상으로 지정할 최고 가치 고객을 식별하고 이를 제공할 최고 등급을 판별하는 것입니다.
기술 미리보기 이는 기술 미리보기이며 프로덕션 환경에서의 사용에 대해서는 아직 지원되지 않습니다.
이 학습서의 내용은 골든 뱅크가 더 낮은 모기지 금리를 제시하는 캠페인을 운영하기를 원한다는 것입니다. 데이터 엔지니어로서 IBM Match 360 을 사용하여 고객의 360도 보기를 위한 데이터를 설정, 맵핑 및 모델링해야 합니다.
다음 애니메이션 이미지는 이 학습서의 끝에서 수행할 작업에 대한 빠른 미리보기를 제공합니다. 마스터 데이터에 자산을 설정하고 추가하며, 데이터 자산 속성을 맵핑하고, 데이터 모델을 공개하고, 일치를 실행하고, 일치된 데이터를 카탈로그에 공개한 후 일치된 데이터를 탐색하고 시각화합니다. 더 큰 이미지를 보려면 이미지를 클릭하십시오.
튜토리얼 미리보기
이 학습서에서는 다음 태스크를 완료할 수 있습니다.
- 전제 조건 설정
- 작업 1: 일치하는 데이터에 대한 카탈로그 만들기
- 작업 2: 마스터 데이터에 자산 설정 및 추가하기
- 작업 3: 데이터 자산 속성 매핑
- 작업 4: 데이터 모델 게시 및 매칭 실행
- 작업 5: 일치하는 데이터를 카탈로그에 게시하기
- 작업 6: 일치하는 데이터 미리 보기
- 작업 7: 매칭 알고리즘 조정 및 매칭 실행
- 작업 8: 매칭 결과에 대한 인사이트 얻기
- 작업 9: 엔티티 레코드 시각화
- 정리 (선택사항)
비디오를 시청하면 이 학습서의 단계를 미리 볼 수 있습니다. 비디오에 표시된 사용자 인터페이스에 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 이 비디오는 작성된 학습서와 함께 사용하기 위한 것입니다.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
이 학습을 완료하기 위한 팁
다음은 이 학습서를 성공적으로 완료하기 위한 몇 가지 팁입니다.
비디오 사진 사용
다음 애니메이션 이미지는 비디오 픽처 인 픽처 및 목차 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.
커뮤니티에서 도움 받기
이 튜토리얼에 도움이 필요하면 Cloud Pak for Data 커뮤니티 토론 포럼에서 질문하거나 답변을 찾을 수 있습니다.
브라우저 창 설정
이 튜토리얼을 완료하는 최적의 경험을 위해 한 브라우저 창에서 Cloud Pak for Data 를 열고 두 애플리케이션 간에 쉽게 전환할 수 있도록 다른 브라우저 창에서 이 튜토리얼 페이지를 열어 두십시오. 따라하기 쉽도록 두 개의 브라우저 창을 나란히 배열하는 것을 고려하십시오.
전제조건 설정
Cloud Pak for Data as a Service 가입
Cloud Pak for Data as a Service 에 등록하고 Master Data Management 유스 케이스에 필요한 서비스를 프로비저닝해야 합니다.
- 기존 Cloud Pak for Data as a Service 계정이 있는 경우 이 튜토리얼을 시작할 수 있습니다. Lite 플랜 계정이 있는 경우에는 계정당 한 명의 사용자만 이 학습서를 실행할 수 있습니다.
- Cloud Pak for Data as a Service 계정이 아직 없는 경우에는 데이터 패브릭 평가판에 등록하십시오.
다음 동영상을 통해 Cloud Pak for Data 데이터 패브릭에 대해 알아보세요.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
필요한 프로비저닝된 서비스 확인
이 태스크를 미리 보려면 00:50에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.
필요한 서비스를 확인하거나 프로비저닝하려면 다음 단계를 수행하십시오.
Cloud Pak for Data에서 댈러스 지역에 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 지역 드롭 다운을 클릭한 후 댈러스를 선택하십시오.
탐색 메뉴 '
'에서 서비스 > 서비스 인스턴스를 선택합니다.제품 드롭다운 상자를 사용하여 IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스가 있는지 확인하십시오.
IBM Match 360 서비스 인스턴스를 작성해야 하는 경우 서비스 추가를 클릭하십시오.
IBM Match 360 with Watson을 선택하십시오.
지역에 대해 댈러스를 선택하십시오.
Lite 플랜을 선택하십시오.
선택사항: IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스의 이름을 입력하십시오.
작성을 클릭하십시오.
다음 서비스를 확인하거나 프로비저닝하려면 다음 단계를 반복하십시오.
- IBM Knowledge Catalog
- Cloud Object Storage
진행 상황 확인
다음 이미지는 프로비저닝된 서비스 인스턴스를 표시합니다.
샘플 프로젝트 작성
이 작업을 미리 보려면 01:29부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
이 학습서의 샘플 프로젝트를 작성하려면 다음 단계를 수행하십시오.
리소스 허브에서 Master Data Management 샘플 프로젝트에 액세스합니다.
프로젝트 작성을 클릭하십시오.
프로젝트를 Cloud Object Storage 인스턴스에 연관시키도록 프롬프트가 표시되면 목록에서 Cloud Object Storage 인스턴스를 선택하십시오.
작성을 클릭하십시오.
프로젝트 가져오기가 완료될 때까지 기다린 후 새 프로젝트 보기 를 클릭하여 프로젝트 및 자산이 성공적으로 작성되었는지 확인하십시오.
참고: 이 경우가 프로젝트에 처음 액세스하는 경우 프로젝트 둘러보기를 원하는지 묻는 안내서가 표시됩니다. 지금은 나중에를 클릭하십시오.자산 탭을 클릭하여 프로젝트의 자산을 보십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 샘플 프로젝트를 표시합니다. 이제 학습서를 시작할 준비가 되었습니다.
태스크 1: 일치하는 데이터에 대한 카탈로그 작성
이 태스크를 미리 보려면 02:08에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.
마스터 데이터에 대한 카탈로그와 일치된 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. IBM Knowledge Catalog Lite 플랜을 사용하여 두 개의 카탈로그를 작성할 수 있습니다. 이미 두 개의 카탈로그가 있는 경우, 기존 카탈로그 중 하나를 사용하고 사용하려는 카탈로그의 편집자인지 확인할 수 있습니다.
옵션 1: 기본 카탈로그 사용
다음 단계를 수행하여 기본 카탈로그를 사용할 수 있는 적절한 액세스 권한이 있는지 확인하십시오.
' 탐색 메뉴 '
' 에서 ' 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기'을 선택합니다 이 학습에 사용할 카탈로그를 여십시오.
액세스 제어 탭을 클릭하십시오.
계정에 편집자 역할이 있는지 확인하십시오. 액세스 권한이 뷰어인 경우 관리자에게 문의하여 편집자 액세스 권한을 요청하십시오.
옵션 2: 새 카탈로그 작성
그렇지 않으면 다음 단계에 따라 카탈로그를 작성하십시오.
카탈로그 페이지에서 카탈로그 작성을 클릭하십시오.
이름의 경우, 앞이나 뒤에 공백 없이 표시된 대로 정확하게 카탈로그 이름을 복사하여 붙여넣으십시오.
Mortgage Approval Catalog데이터 보호 규칙 적용을 선택하고 선택사항을 확인한 후 다른 필드의 기본값을 승인하십시오.
기본 설정을 사용하려면 작성을 클릭하십시오. 새 카탈로그가 열립니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 카탈로그를 표시합니다. 이제 카탈로그가 있으므로 마스터 데이터를 설정하고 데이터 자산을 추가할 수 있습니다.
태스크 2: 자산을 설정하고 마스터 데이터에 추가
이 작업을 미리 보려면 02:48부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
통합하려는 모든 데이터 자산을 마스터 데이터에 추가해야 합니다. 데이터 소스는 컴퓨터의 하드 디스크를 포함하는 소스 또는 프로젝트나 카탈로그의 데이터 자산에서 가져올 수 있습니다.
탐색 메뉴 '
에서 데이터 > 마스터 데이터를 선택합니다.마스터 데이터를 설정해야 하는 경우 마스터 데이터 설정 을 클릭하고 단계에 따라 필수 프로젝트 및 서비스를 마스터 데이터와 연관시키십시오. 그렇지 않으면 구성으로 이동을 클릭하고 다음 단계로 계속 진행하십시오.
Cloud Object Storage 서비스를 선택한 후 다음을 클릭하십시오.
Master Data Management 프로젝트를 선택하고 구성 자산의 기본 이름을 승인한 후 다음을 클릭하십시오.
기존 카탈로그를 선택하고 데이터 보호 규칙 적용 옵션을 선택한 후 다음을 클릭하십시오.
기본 워크플로우 구성 이름을 승인하고 완료를 클릭하십시오.
설정을 완료하려면 구성 계속을 클릭하십시오.
데이터 자산으로 시작하기를 클릭하십시오.
데이터 추가를 클릭하십시오.
프로젝트에 세 개의 데이터 자산을 모두 삽입하십시오.
프로젝트 탭을 선택하십시오.
' 캠페인 ' Prospects.csv, ' Customers.csv' , ' Experiancc.csv' 세 개의 CSV 파일을 모두 선택한 다음 ' 데이터 삽입 ' 아이콘(
)을 클릭합니다.데이터 추가를 클릭하십시오.
개인 레코드 유형을 데이터 자산에 지정하십시오. 레코드 유형은 자산이 포함하는 데이터 유형에 대한 정보를 제공합니다. 각 자산에는 IBM Match 360이 데이터에 가장 잘 맞는 모델의 파트를 찾을 수 있도록 지정된 레코드 유형이 있어야 합니다.
세 개의 자산 ( Campaign Prospects.csv, Customers.csv및 Experiancc.csv) 에 대한 선택란을 선택하고 자산 특성 설정을 클릭하십시오.
데이터 자산 유형 선택 드롭다운 목록에서 개인 데이터 자산 유형을 선택합니다.
저장 을 클릭하십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 마스터 데이터에 추가된 자산을 표시합니다. 이제 마스터 데이터를 설정하고 세 개의 데이터 자산을 추가했으므로 데이터 자산 속성 맵핑을 시작할 준비가 되었습니다.
태스크 3: 데이터 자산 속성 맵핑
이 작업을 미리 보려면 03:22부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
IBM Match 360이 모든 데이터를 일치시키려면 IBM Match 360이 이해하는 특정 속성에 맵핑되는 각 데이터 세트의 열을 지정해야 합니다. 데이터 자산 속성을 맵핑하려면 다음 단계를 수행하십시오.
매핑 탭을 클릭한 다음 가져옴을 클릭하여 데이터 자산의 열을 적절한 속성에 매핑하기 시작합니다.
자산 목록 패널에서 캠페인 Prospects.csv를 선택하십시오.
사이드 패널에서 프로필 데이터를 클릭합니다. 데이터 프로파일링은 데이터의 열을 IBM Match 360 데이터 모델의 속성에 자동으로 매핑하기 위한 전제 조건입니다. 프로파일링에는 2-5분이 소요됩니다. 데이터 프로파일링이 완료되면 프로파일링 완료라는 메시지가 표시됩니다.
프로파일링이 완료되면 자산 자동 매핑을 클릭하여 데이터 열을 자동으로 매핑합니다.
표 1: 캠페인 Prospects.csv 매핑을 참조하여 표에 따라 매핑되지 않음 또는 올바르게 매핑되지 않은 상태의 모든 열을 수동으로 매핑합니다. 열을 속성에 매핑하려면 기존 속성을 매핑하는 예시를 따르세요. 열을 제외하려면 예시를 따라 열을 매핑에서 제외할 수 있습니다.
자산의 모든 열이 매핑됨, 자동 매핑됨 또는 제외됨 상태인 경우 다음 데이터 자산 매핑 옵션이 표시됩니다.
Customers.csv 및 Experiancc.csv 자산에 대해 3~5단계를 반복합니다. 각 표를 사용하여 표 2: Customers.csv 제안 매핑 및 표 3: Experiancc.csv 제안 매핑에 제시된 대로 이러한 데이터 자산의 열을 IBM Match 360 데이터 모델에 매핑합니다. 개별 속성을 수동으로 맵핑하는 방법을 설명하는 예를 참조하십시오. 열을 기존 속성에 매 핑하거나 매핑에서 열을 제외할 수 있습니다.
예제 1: 기존 속성 맵핑
이 작업을 미리 보려면 04:07부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
이 예제에서는 Campaign Prospects.csv 데이터 자산의 legal_name.full_name 열을 기존 속성 legal_name.full_name -Legal name-Full name에 맵핑하는 방법을 설명합니다. IBM Match 360은 데이터 세트의 열을 맵핑하도록 선택할 수 있는 고객 레코드와 일반적으로 연관되는 일부 속성을 제공합니다.
legal_name.full_name컬럼을 누르십시오.
맵핑 대상 패널의 검색 필드에
Legal name - Full name를 입력하십시오.목록에서 법인명 - 성명을 선택합니다. 열은 맵핑됨 및 맵핑 대상: 법적 이름-전체 이름으로 표시됩니다.
이러한 단계를 반복하여 데이터 자산의 다른 열을 이전에 작성하거나 IBM Match 360으로 제공한 기존 속성에 맵핑할 수 있습니다.
예제 2: 맵핑에서 열 제외
이 작업을 미리 보려면 05:15부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
이 예제는 데이터 자산 맵핑에서 열을 제외하는 방법을 설명합니다. 일치하는 프로세스 중에 IBM Match 360에 유용하지 않거나 일치하는 데이터 출력에 포함시키지 않으려는 경우 맵핑에서 열을 제외할 수 있습니다.
소스라는 열을 클릭하십시오.
열 제외 확인란을 토글합니다. 열은 제외됨으로 표시됩니다.
이러한 단계를 반복하여 데이터 자산의 다른 열을 제외할 수 있습니다.
테이블 1. 캠페인 Prospects.csv 제안 맵핑
| 컬럼 | 대상 | 방법 |
|---|---|---|
| 소스 | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| ID | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| birth_date.value | 생년월일 | 기존 속성 맵핑 |
| gender.value | 성별 | 기존 속성 맵핑 |
| legal_name.full_name | 본명 - 전체 이름 | 기존 속성 맵핑 |
| mobile_telephone.phone_number | 휴대폰 - 전화번호 | 기존 속성 맵핑 |
| personal_email.email_id | 개인 이메일 - 이메일 주소 | 기존 속성 맵핑 |
| 리드 품질 | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
테이블 2. Customers.csv 제안 맵핑
| 컬럼 | 대상 | 방법 |
|---|---|---|
| 고객 번호 | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| 이름 | 본명 - 전체 이름 | 기존 속성 맵핑 |
| COUNTRY | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| STREET_ADDRESS | 기본 거주지 - 주소 행 1 | 기존 속성 맵핑 |
| CITY | 기본 거주지 - 구/군/시 | 기존 속성 맵핑 |
| 점검 | 기본 거주지 - 시/도 값 | 기존 속성 맵핑 |
| Zip_Code | 기본 거주지 - 우편번호 | 기존 속성 맵핑 |
| EMAIL_ADDRESS | 개인 이메일 - 이메일 주소 | 기존 속성 맵핑 |
| PHONE_NUMBER | 자택 전화번호 - 전화번호 | 기존 속성 맵핑 |
| GENDER | 성별 | 기존 속성 맵핑 |
| CREDITCARD_NUMBER | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
테이블 3. 경험이 있는 맵핑 경험
| 컬럼 | 대상 | 방법 |
|---|---|---|
| 소스 | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| Experian_ID | 이 열을 맵핑에서 제외 | 이 열을 맵핑에서 제외 |
| birth_date.value | 생년월일 | 기존 속성 맵핑 |
| gender.value | 성별 | 기존 속성 맵핑 |
| home_telephone.phone_number | 자택 전화번호 - 전화번호 | 기존 속성 맵핑 |
| legal_name.given_name | 본명 - 이름 | 기존 속성 맵핑 |
| legal_name.last_name | 본명 - 성 | 기존 속성 맵핑 |
| mobile_telephone.phone_number | 휴대폰 - 전화번호 | 기존 속성 맵핑 |
| personal_email.email_id | 개인 이메일 - 이메일 주소 | 기존 속성 맵핑 |
| primary_residence.address_line1 | 기본 거주지 - 주소 행 1 | 기존 속성 맵핑 |
| primary_residence.address_line2 | 기본 거주 - 주소 행 2 | 기존 속성 맵핑 |
| primary_residence.city | 기본 거주지 - 구/군/시 | 기존 속성 맵핑 |
| primary_residence.province_state | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| primary_residence.zip_postal_code | 기본 거주지 - 우편번호 | 기존 속성 맵핑 |
| 신용평점 | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
| CREDITCARD_NUMBER | 이 열을 맵핑에서 제외 | 맵핑에서 열 제외 |
진행 상황 확인
다음 이미지는 맵핑된 모든 데이터 자산을 표시합니다. 이제 세 개의 모든 데이터 자산에 대한 속성을 맵핑했으므로 데이터 모델을 공개하고 일치를 실행할 수 있습니다.
태스크 4: 데이터 모델 공개 및 일치 실행
작업 4a: 데이터 모델 및 모든 데이터 게시
이 작업을 미리 보려면 05:51부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
데이터 모델은 데이터 자산의 모든 열을 속성에 맵핑한 후에 작성됩니다. 공개된 데이터 모델은 IBM Match 360 에서 모든 데이터 소스의 단일 엔티티를 분석하는 데 사용됩니다. 다음 단계를 수행하여 데이터 모델을 공개하십시오.
마지막 데이터 집합의 마지막 열을 매핑하면 옵션이 표시됩니다. 모델 공개를 클릭하십시오. 또는 나중에 모델 게시 아이콘 '
'을 사용하여 모델을 게시할 수 있습니다. 이 옵션은 세 개의 데이터 자산에 있는 모든 열의 맵핑을 완료한 후에 표시됩니다. 모델을 공개하는 데 최대 1분이 소요됩니다. 데이터 모델이 성공적으로 공개될 때 알림을 수신합니다.데이터 게시 아이콘 '
을 클릭한 다음 데이터 게시를 클릭하여 매핑을 기반으로 매핑된 데이터 자산을 IBM Match 360 데이터 모델에 로드합니다. 자산의 상태가 공개 데이터 에서 일치 준비로 변경됩니다. 데이터를 서비스에 로드하는 데 5-10분이 소요됩니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 데이터 모델이 성공적으로 공개되었음을 표시하는 서비스에 로드된 것으로 나열된 데이터 자원을 표시합니다. 다음으로 일치를 실행할 수 있습니다.
작업 4b: 매칭 설정 완료 및 매칭 실행
이 작업을 미리 보려면 06:23부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
IBM Match 360 은 게시된 데이터 모델을 사용하여 데이터 소스의 모든 레코드를 단일 엔티티로 통합하여 보다 완전한 레코드가 있는 데이터 자산을 작성합니다. 다음 단계에 따라 일치를 실행하십시오.
마스터 데이터 메뉴 '
에서 매칭 설정 ' 
' 를 선택합니다.사람 엔터티 유형을 선택하여 레코드가 일치하는 방식을 사용자 지정합니다.
매칭 설정 탭을 클릭한 다음 속성 선택 화면에서 가져옴을 클릭합니다. 속성 선택, 레코드 선택, 알고리즘 튜닝 및 속성 구성 페이지에서 설정을 검토합니다. 이 학습에서는 이미 선택된 기본 속성을 승인할 수 있습니다. 여기서는 일치 알고리즘을 지원하기 위해 생일, 이메일 주소 또는 전화번호와 같은 레코드를 서로 구분하는 데 도움이 되는 속성을 선택할 수 있습니다.
일치 결과 탭을 클릭한 다음 일치 실행을 클릭합니다. 일치하는 프로세스가 완료되고 일치하는 결과가 표시될 때 알림을 수신합니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 일치를 실행한 후의 결과를 표시합니다. 이제 데이터 모델을 공개하고 일치를 실행했으므로 일치하는 데이터를 카탈로그에 공개할 준비가 되었습니다.
태스크 5: 카탈로그에 일치하는 데이터 공개
이 작업을 미리 보려면 06:54부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
작업 5a: IBM Match 360 연결 자산 만들기
프로젝트에서 일치하는 데이터에 액세스하려면 IBM Match 360에 대한 연결 자산을 작성해야 합니다. IBM Match 360 연결 자산은 IBM Match 360 서비스와 일치하는 데이터를 연결된 데이터 자산에 연결합니다. 연결 자산을 작성하려면 다음 단계를 수행하십시오.
탐색 메뉴 '
에서 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기를 선택합니다Master Data Management 샘플 프로젝트를 선택하십시오.
에 자산 탭, 클릭 새 자산 > 데이터 소스에 연결 .
선택IBMMatch 360 커넥터를 클릭하고 다음 .
연결 자산 이름
Match 360 Connection을 입력하십시오.IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스의 CRN을 검색합니다.
IBM Cloud 콘솔 리소스 목록 페이지에서 애널리틱스를 클릭하여 서비스 인스턴스 목록을 확장합니다.
제품 열에서 IBM Match 360 with Watson을 클릭하십시오.
열린 세부 정보 패널에서, 선택한 IBM Match 360 with Watson 서비스의 CRN에 대한 클립보드에 복사 아이콘을 클릭하십시오.
연결 세부사항에서 IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스에 해당하는 CRN을 붙여넣으십시오.
IBM Match 360 API 키를 작성하십시오.
IBM Cloud 콘솔에서 관리 > 액세스(IAM)를 클릭하십시오.
API 키 페이지를 클릭하십시오.
IBM Cloud API 키 작성을 클릭하십시오. 기존 API키가 있는 경우 단추에 작성이라는 레이블이 붙을 수 있습니다.
이름 및 설명을 입력하십시오.
작성을 클릭하십시오.
복사 API 키입니다.
나중에 사용할 수 있도록 API 키를 다운로드하십시오.
작성한 API키를 사용하여 API키 필드를 완료하십시오.
작성을 클릭하십시오.
위치 및 주권을 설정하지 않고 연결을 작성할 것인지 묻는 메시지가 표시되면 작성을 클릭하십시오.
진행 상황을 확인하세요
다음 이미지는 Match 360 연결 자산을 표시합니다. 이제 이 연결에서 연결된 데이터 자산을 작성할 수 있습니다.
작업 5b: 연결된 데이터 자산 가져오기
이 작업을 미리 보려면 다음에서 시작하는 비디오를 시청하세요. 8:32 .
이제 IBM Match 360 연결을 사용하여 IBM Match 360에서 통합 데이터의 새 연결 데이터 자산을 작성하십시오. 연결된 데이터 자산을 작성하려면 다음 단계를 수행하십시오.
자산 가져오기를 클릭하십시오.
자산 가져오기 페이지에서 연결된 데이터를 선택하십시오.
Match 360 연결 일치 > 레코드 > 사용자 > person_entity를 선택하십시오.
가져오기를 클릭하십시오.
진행 상황을 확인하세요
다음 이미지는 연결된 데이터 자산을 표시합니다. 이제 통합된 일치 데이터에 대해 연결된 데이터 자산을 작성했으므로 해당 자산을 카탈로그에 공개할 수 있습니다.
작업 5c: 연결된 데이터 자산을 카탈로그에 게시
이 작업을 미리 보려면 다음에서 시작하는 비디오를 시청하세요. 8:55 .
다음 단계에 따라 통합된 일치 데이터를 해당 카탈로그에 공개하십시오.
Master Data Management 프로젝트에서 자산 탭에 있는지 확인하십시오.
다음을 클릭하세요. 과다 메뉴
연결된 데이터 자산을 위한 사람_엔티티 을 선택하고 카탈로그에 게시 .목록에서 모기지 승인 카탈로그 (또는 사용자의 카탈로그 이름) 를 선택하고 다음을 클릭하십시오.
선택적으로 공개 후 카탈로그로 이동옵션을 선택하고 다음을 클릭하십시오.
자산을 검토하고 공개를 클릭하십시오.
카탈로그에서 자산을 보고 업데이트하십시오.
카탈로그에 없는 경우 탐색 메뉴 '
에서 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기...를 선택합니다, 연결된 데이터 자산을 게시한 카탈로그를 클릭합니다.Person_entity 연결 데이터 자산을 클릭합니다.
이름 수정 아이콘 '
'을 클릭합니다. 연결된 데이터 자산의 이름인 ' Golden Bank 360 View'을 입력하고 적용을 클릭합니다.데이터를 미리보려면 자산 탭을 클릭하십시오.
진행 상황을 확인하세요
다음 이미지는 카탈로그의 데이터 자산을 표시합니다.
Golden Bank의 데이터 엔지니어로서 IBM Match 360 을 사용하여 고객의 360도 보기를 위한 데이터를 설정, 맵핑 및 모델링했습니다. 그런 다음 조직의 다른 사용자가 액세스할 수 있도록 일치된 데이터의 전체 360도 보기를 카탈로그에 공개했습니다.
태스크 6: 일치하는 데이터 미리보기
이 작업을 미리 보려면 다음에서 시작하는 비디오를 시청하세요. 09:28 .
이제 모델 또는 데이터 변경사항을 IBM Match 360에 공개하고, 일치 매개변수를 설정하고, 일치를 실행했으므로 마스터 데이터 탐색기를 사용하여 일치된 데이터를 조회할 수 있습니다. 마스터 데이터 탐색기는 일치하는 결과를 찾고, 보고, 비교하고, 편집할 수 있습니다. 이제 Golden Bank의 데이터 분석가로서 IBM Match 360 결과를 분석, 탐색 및 유효성 검증하여 포매팅 캠페인 오퍼를 대상으로 하는 최상의 적격 고객을 식별하고 선택해야 합니다. 다음 단계에 따라 일치하는 데이터를 탐색하고 튜닝하십시오.
탐색
데이터 > 마스터 데이터를 선택합니다.마스터 데이터 메뉴 '
'에서 ' 
' 검색을 선택합니다.검색 표시줄에서
Branden Banks을(를) 입력하고 Enter를 클릭하여 브랜든 은행을 검색 기준으로 추가하십시오. 이 검색 조회의 경우 Branden 은행에 대해 두 개의 엔티티가 표시됩니다. 첫 번째 열의 숫자 2는 이 엔티티를 구성하는 두 개의 소스 레코드와 첫 번째 열의 숫자 1이 한 소스 레코드가 다른 엔티티를 구성함을 의미합니다.두 엔티티를 모두 확장합니다. Branden 은행의 이러한 개별 엔티티는 한 사람만 가능합니다. 이러한 엔티티를 단일 엔티티로 결합하기 위해 일치 알고리즘을 조정할 수 있습니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 마스터 데이터 탐색기의 검색 결과를 표시합니다. 다음으로 일치 알고리즘을 조정하고 일치를 다시 실행할 수 있습니다.
태스크 7: 일치 알고리즘 조정 및 일치 실행
이 작업을 미리 보려면 10:09부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
일치된 데이터를 탐색한 후에는 일치 알고리즘을 미세 조정하고 일치를 다시 실행하여 더 나은 결과를 얻어야 하는 경우가 있습니다.
마스터 데이터 메뉴 '
'에서 매칭 설정 ' '를 선택합니다.사람 엔터티 유형을 선택하여 레코드가 일치하는 방식을 사용자 지정합니다.
매칭 설정 탭을 클릭한 다음 속성 선택 화면에서 가져옴을 클릭합니다.
알고리즘 튜닝 페이지를 클릭합니다.
일치 결과 탭을 클릭한 다음 일치 실행을 클릭합니다. 일치하는 프로세스가 완료되고 일치하는 결과가 표시될 때 알림을 수신합니다.
마스터 데이터 탐색기 드롭 다운을 클릭하고 메뉴에서 일치 설정 을 선택하십시오.
일치하는 설정 탭을 클릭한 후 알고리즘 튜닝 페이지를 선택하십시오.
사무 범위 활성화됨 필드를 토글합니다.
사무 검토 임계값 필드에 '
10'을 입력합니다. 이 임계값 미만의 점수는 일치하지 않습니다.자동 링크 임계값 필드에 '
20'을 입력합니다. 임계값을 20으로 줄이면 소스에서 레코드 간에 더 많은 전체 일치가 발생합니다. 사무적 검토 임계값과 자동 링크 임계값 사이의 점수는 사무적 검토 작업을 생성합니다.임계값 적용 > 다음 > 일치 실행 을 클릭하여 조정된 알고리즘으로 일치를 실행하십시오.
일치 결과 탭을 클릭하십시오. 일치가 완료되면 결과가 표시됩니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 일치하는 설정의 결과를 표시합니다. 다음으로, 일치된 데이터를 다시 보고 미세 조정이 결과를 변경한 방법을 확인할 수 있습니다.
태스크 8: 일치 결과에 대한 통찰 얻기
이 작업을 미리 보려면 10:45부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
마스터 데이터 탐색기로 돌아가서 알고리즘 튜닝으로 인해 일치 결과가 어떻게 변경되었는지 확인할 수 있습니다.
마스터 데이터 메뉴 '
'에서 ' ' 검색을 선택합니다.검색 표시줄에서
Branden Banks을(를) 입력하고 Enter를 클릭하여 브랜든 은행을 검색 기준으로 추가하십시오. 표시되는 엔티티와 연관된 숫자 3은 세 개의 레코드가 개별 엔티티 간에 분할되기 전에 Branden 은행 엔티티를 구성함을 의미합니다.레코드를 보려면 엔티티의 첫 번째 열에서 행을 펼치십시오. 이 엔티티와 일치된 세 개의 레코드를 볼 수 있습니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 마스터 데이터 탐색기의 검색 결과를 표시합니다. 다음으로 일치하는 결과를 시각화하여 통찰력을 얻을 수 있습니다.
태스크 9: 엔티티의 레코드 시각화
이 작업을 미리 보려면 11:11부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
또한 조정된 일치 결과를 노드로 시각화하여 인사이트를 얻을 수 있습니다.
조회된 엔티티에 기여하는 레코드를 보려면 그래프 표시를 클릭하십시오.
개인 엔티티에 연결된 노드를 클릭하여 연관된 세부사항을 보십시오. 여기에서 조회의 각 엔티티와 연관된 레코드를 시각화하고 수동으로 수정하여 필요에 따라 정정할 수 있습니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 검색 결과를 그래프로 표시합니다.
데이터 분석가로서 IBM Match 360 결과를 분석, 탐색 및 유효성 검증하여 마케팅 캠페인 오퍼의 대상이 되는 최상의 적격 고객을 식별하고 선택합니다.
정리 (선택사항)
Master Data Management 유스 케이스에서 학습서를 다시 가져오려면 다음 아티팩트를 삭제하십시오.
| 아티팩트 | 삭제 방법 |
|---|---|
| 모기지 승인 카탈로그 | 카탈로그 삭제 |
| Master Data Management 샘플 프로젝트 | 프로젝트 삭제 |
다음 단계
다음 학습서를 사용해 보십시오.
다른 데이터 패브릭 유스 케이스에 등록하십시오.
자세한 정보
상위 주제: 유스 케이스 학습서