Customer 360 학습서: 360도 보기 구성

이 학습서를 통해 데이터 패브릭 평가판의 Customer 360 사용 사례를 통해 고객에 대한 360도 보기를 구성하십시오. 이 학습서의 목표는 고객 데이터를 신용 점수 데이터와 조합하여 데이터 간의 엔티티를 분석하고 고객의 통합된 360 보기를 작성하는 것입니다.

골든 뱅크는 더 낮은 모기지 금리를 제공하기 위한 캠페인을 운영하기를 원합니다. 데이터 엔지니어로서, 고객의 360도 보기를 위해 데이터를 설정, 맵핑 및 모델링하려면 Match 360을 사용해야 합니다.

이 학습서에서는 다음 태스크를 완료할 수 있습니다.

  1. 일치된 데이터에 대한 카탈로그를 작성하십시오.
  2. 마스터 데이터에 자산 설정 및 추가
  3. 데이터 자산 속성을 맵핑합니다.
  4. 데이터 모델을 공개하고 일치를 실행하십시오.
  5. 일치된 데이터를 카탈로그에 공개하십시오.

이 학습서에 대한 도움말이 필요한 경우 질문을 하거나 Cloud Pak for Data 커뮤니티 토론 포럼에서 답을 찾으십시오.

팁: 이 학습을 완료하는 최적의 경험을 보려면 Cloud Pak for Data as a Service를 하나의 브라우저 탭에서 열고 이 학습서 페이지를 다른 브라우저 탭에서 열어 두 애플리케이션 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

튜토리얼 미리보기

비디오 시청 비디오를 시청하면 이 학습서의 단계를 미리 볼 수 있습니다.

이 비디오는 이 문서에 기록된 단계를 수행하는 방법의 대안인 시각적 메소드를 제공합니다.

전제조건

Cloud Pak for Data as a Service에 프로비저닝하고 Customer 360 사용 사례에 필요한 서비스를 제공해야 합니다. 다음 방법 중 하나로 Cloud Pak for Data as a Service에 등록할 수 있습니다.

필요한 서비스 프로비저닝

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 00:50에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

필요한 서비스를 확인하거나 프로비저닝하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴에서 서비스 > 서비스 인스턴스를 선택하십시오.
  2. 제품 드롭다운 상자를 사용하여 IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스가 있는지 확인하십시오.
  3. IBM Match 360 서비스 인스턴스를 작성해야 하는 경우 서비스 추가를 클릭하십시오.
  4. IBM Match 360 with Watson을 선택하십시오.
  5. Lite 플랜을 선택하십시오.
  6. 작성을 클릭하십시오.
  7. 다음 서비스를 확인하거나 프로비저닝하려면 다음 단계를 반복하십시오.
    • Watson Knowledge Catalog
    • Cloud Object Storage

샘플 프로젝트 작성

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이 학습서에 대한 샘플 프로젝트를 작성해야 하는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

  1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴에서 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기를 선택하십시오.
  2. 새 프로젝트를 클릭하십시오.
  3. 샘플 또는 파일에서 프로젝트 작성 클릭
  4. 샘플에서 탭을 클릭하십시오.
  5. 갤러리에서 Customer 360 안내식 학습서 샘플 프로젝트을(를) 선택하십시오.
  6. 프로젝트를 Cloud Object Storage 인스턴스에 연관시키도록 프롬프트가 표시되면 목록에서 Cloud Object Storage 인스턴스를 선택하십시오.
  7. 작성을 클릭하십시오.
  8. 새 프로젝트 보기를 클릭하여 프로젝트 및 자산이 성공적으로 작성되었는지 확인하십시오.

1단계: 카탈로그 작성

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마스터 데이터에 대한 카탈로그와 일치된 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. Watson Knowledge Catalog Lite 계획을 사용하면 하나의 카탈로그만 작성할 수 있습니다. 이미 카탈로그가 있는 경우 이 단계를 건너뛰십시오. 그렇지 않으면, 다음 단계를 수행하여 자동 맵 기능을 사용하고 통합된 데이터 자산을 공개하는 카탈로그를 작성하십시오.

  1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴에서 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기를 선택하십시오.
  2. 카탈로그 작성을 클릭하십시오.
  3. 이름의 경우, 카탈로그의 이름을 지정하려면 Customer 360 Catalog을(를) 입력하십시오.
  4. 데이터 정책 적용 선택란을 선택하고 확인을 클릭하십시오.
  5. 기본 설정을 사용하려면 작성을 클릭하십시오. 새 카탈로그가 열립니다. 자산 및 협업자를 추가할 수 있습니다.

2단계: 마스터 데이터에 자산 설정 및 추가

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  1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴에서 데이터 > 마스터 데이터를 선택하십시오.
  2. 마스터 데이터를 설정해야 하는 경우, 마스터 데이터 설정을 클릭하고 단계에 따라 필요 서비스를 연관시키십시오. 그렇지 않으면 구성으로 이동을 클릭하고 다음 단계로 계속 진행하십시오.
    1. Cloud Object Storage 서비스를 선택한 후 다음을 클릭하십시오.
    2. Customer 360 서비스를 선택한 후 다음을 클릭하십시오.
    3. 이름이 Customer 360 카탈로그인 기존 카탈로그를 선택한 후 완료를 클릭하십시오.
    4. 설정을 완료하려면 구성 계속을 클릭하십시오.
  3. 데이터 자산으로 시작하기를 클릭하십시오.
  4. 데이터 추가를 클릭하십시오.
  5. 프로젝트에 모든 데이터 자산 3개를 추가하십시오.

    1. 데이터 찾기 및 추가 아이콘을 클릭하여 데이터 자산 패널을 여십시오.
    2. 프로젝트 탭을 선택하십시오.
    3. 캠페인 Prospects.csv, Customers.csvExperiancc.csv의 선택란을 클릭하십시오.
    4. 3점 조치 아이콘을 클릭하고 구성 자산으로 추가를 선택한 후 데이터 추가를 클릭하여 확인하십시오.
  6. 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.

    1. 캠페인 Prospects.csv, Customers.csvExperiancc.csv 자산의 각 선택란을 선택하고 자산 특성 설정을 클릭하십시오.
    2. 각 자산에 대해 레코드 유형 드롭 다운 메뉴를 클릭하고 개인을 선택하십시오.
    3. 저장을 클릭하십시오.

3단계: 데이터 자산 속성 맵핑

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IBM Match 360이 모든 데이터를 일치시키려면 IBM Match 360이 이해하는 특정 속성에 맵핑되는 각 데이터 세트의 열을 지정해야 합니다.

  1. 맵핑 탭을 클릭하여 테이블 1: Campaign Prospects.csv 맵핑에 제안된 대로 Campaign Prospsects.csv 데이터 자산의 열을 IBM Match 360 데이터 모델에 맵핑합니다.
  2. 자산 목록 패널에서 캠페인 Prospects.csv를 선택하십시오.
  3. 프로파일을 클릭하고 프롬프트가 표시되면 프로파일링 시작하기를 클릭하여 IBM Match 360을 준비하여 데이터를 자동으로 맵핑하십시오.
  4. 프로파일링이 완료되면 예, 자동맵을 클릭하십시오.
  5. 각 열을 클릭하여 자동 맵핑된 데이터를 검토하고 각 소스 열이 테이블 1: Campaign Prospects.csv 맵핑에서 제안되는 동일한 대상 속성에 맵핑되었는지 확인하십시오. 기존 속성을 선택하거나 새 단순 속성을 작성하거나 열을 제외하여 맵핑을 변경할 열을 선택한 후 데이터 모델에 맵핑 및 저장을 클릭하십시오.
  6. Customers.csv 및 Experiancc.csv 자산에 대해 단계 3을 반복하십시오. 각 테이블을 사용하여 테이블 2: Customers.csv 제안 맵핑테이블 3: Experiancc.csv 제시된 맵핑에 제안된 대로 Customers.csv 및 Experiancc.csv 자산의 열을 IBM Match 360 데이터 모델에 맵핑하십시오.

개별 속성을 수동으로 맵핑하는 방법을 설명하는 예를 참조하십시오. 기존 속성에 열 맵핑, 맵핑을 위한 단순 속성 작성 또는 맵핑에서 열 제외중 하나를 사용할 수 있습니다.

예: 기존 속성 맵핑

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 04:44에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

이 예제는 캠페인 Prospects.csv 데이터 자산의 소스 열을 기존 속성 레코드 소스에 맵핑하는 방법을 설명합니다. IBM Match 360은 데이터 세트의 열을 맵핑하도록 선택할 수 있는 고객 레코드와 일반적으로 연관되는 일부 속성을 제공합니다.

  1. 자산 목록에서 캠페인 Prospects.csv를 선택하고 소스라는 열을 클릭하십시오.
  2. 표시되는 대상 맵핑 패널 검색 필드에서 검색 필드에 기존 속성 Record source의 이름을 입력하십시오.
  3. 열을 속성에 맵핑하려면 데이터 모델에 맵핑 및 저장을 클릭하십시오. 열은 맵핑된맵핑 대상: 레코드 소스로 표시됩니다.

이러한 단계를 반복하여 데이터 자산의 다른 열을 이전에 작성하거나 IBM Match 360으로 제공한 기존 속성에 맵핑할 수 있습니다.

예제: 단순 속성 작성

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 05:08에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

이 예제에서는 새 단순 속성을 작성하여 캠페인 Prospects.csv 데이터 자산의 리드 품질 열을 열과 동일한 이름으로 맵핑하는 방법에 대해 설명합니다. 선택한 열을 맵핑하려는 기존 속성이 없는 경우 속성을 작성할 수 있습니다.

  1. 자산 목록에서 캠페인 Prospects.csv를 선택하고 리드 품질이라는 열을 클릭하십시오. 열이 표시되도록 데이터 뷰를 스크롤해야 할 수도 있습니다.
  2. 표시되는 대상 맵핑 패널에서 +> 속성 작성을 클릭하십시오.
  3. 필수 필드를 채우십시오.
    • 속성 유형 → 단순 속성
    • 속성 레이블 → 리드 품질
    • 속성 이름 → lead_quality
    • 설명 → 리드 품질
  4. 작성 > 작성 및 맵핑을 클릭하여 나머지 기본값을 채택하고 새 속성을 작성하고 선택한 열을 이 속성에 맵핑하십시오. 열은 맵핑된맵핑: 리드 품질로 표시됩니다.

이러한 단계를 반복하여 데이터 자산의 다른 열을 맵핑하기 위한 단순 속성을 작성할 수 있습니다.

예제: 맵핑에서 열 제외

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 05:47에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

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.

  1. 자산 목록에서 Customers.csv를 선택하고 STATE_CODE라는 열을 클릭하십시오.
  2. 이 열을 맵핑에서 제외 선택란을 클릭하십시오.
  3. 열을 속성에 맵핑하려면 데이터 모델 맵핑 및 저장을 클릭하십시오. 열은 제외됨으로 표시됩니다.

이러한 단계를 반복하여 데이터 자산의 다른 열을 제외할 수 있습니다.

테이블 1. 캠페인 Prospects.csv 제안 맵핑

대상 방법
소스 레코드 소스 기존 속성 맵핑
ID 레코드 ID 기존 속성 맵핑
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 자택 전화번호 - 전화번호 기존 속성 맵핑
personal_email.email_id 개인 이메일 - 이메일 주소 기존 속성 맵핑
영업기회 품질 영업기회 품질 간단한 속성 작성
제품 요구 제품 요구 간단한 속성 작성


테이블 2. Customers.csv 제안 맵핑

대상 방법
고객 번호 레코드 ID 기존 속성 맵핑
이름 본명 - 전체 이름 기존 속성 맵핑
COUNTRY 기본 거주 - 국가 값] 기존 속성 맵핑
LATITUDE 기본 거주지 - 위도 값 기존 속성 맵핑
LONGITUDE 기본 거주지 - 경도 값 기존 속성 맵핑
STREET_ADDRESS 기본 거주지 - 주소 행 1 기존 속성 맵핑
CITY 기본 거주지 - 구/군/시 기존 속성 맵핑
STATE 기본 거주지 - 시/도 값 기존 속성 맵핑
STATE_CODE 없음 맵핑에서 열 제외
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 없음 맵핑에서 열 제외
CREDITCARD_TYPE 없음 맵핑에서 열 제외
CREDITCARD_EXP 없음 맵핑에서 열 제외
CREDITCARD_CVV 없음 맵핑에서 열 제외
EDUCATION 없음 맵핑에서 열 제외
EMPLOYMENT_STATUS 없음 맵핑에서 열 제외
INCOME 없음 맵핑에서 열 제외
MARITAL_STATUS 결혼 여부 간단한 속성 작성
CUSTOMER_LIFETIME_VALUE 고객 생애 가치 간단한 속성 작성
제품군 없음 맵핑에서 열 제외


테이블 3. 경험이 있는 맵핑 경험

대상 방법
소스 레코드 소스 기존 속성 맵핑
Experian_ID 레코드 ID 기존 속성 맵핑
birth_date.value 생년월일 기존 속성 맵핑
drivers_licence.identification_number 없음 맵핑에서 열 제외
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
passport.identification_number 없음 맵핑에서 열 제외
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 기본 거주지 - 시/도 값 기존 속성 맵핑
primary_residence.zip_postal_code 기본 거주지 - 우편번호 기존 속성 맵핑
신용평점 신용 점수 간단한 속성 작성
Wealth_decile 없음 맵핑에서 열 제외
CREDITCARD_NUMBER 없음 맵핑에서 열 제외
CREDITCARD_TYPE 없음 맵핑에서 열 제외


4단계: 데이터 모델 공개 및 일치 실행

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 06:50에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

다음 단계를 수행하여 데이터 모델을 공개하십시오.

  1. 마지막 데이터 세트의 마지막 열을 맵핑할 때 공개 모델을 클릭하십시오. 이 옵션은 세 개의 데이터 자산에 있는 모든 열의 맵핑을 완료한 후에 표시됩니다. 데이터 모델이 성공적으로 공개될 때 알림을 수신합니다.
  2. 모든 데이터 공개 아이콘을 클릭한 후 데이터 공개를 클릭하여 맵핑된 데이터 자산을 맵핑에 기반한 IBM Match 360 데이터 모델로 로드하십시오. 자산의 상태는 진행 중인 로딩에서 Loaded-into-Service로 변경됩니다.

일치하는 설정을 완료하여 일치하는

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 07:26에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

다음 단계를 수행하여 일치를 실행하십시오.

  1. 데이터 설정 드롭 다운을 클릭하고 메뉴에서 일치하는 설정을 선택하십시오.
  2. 일치 설정 탭을 클릭하십시오.
  3. 탐색 패널 위로 마우스를 이동하여 펼치고 Autolink 임계값을 클릭하십시오.
  4. Autolink 임계값 슬라이더를 클릭하여 끌어서 값을 20으로 설정한 후 적용을 클릭하십시오.
  5. 일치 결과 탭을 선택하고 일치 실행을 클릭하십시오. 일치하는 프로세스가 완료되고 일치하는 결과가 표시될 때 알림을 수신합니다.

5단계: 일치하는 데이터를 카탈로그에 공개

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 07:51에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

IBM Match 360에 대한 연결 자산 작성

IBM Match 360 연결 자산은 IBM Match 360 서비스와 일치하는 데이터를 연결된 데이터 자산에 연결합니다.

  1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴에서 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기를 선택하십시오.
  2. Customer 360 샘플 프로젝트를 선택하십시오.
  3. 자산 탭을 선택하고 새 자산을 클릭하십시오.
  4. 연결을 선택하고 Match 360 연결 유형을 선택하십시오.
  5. 선택을 클릭하여 IBM Match 360 서비스 인스턴스에 대한 연결을 추가하십시오.
  6. Customer 360 connection을(를) 입력하여 연결 자산의 이름을 지정하십시오.
  7. IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스의 CRN을 검색합니다.
    1. IBM Cloud 콘솔 자원 목록 페이지에서 서비스 및 소프트웨어를 클릭하여 서비스 인스턴스 목록을 펼치십시오.
    2. 제품 열에서 IBM Match 360 with Watson을 클릭하십시오.
    3. 열린 세부 정보 패널에서, 선택한 IBM Match 360 with Watson 서비스의 CRN에 대한 클립보드에 복사 아이콘을 클릭하십시오.
  8. IBM Match 360 with Watson 서비스 인스턴스에 해당하는 CRN으로 연결 세부 정보 필드를 완성합니다.
  9. IBM Match 360 API 키를 작성하십시오.
    1. IBM Cloud 콘솔에서 관리 > 액세스(IAM)를 클릭하십시오.
    2. API 키 페이지를 클릭하십시오.
    3. IBM Cloud API 키 작성을 클릭하십시오.
    4. 이름 및 설명을 입력하십시오.
    5. 작성을 클릭하십시오.
    6. 복사 API 키입니다.
    7. 나중에 사용할 수 있도록 API 키를 다운로드하십시오.
  10. 작성한 IBM Match 360 API 키를 사용하여 신임 정보 필드를 완료하십시오.
  11. 작성을 클릭하십시오.

연결된 데이터 자산 작성

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 09:40에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

  1. 새 자산을 클릭하십시오.
  2. 연결된 데이터를 선택하십시오.
  3. 소스 선택을 클릭하십시오.
  4. Match 360 연결 > 개인 > person_entity를 클릭하십시오.
  5. 선택을 클릭하십시오.
  6. Golden Bank 360 View을(를) 입력하여 연결된 데이터 자산의 이름을 지정하십시오.
  7. 작성을 클릭하십시오.

연결된 데이터 자산을 카탈로그에 공개

비디오 시청 이 태스크를 미리 보려면 10:13에서 시작하는 비디오를 시청하십시오.

  1. Golden Bank 360 보기로 이름 지정된 연결된 데이터 자산의 3점 조치 메뉴 아이콘을 클릭하고 카탈로그에 공개를 선택하십시오.
  2. 공개를 클릭하여 기본값을 사용하고 연결된 데이터 자산을 카탈로그에 공개하십시오.

일치하는 데이터를 360도 보기로 카탈로그에 공개했습니다.

다음 단계

이제 일치를 완료했으므로 이제 마스터 데이터 탐색기를 사용하여 일치된 데이터를 탐색할 수 있습니다. 고객의 학습서 살펴보기를 계속하여 IBM Match 360이 엔티티를 분석하는 방법을 학습하고 골든 뱅크 고객의 완전한 360도 보기를 제공합니다.

자세히 보기

상위 주제: 데이터 패브릭 학습서