CRM Analytics 데이터 집합 빌드

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• Einstein Discovery로 분석할 데이터를 준비하는 것의 중요성에 대해 설명할 수 있습니다.
  
• CRM Analytics 데이터 집합을 만들고 샘플 데이터로 채울 수 있습니다.
  

Einstein Discovery 데이터 준비

개선할 비즈니스 성과를 선택한 후에는 Einstein Discovery로 분석할 데이터를 수집하고 준비해야 합니다. 그렇다면 무엇이 성과와 관련이 있고 관련이 없을까요?

이 질문에 답하기 위해, 데이터 과학자는 상당한 전문성과 비즈니스 지식을 이용하여 데이터를 연구하고 실험하고 조사합니다. 이들의 사전 투자는 철저한 분석과 모델 학습에 사용하는 데 최적화된 고품질 데이터 집합을 얻는 결과로 이어집니다.

이상적인 데이터 집합은 다음과 같습니다.

• 조사하고 개선할 비즈니스 성과와 관련된 중요 요인 모두 포함
  
• 복잡성을 더하지만 분석적 가치는 없는 불필요한 열 생략
  
• 초점을 맞추는 성과를 운영의 관점에서 현실적으로 보여주는 고품질 데이터 포함
  

Einstein Discovery와 CRM Analytics 데이터 플랫폼은 힘든 일을 모두 대신 수행할 수 있고 코딩이 필요 없는 자동화된 도구 제품군을 제공하여 이 프로세스의 속도를 높입니다. CRM Analytics 데이터 플랫폼은 다음 작업을 수행하는 데 도움이 되는 여러 데이터 엔지니어링 도구 및 메커니즘을 제공합니다.

• 여러 다른 데이터 소스에서 데이터 추출
  
• 직접 디자인하는 CRM Analytics 데이터 집합에 데이터 로드
  
• 분석을 위해 데이터를 변환하여 품질 및 준비도 극대화
  

Einstein Discovery는 수백만 개의 데이터 행과 여러 데이터 열을 분석할 수 있습니다. 그리고 개선하려는 성과와 연관 관계가 가장 높은 열을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 모듈에서는 CRM Analytics 데이터 집합을 만들고 채우기 위해 수집하는 기회 내역 데이터 샘플이 있는 다운로드 가능한 CSV 파일을 제공하므로 간편합니다. 이 방법으로 Einstein Discovery를 사용하여 빨리 이 데이터를 분석하고 모델을 배포하고 예측 및 개선 사항을 얻기 시작할 수 있습니다.

Developer Edition 조직으로 Einstein Discovery 사용하기

이 Trailhead 모듈의 각 단계를 진행하려면 무료 CRM Analytics Developer Edition 조직에 가입하세요. 이 조직은 배우는 기술을 연습할 수 있는 안전한 환경입니다.

참고: 이 트레일에서는 기존 Developer Edition 조직을 사용할 수 없습니다. 다음과 같은 이유로 이 특별 Developer Edition 조직에 대신 가입하는 것이 좋습니다.

• Einstein Discovery에 필요한 CRM Analytics Plus 라이선스를 제공합니다.
  
• Einstein Discovery 기능에 액세스하는 데 필요한 CRM Analytics Plus 권한 집합을 보유하고 있습니다. 이 집합에는 REST 클라이언트 요청 인증을 위해 연결된 앱을 만드는 데 필요한 연결된 앱 관리 권한이 포함되어 있습니다.
  

CRM Analytics Developer Edition 조직을 이미 보유하고 있더라도 다시 새 조직에 가입하시기 바랍니다. 기존의 CRM Analytics Developer Edition 조직에는 최신 출시된 기능이 없습니다. 새 조직에 가입하면 가장 좋은 최신 기능이 제공됩니다.

가입 절차

로그인하고 시작할 수 있도록 설정해 보겠습니다.

1. trailhead.salesforce.com/promo/orgs/analytics-de로 이동합니다.
   
2. 유효 이메일 주소를 사용하여 양식을 작성합니다.
   
3. 양식을 작성한 후 Sign me up(가입)을 클릭합니다. 확인 메시지가 나타납니다.
   
4. 활성화 이메일이 수신되면 이메일을 열고 링크를 클릭합니다.
   
5. 가입을 완료하고 비밀번호와 응답 질문을 설정합니다.
   
6. Save(저장)를 클릭합니다. CRM Analytics Developer Edition 조직에 로그인되고 Setup(설정) 페이지로 리디렉션됩니다.
   

잘 하셨습니다. 이제 Salesforce org가 생겼습니다! 곧바로 시작해 보겠습니다.

참고: 자격 증명은 이 모듈에서 나중에 필요합니다. 자격 증명을 필요할 때 사용할 수 있도록 안전한 곳에 저장해야 합니다.

샘플 데이터 다운로드

기회 내역에 대한 샘플 학습 데이터가 있는 파일이 준비되어 있습니다. opportunity_history.csv라는 CSV 파일을 다운로드하고 컴퓨터에 저장하세요.

CRM Analytics 데이터 집합 만들고 채우기

다음 단계에는 CSV 파일의 데이터를 CRM Analytics 데이터 집합으로 가져옵니다.

참고: 최적의 경험을 위해 브라우저에서 팝업을 허용하도록 설정하세요.

1. 방금 가입한 Developer Edition 조직에 아직 로그인되어 있지 않으면 지금 로그인합니다.
   
2. 앱 시작 관리자 에서 Analytics Studio를 찾아 선택합니다.
   
3. Analytics Studio 홈 탭에서 Create(만들기)를 클릭하고 Dataset(데이터 집합)를 선택한 후 CSV File(CSV 파일)을 선택합니다.
   
4. 파일 선택 창이 열리면 다운로드한 CSV 파일(opportunity_history.csv)을 찾아 선택한 후 Next(다음)를 클릭합니다.
   
5. 원할 경우 Dataset Name(데이터 집합 이름) 필드에서 기본 이름(opportunity_history)을 변경합니다. Analytics Studio는 기본적으로 파일 이름을 데이터 집합 이름으로 사용합니다. 이름은 80자 이하여야 합니다.
   
6. 데이터 집합을 어느 앱에서 만들지 선택합니다. Analytics Studio는 기본적으로 My Private App(내 비공개 앱)을 선택합니다.
   
7. Next(다음)를 클릭합니다. Edit Field Attributes(필드 속성 편집) 화면이 나타납니다. 여기서 데이터를 미리 보고 각 필드의 속성을 보거나 편집할 수 있습니다.
   
   
8. 지금은 기본값을 그대로 사용하고 Upload File(파일 업로드)을 클릭합니다. Analytics Studio가 데이터를 업로드하고 데이터 집합을 준비하고 만들면서 진행률을 표시합니다.
   
   완료되면 생성한 데이터 집합의 세부 사항이 표시됩니다. 데이터 집합 세부 사항이 보이지 않는 경우 Datasets(데이터 집합)를 살펴보거나 Analytics Studio에서 opportunity_history를 검색해 보세요.
   

데이터 집합 행의 드롭다운에서 Edit(편집)을 선택하여 데이터 집합 세부 정보에 액세스합니다.

샘플 데이터에 대한 고려 사항

이 샘플 학습 데이터는 Einstein Discovery 사용법을 배우는 데 집중할 수 있도록 간소화되었습니다. 이 샘플 데이터를 사용할 때 다음과 같은 사항을 기억하세요.

• 예시 CSV 파일에는 적은 수의 열이 포함되어 있습니다. 실제로는 사용 사례에 학습 데이터 열이 더 많이 포함될 수 있습니다.
  
• 예시 CSV 파일에는 데이터 행이 7,000개 정도 있습니다. 일반적으로 분석할 데이터 행이 많을수록 결과가 더 나아집니다. Einstein Discovery는 모델을 구축하려면 결과 값이 있는 행이 400개 이상 필요합니다.
  
• Einstein은 모델을 학습시킬 때 성과 값이 없는 행을 무시합니다. AI 및 머신 러닝을 사용하는 Einstein Discovery로 데이터 행을 2,000만 개까지 분석할 수 있습니다!
  
• 샘플 데이터는 기회를 토대로 모델링되었습니다. 실제로는 사용 사례에 여러 Salesforce 개체, Salesforce 외부 데이터 또는 두 가지의 조합이 포함될 수 있습니다.
  
• 이 샘플 데이터로 만든 모델은 Trailhead 모듈용으로, 기본적인 사항을 보여 줍니다. 이 모델은 빨리 시작하기 위해 사용할 수 있도록 고안되었습니다. 하지만 이 샘플 데이터를 통해 생성되는 모델은 그리 정확하지 않거나 프로덕션에 최종적으로 배포되는 품질 모델과 유사하지 않습니다. 모델의 성능은 학습 데이터 집합의 품질에 좌우됩니다. 자세한 내용은 Salesforce 도움말의 분석을 위한 데이터 준비를 참조하세요.
  

다음 단계

CRM Analytics 데이터 집합을 구축했으니 이를 사용하여 모델을 만들어 보겠습니다.

리소스

• Salesforce 도움말: 분석을 위한 데이터 준비
• Salesforce 도움말: 업로드된 CSV 파일로 데이터 집합 만들기
• Salesforce 도움말: 분석을 위한 데이터 통합 및 준비
• Trailhead: CRM Analytics 빌드 및 관리