Data 360에서 비정형 데이터 시작하기

학습 목표

이 단계를 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• Data 360에서 비정형 데이터를 정의합니다.
  
• 비정형 데이터가 어떻게 AI와 자동화 전략을 강화하는지 설명합니다.
  
• 외부 블롭 저장소(예: Amazon S3)에서 데이터를 연결하는 방법을 설명합니다.
  

참고

한국어로 학습하시겠어요? Trailhead playground에서 한국어로 실습 과제를 시작하고, 괄호 안에 제공된 번역을 사용해 탐색해 보세요. 영어 데이터를 기반으로 실습 과제 검증이 이루어지므로 영문으로 표시된 값만 복사해 붙여 넣습니다. 한국어 조직에서 실습 과제를 통과하지 못한 경우, (1) 로캘을 미국을 바꾸고 (2) 여기에 제시된 지침에 따라 언어를 영어로 바꾼 후 (3) "Check Challenge(과제 확인)" 버튼을 눌러 다시 진행해 보세요.

원하는 언어로 Trailhead 사용하기 뱃지를 확인해 현지화된 Trailhead 경험을 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

비정형 데이터란?

조직이 수집하는 데이터는 일반적으로 3가지 유형인 정형, 반정형, 비정형 데이터가 있습니다. 조직들은 점점 더 많은 규모의 비정형 데이터를 수집하지만, 그 중 효과적으로 활용하는 데이터는 극히 일부에 불과합니다. 대규모 데이터는 작업 스트림에 효과적으로 통합하기 어려우며, 특히 검색이나 조회의 목적으로 사용할 때 그렇습니다. 비정형 데이터를 지원하는 Data 360에서 이제 변화를 시작하세요.

비정형 데이터는 특정하고 일관된 형식이 없어서 일반적인 관계형 데이터베이스에 쉽게 저장할 수 없는 데이터입니다. 구조화되지 않아 특히 검색이나 분석을 수행하기 까다롭습니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 기술로 비정형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 많은 기업에서는 이 기능을 통해 점점 규모가 방대해지는 비정형 데이터를 데이터 기반 전략에 통합하여 활용하고 있습니다.

일반적인 비정형 데이터 형식으로는 채팅 기록, 오디오 및 비디오 파일, 이메일, 법률 문서, 저서 등의 길이가 긴 텍스트가 포함됩니다. Salesforce에서 비정형 데이터의 예시로는 Knowledge 기사나 영업 통화 기록의 데이터가 있습니다.

비정형 데이터를 활용하여 AI 및 자동화 전략 강화하기

Data 360에서 비정형 데이터를 연결하면 Einstein 생성형 AI(프롬프트 빌더 및 Agentforce), 자동화(Flow Builder), 분석(Tableau 및 CRM Analytics) 애플리케이션에서 고객 중심 결과를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, Knowledge 기사 데이터를 사용하여 고객에 대한 응답을 생성하여 서비스 응답 추천을 강화하거나 이전에 주고받은 이메일을 사용하여 개인화된 메시지를 생성하는 프롬프트 템플릿을 생성할 수 있습니다. 또는 새 사례를 기록할 때나 사례 해결에 도움을 주기 위해 Flow Builder와 Agentforce를 사용하여 서비스 에이전트에게 유사 사례 데이터를 보여줄 수 있습니다.

외부 블롭 저장소에서 비정형 데이터 연결하기

Data 360은 비정형 데이터를 HTML, TXT, PDF 형식으로 참조합니다(다른 형식은 다음 릴리스에 추가 예정). 또한 Data 360은 이미 Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage와의 연결을 지원하기 때문에 이미 그러한 연결을 설정해 놓은 경우 몇 번의 구성 옵션을 클릭만 하면 비정형 데이터를 손쉽게 가져올 수 있습니다.

외부 블롭 저장소와 Data 360 간에 연결을 생성한 후, 비정형 데이터 레이크 개체(UDLO)를 생성하고 이를 비정형 데이터 모델 개체(UDMO)에 매핑하여 Data 360에서 비정형 데이터를 참조할 수 있습니다.

UDLO와 UDMO의 스키마가 동일하므로 Data 360은 두 개체의 필드 수준 매핑을 자동으로 생성합니다. 스키마에 대한 자세한 내용은 Salesforce 도움말을 읽어보세요.

UDLO와 UDMO는 1:1 또는 N:1 관계일 수 있습니다. 즉, 각 UDLO는 최대 하나의 UDMO와 매핑될 수 있으며, 여러 개의 UDLO가 하나의 UDMO에 매핑될 수 있습니다. 예를 살펴보겠습니다.

여러 외부 블롭 저장소에서 사례 레코드 데이터를 참조하고 있다고 가정해 봅시다. 세 개의 다른 UDLO가 CaseRecordingsFromAWSBucket1, CaseRecordingsFromAWSBucket2, CaseRecordingsfromGCS 세 개의 소스에서 참조합니다 이 소스들은 논리적으로 동일한 개체이므로 개별 UDLO는 하나의 UDMO인 CaseRecordings에 매핑됩니다.

외부 블롭 저장소의 비정형 데이터를 Data 360에 연결하면 관리자와 사용자에게 더 적합한 콘텐츠를 제공하여 문제를 해결하고, 사례를 관리하며, Einstein 생성형 AI 애플리케이션을 위한 효과적인 프롬프트를 구축하도록 지원할 수 있습니다.

Data 360은 비정형 데이터를 가져오지 않습니다. UDMO가 외부 블롭 저장소에서 비정형 데이터를 참조합니다.

Data 360이 활성화된 사용자 정의 Playground 등록하기

이 프로젝트를 완료하려면 Data 360 및 샘플 데이터가 포함된 사용자 정의 Playground가 필요합니다. 이 페이지 상단에 있는 Create Playground(Playground 만들기)를 아직 클릭하지 않았다면 지금 클릭하세요. 그리고 단계에 따라 사용자 정의 Playground를 만들고 이를 Trailhead에 연결하세요.

이 사용자 정의 Playground는 이 뱃지의 과제와 함께 작동하도록 설계되었으며 다른 뱃지에서는 작동하지 않을 수 있습니다. 항상 Trailhead Playground 또는 권장되는 특수 Developer Edition 조직을 사용하고 있는지 확인하세요.

사용자 정의 Playground를 실행하면 Knowledge 기사의 내용을 비정형 데이터로 수집할 준비가 된 것입니다. Challenge(과제) 섹션의 Verify step to earn 100 points(단계를 확인하고 100포인트 획득)를 클릭하고 프로젝트의 다음 단계로 이동하세요.