| Easy Heading Macro | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
실습 소개
본 실습에서는
실습에서는 사용자 질의와 데이터 항목이 잘 매핑 되도록 필드명, 역할, 유의어, 계산 항목 등 설계 기준을 업무 용어를 기준으로 분석에 필요한 데이터 범위를 정의하고, 테이블 관계, 필드명, 역할(Role) 등을 설정하여
자연어 질의에 적합한 분석 데이터 모델을 구성하는 방법을 학습합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다.
- 업무 DB 연결 설정
- 분석 주제별 카테고리 생성
- 개발자 계정 생성
실습하기 전에
초기 환경 구성을 위해 TRINITY 접속 URL, 관리자 계정 정보, 연결할 DB 정보, 카테고리명, 생성할 개발자 계정 정보를 확인합니다.
- 분석 데이터 선정 및 모델링
- 분석 필드 속성 정의
- 분석 데이터(메타) 발행
실습하기 전에
사용자가 실제로 사용할 주요 질의와 업무 용어를 미리 확인하고, 해당 질의에 답변하기 위해 필요한 테이블, 필드, 테이블 간 관계를 파악합니다.
또한 분석에 사용할 데이터베이스 정보와 메타를 저장할 카테고리를 확인합니다.
테이블 선정 및 분석 데이터 정의
답변 정확도를 높이려면 단순히 DB 컬럼을 등록하는 것이 아니라, 사용자 질의 관점에 맞는 분석 데이터 모델을 설계해야 합니다.
사용자의 질문과 업무 용어를 기준으로 분석 가능한 데이터 범위를 설계한다설계합니다.
- 사용자가 어떤 질문을 할 것인가?
- 질문을 어떤 데이터로 판단할 것인가?
새 메타 만들기
1. 화면 하단의 [프로필] 영역에서 [시스템 설정] 메뉴를 선택합니다.
2. [관리자 홈] 팝업 창에서 [데이터] 그룹의 > [메타 디자이너] 메뉴를 선택합니다.
3. [메타 디자이너] 팝업 창에서 [카테고리] 버튼을 클릭한 후, 메타를 생성할 카테고리에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 [+ 새 메타] 메뉴를 선택합니다.
빈 작업 화면이 생성됩니다.
데이터베이스 연결하기
4. 오른쪽 파일] > [새메타] 메뉴 선택합니다. [신규]탭 화면이 생성됩니다.
4. 상단 메뉴 바에서 [파일] > [저장]을 선택합니다. [카테고리]를 지정한 후, [메타 이름]을 입력하고 [저장] 버튼을 클릭합니다.
- 카테고리 : 매출_본인이름 예) 매출_홍길동
데이터베이스 연결하기
5. [ERD] 탭에서 오른쪽 속성 영역의 [데이터 원본] 목록에서 사용할 데이터베이스를 선택합니다선택합니다.
- 데이터 원본 : EDU
테이블 추가하기
5 6. [+ 테이블] 버튼을 클릭한 후, 분석에 사용할 스키마와 테이블을 선택하고 선택하고 [차원 추가] 버튼을 클릭하여 테이블을 추가합니다.
예시) 스키마명 : public
테이블명 : tb_customer_info, tb_product_info, tb_store_info, tb_sales_target, tb_sales_performance
테이블 간 관계 정의하기
6. 테이블 간의 키 필드를 Drag & Drop으로 연결하여 7. 테이블 간 연결할 키 필드에 마우스를 올려 표시되는 연결점에서 대상 필드까지 Drag & Drop하여 조인 관계를 설정합니다. 이때
설정된 조인 관계는 연결선으로 표시되며, 기본 조인 타입은 Inner Join으로 설정됩니다Join입니다.
| 참고사항 | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
|
필드 및 속성 정의하기
7 8. 분석에 사용할 항목을 구성하기 위해 테이블에서 필요한 필드를 선택하여 추가합니다.
추가한 항목은 사용자가 질의할 때 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 업무 용어에 맞는 논리명으로 변경합니다변경합니다.
* 테이블명으로 생성된 폴더를 각 필드의 역할에 따라 구분합니다. 8. 각
9. 각 필드의 역할을 설정하기 위해 해당 대상 필드를 선택한 후, 화면 우측의 화면 오른쪽의 속성 영역에서 역할을 아래와 같이 변경합니다설정합니다.
* 차원(Dimension) / 측정값(Measure) / 기간(Period) / 필터(Filter) 중 하나 선택
MEASURE → DIMENSION으로 변경 : 나이/ 재구매구간대/ 고객가입일구간/ 포인트점수
분석 데이터
...
저장 후 발행하기
9 10. 모델링 구성이 완료되면 화면 상단 메뉴 바에서 [파일] > [저장]을 선택한 후, [메타 이름]을 입력하고 [카테고리]를 지정하여 [저장] 버튼을 클릭합니다.
저장된 메타는 발행 상태로 화면에 표시되며 질의가 가능합니다선택하여 저장합니다. 저장이 완료된 메타는 [파일] > [발행]을 선택하여 사용자가 질의할 수 있는 상태로 전환합니다.
| 참고사항 | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
|
Role 정의 Tip
각 필드에 설정된 Role을 기준으로 분석 결과에 표시됩니다.
...
- Dimension(조회축) : 그룹·표시 기준(지점, 연령대). GROUP BY 대상
- Measure(측정값) : 집계 대상 (SUM/COUNT/AVG)
- Period(기간) : 시계열(날짜/월/연도) → 월별·전년대비 해석의 근거
- Filter(조건 전용) : WHERE절에만 사용, SELECT/GROUP BY 금지
- FieldGroup(묶음) : 사용자가 특정 질의어를 입력했을 때, 관련 필드를 함께 확장하여 조회하도록 설정할 때 사용
ex) '고객정보'=성명/성별/나이 조회
| 증상 | 원인 | Role 변경 |
|---|---|---|
| 합계/평균이 안 나오고 값이 그대로 조회됨 | 숫자 항목이 차원(Dimension)으로 설정 됐을 경우 | 측정값(Measure)으로 변경 |
| 연/월 조회 0건으로 표시됨 | 날짜 항목이 기간(Period)이 아님 | 기간(Period)으로 변경 |
| 고객번호/고객명 같은 값이 합계로 세어짐 | 식별자/이름이 측정값(Measure)으로 설정 됐을 경우 | 차원(Dimension)으로 변경 |
| 특정 조건이 결과 표에 계속 표시됨 | 조건으로 사용할 항목이 차원(Dimension)으로 노출됨 | 필터(Filter)로 변경 |
Value 매핑을 위한 샘플값 생성
사용자의 질의에 각 필드에 포함된 용어를 실제 데이터 값과 정확하게 연결(Value 매핑)할 수 있도록 필드의 대표 데이터 값을 샘플로 생성합니다.데이터 값의 형태와 범위를 이해하고, 사용자 질의에 해당하는 필드 값을 예측할 수 있도록 샘플 값을 생성합니다. 샘플값은 사용자 질의를 해석하고 적절한 필드와 조건을 판단할 때 참고 정보로 활용됩니다.
필드명 : 고객등급 → VIP, 우수, 일반
질의: “VIP 고객 현황 보여줘” → VIP 값과 연결
도메인 규칙
(메타 설명 = 시스템 프롬프트)
메타 단위로 비즈니스 규칙을 자연어로 주입 (예: '지점명은 사무소명 우선') 1. [시멘틱 항목] 탭을 클릭한 후, 화면 오른쪽 상단의 [샘플로드] 버튼을 클릭합니다.
2. 각 필드의 샘플값 생성이 완료되면, 화면 왼쪽의 [변경 사항] 영역에서 [모두 저장] 버튼을 클릭하거나, 화면 상단 메뉴 바에서 [파일] > [저장]을 선택하여 샘플값을 저장합니다.
