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실습 소개
본 실습에서는 TRINITY 최초 설치 후 사용을 위해 필요한 초기 환경 구성 절차를 수행합니다.
관리자 계정으로 최초 접속한 뒤, 업무 DB 연결, 분석 주제별 카테고리 생성, 개발자 계정 생성 등 기본 설정을 단계별로 진행합니다사용자 질의와 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.
Role 정의 Tip
서브제목
본문
Role이 아이템의 동작을 결정한다
...
- 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 설계합니다.
- 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 [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 선택합니다.
- 데이터 원본 : EDU
테이블 추가하기
6. [+ 테이블] 버튼을 클릭한 후, 분석에 사용할 스키마와 테이블을 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
7. 테이블 간 연결할 키 필드에 마우스를 올려 표시되는 연결점에서 대상 필드까지 Drag & Drop하여 조인 관계를 설정합니다.
설정된 조인 관계는 연결선으로 표시되며, 기본 조인 타입은 Inner Join입니다.
| 참고사항 | ||
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필드 및 속성 정의하기
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 변경합니다.
* 테이블명으로 생성된 폴더를 각 필드의 역할에 따라 구분합니다.
9. 각 필드의 역할을 설정하기 위해 대상 필드를 선택한 후, 화면 오른쪽의 속성 영역에서 역할을 아래와 같이 설정합니다.
* 차원(Dimension) / 측정값(Measure) / 기간(Period) / 필터(Filter) 중 하나 선택
MEASURE → DIMENSION으로 변경 : 나이/ 재구매구간대/ 고객가입일구간/ 포인트점수
분석 데이터 저장 후 발행하기
10. 모델링 구성이 완료되면 화면 상단 메뉴 바에서 [파일] > [저장]을 선택하여 저장합니다. 저장이 완료된 메타는 [파일] > [발행]을 선택하여 사용자가 질의할 수 있는 상태로 전환합니다.
| 참고사항 | ||
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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
...
시멘틱 정의 활용 Tip
샘플값 생성
본문
자동 유의어 생성
본문
도메인 규칙 (메타 설명 = 시스템 프롬프트)
메타 단위로 비즈니스 규칙을 자연어로 주입 (예: '지점명은 사무소명 우선')
필드 설명으로 항목별 의미·서열 명시 (예: 등급 '탑클래스>골드>로얄>그린>블루…')
유의어 / 값학습
유의어 synonyms — 사용자 단어↔항목 (예: '콕뱅'→콕뱅크가입여부)
값학습 value_learning — 값↔컬럼 (예: '로얄'이 어느 컬럼 값인지 ES 색인)
동적필터 / 대시보드 방향성
동적필터 dynamic_filter_sql — 항목에 자동 WHERE (예: '유효 계좌만')
대시보드 방향성 dashboard_rule — 메타별 기본 현황 구성 override
비즈니스 로직 적용 필드 추가
계산필드 추가/편집
본문
필드그룹 추가/편집
본문
필드 묶음/편집
본문
계층 묶음/편집
본문
계층 묶음 — 연도→분기→월처럼 단계별로 — 위아래 단계가 있는 항목들을 골라 마우스 오른쪽 버튼으로 계층 하나로 묶습니다.
단계 순서는 끌어서 바꾸고, '자동 계층' 버튼을 누르면 실제 데이터를 살펴 알맞은 순서를 근거와 함께 제안합니다. 큰 단위에서 작은 단위로 파고들며 보는 분석의 토대가 됩니다.
- 전용) : WHERE절에만 사용, SELECT/GROUP BY 금지
...
| 증상 | 원인 | Role 변경 |
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| 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 |
샘플값 생성
각 필드에 포함된 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
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.
