구조화된 데이터에 클러스터링 사용
Data 360에서 클러스터링 모델을 사용하여 공유 특성별로 데이터 모델 개체(DMO) 레코드를 자동으로 그룹화합니다. 예측 작업 또는 배치 데이터 변환 실행하여 저장된 클러스터에 새 레코드를 할당하고 Salesforce 전체에서 결과를 사용합니다.
필수 Edition
| 지원 제품: Data 360에서 지원하는 모든 Edition. Data 360 Edition 가용성을 참조하십시오. |
| 필요한 사용자 권한 | |
|---|---|
| 사용자가 Einstein Studio에서 모델을 관리할 수 있도록 허용(AI 모델) | Data 360 AI 모델 탭에서 모델을 생성, 업데이트, 삭제할 수 있습니다. |
| 권한 집합 | |
|---|---|
| Data Cloud 아키텍처 | 모델 생성, 업데이트, 삭제, 활성화를 비롯한 모든 AI 모델 기능에 대한 관리자 수준 액세스 권한 |
| Data Cloud 사용자 | 모델에서 파생되는 예측 및 개선 사항 가져오기를 포함해 모델을 사용할 수 있는 제한된 액세스 |
시작하기 전에 다음을 수행합니다.
- Data 360의 AI 모델 탭에서 클러스터링 모델을 구축하고 활성화합니다.
- 구조화된 데이터에 DMO를 사용해야 합니다.
팁:
- 점수를 사용하여 레코드의 순위를 지정하거나 신뢰도를 기준으로 필터링합니다. 레코드에 클러스터 점수가 낮을 경우 할당된 클러스터에 부적합할 수 있습니다.
- 클러스터 레이블 이름에 모델 설정 동안 설정한 내용이 반영됩니다. 레이블을 변경하려면 클러스터링 모델을 편집하고 변환을 다시 실행합니다.
예측 작업을 사용하여 레코드를 클러스터에 매핑
예측 작업을 사용하여 추론을 실행하고 DMO의 클러스터에 새 레코드를 매핑합니다.
- Data 360에서 AI 모델 탭으로 이동하여 활성화된 클러스터링 모델을 클릭합니다.
- 통합 탭에서 작업 추가를 선택합니다. Jobs Builder 예측이 열립니다.
- DMO를 사용하여 모델 입력을 설정하고 해당 필드를 모델의 변수에 매핑합니다.
- 출력 DMO를 정의합니다. 경우에 따라 포함할 상위 공동작업자 수를 지정합니다.
- 스트리밍 또는 배치 작업을 예약합니다.
- 작업을 저장합니다.
- 예측 작업을 활성화하고 실행합니다.
데이터 변환 클러스터링 실행
배치 데이터 변환 사용하여 DMO의 새 데이터에 클러스터 레이블을 적용합니다.
중요
클러스터링 모델을 삭제하면 모든 다운스트림 변환 작업이 제거됩니다. 모델을 삭제하기 전에 연결된 모든 변환을 삭제합니다.
- Data 360에서 AI 모델 탭으로 이동하여 활성화된 클러스터링 모델을 클릭합니다.
- 통합 탭에서 변환 추가를 선택합니다.
- 변환 설정에서 클러스터에 할당할 레코드를 포함하는 구조화된 DMO를 선택합니다.
- 모델 교육 동안 사용된 해당 필드에 DMO 필드를 매핑합니다.
-
출력 DMO 설정을 구성합니다.
- DMO 이름: 출력 DMO의 이름입니다.
- 클러스터 ID: 클러스터 ID 필드의 이름입니다(API 이름은 자동으로 설정되며 변경할 수 없습니다).
- 클러스터 레이블: 클러스터의 레코드를 요약하는 설명 레이블입니다.
- 최대 3명의 상위 공동작업자를 구성하여 출력에 포함합니다.
- 예측 작업을 활성화하고 실행합니다.
- 변환을 저장하고 실행합니다.
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