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# 스키마 매핑 생성
<a name="create-schema-mapping"></a>

이 절차에서는 [AWS Entity Resolution 콘솔](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/home)을 사용하여 스키마 매핑을 생성하는 프로세스를 설명합니다.

스키마 매핑을 생성하는 세 가지 방법이 있습니다.
+ 가져오기 옵션을 사용하여 기존 입력 데이터 **가져오기 AWS Glue** -이 생성 방법을 사용하여 안내 흐름을 사용하여 AWS Glue 테이블에서 미리 채워진 열로 시작하는 입력 필드를 정의합니다.
+ **사용자 지정 스키마 빌드 옵션을 사용하여 입력 데이터 수동 정의 **-이 생성 방법을 사용하여 안내 흐름을 사용하여 입력 필드를 수동으로 정의합니다.
+ **JSON 편집기 사용** 옵션을 사용하여 수동으로 생성 - JSON 편집기를 사용하여 수동으로 생성하거나, 샘플을 사용하거나, 기존 입력 데이터를 가져올 수 있습니다.
**참고**  
이 옵션에서는 **고유 ID** 및 **입력 필드를** 사용할 수 없습니다.

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#### [ Import from AWS Glue ]

**에서 기존 입력 데이터를 가져와 스키마 매핑을 생성하려면 AWS Glue**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창의 **데이터 준비**에서 **스키마 매핑을** 선택합니다.

1. **스키마 매핑** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **스키마 매핑 생성을** 선택합니다.

1. **1단계: 스키마 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다.

   1. **이름 및 생성 방법에** **스키마 매핑 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다.

   1. **생성 방법**에서 **에서 가져오기 AWS Glue**를 선택합니다.

   1. **AWS 리전**을 선택합니다.

   1. **AWS Glue 데이터베이스를** 선택합니다.

   1. **AWS Glue 테이블**을 선택합니다.

      새 테이블을 생성하려면 AWS Glue 콘솔 [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/) 이동합니다. 자세한 내용은 *AWS Glue 사용 설명서*의 [AWS Glue 테이블](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/tables-described.html)을 참조하세요.

   1. **고유 ID**에서 데이터의 각 행을 고유하게 참조하는 열을 지정합니다.  
**Example**  

      예: **Primary\$1key**, **Row\$1ID** 또는 **Record\$1ID**.
**참고**  
**고유 ID** 열은 필수입니다. **고유 ID**는 단일 테이블 내의 고유 식별자여야 합니다. 그러나 여러 테이블에서 **고유 ID**는 중복 값을 가질 수 있습니다. **고유 ID**가 지정되지 않았거나, 동일한 소스 내에서 고유하지 않거나, 소스 간에 속성 이름 측면에서 겹치는 경우는 일치하는 워크플로가 실행될 때 레코드를 AWS Entity Resolution 거부합니다. 규칙 기반 매칭 워크플로에서이 스키마 매핑을 사용하는 경우 **고유 ID**는 38자를 초과해서는 안 됩니다.

   1. **입력 필드에서** 일치 및 선택적 전달에 사용할 열을 선택합니다.

      매칭 및 전달 모두에 대해 최대 총 34개의 열을 선택할 수 있습니다.

      1. **일치**에서 일치를 위한 입력 필드로 사용할 열을 선택합니다.

         매칭을 위해 최대 총 24개의 열을 선택할 수 있습니다.

      1. 매칭에 사용되지 않는 **열을 지정하려면 전달할 열 추가**를 선택합니다.

      1. (선택 사항) **패스스루**에서 패스스루 열로 포함할 열을 선택합니다.
**참고**  
기계 학습 기반 매칭 워크플로를 실행할 때 데이터에 `MatchId`"", "`MatchRule`", , `RecordId``SourceId`", " 및 `TargetId`"와 같은 예약된 이름을 열 이름으로 사용하지 마십시오. 이러한 예약 이름을 사용하면 이름 충돌이 발생하고 ML 기반 매칭 워크플로가 실패합니다.

   1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **2단계: 입력 필드 매핑**에서 일치 및 선택적 전달에 사용할 입력 필드를 정의합니다.

   1. **일치시킬 입력 필드**의 경우 각 **입력 필드에** 대해 
      + **속성을** 지정하여 데이터를 분류합니다.
      + **일치하는 워크플로에 대한 입력 필드 비교를 활성화하려면 일치 키 이름을** 지정합니다. 특정 일치 키 이름은 기본적으로 특정 속성 유형과 자동으로 연결됩니다.
      + 해당 입력 필드의 열 값이 **해시**된 경우 해시 확인란을 선택하고 값이 일반 텍스트인 경우 확인란을 비워 둡니다.
**참고**  
LiveRamp 공급자 서비스 기반 매칭 기술과 함께 사용할 스키마 매핑을 생성하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.  
공급자 ID의 **속성 유형을** **LiveRamp ID**로 지정합니다.
**이름** 필드의 **속성 유형을** 여러 필드(예: **이름**, **성**) 또는 하나의 필드로 지정합니다.
**거리 주소** 필드의 **속성 유형을** 여러 필드(예: **거리 주소 1**, **거리 주소 2**, ) 또는 하나의 필드(**전체 주소**)로 지정합니다.  
주소와 일치하는 경우 우편 번호(**우편 번호**)가 필요합니다.
이메일(**이메일 주소**) 또는 전화(**전화 번호**)를 이름에 포함하는 경우 해당 필드가 도로명 주소와 일치할 수 있습니다.
**참고**  
TransUnion 공급자 서비스 기반 매칭 기술과 함께 사용할 스키마 매핑을 생성하는 경우 다음 **속성 유형** 중 하나를 지정할 수 있습니다.  
**전체 이름**, **이름**, **성**
**전체 주소**, **주소 1**, **도시**, **주**, **국가**, **우편 번호**
**전화번호**
**이메일 주소**
**날짜**
**디지털 식별자**: **IPV4**, **IPV6** 또는 **MAID**
**참고**  
기계 학습 기반 매칭 워크플로에 사용할 스키마 매핑을 생성하는 경우 데이터 세트에 다음 **속성 유형** 중 하나 이상이 포함되어야 합니다.  
**전체 이름**
**전체 주소**
**전체 전화**
**이메일 주소**
**일치 키 이름이** 생년월일****인 날짜 ****
이러한 **속성의 속성 유형을** **사용자 지정 문자열**로 지정하지 마십시오.

   1. (선택 사항) **전달을 위한 입력 필드에** 일치하지 않는 입력 필드와 해당 **해싱 상태를** 추가합니다.

      **해싱 상태는** 해당 입력 필드의 열 값이 해시 또는 일반 텍스트인지 여부를 나타냅니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **3단계: 데이터 그룹**화의 경우 여러 필드로 구분된 경우 **이름**, **주소** 및 **전화번호** 입력 필드를 그룹화할 수 있습니다.

   이 단계에서는 관련 입력 필드를 하나의 필드로 연결하여 일치하는 워크플로에서 하나의 필드로 비교할 수 있습니다.

   **이름**, **주소** 또는 **전화번호** 입력 필드에 매핑된 데이터가 없는 경우이 섹션은 비어 있습니다.

   데이터 유형이 더 많은 경우 그룹을 더 추가할 수도 있습니다.

   1. **이름** 입력 데이터를 그룹화하려는 경우: 

      **전체 이름**에서 그룹화하려는 **입력 필드를** 두 개 이상 선택합니다.

      **그룹 이름과** **일치 키**는 데이터 유형과 자동으로 연결됩니다.

      **그룹 이름을** 업데이트하고 **일치 키를** 사용자 지정 일치 키로 업데이트하면 문자, 숫자, 밑줄(\$1) 또는 하이픈(-)을 포함하여 최대 255자를 포함할 수 있습니다.

      **그룹 추가**를 선택하여 다른 그룹을 추가합니다.
**참고**  
정규화는 **전체 이름**에 대해서만 지원됩니다.  
**전체 이름** 하위 유형을 정규화하려면 **전체 이름** 그룹에 이름, **중간** **이름** 및 **성** 하위 유형을 할당합니다.

   1. **주소** 입력 데이터를 그룹화하려는 경우: 

      **전체 주소**에서 그룹화하려는 **입력 필드** 필드를 두 개 이상 선택합니다.

      **그룹 이름** 및 **일치 키**.는 데이터 유형과 자동으로 연결됩니다.

      **그룹 이름을** 업데이트하고 **일치 키를** 사용자 지정 일치 키로 업데이트하면 문자, 숫자, 밑줄(\$1) 또는 하이픈(-)을 포함하여 최대 255자를 포함할 수 있습니다.

      **그룹 추가**를 선택하여 다른 그룹을 추가합니다.
**참고**  
정규화는 **전체 주소**에 대해서만 지원됩니다.  
**전체 주소** 하위 유형을 정규화하려면 **전체 주소** 그룹에 거리 주소 **1, 거리 주소 ****2**, **거리 주소 3 이름**, **도시 이름**, **주**, **국가** 및 **우편 번호** 하위 유형을 할당합니다.

   1. **전화** 입력 데이터를 그룹화하려는 경우: 

      **전체 전화**에서 그룹화하려는 **입력 필드** 필드를 두 개 이상 선택합니다.

      **그룹 이름** 및 **일치 키**.는 데이터 유형과 자동으로 연결됩니다.

      **그룹 이름과** **일치 키를** 사용자 지정 일치 키로 업데이트할 수 있으며 문자, 숫자, 밑줄(\$1) 또는 하이픈(-)을 포함하여 최대 255자를 포함할 수 있습니다.

      **그룹 추가**를 선택하여 다른 그룹을 추가합니다.
**참고**  
정규화는 **전체 전화**에서만 지원됩니다.  
**전체 전화** 하위 유형을 정규화하려면 **전체 전화** 그룹에 **전화 번호** 및 **전화 국가 코드** 하위 유형을 할당합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **4단계: 검토 및 생성**에서 다음을 수행합니다.

   1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요.

   1. **스키마 매핑 생성을** 선택합니다.
**참고**  
스키마 매핑을 워크플로에 연결한 후에는 수정할 수 없습니다. 기존 구성을 사용하여 새 스키마 매핑을 생성하려는 경우 스키마 매핑을 복제할 수 있습니다.

스키마 매핑을 생성한 후에는 [일치하는 워크플로를 생성](create-matching-workflow.md)하거나 [ID 네임스페이스를 생성할](id-namespace.md) 준비가 되었습니다.

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#### [ Build custom schema ]

****사용자 지정 스키마 빌드 옵션을 사용하여 스키마** 매핑을 생성하려면**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창의 **데이터 준비**에서 **스키마 매핑을** 선택합니다.

1. **스키마 매핑** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **스키마 매핑 생성을** 선택합니다.

1. **1단계: 스키마 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다.

   1. 이름 및 생성 방법에 **스키마 매핑 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다.

   1. **생성 방법**에서 **사용자 지정 스키마 빌드를** 선택합니다.

   1. **고유 ID**에 고유 ID를 입력하여 데이터의 각 행을 식별합니다.  
**Example**  

      예: **Primary\$1key**, **Row\$1ID** 또는 **Record\$1ID**.
**참고**  
**고유 ID** 열은 필수입니다. **고유 ID**는 단일 테이블 내의 고유 식별자여야 합니다. 그러나 여러 테이블에서 **고유 ID**는 중복 값을 가질 수 있습니다. **고유 ID**가 지정되지 않았거나, 동일한 소스 내에서 고유하지 않거나, 소스 간에 속성 이름 측면에서 겹치는 경우는 일치하는 워크플로가 실행될 때 레코드를 AWS Entity Resolution 거부합니다. 규칙 기반 매칭 워크플로에서이 스키마 매핑을 사용하는 경우 **고유 ID**는 38자를 초과해서는 안 됩니다.

   1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **2단계: 입력 필드 매핑**에서 일치 및 선택적 전달에 사용할 입력 필드를 정의합니다.

   일치 및 전달 모두에 대해 최대 총 34개의 열을 정의할 수 있습니다.

   1. **일치시킬 입력 필드에** **입력 필드를** 입력합니다.
**참고**  
기계 학습 기반 매칭 워크플로를 실행할 때 데이터에 `MatchId`"", "`MatchRule`", , `RecordId``SourceId`", " 및 `TargetId`"와 같은 예약된 이름을 열 이름으로 사용하지 마십시오. 이러한 예약 이름을 사용하면 이름 충돌이 발생하고 ML 기반 매칭 워크플로가 실패합니다.

   1. **속성을** 선택하여 데이터를 분류합니다.
**참고**  
[LiveRamp 공급자 서비스 기반 매칭 기술과](create-matching-workflow-provider.md#create-mw-liveramp) 함께 사용할 스키마 매핑을 생성하는 경우 providerID **속성 유형을** **LiveRamp ID**로 지정할 수 있습니다. 출력에 PII 데이터를 포함하려면 **속성 유형을** **사용자 지정 문자열**로 지정해야 합니다.
**참고**  
TransUnion 공급자 서비스 기반 매칭 기술과 함께 사용할 스키마 매핑을 생성하는 경우 다음 **속성 유형** 중 하나를 지정할 수 있습니다.  
**전체 이름**, **이름**, **성**
**전체 주소**, **주소 1**, **도시**, **주**, **국가**, **우편 번호**
**전화번호**
**이메일 주소**
**날짜**
**디지털 식별자**: **IPV4**, **IPV6** 또는 **MAID**
**참고**  
[기계 학습 기반 매칭 워크플로](create-matching-workflow-ml.md)에 사용할 스키마 매핑을 생성하는 경우 데이터 세트에 다음 **속성 유형** 중 하나 이상이 포함되어야 합니다.  
**전체 이름**
**전체 주소**
**전체 전화**
**이메일 주소**
**일치 키 이름이** 생년월일****인 날짜 ****
이러한 **속성의 속성 유형을** **사용자 지정 문자열**로 지정하지 마십시오.

   1. 키 **이름 일치**를 선택하여 일치하는 워크플로에 대한 입력 필드 비교를 활성화합니다.

      특정 일치 키 이름은 기본적으로 특정 속성 유형과 자동으로 연결됩니다.

   1. 해당 입력 필드의 열 값이 **해시**된 경우 해시 확인란을 선택하고 값이 일반 텍스트인 경우 확인란을 비워 둡니다.

   1. **입력 필드 추가**를 선택하여 입력 필드를 더 추가합니다.

      매칭을 위해 최대 총 24개의 입력 필드를 추가할 수 있습니다.

   1. (선택 사항) **전달을 위한 입력 필드에** 일치하지 않는 입력 필드와 해당 **해싱 상태를** 추가합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **3단계: 데이터 그룹**화의 경우 여러 필드로 구분된 경우 **이름**, **주소**, **전화번호** 입력 필드를 그룹화할 수 있습니다.

   이 단계에서는 관련 입력 필드를 하나의 필드로 연결하여 일치하는 워크플로에서 하나의 필드로 비교할 수 있습니다.

   **이름**, **주소**, **전화번호** 입력 필드에 매핑된 데이터가 없는 경우이 섹션은 비어 있습니다.

   데이터 유형이 더 많은 경우 그룹을 더 추가할 수도 있습니다.

   1. **이름** 입력 데이터를 그룹화하려는 경우: 

      **전체 이름**에서 그룹화하려는 **입력 필드를** 두 개 이상 선택합니다.

      **그룹 이름과** **일치 키**는 데이터 유형과 자동으로 연결됩니다.

      **그룹 이름과** **일치 키를** 사용자 지정 일치 키로 업데이트할 수 있으며 문자, 숫자, 밑줄(\$1) 또는 하이픈(-)을 포함하여 최대 255자를 포함할 수 있습니다.

      **그룹 추가**를 선택하여 다른 그룹을 추가합니다.
**참고**  
정규화는 **전체 이름**에 대해서만 지원됩니다.  
**전체 이름** 하위 유형을 정규화하려면 **전체 이름** 그룹에 이름, **중간** **이름** 및 **성** 하위 유형을 할당합니다.

   1. **주소** 입력 데이터를 그룹화하려는 경우: 

      **전체 주소**에서 그룹화하려는 **입력 필드** 필드를 두 개 이상 선택합니다.

      **그룹 이름** 및 **일치 키**.는 데이터 유형과 자동으로 연결됩니다.

      **그룹 이름과** **일치 키를** 사용자 지정 일치 키로 업데이트할 수 있으며, 문자, 숫자, 밑줄(\$1) 또는 하이픈(-)을 포함하여 최대 255자를 포함할 수 있습니다.

      **그룹 추가**를 선택하여 다른 그룹을 추가합니다.
**참고**  
정규화는 **전체 주소**에 대해서만 지원됩니다.  
**전체 주소** 하위 유형을 정규화하려면 **전체 주소** 그룹에 거리 주소 **1, 거리 주소 ****2**, **거리 주소 3 이름**, **도시 이름**, **주**, **국가** 및 **우편 번호** 하위 유형을 할당합니다.

   1. **전화** 입력 데이터를 그룹화하려는 경우: 

      **전체 전화**에서 그룹화하려는 **입력 필드** 필드를 두 개 이상 선택합니다.

      **그룹 이름** 및 **일치 키**.는 데이터 유형과 자동으로 연결됩니다.

      **그룹 이름을** 업데이트하고 **일치 키를** 사용자 지정 일치 키로 업데이트하면 문자, 숫자, 밑줄(\$1) 또는 하이픈(-)을 포함하여 최대 255자를 포함할 수 있습니다.

      **그룹 추가**를 선택하여 다른 그룹을 추가합니다.
**참고**  
정규화는 **전체 전화**에서만 지원됩니다.  
**전체 전화** 하위 유형을 정규화하려면 **전체 전화** 그룹에 **전화 번호** 및 **전화 국가 코드** 하위 유형을 할당합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **4단계: 검토 및 생성**에서 다음을 수행합니다.

   1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요.

   1. **스키마 매핑 생성을** 선택합니다.
**참고**  
스키마 매핑을 워크플로와 연결한 후에는 수정할 수 없습니다. 기존 구성을 사용하여 새 스키마 매핑을 생성하려는 경우 스키마 매핑을 복제할 수 있습니다.

스키마 매핑을 생성한 후에는 [일치하는 워크플로를 생성](create-matching-workflow.md)하거나 [ID 네임스페이스를 생성할](id-namespace.md) 준비가 되었습니다.

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#### [ Use JSON editor ]

**JSON 편집기를 사용하여 스키마 매핑을 생성하려면**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창의 **데이터 준비**에서 **스키마 매핑을** 선택합니다.

1. **스키마 매핑** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **스키마 매핑 생성을** 선택합니다.

1. **1단계: 스키마 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다.

   1. 이름 및 생성 방법에 **스키마 매핑 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다.

   1. **생성 방법**에서 **JSON 편집기 사용을** 선택합니다.

   1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **2단계: 매핑 지정**의 경우:

   1. JSON 편집기에서 스키마 빌드를 시작하거나 목표에 따라 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-schema-mapping.html)
**참고**  
정규화는 `NAME`, `ADDRESS`, 및 **유형에** 대해서만 지원됩니다`PHONE``EMAIL_ADRESS`.  
`NAME` 하위 유형을 정규화하려면 `NAME` **groupName**에 , `NAME_FIRST` `NAME_MIDDLE`및 하위 유형을 할당합니다. `NAME_LAST`   
`ADDRESS` 하위 유형을 정규화하려면 `ADDRESS` **groupName**에 , `ADDRESS_STREET1`, , `ADDRESS_STREET2`, `ADDRESS_STREET3``ADDRESS_CITY`, 및 하위 유형을 할당합니다`ADDRESS_STATE``ADDRESS_COUNTRY``ADDRESS_POSTALCODE`.  
`PHONE` 하위 유형을 정규화하려면 `PHONE` **groupName**에 `PHONE_NUMBER` 및 하위 유형을 할당합니다`PHONE_COUNTRYCODE`.

   1. **다음**을 선택합니다.

1. **3단계: 검토 및 생성**의 경우:

   1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요.

   1. **스키마 매핑 생성을** 선택합니다.
**참고**  
스키마 매핑을 워크플로와 연결한 후에는 수정할 수 없습니다. 기존 구성을 사용하여 새 스키마 매핑을 생성하려는 경우 스키마 매핑을 복제할 수 있습니다.

스키마 매핑을 생성한 후에는 [일치하는 워크플로를 생성](create-matching-workflow.md)하거나 [ID 네임스페이스를 생성할](id-namespace.md) 준비가 되었습니다.

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