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# 데이터 테이블 생성 및 구성
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**데이터 테이블 이해**  
데이터 테이블을 사용하면 Amazon Connect 내에서 구성에 영향을 미치는 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다. 데이터 테이블은 흐름 및 보기와 같은 다른 리소스에서 참조할 수 있습니다. 데이터 테이블을 변경하거나 추가하면 퍼블릭 APIs를 통해 즉시 사용할 수 있으며 재배포할 필요가 없습니다.

데이터 테이블을 사용하면 간단한 라우팅 규칙부터 복잡한 시간 기반 구성, 실시간으로 액세스 및 수정 가능한 구성에 이르기까지 다양한 시나리오를 지원할 수 있습니다. 데이터 테이블은 간단한 키-값 페어를 [저장하는 미리 정의된 속성](predefined-attributes.md)과 달리 여러 열, 다양한 데이터 유형 및 복잡한 관계를 지원합니다.

데이터 테이블은 다음으로 구성됩니다.
+ 테이블 메타데이터(구조 및 검증 규칙)
+ 테이블 값(실제 데이터)

테이블 메타데이터에는 다음이 포함됩니다.
+ 정의된 데이터 형식이 있는 속성(열)
+ 고유 레코드를 식별하기 위한 기본 키
+ 레코드에 적용할 수 있는 선택적 기본값
+ 데이터 무결성에 대한 선택적 검증 규칙

테이블 값은 각 속성(열)에 대한 값을 포함하는 레코드(행)에 저장됩니다.

**데이터 테이블 생성**

1. 라우팅 메뉴로 이동하여 **데이터 테이블**을 선택합니다.

1. **새 데이터 테이블 추가**를 선택합니다.

   1. **이름을** 입력합니다.

   1. 선택적으로 **설명을** 제공합니다.

   1. **시간대**를 지정하여 시간 기반 사용 사례를 지원합니다.

   1. **잠금 수준을** 정의합니다. 잠금은 여러 편집기가 데이터 테이블, 레코드(행), 속성(열) 또는 값(셀) 수준에서 변경 사항을 덮어쓰지 못하도록 합니다.

1. 저장한 후 속성 추가를 선택하여 테이블의 첫 번째 열을 정의합니다.
**참고**  
속성이 추가되면 가장 왼쪽 열의 테이블에 삽입됩니다.

   1. **이름** 제공

   1. **유형을** 선택하고 다음 중에서 선택합니다.

      1. **단일** 텍스트, 숫자 또는 부울(예/아니요) 속성

      1. 텍스트 또는 숫자 **목록** 

   1. 선택적으로 **기본 속성으로 사용을** 선택합니다.

      1. 기본 키는 특정 레코드를 식별하고 참조하는 데 도움이 됩니다. 또한 테이블 데이터에 대한 세분화된 액세스 제어를 활성화합니다. 하나 이상의 속성을 기본 속성으로 지정하여 테이블의 첫 번째 열(들)이 될 수 있습니다. 기본 속성이 정의되지 않은 경우 테이블에는 레코드가 하나만 포함될 수 있습니다.
**참고**  
테이블에 데이터가 포함된 경우 기본 속성을 추가하거나 제거할 수 없습니다. 예를 들어 테이블의 기본 속성이 이름, 성 및 중간 이니셜인 경우 먼저 모든 행을 삭제하지 않고 SSN을 다른 기본 속성으로 추가하거나 중간 이니셜을 제거할 수 없습니다. 그러나 기본 속성의 값을 편집할 수 있습니다. 예를 들어 성을 변경할 수 있습니다. 테이블이 데이터로 채워진 후 비기본 속성을 추가할 수도 있습니다.

   1. 선택적으로 유형이 텍스트 또는 숫자(예: 최대 길이)인 경우 **기본 검증**을 제공합니다.

   1. 선택적으로 유형이 텍스트 또는 숫자인 경우 **컬렉션 검증**을 업데이트하여이 속성에 대해 미리 정의된 값을 선택하고 해당 값으로 제한할 수도 있습니다.

   1. 저장하면 테이블이 첫 번째 속성(열)과 함께 표시됩니다.

   1. 필요에 따라 반복합니다.

1. 준비되면 **값 추가**를 선택하여 테이블에 행을 삽입합니다.

   1. 첫 번째 값을 추가할 때 테이블에 값이 있는 경우 기본 속성을 변경할 수 없음을 확인해야 합니다.

   1. 데이터 입력은 자동으로 검증됩니다(유형, 길이 등).

   1. 값이 추가되면 기본 값(들)을 기준으로 정렬됩니다. 예를 들어 첫 번째 열이 텍스트인 경우 값(행)은 A\$1Z에서 시퀀스됩니다.

![\[데이터 테이블 관리 페이지.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/data-table-management.png)


각 레코드를 고유하게 식별하는 데 두 개의 기본 속성이 사용되고 두 개의 속성이 정의된 테이블 구조의 예입니다.


| 기본 속성 1 | 기본 속성 2 | 속성 1 | 속성 2 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 기본 값 | 기본 값 | 값 | 값 | 
| 기본 값 | 기본 값 | 값 | 값 | 
| ... | ... | ... | ... | 

**데이터 테이블에 레코드 추가**  
Connect는 테이블 정의에 지정된 필수 필드, 데이터 유형, 길이 제한 및 기타 요구 사항을 적용합니다.

**참고**  
프로덕션 워크로드에 영향을 미치기 전에 항상 흐름에 영향을 미치는 구성을 테스트하고 중대한 변경 직후 시스템 동작을 모니터링합니다.

**데이터 테이블 및 해당 레코드 편집**  
Connect는 테이블 정의에 지정된 필수 필드, 데이터 유형, 길이 제한 및 기타 요구 사항을 적용합니다.

**동일한 데이터에 대한 동시 편집에 대한 보호가 제공됩니다.** 시스템은 현재 세션 외부에서 변경 사항이 발생하면 사용자에게 자동으로 알림을 보내 최신 데이터를 볼 수 있도록 보기를 새로 고치라는 메시지를 표시합니다.

**참고**  
충돌 방지가 중요한 시나리오의 경우 낙관적 잠금 전략을 구현하여 마지막 읽기 이후 데이터가 변경되지 않은 경우에만 업데이트가 적용되도록 할 수 있습니다.

**변경 사항은 *거의* 즉시 적용됩니다**. 데이터 테이블에 대한 변경 사항은 후속 흐름 실행 및 API 호출에 적용됩니다. 데이터는 흐름에 캐시되지 않으므로 변경 후 새로 고침에 지연이 필요하지 않습니다.

**참고**  
변경 사항은 빠르게 전파되지만 드문 경우지만 모든 시스템 구성 요소가 변경 사항을 반영하기 전에 일반적으로 밀리초에 불과한 짧은 지연이 있을 수 있습니다. 가능하면 운영 기간 중에 업데이트를 계획하여 영향을 최소화합니다.

**샘플 사용 사례**  
아래 단계에 따라 프롬프트에 대한 간단한 번역 테이블을 생성합니다.

1. “언어”라는 새 기본 속성을 사용하여 새 데이터 테이블을 생성합니다. 기본 속성은 데이터 테이블에서 레코드에 액세스하는 데 필요한 키를 결정합니다.

1. 예를 들어 각 메시지 유형에 대해 “인사말”이라는 새 속성을 생성합니다. 99개 이상의 메시지를 생성해야 하는 경우 아래 고급 예제를 참조하세요.

1. 테이블에 번역을 추가합니다.

1. 테이블은 다음과 같아야 합니다.


| 언어(기본 속성) | 인사말 | 
| --- | --- | 
| 영어 | Hello | 
| 스페인 요리 | Hola | 

데이터 테이블을 쿼리할 때 둘 이상의 차원이 필요한 고급 사례의 경우 추가 기본 속성을 추가할 수 있습니다.


| 언어(기본 속성) | 부서(기본 속성) | 인사말 | 
| --- | --- | --- | 
| 영어 | Sales | 안녕하세요. 이것이 매출입니다. | 
| 스페인 요리 | Sales | Hola. Soy del departamento deVentas. | 
| 영어 | 마케팅 | 안녕하세요. 마케팅에 도달했습니다. | 

메시지 유형에 세 번째 차원을 추가하여 정확한 메시지를 쿼리할 수도 있습니다.


| 언어(기본 속성) | 부서(기본 속성) | 메시지 유형(기본 속성) | 메시지 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 영어 | Sales | 인사말 | 안녕하세요. 이것이 매출입니다. | 
| 스페인 요리 | Sales | 인사말 | Hola. Soy del departamento deVentas. | 
| 영어 | 마케팅 | 인사말 | 안녕하세요. 마케팅에 도달했습니다. | 
| 영어 | 마케팅 | 작별 인사 | 마케팅에 문의해 주셔서 감사합니다. | 

**흐름의 동적 조회에 데이터 테이블 사용**  
흐름은 데이터 테이블에서 값을 읽고 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Connect의 흐름 블록: 데이터 테이블](data-table-block.md) 단원을 참조하십시오.

**데이터 테이블을 활용하여 사용자 지정 사용자 인터페이스 구축**  
데이터 테이블을 사용하면 비즈니스 사용자가 기본 Amazon Connect 시스템에 직접 액세스할 필요 없이 일상적인 고객 센터 운영 조정을 수행할 수 있습니다. 사용자 지정 인터페이스는 Views 노코드 UI 빌더를 사용하여 데이터 테이블에서 생성한 다음 워크스페이스에 할당할 수 있습니다. 그런 다음 운영 팀은 사용자 지정 UIs를 사용하여 IT 개입 없이 승인된 거버넌스 및 보안 프레임워크 내에서 작업하지 않고도 변화하는 조건에 신속하게 대응할 수 있습니다. 데이터 테이블은 여러 리소스를 결합할 수 있으므로 비즈니스 사용자는 각 리소스(예: 흐름, 프롬프트, 대기열)에 대한 권한이 필요하지 않습니다.

특별히 구축된 인터페이스를 사용하면 승인된 비즈니스 사용자가 다음과 같은 시나리오를 제어할 수 있습니다.
+ 대기열 할당, 운영 시간, 스킬 매핑 및 에스컬레이션 규칙 관리
+ 언어, 위치 또는 VIP 상태별 라우팅 수정
+ 비상 프로토콜 활성화

사용자 지정 인터페이스 빌드에 대한 자세한 내용은 [Views no-code UI builder](no-code-ui-builder.md)를 참조하세요.

**데이터 테이블에 대한 액세스 제어 및 보안**  
비즈니스 사용자가 자신의 책임과 관련된 필드만 보거나 수정할 수 있도록 테이블 기본 값에 대한 액세스를 제어합니다.
+ 보안 프로필 권한은 라우팅 섹션에서 데이터 테이블 리소스를 관리하기 위한 보기, 편집, 생성 및 삭제 옵션을 제공합니다.
+ 태그 기반 액세스 제어(TBAC)는 레코드 기반 제한을 제공합니다. 여러 팀이 대규모 다목적 테이블 내에서 다양한 데이터 하위 집합에 액세스해야 하는 경우를 사용합니다.

**데이터 테이블에 대한 서비스 할당량**  
Connect는 다음을 제공합니다.
+ 테이블 - 인스턴스당 총 100개
+ 속성(열) - 테이블당 100개
+ 값(셀) - 테이블당 1,000개
+ 목록 - 텍스트 및 숫자 목록 값에 대한 항목 100개
+ 문자 - 비기본 텍스트 값의 경우 5k, TEXT\$1LIST 항목의 경우 1k, 기본 텍스트 값의 경우 1k

서비스 할당량 및 이를 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Connect 서비스 할당량](amazon-connect-service-limits.md).

**데이터 테이블에 대한 변경 사항 추적**  
화면 감사 기록은 리소스와 이전 및 이후 값에 대한 최근 변경 사항을 제공합니다. 데이터 테이블 감사 기록에는 새롭거나 변경된 테이블 구조(속성, 기본 키, 기본값)와 각 데이터 테이블 내의 새롭거나 변경된 레코드(행)가 포함됩니다.

**참고**  
AWS CloudTrail은 모든 리소스 변경 기록을 추적합니다. 자세한 내용은 [를 사용하여 Amazon Connect API 호출 로깅 AWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md) 단원을 참조하십시오.