Show Menu
TEMAS×

Notas de la versión de Adobe Experience Platform

Fecha de publicación: 28 de junio de 2019
Nuevas funciones de Adobe Experience Platform:
Actualizaciones de funciones existentes:

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace es un servicio completamente administrado dentro del Experience Platform cual permite a los científicos de datos generar sin problemas perspectivas a partir de datos y contenido en las soluciones de Adobe y en los sistemas de terceros mediante la creación y la puesta en marcha de modelos de aprendizaje automático. Data Science Workspace está estrechamente integrado con Platform y potencia el ciclo de vida completo de la ciencia de datos, incluida la exploración y preparación de datos XDM, seguido del desarrollo y la operacionalización de modelos para enriquecerse automáticamente Real-time Customer Profile con perspectivas de aprendizaje automático.
Funciones principales
Función
Descripción
Aprovisionamiento y aislamiento de equipos
Aprovisionar los recursos computacionales específicos necesarios para permitir a los científicos de datos ejecutar código no confiable de Experience Platform manera segura.
Primera experiencia del usuario
Incluye ejemplos listos para usar para varios marcos de aprendizaje automático e idiomas como Python, R, PySpark y Scala Spark.
Equipos portátiles
Entorno personalizado para científicos de datos/ingenieros de datos con tecnología Jupyter Notebooks para permitirles preparar datos, extraer características y desarrollar modelos ML con una lista depurada de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático populares.
Exploración de datos
Acceso sin problemas a los datos XDM ingeridos en Platform integrados con Platform Data Access SDK.
Visualización de datos
Capacidad para ejecutar consultas SQL en Jupyter Notebooks para acelerar la preparación de datos y la ingeniería de características.
Canalizaciones de funciones
API/SDK para Scala/PySpark para implementar tuberías de ingeniería de funciones para transformar datos XDM principales en esquemas de funciones.
Creación de modelos
Plantillas y tiempos de ejecución que permiten a los científicos de datos centrarse en el desarrollo del modelo sin tener que implementar código de infraestructura para acceder a los datos y a los recursos de cómputo. Puede importar código de modelo y operacionalizarlo para obtener perspectivas de los datos de Platform.
Administración de modelos empresariales
Compatibilidad con el modelo de datos de varios usuarios para rastrear las versiones de modelos y las configuraciones de hiperparámetros asociadas a fin de proporcionar una base para el ecosistema de socios.
Evaluación del modelo
Evalúe y optimice los modelos de regresión y clasificación en Python, PySpark, R y Scala.
Implementación de modelo
Capacidad para comparar métricas y configuraciones de evaluación en múltiples ejecuciones de experimentos y publicar el modelo óptimo como un servicio.
Puntuación por lotes
Enriquecer Real-time Customer Profile con perspectivas de aprendizaje automático o escribirlas como conjuntos de datos a Platform
Programación
Integrado con Platform el servicio de orquestación para automatizar la formación de modelos, la puntuación y las canalizaciones de funciones con programaciones definidas por el usuario mediante API.
Problemas conocidos
  • Actualmente, las canalizaciones de programación y funciones solo están disponibles a través de API, con una interfaz de usuario que se añadirá en una versión futura.
Para obtener más información, visite Información general sobre Data Science Workspace .

Decisioning Service

Adobe Experience Platform Decisioning Service ofrece la capacidad de seleccionar programática e inteligentemente la "Mejor experiencia siguiente" de un conjunto de opciones disponibles para un individuo determinado, entregarlas a cualquier canal o aplicación y realizar sistemas de informes y análisis.
Un modelo de datos enriquecidos precompilado permite utilizar el caso de "Siguiente mejor Oferta" para la toma de decisiones de forma no basada en canales.
Funciones principales
Función
Descripción
Repositorio de objetos comerciales
Un repositorio impulsado por modelos de esquema JSON permite a los desarrolladores crear, leer, actualizar y eliminar una serie de objetos comerciales. El repositorio proporciona API de consulta expresivas y de propósito general, así como búsquedas basadas en esquemas.
Contenedores del repositorio
Dentro del repositorio de objetos comerciales, un desarrollador puede aislar sus preocupaciones en torno a proyectos, unidades empresariales o organizativas, o en torno a las etapas del ciclo de vida de un proyecto (por ejemplo, en desarrollo e integración, ensayo o para uso de producción en directo). Estas aislaciones se denominan contenedores de repositorio.
Roles y permisos
Con el Admin Console, una organización puede crear y administrar perfiles para otorgar acceso objetivo a los recursos por tipo, operación de acceso y contenedor. Los usuarios pueden agregarse a esos perfiles de acceso y los privilegios de acceso efectivos se calculan automáticamente a partir de esas políticas.
Modelo de objetos de oferta precompilado
Sin la necesidad de crear primero un modelo de datos, un Platform desarrollador puede aprovechar las relaciones y esquemas JSON precompilados para crear un catálogo de ofertas, definir reglas y restricciones de decisión y ensamblar colecciones de ofertas para la toma de decisiones.
Normas de decisión basadas en datos de perfil y no de perfil
Una estrecha integración con el Real-time Customer Profile permite a los desarrolladores crear reglas de decisión que aprovechen los datos de Perfil. Las decisiones no sólo se pueden tomar mediante atributos de perfil, sino también en función del historial de eventos de experiencia de un perfil y de las entidades comerciales no relacionadas con la identidad del usuario (por ejemplo, las condiciones de tráfico, el inventario de productos). Cualquier entidad Experience Data Model (XDM) para la que exista un esquema en el Schema Registry puede utilizarse para las reglas de decisión. Las reglas son entidades de primera clase y se pueden reutilizar para cualquiera de las opciones y actividades de decisión.
Clasificación y límite
Las opciones de decisión que cumplen todos los requisitos de elegibilidad y otras restricciones para un usuario determinado se clasifican y se selecciona la mejor opción. Se pueden usar restricciones adicionales por usuario y límites globales para limitar la exposición de las opciones disponibles, permitiendo así la personalización con limitaciones de recursos y fatiga del usuario en mente.
Decisioning API de REST
El Decisioning Service se puede invocar utilizando una sencilla API REST para obtener la siguiente mejor Oferta para un individuo determinado. Se puede utilizar una API de métricas para comprobar la propuesta de oferta en tiempo real y los valores de límite.
Transmisión de Eventos de decisión en Data Lake y Query Service
El Decisioning Service crea automáticamente conjuntos de datos para transmitir todos los Eventos de decisiones XDM automáticamente al Data Lake. Los conjuntos de datos están disponibles para análisis y sistema de informes mediante Query Service.
Habilitación para desarrolladores
Opción de autoservicio con documentación sobre E/S de Adobe, incluidos tutoriales para varios temas.
Problemas conocidos
  • El modelo de datos de la oferta no se expone a través del Schema Registry y, por lo tanto, sólo puede ampliarse de forma limitada. El esquema del modelo tiene estructuras integradas que permiten la incorporación de datos personalizados. En el futuro, podrá ampliar una clase de modelo XDM base para definir sus propios dominios de decisión personalizados.
  • Debe estar aprovisionado con el modelo de dominio de administración de Ofertas y los usuarios y las integraciones deben administrarse en este contexto de producto.
Para obtener más información, visite la información general del servicio de decisiones.

Query Service

Query Service proporciona la capacidad de utilizar SQL estándar para la consulta de datos en Adobe Experience Platform para admitir muchos casos de uso de análisis y gestión de datos diferentes. It is a serverless tool which allows you to join any datasets in the Data Lake and capture the query results as a new dataset for use in reporting, Data Science Workspace, or for ingestion into Profile Service.
You can use Query Service to build data analysis ecosystems, creating a picture of consumers across their various interaction channels. Estos canales podrían incluir:
  • Sistema de punto de venta
  • Web
  • Dispositivo móvil
  • Sistema CRM
Funciones principales
Función
Descripción
Editor de consultas
Utilice una herramienta basada en Web para escribir, validar, probar y ejecutar consultas. Incluye una consola para obtener información detallada sobre la ejecución de consultas, así como la capacidad de previsualización de resultados de consulta.
Creación de conjuntos de datos
Cree conjuntos de datos mediante Experience Platform sintaxis SQL estándar.
Funciones definidas por Adobe
Aproveche las funciones de acceso directo para tareas comunes como la identificación de sesiones o la configuración de la atribución.
Conectividad de la herramienta BI
Utilice los controladores PostgreSQL (Postgres) que se encuentran en las herramientas de BI comunes para conectarse Query Service a fin de crear informes y visualizaciones. Las herramientas admitidas son: Tableau, Power BI, y Looker. Busque información de autenticación en la ficha Credenciales.
Conectividad de las herramientas de administración de bases de datos
Conéctese Aqua Data Studio o DB Visualizer a para obtener Query Service la funcionalidad de exploración de datos y creación de conjuntos de datos. Query Service también admite conectividad desde R Studio. Busque información de autenticación en la ficha Credenciales.
Herramienta consulta de línea de comandos
Conecte PSQL para poder ejecutar consultas desde la línea de comandos.
Registro de consultas
Mantiene un historial de consultas ejecutadas por Query Service y le permite buscar SQL anterior para editarlo, ejecutarlo o crear un conjunto de datos a partir de los resultados.
API de programación de consultas
Programar consultas para la ejecución recurrente mediante esta API.
Problemas conocidos
  • Query Editor muestra una muestra de 100 filas de resultados para sus consultas. Para conservar el conjunto de resultados completo, utilice las capacidades de creación de conjuntos de datos del registro de Consultas.
  • Las versiones a corto plazo añadirán compatibilidad con Vistas y una interfaz de usuario para aplicar programaciones a consultas.
For more information about Query Service, see the product documentation .

Experience Data Model (XDM)

La estandarización y la interoperabilidad son conceptos clave que sustentan Experience Platform. Experience Data Model (XDM), impulsado por el Adobe, es un esfuerzo para estandarizar los datos de experiencia del cliente y definir esquemas para la administración de la experiencia del cliente.
XDM es una especificación públicamente documentada diseñada para mejorar el poder de las experiencias digitales. Proporciona estructuras y definiciones comunes para que cualquier aplicación se comunique con los servicios de Adobe Experience Platform. Al cumplir con los estándares XDM, todos los datos de experiencia del cliente se pueden incorporar a una representación común que ofrece perspectivas de una manera más rápida e integrada. Puede obtener perspectivas valiosas de las acciones de los clientes, definir audiencias de clientes a través de segmentos y utilizar atributos de clientes para fines de personalización.
XDM es el mecanismo que permite Experience Cloud, con la tecnología de Adobe Experience Platform, entregar el mensaje correcto a la persona correcta, en el canal correcto, en el momento preciso.
La metodología en la que Experience Platform se basa, XDM System pone en funcionamiento Experience Data Model esquemas para su uso por parte de Experience Platform los componentes.
Nuevas funciones
Función
Descripción
Restricciones de Esquema JSON
Los siguientes tipos de datos ahora tienen opciones adicionales en la interfaz de usuario para definir restricciones: string - longitud mínima/máxima, patrón, valor predeterminado, formatos (tal como se define en JSON Esquema draft-6 ) y double - min/max, valor predeterminado.
Personalizado $id
Ahora puede proporcionar su propio $id valor al crear recursos en solicitudes de POST.
Mejoras en el rendimiento del Registro de esquemas
Se ha optimizado la generación de esquemas de unión y se ha mejorado el almacenamiento en caché de esquemas para mejorar considerablemente los tiempos de respuesta de la API.
Correcciones de errores
  • Se ha movido el campo identityMap fuera de contexto/perfil y en su propia combinación para hacer que la definición de identidades sea más intuitiva.
  • Se han aplicado parches a todos los esquemas existentes en función del contexto/perfil con context/identitymap.
  • Se corrigió el mensaje de error cuando no se proporcionó ninguna versión.
  • Se corrigió un error en el cual Schema Registry se daban respuestas aleatorias para llamadas de esquema de unión de perfil.
  • Se corrigió un error en el cual los esquemas de unión no mostraban los campos correctos en Schema Registry.
  • Se corrigió un error en el cual los descriptores de identidad ocasionalmente no podían crearse con Áreas de nombres válidas.
  • Se ha corregido un problema de eliminación de referencias si un objeto utiliza properties en lugar de allOf .
Problemas conocidos
  • No se puede ampliar una mezcla Platformsuministrada agregando un campo.
  • Los descriptores no se eliminan cuando se elimina una mezcla de la composición de esquema.
  • No se puede crear un campo enumeración sin etiquetas.
Para obtener más información sobre cómo trabajar con XDM mediante la Schema Registry API y Schema Editor, lea la documentación del sistema XDM.

Segmentation Service

Segmentation Service define un subconjunto concreto de perfiles de la tienda de perfiles, describiendo los criterios para distinguir un grupo comercializable de personas de la tienda de perfiles. Los segmentos pueden basarse en datos de registros (como información demográfica) o en eventos de series temporales que representen los puntos de contacto del cliente con su marca.
Por ejemplo: en una campaña de correo electrónico centrada en zapatillas de correr, puede usar un segmento de audiencia de todos los usuarios que buscaron zapatos de correr en los últimos 30 días pero no completaron una compra. Otro ejemplo podría ser el uso de un segmento para destinatario del contenido del sitio de modo que se muestre solamente a visitantes que pertenezcan a un determinado nivel del programa de recompensas.
Nuevas funciones
Función
Descripción
Reglas de tiempo relativas
Ahora puede elegir ventanas de tiempo móvil como hace 14 días, hace 3 a 5 horas, etc.
Resúmenes de campo XDM
Para Atributos en el carril izquierdo, ahora hay resúmenes disponibles que proporcionan una vista en los datos subyacentes.
Búsqueda por carril izquierdo
Se mejoraron las capacidades de búsqueda para la porción de segmentos del carril izquierdo.
Nombres descriptivos del eVar
Se ha mejorado la compatibilidad con nombres descriptivos, lo que le permite ver con mayor facilidad qué información se captura en eventos y dimensiones personalizados de Adobe Analytics.
Compatibilidad con políticas de combinación
Ahora puede elegir qué directiva de combinación se aplicará a la definición de su segmento mediante un menú desplegable sencillo.
Correcciones de errores
  • Se ha corregido un problema intermitente que provocaba una carga lenta de los componentes de atributos y eventos en el carril izquierdo.
  • Se corrigió un error que ocasionaba que el estimador devolviera la respuesta "NaN".
  • Se corrigió un error en el cual algunos campos abrían el lienzo de creación de reglas incorrecto.
Problemas conocidos
  • None.
Para obtener más información, consulte la descripción general del servicio de segmentación.