Show Menu
ARGOMENTI×

Mappare un file CSV su uno schema XDM

Per assimilare i dati CSV in Adobe Experience Platform, i dati devono essere mappati su uno schema Experience Data Model (XDM). Questa esercitazione illustra come mappare un file CSV su uno schema XDM utilizzando l'interfaccia Platform utente.
Inoltre, l'appendice di questa esercitazione fornisce ulteriori informazioni sull'utilizzo delle funzioni di mappatura.

Introduzione

Questa esercitazione richiede una buona conoscenza dei seguenti componenti di Platform:
Questa esercitazione richiede anche che sia già stato creato un set di dati in cui assimilare i dati CSV. Per i passaggi sulla creazione di un dataset nell'interfaccia utente, consulta l'esercitazione sull'acquisizione dei dati.

Scegliere una destinazione

Accedete a Adobe Experience Platform e selezionate Workflows dalla barra di navigazione a sinistra per accedere all’ Workflows area di lavoro.
Dalla Workflows schermata, selezionate Map CSV to XDM schema sotto la Data ingestion sezione, quindi selezionate Launch .
Viene Map CSV to XDM schema visualizzato il flusso di lavoro, a partire dal Destination passaggio. Scegliere un set di dati in entrata in cui assimilare i dati. È possibile utilizzare un set di dati esistente o crearne uno nuovo.
Utilizzare un dataset esistente
Per assimilare i dati CSV in un set di dati esistente, selezionate Use existing dataset . È possibile recuperare un set di dati esistente utilizzando la funzione di ricerca o scorrendo l'elenco dei set di dati esistenti nel pannello.
Per assimilare i dati CSV in un nuovo set di dati, selezionate Create new dataset e immettete un nome e una descrizione per il set di dati nei campi forniti. Selezionare uno schema utilizzando la funzione di ricerca o scorrendo l'elenco degli schemi forniti. Selezionare Next per continuare.

Aggiungi dati

Viene Add data visualizzato il passaggio. Trascinate e rilasciate il file CSV nello spazio disponibile oppure selezionate Choose files per inserire manualmente il file CSV.
La Sample data sezione viene visualizzata una volta che il file è stato caricato, mostrando le prime dieci righe di dati. Dopo aver confermato che i dati sono stati caricati come previsto, selezionate Next .

Mappatura di campi CSV nei campi dello schema XDM

Viene Mapping visualizzato il passaggio. Le colonne del file CSV sono elencate in Source Field , con i campi dello schema XDM corrispondenti elencati in Target Field . I campi di destinazione non selezionati sono evidenziati in rosso. È possibile utilizzare l'opzione dei campi filtro per restringere l'elenco dei campi di origine disponibili.
Per mappare una colonna CSV su un campo XDM, selezionate l'icona dello schema accanto al campo di destinazione corrispondente della colonna.
Viene Select schema field visualizzata la finestra. Qui puoi spostarti nella struttura dello schema XDM e individuare il campo a cui mappare la colonna CSV. Fate clic su un campo XDM per selezionarlo, quindi fate clic su Select .
La Mapping schermata viene visualizzata nuovamente, con il campo XDM selezionato ora sotto Target Field .
Se non desiderate mappare una particolare colonna CSV, potete rimuovere la mappatura facendo clic sull'icona di rimozione accanto al campo di destinazione. È inoltre possibile rimuovere tutte le mappature selezionando la Clear all mappings button .
Per aggiungere una nuova mappatura, selezionate Add new mapping nella parte superiore dell' Source Field elenco.
Quando mappate i campi, potete anche includere funzioni per calcolare i valori in base ai campi di origine di input. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione delle funzioni di mappatura nell’appendice.

Aggiungi campo calcolato

I campi calcolati consentono la creazione di valori in base agli attributi nello schema di input. Questi valori possono quindi essere assegnati agli attributi nello schema di destinazione e ricevere un nome e una descrizione che consentano un riferimento più semplice.
Selezionare il Add calculated field pulsante per continuare.
Viene visualizzato il Create calculated field pannello. La finestra di dialogo a sinistra contiene i campi, le funzioni e gli operatori supportati nei campi calcolati. Selezionare una delle schede per iniziare ad aggiungere funzioni, campi o operatori all'editor di espressioni.
Tab
Descrizione
Campi
La scheda Campi elenca i campi e gli attributi disponibili nello schema di origine.
Funzioni
La scheda Funzioni elenca le funzioni disponibili per trasformare i dati.
Operatori
La scheda operatori elenca gli operatori disponibili per trasformare i dati.
È possibile aggiungere manualmente campi, funzioni e operatori utilizzando l'editor di espressioni al centro. Selezionate l'editor per iniziare a creare un'espressione.
Selezionare Save per continuare.
La schermata di mappatura viene visualizzata nuovamente con il campo di origine appena creato. Applicate il campo di destinazione corrispondente appropriato e selezionate Finish per completare la mappatura.

Monitorare il flusso di dati

Una volta mappato e creato il file CSV, potete monitorare i dati che vengono acquisiti tramite di esso. Per ulteriori informazioni sul monitoraggio dei flussi di dati, consulta l’esercitazione sul monitoraggio dei flussi di dati .

Passaggi successivi

Seguendo questa esercitazione, avete mappato correttamente un file CSV semplice su uno schema XDM e lo avete assimilato in Platform. Questi dati possono ora essere utilizzati da Platform servizi a valle come Real-time Customer Profile. Per Real-time Customer Profile ulteriori informazioni, consulta la panoramica.

Appendice

La sezione seguente fornisce informazioni aggiuntive per la mappatura delle colonne CSV ai campi XDM.

Funzioni di mappatura

Alcune funzioni di mappatura possono essere utilizzate per calcolare e calcolare i valori in base a quanto immesso nei campi di origine. Per utilizzare una funzione, digitarla in Source Field base alla sintassi e agli input appropriati.
Ad esempio, per concatenare i campi CSV città e paese e assegnarli al campo XDM città , impostate il campo di origine come concat(city, ", ", county) .
Nella tabella seguente sono elencate tutte le funzioni di mappatura supportate, incluse le espressioni di esempio e i relativi output.
Funzione
Descrizione
Espressione esempio
Output di esempio
concat
Concatenate le stringhe date.
concat("Ciao, ", "lì", "!")
"Hi, there!"
esplodere
Divide la stringa in base a un regex e restituisce un array di parti.
esplode("Ciao, ciao!", " ")
["Hi,", "there"]
instr
Restituisce la posizione/indice di una sottostringa.
instr("adobe .com", "com")
6
sostituto
Sostituisce la stringa di ricerca, se presente nella stringa originale.
replace("Questa è una stringa ri test", "re", "replace")
"Questo è un test di sostituzione delle stringhe"
substr
Restituisce una sottostringa della lunghezza specificata.
substr("Questo è un test di sottostringa", 7, 8)
" a subst"
Lower /
lcase
Converte una stringa in caratteri minuscoli.
lower("HeLL")
lcase("HeLLo")
"hello"
Upper /
ucase
Converte una stringa in caratteri maiuscoli.
Upper("HeLL")
ucase("HeLLo")
"HELLO"
split
Divide una stringa di input su un separatore.
split("Hello world", " ")
["Hello", "world"]
join
Unisce un elenco di oggetti utilizzando il separatore.
join(" ", ["Hello", "world"] )
"Hello world"
fondersi
Restituisce il primo oggetto non-null in un elenco specificato.
coalesce(null, null, null, "first", null, "seconda")
"first"
decodificare
Data una chiave e un elenco di coppie di valori chiave appiattite come array, la funzione restituisce il valore se viene trovata una chiave o restituisce un valore predefinito se presente nell'array.
decode("k2", "k1", "v1", "k2", "v2", "default")
"v2"
iif
Valuta una determinata espressione booleana e restituisce il valore specificato in base al risultato.
iif("s".equalsIgnoreCase("S"), "True", "False")
"True"
min
Restituisce il minimo degli argomenti specificati. Utilizza l'ordine naturale.
min(3, 1, 4)
1
max
Restituisce il massimo degli argomenti specificati. Utilizza l'ordine naturale.
max(3, 1, 4)
4
first
Recupera il primo argomento specificato.
first("1", "2", "3")
"1"
last
Recupera l'ultimo argomento specificato.
last("1", "2", "3")
"3"
uuid /
guid
Genera un ID pseudo-casuale.
uid()
guid()
now
Recupera l'ora corrente.
now()
2019-10-23T10:10:24.556-07:00[America/Los_Angeles]
timestamp
Recupera l'ora Unix corrente.
timestamp()
1571850624571
format
Formatta la data di input in base a un formato specificato.
format(, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
"2019-10-23 11:24:35"
dformat
Converte una marca temporale in una stringa data in base a un formato specificato.
dformat(1571829875, "dd-MMM-yyyy hh:mm")
"23-ott-2019 11:24"
date
Converte una stringa data in un oggetto ZoningDateTime (formato ISO 8601).
date("23-ott-2019 11:24")
"2019-10-23T11:24:00+00:00"
date_part
Recupera le parti della data. Sono supportati i seguenti valori di componente:
"anno"
"yyyy"
"yy"
"trimestre"
"qq"
"q"
"month"
"mm"
"m"dayofyear"
"dy""y""""d""d""settimana"w""giorno"kolkkkolw"dw"
"w""h""hh24""hh12""minuto"mi""n""2D""2D""ss""s""millisecond"ms"
date_part(date("2019-10-17 11:55:12"), "MM")
10
set_date_part
Sostituisce un componente in una data specificata. Sono accettati i seguenti componenti:
"anno"
"yyyy"
"yy"
"month"
"mm"
"m"
"day"
"dd"
"d"
"hour"
"hh""minuti""mi""n""2D"ss""
set_date_part("m", 4, date("2016-11-09T11:44:44.797")
"2016-04-09T11:44:44.797"
make_date_time /
make_timestamp
Crea una data da parti.
make_date_time(2019, 10, 17, 11, 55, 12, 999, "America/Los_Angeles")
2019-10-17T11:55:12.0​00000999-07:00[America/Los_Angeles]
current_timestamp
Restituisce il timestamp corrente.
current_timestamp()
1571850624571
current_date
Restituisce la data corrente senza un componente ora.
current_date()
"18-nov-2019"