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Adobe Experience Platform 用語集

A

アクセス制御: Experience Platformアクセス制御は、Adobe管理コンソールの製品プロファイルを通じて、アクセス権限およびSandbox環境を持つユーザーをリンクします。
アクセスキーID: アクセスキーIDは、Amazon S3秘密鍵に関連付けられた一意の識別子です。 アクセスキーIDと秘密アクセスキーは、AWSリクエストへの署名に使用されます。
アクション: Experience Platform Launchでは、アクションとは、イベントが発生し、条件が評価されて渡された後に何が起こるかを定義する、特定のタイプのルールコンポーネントです。
アクティブ化: Real-time Customer Data Platformで、アクティブ化は、セグメントまたはプロファイルをOracle Eloqua、GoogleまたはSalesforce Marketing Cloudなどの宛先にマップするためにユーザーが実行するアクションです。
アクティビティ: Decisioningサービスでは、アクティビティとは、マーケティング担当者が最適なオファーを選択するために必要とする一連のオファーを指します。
Adobe Admin Console: Adobe Admin Consoleでは、組織のアクセスおよび機能権限を一元的に管理できます。
Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platformは、企業全体のデータとコンテンツを標準化し、リアルタイムの消費者プロファイルを強化し、データ科学を可能にし、コンテンツの速度を向上させて、顧客の遍歴にわたるエクスペリエンスのパーソナライゼーションを促進します。
Adobe Connectors: Adobe Connectorsは、Experience Platformにデータを出入りできるように、アドビによって作成される事前設定済みの接続です。 コネクタには、Microsoft Dynamics、Salesforce、Amazon S3、およびAzure Blobが含まれます。
Adobe Intelligent Services: アドビ先生は、Experience Platformを強化するインテリジェンスフレームワークです。 また、ブランドの力を強化し、リアルタイムでパーソナライズされた顧客体験を提供するAIサービスも提供します。
Adobe I/O: Adobe I/OはExperience Platformの一部で、API、イベント、開発者コンソール、便利なツールなど、開発者がAdobe Experience Platformの統合、拡張およびカスタマイズに必要なすべての機能にアクセスできます。
アドビ先生: アドビ先生は、Experience Platformを強化するインテリジェンスフレームワークです。 また、ブランドの力を強化し、リアルタイムでパーソナライズされた顧客体験を提供するAIサービスも提供します。
Amazon S3 bucket: Amazon S3バケットは、Amazonエコシステムに保存されるデータの基礎コンテナです。 グループにはオブジェクトが含まれ、各オブジェクトは固有の開発者割り当てキーを使用して保存および取得されます。
Amazon S3 Connector: Amazon S3 Connectorを使用すると、Experience Platformのお客様はAmazon S3データに安全に接続し、アクセスできます。
保存方法を追加: この Append 保存方法は、接続を介して取り込むサードパーティデータを指定し、データセットの末尾に新しいデータや行を追加する場合に使用するオプションです。 以前に取り込まれた行は変更されず、最後にスケジュールされた実行以降に作成された行のみがエクスペリエンスプラットフォームに取り込まれます。 ソースシステムで変更された行は、エクスペリエンスプラットフォームでは変更されません。
アプリケーションライフサイクル管理: アプリケーションのライフサイクル管理により、個別の仮想環境を作成し、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展を可能にします。
配列: 配列は、同じデータ型を持つ順序付けされた要素に使用されます。
人工知能: 人工知能とは、視覚、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピュータシステムの理論と開発です。
属性: 属性は、プロファイルを表す特性を指定します。
属性の結合: 属性の結合では、結合ポリシーでプロファイルの属性値がデータの競合の場合に優先付けされる方法を定義します。
アトリビューションAI: アトリビューションAIは、顧客のライフサイクル全体にアルゴリズムによる複数チャネルアトリビューション機能を提供するアドビ先生サービスです。
オーディエンス : オーディエンスは、セグメント定義の条件を満たすプロファイルの結果セットです。
オーディエンススナップショット : オーディエンススナップショットは、セグメント化の際にセグメント条件に該当するすべてのプロファイルをキャプチャします。

B

埋め戻し: リアルタイム顧客データプラットフォームでは、スケジュールされたソース接続で、バックフィルを使用して履歴データを取り込むことができます。
バックフィル期間: Backfill period は、サードパーティの履歴データを結合経由で取り込む時間を設定するオプションです。 永久的なバックフィル期間を選択すると、ソースデータの履歴全体がエクスペリエンスプラットフォームに取り込まれます。
バッチ: バッチとは、ある期間に収集され、1つの単位として一緒に処理される一連のデータです。
バッチID: バッチIDは、データのバッチに対してアドビで生成される識別子です。
バッチインジェスト: バッチ取り込みを使用すると、ユーザーはペタバイト規模のデータを取り込み、エンタープライズシステム内で使用できます。 最新のテクノロジーを使用すれば、XDMやXDM以外のスキーマをExperience Platformに取り込むことができます。
バッチセグメント: バッチセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスの代替手段であり、すべてのプロファイルデータをセグメント定義を通じて一度に移動し、対応するオーディエンスを生成します。 作成したセグメントは保存および保存され、使用するためにエクスポートできます。
ビルド: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、ビルドはデプロイ済みのライブラリです。 ビルドとは、ライブラリ内に含まれるビジネスロジックの実行に必要なすべての設定とコードを含むファイルまたはファイルのセットです。
ビジネス・インテリジェンス・ツール: ビジネスインテリジェンス(「BI」ツールとも呼ばれます)は、主にExperience Platformクエリサービスと統合されています。 BIツールは、社内および社外のシステムから大量の非構造化データを収集して処理するアプリケーションソフトウェアの種類です。

C

上限: Decisioningサービスでは、オファーへの表示回数を定義するために、Decisioningルールで制限が使用されます。 キャップには2種類あります。組み合わせターゲットオーディエンスでオファーを提案できる回数は「グローバルキャップ」とも呼ばれ、オファーを同じエンドユーザーに提案できる回数は「プロファイルキャップ」とも呼ばれます。
カタログ: リアルタイム顧客データプラットフォームでは、ソースと宛先に関して、カタログはアドビのアプリケーションとサードパーティのテクノロジーに接続できるギャラリーです。
クラス: クラスは、スキーマの構築に使用される最小のフィールドセットを定義するもので、ビジネスオブジェクトを記述する基本動作です。
クライアント: クライアントは、postgresプロトコルまたはHTTP APIを介してクエリサービスに接続する外部ツールまたはアプリケーションです。
コレクション: Decisioningサービスでは、コレクションは、オファーのカテゴリなど、マーケティング担当者が定義した事前定義済みの条件に基づくオファーのサブセットです。
コマンドラインインターフェイス: コマンドラインインターフェイスは、生のクエリを実行するためにクエリサービスに接続するためのコマンドラインツールです。
組版 : 組版とは、スキーマを構成するために組み合わされるコンポーネントのグループです。
接続: 接続とは、エクスペリエンスプラットフォームにデータを送り込んだり、エクスペリエンスプラットフォームからデータを送り出したりする仮想パイプラインです。 接続はSourcesで置き換えられるようになりました。
コネクタ: Adobe Experience Platform Source Connectorsを使用すると、ユーザーは複数のソースから簡単にデータを取り込むことができ、Experience Platform Servicesを使用したデータの構造化、ラベル付け、機能強化を行うことができます。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティ製ソフトウェア、CRMシステムなど、様々なソースから取り込むことができます。
条件: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、条件とは、またはを返す必要がある論理ステートメントを評価するためのルールコンポーネント true false す。 すべての条件はに評価され、すべての例外条件は、ルールに対するアクションが実行される前に評価さ true``false れる必要があります。
コンソール: クエリサービスでは、コンソールはクエリのステータスと操作に関する情報を提供します。 コンソールには、クエリサービスへの接続状態、実行中のクエリ操作、およびこれらのクエリによって生じたエラーメッセージが表示されます。
契約データ「C」ラベル: 契約 C ラベルは、契約上の義務を負うデータ、または顧客のデータ管理ポリシーに関連するデータの分類に使用されます。
C1契約ラベル: C1 契約データガバナンスのラベルでは、個々の識別子やデバイスの識別子を含めずに、データを集計したフォームでのみAdobe Experience Cloudからエクスポートできることを指定します。 例えば、ソーシャルネットワークから派生したデータなどです。
C2契約ラベル: C2 契約データガバナンスラベルは、サードパーティにエクスポートできないデータを指定します。 一部のデータプロバイダは、契約に含まれる条件に基づき、最初に収集されたデータのエクスポートを禁止しています。 例えば、ソーシャルネットワークの契約によって、多くの場合、ソーシャルネットワークから受け取るデータの転送が制限されます。 C2はC1よりも制限が厳しく、集約と匿名データのみが必要です。
C3 Contract Label: C3 契約データガバナンスラベルは、直接識別可能な情報と組み合わせたり使用したりできないデータを指定します。 一部のデータプロバイダーは契約に条件を持っており、そのデータと直接識別できる情報との組み合わせや使用を禁止しています。 例えば、広告ネットワーク、広告サーバー、サードパーティのデータプロバイダーから提供されるデータの契約では、直接識別可能なデータの使用に関する特定の契約上の禁止が含まれることがよくあります。
C4契約ラベル: C4 契約データガバナンスラベルでは、オンサイトまたはクロスサイトのどの広告やコンテンツもターゲット化する際に、データを使用できないことを指定します。 C4は、C5、C6およびC7のラベルを含むため、最も厳しいラベルです。
C5契約ラベル: C5 契約データガバナンスラベルは、コンテンツや広告の関心に基づくクロスサイトターゲティングにはデータを使用できないことを示します。 関心に基づくターゲティング(パーソナライゼーション)は、次の3つの条件が満たされた場合に発生します。 オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの興味を推測するために使用され、別のサイトやアプリなどの別のコンテキストで使用され、それらの推測に基づいて提供されるコンテンツや広告を選択するために使用されます。
C6契約ラベル: C6 契約データガバナンスラベルオンサイト広告のターゲット設定にデータを使用できないことを指定します。 組織のWebサイトやアプリに対する広告の選択や配信、そのような広告の配信や効果の測定など、データをオンサイト広告のターゲット設定に使用することはできません。 これには、以前に収集したユーザの関心に関するオンサイトデータを使用して広告を選択し、広告が表示された日時と場所に関する処理データ、広告のクリックや購入など、広告に関するアクションをユーザが行ったかどうかが含まれます。
C7契約ラベル: C7 契約データガバナンスラベルでは、コンテンツのオンサイトでのターゲティングにデータを使用できないことを指定します。 組織のWebサイトやアプリでのコンテンツの選択と配信、そのようなコンテンツの配信や効果の測定など、データをオンサイトコンテンツのターゲティングに使用することはできません。 これには、コンテンツ選択に対するユーザーの関心、表示されたコンテンツに関するデータの処理、表示されたコンテンツの頻度や表示時間、表示された日時や場所、コンテンツのクリックなど、コンテンツに関連する操作を行ったかどうかに関する情報が含まれます。
C8契約ラベル: C8 契約データガバナンスラベル組織のWebサイトやアプリの測定にデータを使用できないことを示します。 組織のサイトやアプリのユーザーの使用状況を測定、理解、レポートする目的では、データを使用できません。 これには、興味に基づくターゲティングは含まれません。興味に基づくターゲティングとは、このサービスを使用して、その後他のコンテキストでコンテンツや広告をパーソナライズする方法に関する情報を集めたものです。
C9契約ラベル: C9 コントラクトデータガバナンスラベルは、データサイエンスワークフローで使用できないデータを指定します。 一部の契約には、データ科学で使用されるデータに対する明示的な禁止が含まれます。 人工知能(AI)、機械学習(ML)、モデリングでのデータの使用を禁止する用語で表現されることがあります。
作成日列: 列の選択は、接続を介してサードパーティデータを指定する場合のオプションです。 Created Date 追加保存方法を選択し、データセットに複数の日付関連スキーマが含まれている場合は、利用可能な日付/時間スキーマから選択して Created Date キー列を指定する必要があります。 Created Date オプションは、上書き保存方法が選択されている場合は使用できません。
選択としてテーブルを作成: 「Create Table as Select」はSQLコマンドです。完全で有効なSQLクエリの一部として実行されると、クエリサービスはクエリの結果をData Lake上のデータセットに保持するように指示します。 次のオプションがあります。 新規作成、すべて前を上書き、前に追加。
クロスサイトデータ: クロスサイトデータは、オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせ、または複数のオフサイトソースのデータの組み合わせを含む、複数のサイトのデータの組み合わせです。
カスタムID名前空間: カスタムID名前空間は、特定の組織またはビジネスケースのIDを表すために使用される顧客が作成したIDです。
顧客AI: Customer AIは、顧客のプロファイルにAIベースの傾向を強化し、顧客のセグメント化とターゲティングの取り組みを強化するアドビ先生サービスです。

D

データディクショナリ: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、データディクショナリは、プロパティ内で定義された一連のデータ要素です。
データ要素: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、データ要素は、クライアントデバイス上に存在する特定のデータ部分を指すためにルールおよび拡張内で使用されるポインターです。
データレイヤー: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、データレイヤーはクライアントデバイス上に存在するデータ構造で、ページや画面が表示されるコンテキストに関するメタデータを含みます。
データマッピング: データマッピングは、ソースデータフィールドを宛先に関連するターゲットフィールドにマッピングする処理です。
データストリーム: データストリームとは、同じスキーマを共有し、同じソースから送信されるメッセージのセットまたはコレクションです。
データ・ガバナンス: データ・ガバナンスには、データの使用に関する規制や組織のポリシーに適合するために使用される戦略とテクノロジーが含まれます。
Data Governance Labels: データ・ガバナンス・ラベルを使用すると、プライバシーに関する考慮事項や契約条件を反映したデータを分類し、規制や企業ポリシーに準拠できます。 データセットに追加されるデータ管理ラベルは、そのデータセット内のすべてのフィールドに継承または適用されます。 データガバナンスラベルは、フィールドに直接適用することもできます。
データ統合パートナー: データ統合パートナーは、大量のデータを200以上のソースからエクスペリエンスプラットフォームに読み込み、変換する際に、コードを記述することなく、読み込みと変換をシンプル化および自動化します。
データセットラベル: データ使用量ラベルをデータセットに追加できます。 データセット内のすべてのフィールドは、データセットのラベルを継承します。
Data Science Workspace: Data Science Workspace with in Experience Platformを使用すると、顧客はExperience PlatformとAdobeアプリケーションのデータを利用して機械学習モデルを作成し、インテリジェントなインサイトと予測を生成して、素晴らしいエンドユーザーのデジタルエクスペリエンスを組み立てることができます。
データソース: データソースは、ユーザーが指定したデータの接触チャネルです。 データソースには、モバイルアプリ、プロファイル、エクスペリエンスイベント、Webサイトプロファイルイベント、CRMなどがあります。
データ管理: データ管理者とは、組織のデータアセットの管理、監視、および実施を担当する人です。 また、データ管理担当者は、政府の規制や組織のポリシーに準拠するように、データ管理ポリシーを保護し、保守することもできます。
データタイプ: データタイプは、プロパティが階層的に表現された再利用可能なオブジェクトです。
データ使用量ラベル: データ使用ラベルを使用すると、プライバシーに関する考慮事項や契約条件を反映したデータを、規制や企業ポリシーに準拠するように分類できます。
データフロー: リアルタイム顧客データプラットフォームでは、データフローは、ソースから宛先へ、プラットフォームにフローするデータの仮想パイプラインです。
データセット: データセットは、スキーマ(列)とフィールド(行)を含むデータの集合(テーブルなど)のストレージと管理の構成体です。
データセットID: 取り込んだデータセットに対してアドビが生成する識別子。
データセット出力: データセット出力は、特定のクエリサービスの実行に使用する「 Create Table as Select 」オプションを決定するメカニズムです。
決定イベント: 決定イベントは、決定アクティビティの結果と状況に関する観測値を取り込むために使用されます。 決定イベントは、決定がどのように行われたか、発生していたとき、提案された(選択された)オプション、および決定に影響したか、または決定プロセス中に観察できる状況に関する情報を取り込みます。 また、意思決定イベントは、その決定を他のイベントに関連付けるために使用できる、提案ID(グローバルに一意な識別子)もキャプチャします。
決定ルール: Decisioningサービスでは、決定ルールとは、エンドユーザーにオファーを表示する対象、日時、場所、方法を定義し、制御するロジックです。
Decisioningサービス: Decisioningサービスは、ビジネスロジックと決定ルールを使用して、マーケティング担当者がエンドユーザーにパーソナライズされたオファーエクスペリエンスをチャネルやアプリケーション全体で作成および配信できるサービスとUIの集まりです。
差分列: リアルタイム顧客データプラットフォームでは、delta列を使用すると、タイムスタンプ用のソースデータフィールドを選択でき、差分取り込みが可能になります。
差分保存戦略: Delta save strategy は、接続を介してサードパーティデータを取り込むためのオプションです。 このオプションを使用すると、ソースデータの新しい行や変更された行をエクスペリエンスプラットフォームに取り込むようユーザーが指定できます。 データセットの末尾に新しい行が追加され、Experience Platformのデータセット内の変更された行が更新されます。
宛先: リアルタイム顧客データプラットフォームでは、宛先は、オーディエンスがアクティブ化され配信される、アドビのアプリケーション、広告サーバー、広告ネットワークなど、あらゆるシステムを指す一般的な用語です。
宛先カテゴリ: 宛先カテゴリは、類似した特性を持つリアルタイム顧客データプラットフォームの宛先をグループ化したものです。
保存先カタログ: 宛先カタログは、リアルタイム顧客データプラットフォームで使用可能な宛先のリストです。
表示名: 表示名は、UIに表示されるフィールドのわかりやすい名前です。
スケジュール: DULEは、 Data Usage Labeling and Enforcementの略語で ​す。 DULEは、データ管理の重要な部分であり、データ使用のラベル付けや、組織内のガバナンスニーズに対するデータアクセスポリシーの適用を可能にする主な機能の集まりです。

E

エラー診断: エラー診断を使用すると、取り込むバッチに関する詳細なエラーメッセージを生成できます。 エラーのしきい値は、バッチ全体が失敗する前に、許容可能なエラーの割合を設定できるようにします。
有効なオファー: Decisioningサービスでは、有効なオファーがアップストリームに定義された制約を満たし、プロファイルに一貫して提供できます。
有効なルール: Decisioningサービスでは、実施要件ルールは、カレンダー、スケジュールおよび制限に関連するプロファイルに適用されます。
埋め込みコード: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、埋め込みコードは、サイトまたは環境のHTML内に配置されるスクリプトタグです。 埋め込みコードは、ビルドを取得する場所をブラウザーに指示します。
定義済みリスト: 列挙は、フィールドの有効なデータを表す値のリストです。
環境: Experience Platform Launchでは、環境とは、ビルドのホスト配信とファイル形式を指定する一連のデプロイメント命令です。 ライブラリを構築する前に、環境とペアにする必要があります。
イベント 「Experience Platform Launch」のイベントは、特定の種類のルールコンポーネントです。ルールの実行を開始するためにクライアントデバイスで発生するトリガーです。
イベント: イベントとは、プロファイルに関連付けられた行動データです。
エクスペリエンスデータモデル(XDM): エクスペリエンスデータモデル(XDM)は、標準スキーマを使用して、Experience PlatformおよびAdobe Experience Cloudアプリケーションで使用するデータを統合するという概念です。 XDMは、データの構造化方法を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。
エクスペリエンスプラットフォームの開始: Launchは、Experience PlatformとExperience Cloudのアプリケーションに統合された、タグとSDKの管理エコシステムです。 Launchは、すべてのクライアントデバイスで関連する顧客エクスペリエンスを強化するために必要な、分析、マーケティングおよび広告統合をデプロイ、統合、管理するツールを提供します。
エクスペリエンスプラットフォーム起動の拡張: エクスペリエンスプラットフォーム起動拡張機能を使用すると、生のイベントデータをリアルタイムの顧客データプラットフォームの宛先に直接配信できます。 起動拡張機能をインストールするには、起動のプロパティにアクセスする必要があります。
実験: テストとは、実稼働データのサンプル部分を使用してインスタンスをトレーニングすることで、トレーニングを受けたモデルを作成するプロセスです。
実験: 実験とは、トレーニングを受けたモデルを実稼働中のデータの一部に適用し、そのパフォーマンスを検証するプロセスです。 これは、訓練を受けたモデルとは異なります。訓練を受けたモデルは、提示されたテストデータセットに対してテストを行います。 これは、実際にはサンプルモデリングプロジェクトを意味するMLフレームワークのテストの概念とも異なります。
ExperienceEvent: ExperienceEventは、関係する対象のポイントインタイムやIDなど、観測データをキャプチャするエクスペリエンスプラットフォームの標準スキーマです。 エクスペリエンスイベントは、発生した事実の記録で、集計や解釈なしで発生したことを表します。
拡張子: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、拡張機能は、起動プロパティに追加された機能のパッケージです。 通常、拡張機能は特定のマーケティングソリューションや解析ソリューションに焦点を当てており、そのテクノロジーをクライアント環境に導入するのに必要なツールを提供します。
拡張パッケージ: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、拡張機能パッケージは、拡張機能の開発者が作成およびアップロードした.zipファイルで、起動ユーザーがプロパティ内に拡張機能をインストールするのに必要なすべてを提供します。 拡張パッケージには、必要に応じて、クライアント環境に配信されるLaunch拡張機能と実行可能なJavaScriptの動作を設定するために必要な拡張機能、HTML、JavaScriptに関する情報を指定したマニフェストが含まれます。

F

フォールバックオファー: Decisioningサービスでは、フォールバックオファーは、使用されるコレクション内のオファーに対してエンドユーザーが適格でない場合に表示されるデフォルトのオファーです。
機能マッピング: 機能マッピングとは、機械学習モデルに必要な入力機能とターゲット機能に、データから機能をマッピングするプロセスを指します。
フィールド: フィールドは、データセットの最下位レベルの要素です。 各フィールドには、参照用の名前と、そのフィールドに含まれるデータのタイプを識別するためのタイプがあります。 フィールドタイプには、整数、数値、文字列、ブール値、スキーマを含めることができます。
フィールドラベル: フィールドラベルは、データセットから継承される、またはフィールドに直接適用されるデータガバナンスラベルです。
フィールド名: Fieldは、クエリやサービスでフィールドを参照するために使用される名前です。
頻度: 頻度は、定期的にスケジュールされるクエリサービスクエリを実行する頻度を決定します。

G

ジオフェンス: ジオフェンスとは、GPSまたはRFIDテクノロジーで定義される仮想的な地理的境界です。モバイルデバイスが特定の領域に入るか離れるときにソフトウェアが応答をトリガーするようにします。
GDPR: GDPR(General Data Protection Regulation)は、欧州和集合(EU)内の個人情報の収集と処理に関するガイドラインを定めた法的枠組みである。 GDPRは、データ管理の原則と個人の権利を定め、EU市民のデータに関する会社をすべて網羅する。
GDPRデータ・ラベル: GDPR Governanceラベルは、GDPRアクセスや削除要求で使用する個人IDを含むフィールドを定義するために使用します。

H

ホスト: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、ホストは、起動でビルドを配信するために必要な場所、ドメイン、ユーザー資格情報を指定します。

I

ID: IDとは、エンド顧客を一意に表すcookie ID、デバイスID、電子メールIDなどの識別子です。
ID 「I」データラベル: Identity I ラベルは、特定の人物を特定したり連絡したりできるデータを分類するために使用します。
識別グラフ: IDグラフは、顧客のアクティビティにほぼリアルタイムで更新される、ステッチ済みIDとリンクされたIDの関係のマップです。
ID名前空間: ID名前空間とは、データの送信元のコンテキストを示すcookie ID、デバイスID、電子メールIDなどの識別子で、Experience Cloud全体のIDを認識してリンクするために使用されます。
IDサービス: Experience Platform Identity Service UIを使用すると、IDタイプの作成と管理を可能にし、複数のデバイスやチャネル間でIDをリンクして、リアルタイム顧客プロファイルから完全な表示を得ることができます。
IDのステッチ: IDの切り替えとは、データフラグメントを識別し、それらをつなぎ合わせてプロファイルの完全な記録を形成するプロセスです。
識別記号: ID記号は、APIで参照として使用できるID名前空間の略称です。
ID値: ID値は、スキーマ内の割り当てられたIDに関連付けられたデータです。 プロファイルフラグメント間でレコードデータを一致させる場合は、ID値と名前空間の両方が一致する必要があります。
I1データラベル: データ I1 ラベルは、デバイスではなく特定の人物を識別したり連絡したりできる、識別可能なデータを直接分類するために使用します。
I2データラベル: データ I2 ラベルは、他の任意のデータと組み合わせて使用できる間接的に識別可能なデータを分類するために使用され、特定の人物を識別または連絡するために使用されます。
取り込み: インジェストは、ソースからエクスペリエンスプラットフォームにデータを追加するプロセスです。 データは、ストリーム化、バッチ化、コネクター経由での追加など、様々な方法でエクスペリエンスプラットフォームに取り込むことができます。
取り込みスケジュール: インジェストスケジュールは、ソースからエクスペリエンスプラットフォームにインジェストする場合に、時間ベースのオプションを提供します。
入力機能: 入力機能は機能マッピングで指定され、機械学習モデルが予測のために使用します。
インテリジェントサービス: Attribution.aiやCustomer.aiなどのインテリジェントサービスは、機械学習、人工知能に基づいた目的に合ったモデルで、Experience Platformの実行と動作を必要とします。
関心に基づくターゲティングとパーソナライゼーション: 関心ベースのターゲティング(パーソナライゼーションとも呼ばれます)は、次の3つの条件が満たされた場合に発生します。 オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの関心事に関する推測のために使用され、データは別のサイトやアプリ(オフサイト)などの別のコンテキストで使用され、データを使用して、それらの推定に基づいてどのコンテンツや広告を提供するかを選択します。

J

JupterLab: Project Jupyter向けのオープンソースWebベースのインターフェイスで、Experience Platformと緊密に統合されています。
Jupyterノート: ライブコード、数式、ビジュアライゼーション、および説明的なテキストを含むドキュメントを作成および共有できるオープンソースWebアプリケーションです。

L

ライブラリ: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、ライブラリとは、起動ライブラリがクライアントデバイス上でどのように動作するかに関する手順を含む、一連のビジネスロジックのことです。

M

機械学習(ML): 機械学習とは、コンピューターが明示的にプログラミングされることなく学習できるようにする研究の分野です。
機械学習モデル: 機械学習モデルは、機械学習手法の一例で、過去のデータと構成を使用してトレーニングを受け、ビジネスの使用事例を解決します。 Adobe Data Science Workspaceでは、機械学習モデルをレシピと呼びます。
マッピング: Real-time Customer Data Platformでは、データマッピングは、ソースのデータフィールドを宛先に関連するターゲットフィールドにマッピングする処理です。
マーケティングアクション: マーケティングアクションは、データ管理フレームワークの観点から見ると、Experience Platformのデータコンシューマーが行うアクションで、データ使用ポリシーの違反を確認する必要があります。
Mergeメソッド: 「 」 merge method は、データフラグメントの結合の優先順位を設定できる結合ポリシーオプションです。 mergeメソッドのオプションには、データセットの優先順位またはデータセットのタイムスタンプに基づくmergeがあります。
Merge Policy: マージポリシーとは、プロファイルがデータの優先順位付けを行い、特定の条件下で統合表示に組み込む方法を決定するために使用するルールのセットです。
Mixin: Mixinを使用すると、スキーマに含めたり、クラスに追加したりする1つ以上の属性を定義する変数を含む再利用可能なフィールドを拡張できます。
変更日列: 列の選択は、接続を介してサードパーティデータを指定する場合のオプションです。 Modified Date 保存方法を選択し、データセットに複数の日付関連スキーマが含まれている場合は、利用可能な日付/時間タイプスキーマから選択して、変更された日付キー列を指定する必要があります。 Delta Modified Date 」オプションは、「 Overwrite 保存方法」が選択されている場合は使用できません。
モジュール: Experience Platform Launch(エクスペリエンスプラットフォームの起動)のモジュールは、拡張機能によって提供される実行可能なJavaScriptのスニペットで、起動ユーザーがルールを作成する必要なく、クライアント環境でアクションを実行します。

いいえ

非実稼働用Sandbox: 非実稼働サンドボックスは、データを他のサンドボックスから分離できるようにするデータ仮想化の一種で、通常は開発実験、テストまたは試用に使用されます。 実稼動用以外のサンドボックスは、リセットおよび削除が可能です。
ノートブック: ノートブックは Jupyter Notebook (ジュピターノートブック)を使用して作成され、分析の説明、結果、およびデータ分析を実行するために実行できます。

O

オファー: Decisioningサービスのオファーとは、オファーを表示する資格のあるユーザーを指定するルールが関連付けられているマーケティングメッセージです。
オファー判定: Decisioningサービスでは、オファーの判定を使用すると、マーケティング担当者は、チャネルやアプリケーションで収集されたデータに基づいてエンドユーザーと関わり合う際に、ルールとトレーニングを受けたオファーの提案のモデルを管理できます。
オファーライブラリ: Decisioningサービスでは、オファーライブラリは、パーソナライズされたオファーやフォールバックのアクティビティ、決定ルールおよび決定を管理するために使用される中央ライブラリです。
組織: 「組織」は、アドビ製品全体の会社内の会社または特定のグループを識別するために使用される名前です。 管理者は、組織のユーザーに対する機能のアクセスおよび権限を設定および管理できます。
保存方法を上書き: Overwrite 保存方法は、接続を介してサードパーティのデータを取り込むためのオプションです。取り込んだデータを指定されたスケジュールで上書きするかどうかをユーザーが指定します。 Experience Platformは、指定したデータセットをサードパーティのソースから取り込み、Experience Platformのデータセットを上書きします。

P

部分的な取り込み: 部分的な取り込みにより、指定されたエラーしきい値内のバッチデータの有効なレコードを取り込むことができます。 失敗したレコードのエラー診断は、ダウンロードするか、監視でアクセスできます。
パーケファイル: パーケファイルは、複雑なネストされたデータ構造を持つ円柱形のストレージファイル形式です。 スキーマデータセットに入力するデータを追加するには、パーケットファイルが必要です。
パーソナライズされたオファー: Decisioningサービスでは、パーソナライズされたオファーとは、実施要件ルールと制約に基づいてカスタマイズ可能なマーケティングメッセージです。
配置: Decisioningサービスでは、プレースメントとは、エンドユーザーに対してオファーが表示される場所やコンテキストです。
ポリシー: データ使用ポリシーは、エクスペリエンスプラットフォームのデータに対するデータ使用ラベルの適用に基づいて制限されるマーケティングアクションを指定するルールです。
主キー: 主キーは、すべてのレコードを一意に識別するスキーマ内の指定です。
優先度: Decisioningサービスでは、優先度は、適格性、カレンダー、制限など、すべての制約を満たすオファーのランク付けに使用されます。
プライベートIDグラフ: プライベートIDグラフは、組織のみが表示し、ファーストパーティのデータに基づいて構築した、ステッチIDとリンクIDの間の関係のプライベートマップです。
製品プロファイル: 製品プロファイルを使用すると、管理者はエクスペリエンスプラットフォームに関連付けられたすべてのまたは一部のサービスへのアクセスをユーザーに付与できます。
実稼働用サンドボックス: リセットまたは削除できない仮想データをプラットフォーム上で分離する実稼働用サンドボックスです。
プロファイル: プロファイルは、コンシューマーの属性を定義するために使用されるExperience Platform標準データモデルです。 また、プロファイルは、イベントデータおよび個人や機器に関連する属性の集計にもなる。
プロファイルエクスポート: プロファイルエクスポートは、リアルタイム顧客データプラットフォームの2種類の宛先の1つです。 プロファイルエクスポートは、プロファイルと属性を含むファイルを生成し、生のPIIデータと電子メールを使用します。このデータは、マーケティングおよび電子メール自動化プラットフォームとの統合に使用されます。
プロファイルFProfileフラグメント: プロファイルフラグメントとは、特定のユーザーに対して存在するIDのリストのうち、1つのIDに対するプロファイル情報のことです。
プロファイルID: プロファイルIDは、IDタイプに関連付けられた自動生成識別子で、プロファイルを表します。
プロパティ: エクスペリエンスプラットフォームの起動では、プロパティは、一連のタグのデプロイに必要なすべての要素のコンテナです。

Q

クエリ: クエリは、データベーステーブルからのデータの要求です。
クエリエディタ: クエリエディターは、クエリサービスでSQLステートメントを作成、検証および送信するためのツールです。
Adobe Experience Platform用クエリサービス: Experience Platformクエリサービス :データアナリストは、ExperienceEventsとXDMをクエリして、解析や機械学習に使用できます。 クエリサービスを使用すると、データ科学者やアナリストは、行動データ、POS(Point Of Sale)、顧客関係管理(CRM)など、Experience Platformに保存されているすべてのデータセットを取り出し、データに関する特定の質問に答えることができます。

R

リアルタイム顧客データプラットフォーム: アドビのReal-time Customer Data Platformは、既知のお客様データと未知のお客様データを統合し、デジタル顧客の遍歴にわたるシンプルな統合、インテリジェントなセグメント化、リアルタイムなアクティベーションを備えた信頼できる顧客プロファイルを作成します。
リアルタイム顧客プロファイル: リアルタイム顧客プロファイルは、ターゲットを絞り込み、パーソナライズしたエクスペリエンス管理を一元的にプロファイルします。
レシピ: レシピは、アドビのモデル仕様を表す用語で、トレーニングを受けたモデルを作成して実行し、特定のビジネス上の問題の解決に役立つ、特定の機械学習、AIアルゴリズム、アルゴリズムのアンサンブル、処理ロジック、設定を表す最上位コンテナです。
レコード: レコードとは、データセットの行として存続するデータです。
繰り返し: 繰り返しは、クエリサービスクエリの実行を1回のみにスケジュールするか、定期的に実行するかを定義します。
表現: Decisioningサービスでは、場所や言語など、チャネルがオファーを表示する際に使用する情報が表現されます。
リソース: Experience Platform Launchの「リソース」とは、拡張機能、データ要素、ルールなど、クライアント環境内でLaunchユーザーが設定できるオプションを指す一般的な用語です。
役割に基づくアクセス制御: ロールベースのアクセス制御を使用すると、管理者は、Experience Platformのユーザーにアクセス権と権限を割り当てることができます。 権限には、サンドボックスの作成、スキーマの定義、データセットの管理など、Experience Platform機能の表示や使用が含まれます。
ルール: Experience Platform Launchでは、ルールとは、論理的にグループ化する必要のある特定のイベント、条件およびアクションのセットを定義するルールコンポーネントの集まりです。
ルールコンポーネント: Experience Platform Launchでは、ルールコンポーネントは、ルールを構成するイベント、条件およびアクションです。
ランタイム: ランタイムは、機械学習レシピのランタイム環境を指定します。 Python、R、Spark、PySpark、Tensorflowランタイムは、レシピソース用のドッカーイメージにURLを入力できるようにします。

S

サンプルデータ: サンプルデータは、データファイルのプレビューで、通常は最初の100行を指し、データサイエンティストにデータファイル内のスキーマやデータが何かを知らせるため、またはエンジニアリングします。
Sandbox: サンドボックスは、エクスペリエンスプラットフォーム上のユーザー組織内の仮想データを分離する一種の機能です。
Sandboxのリセット: サンドボックスをリセットし、サンドボックス内のデータ、プロファイル、セグメントを含むすべてのデータを削除します。 サンドボックスのリセットは、内部または外部の宛先に接続されているデータに影響を与える可能性があります。
Sandbox Switcher: Experience Platformのサンドボックス切り替えコントロールを使用すると、ユーザーはアクセス権を持つサンドボックス間を移動できます。 サンドボックスを切り替えると、すべてのコンテンツが変更され、権限に基づいて機能へのアクセスが変更される場合があります。
スケジュール: スケジュールとは、サードパーティのデータソースからAdobe Experience Platformへのデータ取り込みの頻度または範囲に関するユーザー定義の仕様です。
スコア: スコアリングは、トレーニングを受けたモデルを使用して、データからインサイトを生成するプロセスです。
スキーマ: スキーマは、クラスとオプションのミックスインで構成され、データセットとデータストリームの作成に使用されます。 スキーマには、行動属性、タイムスタンプ、ID、属性定義、関係が含まれます。
スキーマ記述子: スキーマ記述子は、スキーマに関連する追加のメタデータで、Experience Platformが2つのスキーマ間の関係など、意図したスキーマの動作を理解するために使用できる動作を記述します。
秘密アクセスキー: 秘密アクセスキーとは、AWSリクエストへの署名にアクセスキーIDと組み合わせて使用されるAmazon S3キーです。
セグメント: セグメントとは、多数のプロファイルがオーディエンスになる資格を与える属性とイベントデータを含む一連のルールです。
セグメントビルダー: セグメントビルダーは、セグメント定義の作成に使用される視覚的な環境で、Experience Platformのリアルタイム顧客プロファイルセグメントを使用するすべてのアプリの共通コンポーネントとして機能します。
セグメント定義: セグメント定義は、ターゲットオーディエンスの主な特性や動作を記述するために使用されるルールセットです。 概念化された後は、セグメント定義で説明されているルールを使用して、セグメントの適格なオーディエンスメンバーが決定されます。
セグメント評価方法: セグメントのスケジュールされた評価では、特定の時間にエクスポートジョブを実行する反復スケジュールを有効にします。一方、オンデマンド評価では、オーディエンスをすぐに作成するセグメントジョブを作成します。
セグメントのエクスポート: セグメントエクスポートは、2種類の宛先の1つで、その宛先に適合し、マッピングされたプロファイルを送信します。 セグメントIDとユーザーIDと偽名データを使用し、通常はソーシャルネットワークや他のデジタルメディアターゲットプラットフォームと統合します。
セグメントID: セグメントIDは、セグメントに関連付けられた自動生成識別子です。
セグメントのメンバーシップ: セグメントのメンバーシップには、プロファイルが現在属しているセグメントが表示されます。
セグメントルール: セグメントルールは、セグメントに適したプロファイルを定義する場所と方法です。
セグメントタイプ: セグメントには次の2つのタイプがあります。 1つは、エクスペリエンスプラットフォームのデータの変更に応じて動的に更新されるセグメントです。もう1つは、セグメントルールを満たすすべてのプロファイルをキャプチャするオーディエンススナップショットです。これらのスナップショットは変更されません。
セグメント: セグメント化とは、顧客、見込み客または消費者の大きなグループを、類似の属性を共有し、マーケティング戦略と同様に対応する小さなグループに分けるプロセスです。
先生MLフレームワーク: Sensie ML Frameworkは、Experience Platform上のデータを活用し、機械学習に基づくインテリジェンスサービスを迅速、拡張性、再利用可能な方法で開発する際に、データ科学者を強化する、アドビの統合された機械学習フレームワークです。
機密データラベル: 機密性の高い「S」ラベルは、機密性の高いと見なされるデータの分類に使用されます。例えば、機密性の高いとマークしたい行動タイプや地理的データのタイプが異なります。
サービス: Adobe Intelligent Servicesを利用してAIサービスとMLサービスを動作させる強力なフレームワークです。 サービスは、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供したり、カスタムのインテリジェントサービスを運用可能にします。
S1データラベル: S1 データラベルは、緯度と経度を指定するデータを分類する際に使用し、デバイスの正確な位置を判断する際に使用します。
S2データラベル: S2 data labelは、広く定義されたジオフェンス領域を決定するのに使用できるデータを分類するために使用します。
ソース: Sourceは、リアルタイム顧客データプラットフォームに含まれるすべての入力コネクタの一般用語です。
ソース属性: ソース属性は、ソースデータセット内のフィールドです。 ソース属性は、ターゲットスキーマフィールドにマップされます。
ソースコネクタ: Adobe Experience Platform Source Connectorsを使用すると、ユーザーは複数のソースから簡単にデータを取り込むことができ、Experience Platform Servicesを使用したデータの構造化、ラベル付け、機能強化を行うことができます。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティ製ソフトウェア、CRMシステムなど、様々なソースから取り込むことができます。
ソースカテゴリ: ソースカテゴリは、類似した特性を持つリアルタイム顧客データプラットフォームソースのグループです。
ソースカタログ: ソースカタログは、リアルタイム顧客データプラットフォームで使用可能なソースのリストです。
標準ID名前空間: 標準ID名前空間は、ユーザーの識別に使用されるアドビや業界標準のソリューションを含む、アドビの事前定義済みの識別子です。
標準スキーマ: 標準スキーマは、クラスとミックスインで構成され、再利用を目的としています。
ストリーミング取り込み: ストリーミング取り込みでは、ユーザーはクライアントおよびサーバー側のデバイスからExperience Platformにデータをリアルタイムで送信できます。
ストリーミングエンドポイントURL: ストリーミングエンドポイントURLは、アドビが提供する一意のエンドポイントで、顧客のIMS組織に結び付けられ、データをエクスペリエンスプラットフォームにストリーミングします。
ストリーミングセグメント: ストリーミングセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスで、ユーザーのアクティビティに応じてセグメントを更新します。 セグメントを作成して保存すると、そのセグメント定義がリアルタイム顧客プロファイルへの入力データに適用されます。 セグメントの追加と削除は定期的に処理され、ターゲットオーディエンスとの関連性が維持されます。
シンボル: 記号は、APIで参照として使用できるID名前空間の省略形です。
システム表示: システム表示は、リアルタイム顧客プロファイルを介して目的地にフローするソース・データセットを視覚的に表したものです。

T

ターゲット機能: フィーチャマッピングで指定されるターゲットフィーチャは、モデルによって予測されるフィーチャです。
トレーニングモデル: トレーニングされたモデルは、モデルのトレーニングプロセスの実行可能な出力を表し、この中で、一連のトレーニングデータがモデルインスタンスに適用されました。 トレーニングを受けたモデルは、そのモデルから作成されたインテリジェントWebサービスへの参照を維持します。 トレーニングを受けたモデルは、インテリジェントなWebサービスのスコアリングと作成に適しています。 トレーニングを受けたモデルに対する変更は、新しいバージョンとして追跡できます。
トークン: トークンは、2要素認証セキュリティの一種で、クエリサービスでのコンピューターサービスの使用を承認するために使用できます。
タイプ: 「タイプ」は、レシピが設計された機械学習の問題のクラスで、トレーニングの後に使用され、トレーニングの実行状況をカスタマイズするのに役立ちます。

U

和集合スキーマ: 和集合スキーマとは、リアルタイムのお客様プロファイルを実現したスキーマの統合を指します。

X

XDM(Experience Data Model): XDM(Experience Data Model)は、標準スキーマを使用して、Experience PlatformおよびAdobe Experience Cloudアプリケーションで使用するデータを統合するという概念です。 XDMは、すべての顧客体験データを単一の言語または標準データモデルで表すために使用される正式な仕様で、データの構造化方法を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。
XDM DecisionEvent: DecisionEventは、決定の行われた方法、発生日時、提案(および選択)されたオプション、決定に影響したオプション、または決定プロセス中に観察できるコンテキスト状態など、決定アクティビティの結果とコンテキストに関する観測値を取り込むために使用されます。 DecisionEventsは、提案IDもキャプチャします。これは、決定を他のイベントに関連付けるために使用できる、グローバルに一意な識別子です。 DecisionEventsは、意思決定に影響を与えたエクスペリエンスイベントと関連付け可能なだけでなく、提案に直接反応するExperienceEventsとも関連付け可能です。 提案の影響を受けたすべてのExperienceEventで、アプリケーションが提案IDを参照することを期待しています。 個々のプロファイルにおける提案 — 応答履歴は、提案IDを使用して維持されます。
XDM ExperienceEvent: ExperienceEventは、発生した出来事(特定の時点や個人のIDなど)を記録した事実です。 ExperienceEventsは、明示的(直接観察可能な人間のアクション)か、暗黙的(直接人間のアクションなしで発生)のいずれかで、集計や解釈なしで記録されます。 特定の時間枠内に発生する変化の観察と分析、およびトレンドを追跡する複数の時間枠の比較を可能にするので、時間ドメイン分析にとって重要です。
XDM個別プロファイル: XDM Indivialプロファイルは、識別された個人および部分的に識別された個人の属性と関心事の単数表現を形成します。 識別されないプロファイルには、ブラウザーのcookieなどの匿名の行動シグナルのみを含めることができます。高度に識別されるプロファイルには、名前、生年月日、場所、電子メールアドレスなどの詳細な個人情報を含めることができます。 プロファイルが増えると、個人情報、識別情報、連絡先の詳細、コミュニケーションに関する個人の好みの強力なリポジトリとなります。
XDMシステム: XDM Systemは、標準スキーマを利用したExperience Platformのインフラストラクチャ、データセマンティック、およびワークフローです。