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Adobe Experience Platform用語集

A

アクセス制御: Experience Platform のアクセス制御は、Adobe Admin Console の製品プロファイルを通じて、アクセス権限とサンドボックス環境を持つユーザーにリンクします。
アクセスキー ID: Amazonアクセスキー ID は、 S3 秘密アクセスキーに関連付けられている一意の識別子です。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: で Experience Platform Launchは、アクションとは、イベントが発生し、条件が評価され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: で Real-time Customer Data Platformは、セグメントやプロファイルを宛先(例:、、など)にマップするためにユーザーが実行するアクション Oracle Eloqua​Googleです Salesforce Marketing Cloud。
アクティビティ: で Offer Decisioning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の決定エンジンに求める一連のオファーのことです。
管理者: Experience Platformの権限を設定およびカスタマイズできる組織内の1人以上の個人。
Adobe Admin Console: Adobe Admin Consoleは、Adobe製品の登録と組織のアクセス権を一元的に管理します。 管理者は、コンソールを通じて、「データセットの管理」、「表示データセット」、「プロファイルの管理」など、様々なプラットフォーム機能に対するユーザーのアクセス権限を付与できます。
Adobeコネクタ: Adobeコネクタは、Adobeがデータの出入りを可能にするために作成する、事前に設定された接続で Experience Platformす。 コネクタには、 Microsoft Dynamics、、、、お Salesforceよびが含まれ Amazon S3​Azure Blob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、リアルタイムの消費者プロファイルを強化、データサイエンスを可能にし、コンテンツの速度を向上させて、カスタマージャーニーをまたいだエクスペリエンスのパーソナライズ機能を推進します。
Adobe Experience Platform Launch: Launch は、タグとSDKの管理エコシステムで、 Experience Platform およびアプリ Experience Cloud ケーションと統合されています。 Launch は、すべてのクライアントデバイスで関連する顧客体験を強化するために必要な、分析、マーケティング、広告統合をデプロイ、統合、管理するツールを提供します。
Adobe Experience Platform Launch拡張: Experience Platform Launch 拡張機能を使用すると、生のイベントデータを Real-time Customer Data Platform 宛先に直接配信できます。 拡張機能をインストールするには、プ Launch​Launch ロパティにアクセスする必要があります。
Adobe Experience Platformクエリサービス :標準的なSQLからクエリデータをExperience Platformで使用でき、Data Lake内の任意のデータセットに結合し、クエリ結果を取得することで、レポート、Data Science Workspace、またはリアルタイム顧客プロファイルで使用できる新しいデータセットとして使用できます。
Adobe Experience Platformセグメントサービス :セグメントを作成し、リアルタイムの顧客プロファイルデータからオーディエンスを生成できます。 これらのオーディエンスは、データレイク内の独自のデータセットにエクスポートできます。
Adobeインテリジェントサービス: Adobe Senseiは力を持つ知性の枠組みで Experience Platformす。 また、ブランドの能力を強化し、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供する AI サービスも提供します。
Adobe I/O: Experience PlatformAdobe I/O は 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、Adobe Experience Platform の統合、拡張、カスタマイズに必要なすべての開発者向けのアクセスを提供します。
Adobe Sensei: Adobe Senseiは力を持つ知性の枠組みで Experience Platformす。 また、ブランドの能力を強化し、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供する AI サービスも提供します。
バケット: Amazon S3 S3 バケットは、Amazon エコシステムに保存されるコンテナの基礎となるデータです。Amazonグループにはオブジェクトが含まれ、各オブジェクトは、一意の開発者が割り当てたキーを使用して保存および取得されます。
S3 コネクタ: Amazon S3 コネクタを使用すると、 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。Experience Platform​Amazon
Analyticsマーケティングアクション: 組織のサイトやアプリの顧客の使用状況を測定、分析、レポートするなど、分析目的でデータを使用するマーケティングアクション。
保存方法を追加: 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、データセットの最後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。The previously ingested rows remain untouched and only rows created since the last scheduled run are ingested to Experience Platform. Any rows that were changed in the source system remain unchanged on Experience Platform.
アプリケーションの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を使用すると、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を開発および発展させることができます。
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指定された特性です。
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。
Attribution AI: Attribution AI は、顧客のライフサイクル全体にわたって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Adobe Senseiサービスです。
オーディエンス :オーディエンスまたはオーディエンスサイズは、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 :オーディエンスのスナップショットは、セグメント化の際にプロファイル条件に該当するすべてのセグメントをキャプチャします。

B

埋め戻し: では、スケジュ Real-time Customer Data Platform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、接続を介してサードパーティの履歴データを取り込む時間の長さを設定するオプションです。Selecting a backfill period of forever will ingest the entire history of the source data to Experience Platform.
バッチ: ​バッチとは、一定期間に収集され、1 つの単位としてまとめて処理されるデータのセットです。
バッチ ID: ​バッチ ID は、データのバッチに対して Adobe が生成する識別子です。
バッチ取得: ​バッチ取得を使用すると、ユーザーはペタバイト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るようになります。With the latest technologies, users can now ingest any schema XDM and non-XDM into Experience Platform.
バッチセグメント化: ​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わりに使用され、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され、保存されて使用するために書き出しできます。
ビルド: で Experience Platform Launchは、ビルドはデプロイ済みのライブラリです。 ビルドは、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。
Business Intelligenceツール: ビジネスインテリジェンス(「BI」ツールとも呼ばれる)は、主にと統合されて Experience Platform Query Serviceいます。 BI ツールは、内部および外部システムから大量の非構造化データを収集し、処理するアプリケーションソフトウェアの一種です。

C

上限: で Offer Decisioningは、制限は、オファーの表示回数を定義するための決定ルールで使用されます。 大文字は次の2種類です。「グローバル上限」とも呼ばれるターゲットオーディエンスを組み合わせてオファーを何回提案できるか、または「プロファイル上限」とも呼ばれる同じエンドユーザにオファーを何回提案できるか。
カタログ: ソース Real-time Customer Data Platformと宛先では、カタログは、Adobeアプリケーションとサードパーティテクノロジに接続できるギャラリーです。
クラス: ​クラスは、ビジネスオブジェクトを記述する基本動作で、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します。
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 Query Service 介して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: で Offer Decisioningは、オファーのカテゴリなど、マーケターが定義する事前定義された条件に基づくオファーのサブセットがコレクションに含まれます。
PIIマーケティングアクションと組み合わせる :個人を特定できる情報(PII)と匿名データを組み合わせるマーケティングアクションです。 広告ネットワーク、広告サーバー、およびサードパーティのデータプロバイダーが提供するデータの契約には、直接識別可能なデータを含むデータの使用に関し、特定の契約上の禁止が含まれることがよくあります。
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接続するために使用さ Query Service れるコマンドラインツールです。
組成 :組成とは、組み合わせて構成するコンポーネントをグループ化したスキーマです。
接続: 接続とは、データの出入りを可能にする仮想パイプラインで Experience Platformす。 接続がソースに置き換えられました。
コネクタ: Adobe Experience Platformソースコネクタを使用すると、複数のソースからデータを簡単に取り込むことができ、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 Experience Platform Servicesます。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM システムなど、さまざまなソースから取り込むことができます。
条件: Experience Platform Launch では、条件とは、 true または false を返す必要がある論理ステートメントを評価するルールコンポーネ ントです。すべての条件は true 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 false に評価される必要があります。
コンソール: で Query Serviceは、クエリのステータスと操作に関する情報がコンソールから提供されます。 The console displays the connection status to Query Service, query operations being executed, and any error messages that result from those queries.
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や、顧客のデータガバナンスポリシーに関連するデータを分類するために使用されます。
C1 契約ラベル: C1 契約データガバナンスラベルでは、個々の ID やデバイスの ID 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。たとえば、ソーシャルネットワークから生成されたデータなどです。
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ーは、契約の条件で、最初に収集された場所からのデータの書き出しを禁止しています。 たとえば、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信す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、集計と匿名データのみが必要です。
C3 契約ラベル: C3 契約データガバナンスラベルは、情報を直接特定できるものと組み合わせたり、組み合わせて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では、契約に条件が含まれており、そのデータと直接識別可能な情報の組み合わせや使用を禁止しています。たとえば、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をソースとするデータの契約には、多くの場合、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事項が含まれます。
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いずれの広告やコンテンツのターゲティングにもデータを使用できないことを指定します。C4 は、C5、C6、C7 の各ラベルを含む、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では、コンテンツや広告の関心に基づく、サイト間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。次の 3 つの条件が満たされた場合、関心ベースのターゲティング(パーソナライズ機能)が発生します。 オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの興味を引くために使用され、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、それらの参照に基づいてどのコンテンツや広告が提供されるかを選択します。
C6 契約ラベル: C6 契約データガバナンスラベルは、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 サイトやアプリでの広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果の測定など、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ーの興味に関するオンサイトデータを使用して、広告を選択し、何の広告が表示されたか、いつどこで表示されたか、広告のクリックや購入など、広告に関連する何らかのアクションを実行したかなどが含まれます。
C7 契約ラベル: C7 契約データガバナンスラベルでは、オンサイトのコンテンツ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広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果の測定など、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、コンテンツの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、表示された頻度や時間、表示日時や場所に関する情報、コンテンツのクリックなど、コンテンツに関するアクションを実行したかどうかなどの情報が含まれます。
C8 契約ラベル: C8 契約データガバナンスラベルでは、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指定します。データを使用して、組織のサイトやアプリのユーザーの使用状況を測定、把握、レポートすることはできません。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、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ために、このサービスを使用することに関する情報を集めたものです。
C9 契約ラベル: C9 契約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、データサイエンスに使用されるデータに対する明示的な禁止が含まれています。 人工知能(AI)、機械学習(ML)、モデリングのためのデータの使用を禁止する用語で表現される場合があります。
C10契約ラベル: C10 コントラクトデータガバナンスラベルは、データデータをステッチIDアクティベーションに使用できないことを指定します。 一部のデータ使用ポリシーは、パーソナライゼーションのためのステッチIDデータの使用を制限します。 C10のラベルは、セグメントの結合ポリシーで「プライベートグラフ」オプションが使用されている場合に、セグメントに自動的に適用されます。
作成日列: ​接続を介してサードパーティデータを指定する場合、 Created Date 列の選択はオプションです。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、 Created Date キー列を指定するには、利用可能な日付/時間スキーマから選択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、完全で有効なSQLクエリの一部として実行されると、クエリの結果をData Lake上のデータセットに保持す Query Service るようににに指示します。 「新規作成」、「以前のものをすべて上書き」、「以前のものに追加」の 3 つのオプションがあります。
クロスサイトデータ: ​クロスサイトデータは、複数のサイトのデータの組み合わせです。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が含まれます。
クロスサイトターゲティングマーケティングアクション :クロスサイト広告ターゲットにデータを使用します。 オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせや、複数のオフサイトソースから得られるデータの組み合わせなど、複数サイトのデータの組み合わせは、クロスサイトデータと呼ばれます。通常、クロスサイトデータは収集および処理され、ユーザーの興味に関する推測が行われます。
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。
カスタムラベル: カスタムのデータガバナンスラベルを使用すると、ユーザーは特定のビジネスニーズに合ったデータフィールドに特定のラベルを作成し、適用できます。
顧客 AI: ​顧客 AI は、顧客のプロファイルを AI ベースの傾向で豊かにし、顧客のセグメント化やターゲット化の取り組みを強化する Adobe Sensei サービスです。

D

データディクショナリ: で Experience Platform Launchは、データディクショナリは、プロパティ内で定義される一連のデータ要素です。
データ要素: で Experience Platform Launchは、データ要素は、ルールと拡張内で使用されるポインターで、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します。
データレイヤー: で Experience Platform Launchは、データレイヤーとは、クライアントデバイス上に存在するデータ構造で、ページまたは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関連の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・ガバナンス: Data governance データの使用に関する規制や組織のポリシーに準拠したデータを確実に保証するために使用される戦略とテクノロジーを含みます。
Data Governance Labels: Data governance 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るようになります。 Data governance データセットに追加されたラベルは、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。 Data governance 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: Experience Platformデータ統合パートナーは、コードを記述することなく、200 を超えるソースから へ大量のデータを読み込み、変換する作業をシンプル化し、自動化します。
データセットラベル: ​データ使用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 内 Experience Platform​Experience Platform では、お客様は、様々なAdobeアプリケーションにわたるデータを利用した機械学習モデルを作成でき、インテリジェントなインサイトと予測を生み出し、快適な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接触チャネルのデータです。データソースの例としては、モバイルアプリ、プロファイル、エクスペリエンスのイベント、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のことです。また、データガバナンスポリシーは、政府の規制や組織のポリシーに準拠するよう、保護され、保守されます。
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。
データ使用ラベル: ​データ使用ラベルを使用すると、規制や企業のポリシーに準拠するためにプライバシー関連の注意事項や契約条件を反映したデータを分類できます。
データフロー: で Real-time Customer Data Platformは、データフローは、ソースから宛先にフローするデータの仮想パイプライン Platform です。
データフローの実行: データフロー実行は、ユーザーが指定したスケジュールに基づいてExperience Platformに到着するデータフローです。
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)を含むテーブルなど、データの集まり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の Adobe 生成識別子。
データセット出力: データセット出力は、特定の 実行に使用する「テーブルを選択として 作成 Query Service 」オプションを決定するメカニズムを提供します。
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コンテキストに関する観察をキャプチャするために使用されます。決定イベントは、決定がどのようにおこなわれ、いつ実施されたか、提案(選択)されたか、および決定に影響を与えたか、または決定プロセス中に観察される可能性のある状況に関する情報をキャプチャします。また、決定イベントは、決定を他のイベントに関連付けるために使用できる、グローバルに一意の識別子である提案 ID もキャプチャします。
決定ルール: 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: こ Decisioning Service のサービスとUIの集まりです。これにより、マーケティング担当者は、ビジネスロジックと決定ルールを使用して、チャネルやアプリケーション全体で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作成および配信できます。
差分列: では、delta列 Real-time Customer Data Platform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、インジェストの増分処理が可能になります
デルタ保存方法: 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。The option allows the user to specify that new or changed rows of source data are ingested to Experience Platform. New rows are added to the end of the dataset and changed rows are updated in the dataset on Experience Platform.
宛先: 宛先 Real-time Customer Data Platform とは、オーディエンスがアクティブ化され配信される、Adobeアプリ、広告プラットフォーム、クラウドストレージサービス、マーケティングサービスなどのエンドポイント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 Real-time Customer Data Platform 宛先のグループです。
保存先カタログ: 宛先カタログは、内の使用可能な宛先のリストで Real-time Customer Data Platformす。
ダイレクト型ルール: で Experience Platform Launchは、 直接呼び出しをページから直接呼び出すと実行される ダイレクト型ルー ルを設定できます。 ページの読み込みやサイトでの操作が非常に簡単な場合、またはそれが一意で、(Xに設定され、毎回トリガーされる)特定の命令セットを毎回実行できる場合は、 eVar4 直接呼び出し event2​ルールを使用できます。 ダイレク Launch ト型ルールの作成に関する ドキュメントを参照してくだ さい 。
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。

E

有効なオファー: 適格なオファーは、一貫してプロファイルに提供できる、アップストリームに定義された制約を満たします。
有効なルール: で Offer Decisioningは、カレンダー、集計表、および上限に関連するプロファイルに実施要件ルールが適用されます。
電子メールターゲティングマーケティングアクション :電子メールターゲティングキャンペーンのデータを使用するマーケティングアクションです。
埋め込みコード: で Experience Platform Launch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: ​列挙型は、フィールドの有効なリストを表す値のデータです。
環境: で Experience Platform Launch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展開命令です。 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。
エラー診断: ​エラー診断を使用すると、取り込んだバッチの詳細なエラーメッセージを生成できます。エラーしきい値は、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。
イベント :イベント Experience Platform Launch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動作データです。
エクスペリエンスデータモデル(XDM): Experience Data Model (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、データの構造化と高速化を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。
実験: ​実験とは、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によって、トレーニング済みモデルを作成するプロセスです。
実験: ​実験とは、トレーニング済み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、ホールドアウトテストデータセットに対してテストされるトレーニング済みモデルとは異なります。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一部の ML フレームワークでの実験の概念とも異なります。
ExperienceEvent: Experience PlatformExperienceEvent は、関与する対象のポイントインタイムや ID などの観測をキャプチャする、 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事実を表します。
拡張子: で Experience Platform Launchは、拡張子は、プ Launch ロパティに追加された機能のパッケージです。 拡張機能は、通常、特定のマーケティングまたは分析ソリューションに焦点を当て、そのテクノロジーをクライアント環境にデプロイするために必要なツールを提供します。
拡張パッケージ: で Experience Platform Launchは、拡張機能パッケージとは、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、ユーザーが拡張機能をプロパティ内にインストールするのに必要なすべて Launch の情報を提供します。 An extension package contains a manifest specifying information about the extension, HTML, and JavaScript needed for end-users to configure the behavior of the Launch extension and the executable JavaScript delivered to the client environment, if required.

F

フォールバックオファー: 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、機械学習モデルで必要なデータの機能を入力およびターゲット機能に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、スキーマが含まれます。
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データガバナンスラベル、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: ​フィールドは、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、定期的なスケジュールされた Query Service 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 テクノロジーによって定義される仮想的な地理的境界で、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できるようにします。
GDPR: GDPR(EU 一般データ保護規則)は、欧州連合(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す。GDPR は、データ管理の原則と個人の権利を定め、EU 市民のデータを扱う会社をすべて網羅しています。
GDPR データラベル: GDPR ガバナンスラベルは、GDPR アクセスや削除リクエストで使用する個人識別子を含むフィールドを定義するために使用されます。

H

ホスト: で Experience Platform Launchは、ホストは、ビルドの配信に必要な場所、ドメイン、ユーザー資格情報 Launch を指定します。

I

ID: ID 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、特定の人物を識別または連絡できるデータを分類するために使用します。
ID 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、ステッチされたアイデンティティとリンクされたアイデンティティ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、IDを認識してリンクするために使用され Experience Cloud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行って、デバイスとチャネル間でIDをリンクし、から完全なユーザー表示を得ることができ Real-time Customer Profileます。
ID ステッチ: ID ステッチとは、データフラグメントを識別し、それらを組み合わせて、データの完全な記録を形成するプロファイルです。
ID シンボル: ID シンボルは、API で参照として使用できる ID 名前空間の略語です。
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: I1 データラベルは、デバイスではなく特定の人物を識別または連絡できる、直接識別可能なデータを分類するために使用されます。
I2 データラベル: I2 データラベルは、特定の人物を識別または連絡するために他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ます。
取り込み: 取り込みとは、ソースのデータをに追加するプロセスで Experience Platformす。 Data can be ingested to Experience Platform in a number of ways including streamed, batched, or added via connector.
取り込みスケジュール: インジェストスケジュールは、ソースからにインジェストする際に、時間ベースのオプションを提供 Experience Platform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: Intelligent Services 例えば、 Attribution AI とは、機械学習、人工知能に基づく、を実行および操作する必要のある作 Customer AI​Experience Platform 成モデルです。
関心ベースのターゲティングまたはパーソナライズ機能: 次の 3 つの条件が満たされた場合、関心ベースのターゲティング(パーソナライズ機能とも呼ばれます)が発生します。オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの興味を引くために使用され、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、それらの参照に基づいてどのコンテンツや広告が提供されるかを選択します。

J

JupyterLab: Project用のオープンソースWebベースのインターフェイス Jupyter で、に緊密に統合されて Experience Platformいます。
Jupyter Notebook: ​ライブコード、方程式、視覚化、および説明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。

L

ライブラリ: で Experience Platform Launchは、ライブラリとはビジネスロジックのセットで、クライアントデバイスでのライブラリの動作方法に関する手順が含まれ Launch ています。

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ムされていなくても学習できる学習の分野です。
機械学習モデル: ​機械学習モデルは、ビジネスの使用事例に対して解決するための履歴データと構成を使用してトレーニングを受ける機械学習レシピのインスタンスです。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: では、データマッピング Real-time Customer Data Platform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。
マーケティングアクション: マーケティングの使用例とも呼ばれるマーケティングのアクションは、データ管理フレームワークの観点から見ると、 Experience Platform 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。
結合メソッド: merge method データフラグメントの結合の優先順位付けを有効にする結合ポリシーオプションです。結合メソッドのオプションは、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よって結合されます。
Merge Policy: マージポリシーとは、データの優先順位付けと統合表示 Profile の組み合わせを、特定の条件下で決定するために使用され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: ​接続を介してサードパーティデータを指定する場合、 Modified Date 列の選択はオプションです。 Delta 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、変更された日付キー列を指定するには、利用可能な日付/時間タイプスキーマから選択する必要があります。 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: で Experience Platform Launchは、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、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 Launch します。

いいえ

非実稼動サンドボックス: ​非実稼動サンドボックスは、他のサンドボックスからデータを分離でき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。非実稼動サンドボックスは、リセットおよび削除できます。
Notebooks: Notebooks は、分析の説明、結果 Jupyter Notebook を使用して作成され、データ分析を実行するために実行できます。

O

オファー: 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: オファーの判定により、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: 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ライブラリ、決定ルール、アクティビティを管理するために使用される中央のライブラリです。
オンサイトのパーソナライゼーションマーケティングアクション :オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクションです。 オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用され、それらの推論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るデータです。
オンサイトターゲティングマーケティングアクション :組織のWebサイトやアプリに対する広告の選択と配信、または広告の配信と効果を測定するなど、オンサイト広告のデータを使用するマーケティングアクションです。
組織: ​組織とは、Adobe 製品全体の会社または会社内の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。
上書き保存方法: 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、上のデータセットに上書きし Experience Platformます。

P

部分的な取得: ​部分的な取得をおこなうと、指定し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、監視またはソースのデータフロー実行の概要でダウンロードしたり、アクセスしたりできます。
パケットファイル: ​パケットファイルは、複雑にネストされたストレージ構造を持つ円柱形のデータファイル形式です。パケットファイルは、データセットにデータを入力するためのスキーマを追加する場合に必要です。
パーソナライズされたオファー: パーソナライズされたオファーは、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: 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。
ポリシーワークスペース :データステワードは、組織のコアおよびカスタムラベルを表示および管理できます。
ポリシー: データ使用ポリシーは、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 Experience Platformです。
ポリシーの適用 :組織内のポリシー違反を構成するデータ操作を防ぐために、適用されたマーケティングアクションを使用してデータ使用ポリシーを適用できます。
プライマリキー: ​プライマリキーは、すべてのレコードを一意に識別するスキーマ内の宛先です。
優先度: では、優先度 Offer Decisioning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、ステッチ済み ID とリンクされた ID と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権を付与でき Experience Platform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 Platform 上で分離する実稼働用サンドボックス。
プロファイル: Profile は、消費者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。 プロファイルはまた、個人やデバイスに関連するイベントデータや属性の集計にすることもできます。
プロファイルエクスポート: Profile exportは、の2種類の宛先の1つで Real-time Customer Data Platformす。 Profile export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: で Experience Platform Launch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: ​クエリとは、データベーステーブルからのデータのリクエストです。
クエリエディタ: クエリエディタは、でSQL文を作成、検証、送信するためのツール Query Serviceです。
Adobe Experience Platformクエリサービス: Experience Platform Query Service データアナリストは、クエリ ExperienceEvents とXDMを解析および機械学習に使用できます。 With Query Service, data scientists and analysts will be able to pull all of their datasets stored in Experience Platform – including behavioral data as well as point-of-sale (POS), customer relationship management (CRM), and more – and query those datasets to answer specific questions about the data.

R

リアルタイム顧客データプラットフォーム: Adobe Real-time Customer Data Platform は既知で未知の顧客データを統合し、シンプルな統合、インテリジェントなセグメント化、デジタル顧客の遍歴にわたるリアルタイムの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: Real-time Customer Profile 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、複数のソースから収集したデータに基づいて、統一されたリアルタイムの消費者プロファイルを提供します。
レシピ: ​レシピとは、モデル仕様を表す Adobe の用語で、トップレベルのコンテナで、トレーニング済みのモデルを作成して実行し、特定のビジネス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、処理ロジックを表します。
レコード: ​レコードとは、データセット内の行として存在するデータです。
繰り返し: 繰り返しは、 Query Service クエリの実行を1回のみスケジュールするか、定期的にスケジュールするかを定義します。
表現: では、 Offer Decisioning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として使用されます。
リソース: で Experience Platform Launchは、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 Experience Platformます。 Permissions include the ability to view and/or use Experience Platform features, such as creating sandboxes, defining schemas, and managing datasets.
ルール: で Experience Platform Launchは、ルールは、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: では、ル Experience Platform Launch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、機械学習環境のランタイムレシピを指定します。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へのURLの入力を可能にする。

S

サンプルデータ: ​サンプルデータは、データファイル(通常は最初の 100 行)のプレビューで、データサイエンティストやエンジニアがデータファイル内のスキーマやデータを把握できるようにします。
Sandbox: サンドボックスは、ユーザー組織内の仮想データを分離する一種のもの Experience Platformです。
サンドボックスのリセット: ​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。
サンドボックスの切り替え: Experience Platform のサンドボックスの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にデータを取り込む頻度または範囲に関するユーザー定義の仕様 Experience Platformです。
スコアリング: ​スコアリングとは、トレーニング済みモデルを使用して、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 Mixin 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、動作属性、タイムスタンプ、ID、属性定義および関係が含まれます。
スキーマ記述子: Experience Platformスキーマ記述子は、2 つのスキーマ間の関係など、意図されたスキーマ動作を理解するために で使用される動作を記述する追加のスキーマ関連メタデータです。
秘密アクセスキー: Amazon秘密アクセスキーは、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 S3 キーです。
セグメント: ​セグメントとは、オーディエンスになるためにいくつかのプロファイルを修飾す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: Segment Builder は、セグメントの定義を作成するために使用される視覚的な開発環境で、セグメントをオンにしているすべてのアプリの共通コンポーネントとして機能し Real-time Customer Profile​Experience Platformます。
セグメント定義: ​セグメント定義とは、ターゲットオーディエンスの主要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。概念化が完了すると、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を使用すると、特定の時間に書き出しジョブを実行する定期的なスケジュールが有効になります。一方、オンデマンドの評価では、セグメントジョブを作成してオーディエンスを即座に作成します。
セグメントのエクスポート: セグメントエクスポートは、の2種類の宛先の1つで Real-time Customer Data Platformす。 セグメントエクスポートを使用すると、資格を満たし、マッピング済みのプロファイルを送信先に送信できます。 セグメント 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の識別子です。
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: Experience Platformセグメントには次の 2 種類があります。1 つは、 のデータ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のスナップショットで、変更はありません。
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、類似した属性を共有し、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割するプロセスです。
Sensei ML フレームワーク: Experience PlatformSensei ML フレームワークは、 上のデータを活用し、機械学習主導のインテリジェンスサービスの開発におけるデータサイエンティストの能力を高める、Adobe の統合機械学習フレームワークです。高速で拡張性の高い再利用可能な方法です。
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(機密性の高いとマークするさまざまな種類の動作データや地理的データなど)を分類するために使用されます。
サービス: Adobe インテリジェンスサービスを活用して AI および ML サービスを運用するための強力なフレームワークです。サービスは、顧客体験をリアルタイムでパーソナライズし、カスタムのインテリジェントなサービスを運用します。
単一IDパーソナライゼーションマーケティングアクション :オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクションです。 オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用され、それらの推論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るデータです。
S1 データラベル: S1 データラベルは、デバイスの正確な位置を決定するために使用できる緯度と経度を指定するデータを分類するために使用されます。
S2 データラベル: S2 データラベルは、広く定義されたジオフェンス領域を決定するために使用できるデータを分類するために使用されます。
ソース: Sourceは、内の任意の入力コネクタの一般用語で Real-time Customer Data Platformす。
ソース属性: ​ソース属性は、ソースデータセットのフィールドです。 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。
ソースカタログ: ソースカタログは、内の使用可能なソースのリストで Real-time Customer Data Platform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 Real-time Customer Data Platform ソースをグループ化したものです。
ソースコネクタ: Adobe Experience Platformソースコネクタを使用すると、複数のソースからデータを簡単に取り込むことができ、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 Experience Platform Servicesます。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM システムなど、さまざまなソースから取り込むことができます。
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 Adobe や業界標準のソリューションを含む、Adobe の事前定義の識別子です。
標準スキーマ: ​標準スキーマは、クラスと Mixin で構成され、再利用を目的としています。
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、Adobe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、データのストリーミング先となり Experience Platformます。
ストリーミングの取得: Experience Platformストリーミングの取得を使用すると、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 にリアルタイムでデータを送信できます。
ストリーミングのセグメント化: ​ストリーミングのセグメント化は、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。Once a segment has been built and saved, the segment definition is applied against incoming data to Real-time Customer Profile. 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の関連性が維持されます。
シンボル: ​シンボルは、API で参照として使用できる ID 名前空間の略語です。
システム表示: システム表示は、宛先にフローするソース・データセットを視覚的に表し Real-time Customer Profile たものです。

T

ターゲットフィーチャー: ​ターゲットフィーチャーがフィーチャーマッピングで指定されると、モデルによって予測されるフィーチャーが選択されます。
トレーニング済みモデル: ​トレーニング済みモデルは、モデルインスタンスにトレーニングデータのセットが適用された、モデルトレーニングプロセスの実行可能な出力を表します。トレーニング済みモデルは、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保持します。トレーニング済みモデルは、インテリジェント Web サービスのスコアリングと作成に適しています。トレーニング済み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、と共に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 Query Serviceます。
タイプ: ​タイプは、レシピが設計される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の評価に役立ちます。

U

和集合スキーマ: 和集合スキーマは、に対して有効になっているスキーマの統合で Real-time Customer Profileす。

X

XDM(エクスペリエンスデータモデル): Experience PlatformXDM(エクスペリエンスデータモデル)は、標準スキーマを使用して、 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の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、意思決定の結果とコンテキストに関する観測を取り込むために使用されます。たとえば、決定がどのようにおこなわれたか、いつ発生したか、提案された(選択された)オプション、決定に影響を与えた、または決定プロセスで観察できる状況に関する情報などです。また、DecisionEvents は、決定を他のイベントに関連付けるために使用できる、グローバルに一意の識別子である提案 ID もキャプチャします。DecisionEvents は、決定に影響を与えたエクスペリエンスイベントに関連付けるだけでなく、提案に直接反応する ExperienceEvents にも関連付けることができます。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。提案 ID を使用して、個々のプロファイルの提案-応答履歴を維持します。
XDM ExperienceEvent: ExperienceEvent は、発生した事実(特定の時点や個人の ID など)を記録したものです。ExperienceEvents は、明示的(直接観察可能な人間のアクション)または暗黙的(直接人間のアクションなしで発生)に設定でき、集計や解釈なしで記録されます。特定の時間枠内で発生する変更の観察と分析、およびトレンドを追跡する複数の時間枠間の比較を可能にするので、時間ドメイン分析には非常に重要です。
XDM個別プロファイル: XDMは、特定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 Individual Profile 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 などの匿名の動作シグナルのみを含めることができ、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につれ、個人情報、識別情報、連絡先の詳細、個人のコミュニケーション設定の堅牢なリポジトリーになります。
XDM システム: Experience PlatformXDM システムは、標準スキーマを利用した のインフラストラクチャ、データセマンティクス、およびワークフローです。