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Adobe Experience Platform リリースノート

リリース日:2019 年 6 月 28 日
Adobe Experience Platform の新機能:
既存の機能の更新:

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace is a fully managed service within Experience Platform that enables data scientists to seamlessly generate insights from data and content across Adobe solutions and third party systems by building and operationalizing Machine Learning Models. Data Science Workspace は、XDMデータの調査と準備を含む、エンドツーエンドのデータ科学ライフサイクルと緊密に統合され、さらにモデルの開発と運用を強化して、機械学習インサイトを自動的に強化 Platform​Real-time Customer Profile します。
主な特長
機能
説明
プロビジョニングと分離の計算
Provision dedicated compute resources needed to enable data scientists to execute untrusted code within Experience Platform in a secure manner.
初めてのユーザーエクスペリエンス
Includes out-of-the box samples for various Machine Learning frameworks and languages such as Python, R, PySpark and Scala Spark.
ノート
Customized environment for data scientists/data engineers powered by Jupyter Notebooks to enable them to prepare data, extract features, and develop ML Models with a curated list of libraries and popular Machine Learning frameworks.
データの調査
SDKと Platform 統合されたXDMデータにシームレスにアクセスでき Platform Data Access ます。
データの視覚化
Ability to execute SQL queries in Jupyter Notebooks to accelerate data prep and feature engineering.
パイプライン機能
コア XDM データを機能スキーマに変換するための機能エンジニアリングパイプラインをデプロイするための Scala/PySpark 用 API/SDK。
モデルオーサリング
データ科学者がデータやコンピューティングリソースにアクセスするためのインフラストラクチャコードを導入しなくても、モデル開発に集中できるテンプレートとランタイム。You can import model code and operationalize it to derive Insights from data in Platform.
エンタープライズモデル管理
マルチテナントデータモデルをサポートし、モデルのバージョンと関連するハイパーパラメーターの設定を追跡して、パートナーエコシステムの基盤を提供します。
モデル評価
Evaluate and optimize regression and classification models in Python, PySpark, R, and Scala.
モデルの導入
複数のテストの実行間で評価指標と設定を比較し、最適なモデルをサービスとして発行する機能。
バッチスコア
Enrich Real-time Customer Profile with Machine Learning insights or write them as datasets back to Platform
スケジュール設定
Integrated with Platform Orchestration Service to automate Model training, scoring, and feature pipelines with user-defined schedules through APIs.
既知の問題
  • 現在、スケジュールと機能のパイプラインは API でのみ使用できます。今後のリリースで UI が追加される予定です。
詳しくは、「 Data Science Workspace の概要 」を参照してください。

Decisioning Service

Adobe Experience Platform Decisioning Service provides the ability to programmatically and intelligently select the ‘Next Best Experience’ from a set of available options for a given individual, deliver them to any channel or application, and perform reporting and analysis.
事前に組み込まれたリッチデータモデルを使用すると、「次に最適なオファー」の判定を、チャネルに依存しない方法でおこなうことができます。
主な特長
機能
説明
ビジネスオブジェクトリポジトリー
JSON リポジトリーモデルによって駆動されるスキーマを使用すると、開発者は様々なビジネスオブジェクトを作成、読み取り、更新、削除できます。リポジトリーは、汎用の表現型クエリ API と、スキーマ対応検索を提供します。
リポジトリーコンテナ
開発者は、ビジネスオブジェクトリポジトリー内で、プロジェクト、ビジネスまたは組織単位、またはプロジェクトのライフサイクルステージ(開発と統合、ステージング、実稼働用など)に関する懸念を分離できます。これらの分離は、リポジトリーコンテナと呼ばれます。
役割と権限
Using the Admin Console, an organization can create and manage profiles to grant targeted access to resources by type, access operation, and container. ユーザーをこれらのアクセスプロファイルに追加し、有効なアクセス権限をそれらのポリシーから自動的に計算できます。
事前ビルドオファーオブジェクトモデル
Without the need to first build a data model, a Platform developer can leverage prebuilt JSON schemas and relationships to create an offer catalog, define decision rules and constraints, and assemble offer collections for decisioning.
プロファイルデータと非プロファイルデータに基づく判定ルール
A tight integration with the Real-time Customer Profile allows a developer to create decision rules that leverage Profile data. プロファイル属性を使用して判定できるだけでなく、プロファイルのエクスペリエンスイベント履歴や、ユーザー ID に関係のない事業体(トラフィック状況、製品在庫など)に基づいて判定することもできます。Any Experience Data Model (XDM) entity for which a schema exists in the Schema Registry can be used for the decision rules. ルールはファーストクラスエンティティであり、どの判定オプションやアクティビティでも再利用できます。
ランク付けと上限
特定のユーザーの適格性およびその他の制約をすべて満たす判定オプションがランク付けされ、最適なオプションが選択されます。ユーザーごとの追加制約とグローバル上限制約を使用して、使用可能なオプションの公開を制限できるので、リソースの制約やユーザーの疲労を考慮したパーソナライズ機能が可能です。
Decisioning REST API
The Decisioning Service can be invoked using a simple REST API to get the Next Best Offer for a given individual. 指標 API を使用して、リアルタイムのオファーの提案と上限の値を確認できます。
意思決定イベントのストリーミング Data Lake および Query Service
データセットを Decisioning Service 自動作成し、すべてのXDM決定イベントを自動的にににストリーミング Data Lakeします。 The datasets are then available for analysis and reporting using Query Service.
開発者の有効化
様々なトピックのチュートリアルを含む Adobe I/O に関するドキュメントのセルフサービスへのオプトイン。
既知の問題
  • The offer data model is not exposed through the Schema Registry and can therefore only be extended in limited ways. モデルスキーマには、カスタムデータを添付できる組み込み構造があります。今後、独自のカスタム判定ドメインを定義するために、ベース XDM モデルクラスを拡張できます。
  • ユーザー管理ドメインモデルを使用してオファーをプロビジョニングする必要があり、ユーザーと統合はこの製品コンテキストで管理する必要があります。
詳細については、「 意思決定サービスの概要 」を参照してください。

Query Service

Query Service は、Adobe Experience Platformの標準的なSQLからクエリデータへの使用を可能にし、様々な分析やデータ管理の使用例をサポートします。 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. 次のチャネルが含まれます。
  • POS システム
  • Web
  • Mobile
  • CRM システム
主な特長
機能
説明
クエリ編集者
Web ベースのツールを使用して、クエリの書き込み、検証、テスト、実行をおこないます。コンソールには、クエリの実行に関する詳細情報と、クエリ結果のプレビュー機能が含まれます。
データセットの作成
Create datasets on Experience Platform via standard SQL syntax.
アドビ定義関数
セッションの識別やアトリビューションの設定など、一般的なタスクに対してショートカット機能を使用します。
BI ツール接続
Use the PostgreSQL (Postgres) drivers found in common BI tools to connect to Query Service to create reports and visualizations. 次のツールがサポートされています。 Tableau、 Power BIおよび Looker。 「秘密鍵証明書」タブで認証情報を検索します。
データベース管理ツールの接続
Connect Aqua Data Studio または DB Visualizer​Query Service に接続して、データ調査およびデータセット作成機能を使用します。 Query Service また、R Studioからの接続もサポートします。 「秘密鍵証明書」タブで認証情報を検索します。
コマンドラインクエリツール
PSQL に接続して、コマンドラインからクエリを実行できるようにします。
クエリログ
Keeps a history of queries executed by Query Service and enables you to find prior SQL for editing, execution, or for creating a dataset out of the results.
クエリスケジュール API
この API を使用してクエリを定期的に実行するようにスケジュールします。
既知の問題
  • Query Editor に、クエリの結果の100行のサンプルを示します。 結果セット全体を保持するには、クエリログのデータセット作成機能を使用します。
  • 近期リリースでは、ビューのサポートと、クエリにスケジュールを適用するための UI が追加されます。
For more information about Query Service, see the product documentation .

Experience Data Model (XDM)

Standardization and interoperability are key concepts behind Experience Platform. Experience Data Model (XDM)は、Adobeに基づいて、顧客体験データを標準化し、顧客体験管理のスキーマを定義する取り組みです。
XDM はパブリックに文書化された仕様であり、デジタルエクスペリエンスのパワーを向上させるために設計されています。Adobe Experience Platform 上のサービスと通信するすべてのアプリケーションに共通の構造と定義を提供します。XDM 標準規格に準拠することで、すべての顧客体験データを共通の表現に反映させて、迅速かつ統合的な方法でインサイトを提供できます。顧客行動から有益なインサイトを得たり、セグメントを通じて顧客オーディエンスを定義したり、パーソナライズ機能のために顧客属性を使用したりできます。
XDM is the mechanism that allows Experience Cloud, powered by Adobe Experience Platform, to deliver the right message to the right person, on the right channel, at exactly the right moment.
構築された方法論 Experience Platform は、コンポー XDM System ネントで使用する Experience Data Model スキーマを Experience Platform 運用します。
新機能
機能
説明
JSON スキーマの制約
次のデータ型に、制約を定義する追加のオプションがユーザーインターフェイスに追加されました: string 最小/最大長、パターン、デフォルト値、形式( JSON スキーマドラフト 6 で定義)、 double 最小/最大、デフォルト値。
カスタム $id
POST リクエストでリソースを作成する際に、独自の $id 値を指定できるようになりました。
スキーマレジストリのパフォーマンスの改善
和集合スキーマの生成を最適化し、API の応答時間を大幅に改善するためにスキーマキャッシングを改善しました。
バグの修正
  • identityMap フィールドをコンテキスト/プロファイル外の独自の mixin に移動して、ID をより直感的に定義できるようにしました。
  • コンテキスト/ID マップを使用して、スキーマ/プロファイルに基づいて既存のすべてのパッチを適用しました。
  • バージョンが指定されていない場合のエラーメッセージを修正しました。
  • Fixed bug where Schema Registry was giving random responses for profile union schema calls.
  • Fixed bug where union schemas were not displaying the correct fields in Schema Registry.
  • ID 記述子が有効な名前空間で作成できないことがあるバグを修正しました。
  • オブジェクトが allOf の代わりに properties を使用する場合の逆参照の問題を修正しました。
既知の問題
  • Cannot extend a Platform-supplied mixin by adding a field.
  • mixin がスキーマの構成から削除されても、記述子は削除されません。
  • ラベルのない列挙フィールドを作成できません。
To learn more about working with XDM using the Schema Registry API and Schema Editor, please read the XDM System documentation .

Segmentation Service

Segmentation Service は、プロファイルストア内の特定のプロファイルのサブセットを定義し、プロファイルストア内のマーケティング可能なグループを区別するための条件を記述します。 セグメントは、レコードデータ(人口統計情報など)や、ブランドの顧客タッチポイントを表す時系列イベントに基づいて作成できます。
例えば、ランニングシューズに重点を置いた電子メールキャンペーンでは、過去 30 日間にランニングシューズを検索したが購入を完了しなかったすべてのオーディエンスのユーザーセグメントを使用できます。別の例として、セグメントを使用してターゲットサイトのコンテンツを作成し、特定の層の報酬プログラムに属する訪問者にのみ表示することもできます。
新機能
機能
説明
相対時間ルール
14 日前、3 ~ 5 時間前など、周期的な時間枠を選択できるようになりました。
XDM フィールドの概要
左側のパネルの属性については、基礎となるデータのビューを提供する要約が利用可能になりました。
左パネルの検索
左パネルのセグメント部分の検索機能を改善しました。
eVar のわかりやすい名前
わかりやすい名前のサポートを強化し、Adobe Analytics からカスタムイベントやディメンション内で取り込まれた情報をより簡単に確認できるようにしました。
結合ポリシーのサポート
シンプルなドロップダウンを使用して、セグメント定義に適用する結合ポリシーを選択できるようになりました。
バグの修正
  • 左パネルで属性とイベントの構築ブロックの読み込みが遅くなる断続的な問題を修正しました。
  • 見積もりが「NaN」応答を返す問題を修正しました。
  • 一部のフィールドで、誤ったルール作成キャンバスが開くエラーを修正しました。
既知の問題
  • なし。
詳しくは、「 セグメント化サービスの概要 」を参照してください。