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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は、Experience Platform内の完全に管理されたサービスです。Experience Platform Data Science Workspaceを使用すると、データ科学者は機械学習モデルの作成と運用を通じて、アドビのソリューションやサードパーティ製品全体のデータやコンテンツの洞察を利用できます。 Data Science Workspaceはプラットフォームと緊密に統合され、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のライフサイクルを強化します。その後、モデルの開発と運用を行い、リアルタイム顧客プロファイルを機械学習インサイトと自動的に強化します。
主な特長
機能
説明
プロビジョニングと分離の計算
データ科学者が、信頼できないコードを安全な方法でエクスペリエンスプラットフォーム内で実行できるように、専用のコンピューティングリソースを提供します。
初めてのユーザーエクスペリエンス
Python、R、PySpark、Scala Sparkなどの様々なMachine Learningフレームワークおよび言語用の既成のサンプルが含まれています。
ノートブック
Jupyter Notebooksのデータ科学者/データエンジニア向けにカスタマイズされた環境。データの準備、機能の抽出、およびライブラリと一般的な機械学習フレームワークの厳選されたリストによるMLモデルの開発を可能にします。
データ調査
プラットフォームデータアクセスSDKと統合されたプラットフォームに取り込まれたXDMデータにシームレスにアクセスできます。
データの視覚化
データの準備と機能のエンジニアリングを迅速化するため、ジュピター・ノートブックでSQLクエリを実行する機能
パイプラインをフィーチャ
コアXDMデータを機能スキーマに変換する機能エンジニアリングパイプラインをデプロイするAPI/SDK for Scala/PySpark。
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することなく、モデルの開発に集中できるテンプレートおよびランタイム。 モデルコードを読み込んで操作し、プラットフォームのデータからInsightsを派生させることができます。
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
Python、PySpark、R、Scalaの回帰モデルと分類モデルを評価し、最適化します。
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。
バッチスコアリング
機械学習のインサイトを使用したリアルタイムの顧客プロファイルの強化、またはデータセットとしてプラットフォームに書き戻す
スケジュール設定
Platform Orchestration Serviceと統合され、APIを使用して、モデルのトレーニング、スコアリング、および機能のパイプラインを自動化します。
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、将来のリリースでUIが追加される予定です。

判定サービス

Adobe Experience Platform Decisioningサービスは、特定の個人に対して利用可能な一連のオプションから「次の最高のエクスペリエンス」をプログラム的かつインテリジェントに選択し、チャネルやアプリケーションに配信し、レポートや分析を実行する機能を提供します。
事前に構築さ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、チャネルにとらわれない方法で行うことができます。
主な特長
機能
説明
ビジネスオブジェクトリポジトリ
JSONスキーマモデルによって駆動されるリポジトリを使用すると、開発者は様々なビジネスオブジェクトを作成、読み取り、更新および削除できます。 リポジトリは、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。
リポジトリコンテナ
ビジネス・オブジェクト・リポジトリ内では、開発者は、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、実稼働での使用など)に関する懸念を分離できます。 これらの切り分けは、リポジトリコンテナと呼ばれます。
役割と権限
管理コンソールを使用して、プロファイルを作成および管理し、タイプ別、アクセス操作別、コンテナ別に対象を絞り込んだリソースへのアクセス権を付与できます。 これらのアクセスプロファイルにユーザーを追加でき、有効なアクセス権限は、これらのポリシーから自動的に計算されます。
事前に作成されたオファーオブジェクトモデル
プラットフォーム開発者は、最初にデータモデルを構築する必要がなく、事前に作成されたJSONスキーマと関係を活用してオファーカタログを作成し、決定ルールと制約を定義し、オファーコレクションを判定用にアセンブルできます。
プロファイルデータと非プロファイルデータに基づく決定ルール
リアルタイム顧客プロファイルとの緊密な統合により、開発者はプロファイルデータを活用する意思決定ルールを作成できます。 プロファイル属性を使用して決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、およびユーザーIDに関係のない事業体(トラフィック状況、商品在庫など)に基づいて決定できます。 スキーマレジストリにスキーマが存在する任意のExperience Data Model(XDM)エンティティを、決定ルールに使用できます。 ルールは最初のクラスエンティティで、任意の決定オプションとアクティビティに対して再利用できます。
ランキングと上限
特定のユーザーに対する適格性およびその他のすべての制約を満たす決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。 ユーザーごとに追加の制限やグローバル制限を使用して、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が可能です。
REST APIの判定
シンプルなREST APIを使用してDecisioningサービスを呼び出し、特定の個人に対する次の最適なオファーを取得できます。 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。
Data Lakeおよびクエリサービスへの意思決定イベントのストリーミング
Decisioningサービスはデータセットを自動作成し、すべてのXDMデシジョンイベントを自動的にデータレークにストリーミングします。 その後、クエリサービスを使用して、データセットを分析およびレポートできます。
開発者の有効化
セルフサービスオプトイン。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が含まれます。
既知の問題
  • オファーデータモデルは、スキーマレジストリを通じて公開されないので、限られた方法でのみ拡張できます。 モデルスキーマには、カスタムデータをアタッチできる組み込み構造があります。 今後は、基本XDMモデルクラスを拡張して、独自のカスタム判定ドメインを定義できるようになります。
  • オファー管理ドメインモデルを使用してプロビジョニングする必要があります。また、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。

クエリサービス

クエリサービスは、Adobe Experience Platformの標準のSQLからクエリデータへの変換機能を提供し、様々な分析やデータ管理の使用例をサポートします。 これは、Data Lakeの任意のデータセットを結合し、クエリ結果を新しいデータセットとして取り込み、レポート、Data Science Workspaceで使用したり、プロファイルサービスに取り込んだりするためのサーバーレスツールです。
クエリサービスを使用してデータ分析のエコシステムを構築し、様々なインタラクションチャネルにわたる消費者の画像を作成できます。 次のようなチャネルがあります。
  • POS制
  • Web
  • Mobile
  • CRMシステム
主な特長
機能
説明
クエリエディター
Webベースのツールを使用して、クエリの作成、検証、テスト、実行を行います。 クエリの実行に関する詳細情報のコンソールと、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
標準のSQL構文を使用して、エクスペリエンスプラットフォーム上にデータセットを作成します。
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ツールの接続
共通のBIツールにあるPostgreSQL (Postgres)ドライバを使用して、クエリサービスに接続し、レポートとビジュアライゼーションを作成します。 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
Aqua Data StudioまたはDBビジュアライザーをクエリサービスに接続して、データ調査とデータセット作成機能を実現します。 クエリサービスは、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
クエリサービスによって実行されるクエリの履歴を保持し、編集、実行、または結果からデータセットを作成するための以前のSQLを検索できるようにします。
クエリスケジュールAPI
このAPIを使用して、定期的な実行のクエリをスケジュールします。
既知の問題
  • クエリエディターには、クエリの100行の結果のサンプルが表示されます。 完全な結果セットを保持するには、クエリログのデータセット作成機能を使用します。
  • 近年のリリースでは、クエリにスケジュールを適用するための表示とUIのサポートが追加されます。
クエリサービスについて詳しくは、 製品ドキュメントを参照してください

エクスペリエンスデータモデル(XDM)

標準化と相互運用性は、エクスペリエンスプラットフォームの背後にある重要な概念です。 アドビが推進するExperience Data Model(XDM)は、カスタマーエクスペリエンスデータを標準化し、カスタマーエクスペリエンス管理のスキーマを定義する取り組みです。
XDMは、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た、公開された仕様です。 Adobe Experience Platformのサービスと通信するためのアプリケーションの共通の構造と定義を提供します。 XDM標準を守ることで、すべての顧客体験データを共通の表現に組み込むことができ、より迅速で統合的な方法でインサイトを提供できます。 顧客のアクションから貴重なインサイトを得たり、セグメントを通して顧客オーディエンスを定義したり、顧客属性を使用してパーソナライズを図ることができます。
XDMは、Adobe Experience Platformが提供するExperience Cloudが、適切なチャネルを適切な人に、ちょうど適切なタイミングで配信できるメカニズムです。
Experience Platformが構築される方法論であるXDM Systemは、Experience Platformコンポーネントで使用するExperience Data Modelスキーマを運用します。
新機能
機能
説明
JSONスキーマの制約
次のデータ型には、制約を定義するための追加のオプションがユーザーインターフェイスに含まれるようになりました。 string — 最小/最大長、パターン、デフォルト値、形式( JSONスキーマdraft-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向上
和集合スキーマの生成が最適化され、スキーマキャッシュが強化され、APIの応答時間が大幅に向上しました。
バグの修正
  • IDをより直感的に定義できるように、identityMapフィールドをコンテキスト/プロファイルから独自のミックスインに移動しました。
  • context/identitymapを含むコンテキスト/プロファイルに基づいて、既存のすべてのスキーマに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。
  • スキーマレジストリがプロファイル和集合スキーマの呼び出しに対してランダムな応答を返していたバグを修正しました。
  • 和集合スキーマがスキーマレジストリの正しいフィールドを表示しないバグを修正しました。
  • 有効な名前空間を使用してID記述子を作成できない場合があるバグを修正しました。
  • ではなく、オブジェクトが使用されている場合の参照解除の問題 properties を修正し allOf ました。
既知の問題
  • フィールドを追加して、プラットフォームが提供するミックスインを拡張できません。
  • スキーマ構成からミックスインが削除されても、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。
スキーマレジストリAPIとスキーマエディタを使用したXDMの操作について詳しくは、 XDMシステムのドキュメントを読んでください

Segmentation Service

セグメントサービスは、プロファイルストアから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説明します。 セグメントは、記録データ(人口統計情報など)や、ブランドに対する顧客の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、ターゲットサイトのコンテンツに対してセグメントを使用し、報酬プログラムの特定の層に属する訪問者のみに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
左側のナビゲーションバーの属性に関して、サマリーを使用して、基礎となるデータの表示を提供できるようになりました。
左側のナビゲーションバーの検索
左側のレー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
フレンドリ名のサポートが強化され、Adobe Analyticsのカスタムイベントおよびカスタム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なりました。
マージ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マージポリシーを選択できるようになりました。
バグの修正
  • 左側のレールで、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
  • None.