Adobe Experience Platform リリースノート

リリース日:2019年6月28日(PT)

Adobe Experience Platform の新機能:

既存の機能の更新:

Data Science Workspace dsw

Adobe Experience Platform Data Science Workspace は、 Experience Platform これにより、データサイエンティストは機械学習モデルを構築し運用することで、Adobeソリューションやサードパーティシステムをまたいで、データやコンテンツからシームレスに洞察を生み出すことができます。 Data Science Workspace は、と緊密に統合されています Platform とは、XDM データの調査と準備、次にモデルの開発と運用を含め、エンドツーエンドのデータサイエンスライフサイクルを強化し、自動的にエンリッチメントをおこなうためのモデルの開発と運用を可能にします。 Real-Time Customer Profile と機械学習インサイト

主な特長

機能
説明
プロビジョニングと分離の計算
データサイエンティストが内で信頼できないコードを実行できるようにするために必要な、専用のコンピューティングリソースをプロビジョニング Experience Platform 安全な方法で
初めてのユーザーエクスペリエンス
次のような様々な機械学習フレームワークおよび言語用のサンプルがあらかじめ用意されています。 Python、R、PySpark、Scala Spark.
ノート
を活用したデータサイエンティスト/データエンジニア向けのカスタマイズされた環境 Jupyter Notebooks データの準備、機能の抽出、およびライブラリの厳選されたリストと一般的な機械学習フレームワークを使用した ML モデルの開発を可能にする。
データの調査
に取り込まれた XDM データへのシームレスなアクセス Platform ~と統合される Platform Data Access SDK.
データの視覚化
で SQL クエリを実行する機能 Jupyter Notebooks データの準備と機能のエンジニアリングを迅速化します。
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。モデルコードを読み込み、操作して、のデータからインサイトを取得できます。 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
での回帰モデルと分類モデルの評価と最適化 Python、PySpark、R、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
強化 Real-Time Customer Profile 機械学習のインサイトを使用するか、データセットとしてに書き戻します。 Platform
スケジュール設定
統合先 Platform 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ユーザー定義のスケジュールで自動化するオーケストレーションサービス。

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 decisioning

Adobe Experience Platform Decisioning Service は、特定の個人に利用可能な一連のオプションから「次に最適なエクスペリエンス」をプログラム的かつインテリジェントに選択し、それらを任意のチャネルまたはアプリケーションに配信し、レポートと分析を実行する機能を提供します。

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
の使用 Admin Consoleを使用すると、プロファイルを作成および管理して、タイプ、アクセス操作およびコンテナ別に、ターゲットを絞り込んだリソースへのアクセスを許可できます。 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
最初にデータモデルを構築する必要がなく、 Platform 開発者は、事前に作成された JSON スキーマと関係を活用して、オファーカタログの作成、決定ルールと制約の定義、決定用のオファーコレクションの組み立てをおこなうことができます。
プロファイルデータと非プロファイルデータに基づく判定ルール
との緊密な統合 Real-Time Customer Profile では、開発者がプロファイルデータを活用する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。任意 Experience Data Model (XDM) 内にスキーマが存在するエンティティ Schema Registry は、決定ルールに使用できます。 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
この Decisioning Service は、単純な REST API を使用して呼び出し、特定の個人の次に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。
決定イベントを次にストリーミング: Data Lake および Query Service
この Decisioning Service データセットを自動作成し、すべての XDM 決定イベントを自動的にに Data Lake. その後、データセットは、 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

  • オファーデータモデルは、 Schema Registry したがって、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。

Query Service query

Query Service は、標準の SQL を使用してAdobe Experience Platformでデータをクエリし、様々な分析およびデータ管理の使用例をサポートする機能を提供します。 これは、任意のデータセットを Data Lake クエリの結果を新しいデータセットとして取り込み、レポートで使用します。 Data Science Workspace、またはへの取り込み Profile Service.

以下を使用できます。 Query Service データ分析のエコシステムを構築するために、様々なインタラクションチャネルをまたいだ消費者の全体像を作成します。 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
でデータセットを作成する Experience Platform 標準の SQL 構文を使用します。
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 ツール接続
一般的な BI ツールにある PostgreSQL(Postgres) ドライバーを使用して、に接続します。 Query Service をクリックして、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
接続 Aqua Data Studio または DB Visualizer から Query Service データ調査とデータセット作成機能に関する情報です。 Query Service 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
が実行したクエリの履歴を保持します Query Service およびを使用すると、編集、実行、または結果からのデータセットの作成のために、以前の SQL を検索できます。
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 100 行の結果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。

詳しくは、 Query Serviceを参照し、 製品ドキュメント.

Experience Data Model(XDM) xdm

標準化と相互運用性は、Experience Platform 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、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 は Experience Cloud (Adobe Experience Platformを活用 ) 適切なメッセージを適切な人に、適切なチャネル、適切なタイミングで配信します。

方法 Experience Platform が構築されている XDM System 運用可能 Experience Data Model スキーマ Experience Platform コンポーネント。

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やプロファイルから独自のスキーマフィールドグループに移動し、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。
  • 次の問題を修正しました。 Schema Registry は、プロファイル和集合スキーマ呼び出しに対してランダムな応答を提供していました。
  • 和集合スキーマが 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

  • を拡張できません Platform — 提供されたフィールドグループを追加します。
  • フィールドグループがスキーマ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。

を使用した XDM の操作について詳しくは、以下を参照してください。 Schema Registry API および Schema Editorを読んでください。 XDM システムドキュメント.

Segmentation Service segmentation

Segmentation Service は、プロファイルストア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人々の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。

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