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보고 우수 사례

요구 사항 분석

보고 도구를 사용하는 것은 조작할 데이터의 양, 데이터의 복잡도, 설정할 보고 유형에 따라 달라집니다.
보고서의 작성, 사용 및 내구성을 최적화하려면 충족하고자 하는 요구 사항을 면밀히 살펴보아야 합니다. 이 첫 번째 분석을 통해 작성할 보고서 유형과 최상의 작성 모드를 식별할 수 있습니다. 보고서를 만들려면 다음 단계를 적용합니다.
  1. 요구 사항 확인
    첫 번째 단계는 필요성을 명확히 파악하는 것입니다.보고서에 표시할 내용 및 목표(모니터링, 분석, 데이터 내보내기 등)입니다.
    Adobe Campaign은 다양한 보고 기능을 제공합니다. 가장 적합한 기능을 식별할 필요성을 분석하는 것이 중요합니다.
    예를 들어 다음을 수행할 수 있습니다.
  2. 타겟 모집단 식별
    그런 다음 작성하려는 보고서가 어떤 보고서를 타깃팅할지, 이 보고서를 볼 공개 유형과 보고서 표시 모드(브라우저, Adobe Campaign, 특정 객체, 전체 플랫폼 등)를 파악해야 합니다.
    다음을 위한 보고서를 만들 수도 있습니다.
    • 모든 Adobe Campaign 사업자,
    • 마케팅 캠페인에만 액세스할 수 있는 권한을 가진 연산자,
    • 임시 사용을 위한 단일 연산자
    • 웹 액세스 등의 모든 연산자
    또한 액세스 권한 및 보안과 관련된 문제를 고려해야 합니다.
  3. 컨텐츠 정의
    그런 다음 표시할 데이터 유형을 찾아야 합니다.전달 표시기, 데이터베이스 프로필에 대한 보고서 등
    또한 이 데이터의 특성(계산, 중요 등으로 인한 단순), 위치(Adobe Campaign, 타사 시스템의 경우), 계산 주기(일별, 주별, 적시)와 양을 정의하기 위한 업데이트 빈도를 알아야 합니다.
    특히 시간 측면에서 보고서 표시 문제를 방지하기 위해 데이터 볼륨 및 업데이트와 관련된 문제를 신중하게 검토해야 합니다. 따라서 보고서 외부의 일부 데이터를 미리 계산하기 위해 집계를 만드는 것이 좋습니다. 추적 및 배달 로그가 포함된 테이블에는 수백만 개의 레코드가 포함될 수 있습니다.즉, 데이터를 보고서에서 사용하려면 워크플로우를 통해 집계해야 합니다.

보고서 작성 최적화

데이터 볼륨

최적의 성과를 보장하려면 조작된 데이터의 양이 너무 많아야 합니다.
예:
  • 보고서의 계산 시간은 5분을 초과할 수 없습니다.
    마찬가지로 디자인 단계에서 적은 양의 데이터가 있는 경우 보고서 계산이 60초를 초과하는 경우 계산 방법을 변경해야 합니다.
  • Marketing Analytics 모듈을 사용할 때 보고 데이터는 1,000만 줄을 초과할 수 없습니다.
또한 밤에 집계를 계산하여 이 집계된 데이터를 보고서에서 직접 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 집계는 전용 데이터 관리 워크플로(SQL 쿼리)를 통해 만들어야 합니다.
밤에 보고서를 계산하고 데이터베이스를 오버로딩하지 않고도 언제든지 볼 수 있는 기록을 자동으로 만들 수도 있습니다.

쿼리

가능하면 SQL 쿼리를 사용하고 JavaScript 사후 처리를 피하는 것이 좋습니다. 필요한 경우 워크플로우에서 스크립트 활동을 사용하고 계산에 사용되는 데이터를 삭제합니다. 또한 보관된 데이터를 사용하여 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
이 경우 다음 구문을 사용해야 합니다.
if(string(ctx@_historyId)!==""))

특히 데이터베이스의 모든 데이터에 적용되는 경우 보고서에 표시된 데이터를 수집할 수 있는 쿼리가 너무 복잡하지 않아야 합니다. 성능 향상을 위해 다음 쿼리를 실행하기 전에 데이터를 필터링하는 것이 유용합니다.즉, 계산은 데이터의 일부만을 고려합니다.

공연

위의 권장 사항을 사용하면 보고서 계산을 최적화할 수 있습니다.
이 외에도 Adobe Campaign은 다음과 같은 개선 사항을 권장합니다.
  • 데이터 모델 작업:인덱싱된 필드는 계산 공식을 개선하기 위해 주로 사용해야 합니다.
    인덱싱된 필드를 빠르게 찾으려면 Adobe Campaign 인터페이스에서 열 이름을 확인합니다.필드가 인덱싱된 경우 정렬 화살표는 빨간색으로 밑줄 표시됩니다.
    For more on indexes, refer to this section .
  • 보고서가 확장되는지 확인합니다.시간이 지남에 따라 데이터 볼륨이 크게 증가할 수 있습니다.
    마찬가지로, 테스트 단계에서 수정한 데이터의 양은 프로덕션 과정에서 실제 데이터 볼륨과 다를 수 있습니다. 테스트 단계가 중요한 이유입니다.
    마지막으로 데이터 삭제 지연을 파악하고 데이터를 손쉽게 조작하기 위해 필요한 경우 수정해야 합니다.
    정리 및 데이터 보존에 대한 자세한 내용은 이 섹션을 참조하십시오 .

보고서 내보내기

보고서 내보내기와 관련된 Recommendations은 이 섹션에 자세히 설명되어 있습니다 .