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Adobe Experience Platform Glossary

A

액세스 제어: Adobe Experience Platform에 대한 액세스 제어는 Adobe Admin Console의 제품 프로필을 통해 액세스 권한 및 샌드박스 환경을 사용자에게 연결합니다.
액세스 키 ID: 액세스 키 ID는 Amazon S3 암호 액세스 키와 연결된 고유 식별자입니다. 액세스 키 ID와 비밀 액세스 키는 함께 사용하여 AWS 요청을 서명합니다.
작업: Experience Platform Launch에서 작업은 이벤트가 발생하고 조건이 평가되고 전달된 후 수행해야 하는 사항을 정의하는 특정 유형의 규칙 구성 요소입니다.
활성화: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 활성화는 사용자가 세그먼트나 프로필을 Oracle Fura, Google 또는 Salesforce Marketing Cloud와 같은 대상에 매핑하기 위해 수행하는 작업입니다.
활동: 의사 결정 서비스에서 활동은 마케터가 의사 결정 엔진이 최상의 오퍼를 선택하기를 원하는 일련의 오퍼입니다.
Adobe Admin Console: Adobe Admin Console은 조직의 액세스 및 기능 권한을 중앙에서 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.
Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platform은 기업 전체의 데이터 및 컨텐츠를 표준화하므로 실시간 고객 프로파일을 기반으로 데이터 과학을 구현하고 콘텐츠 속도를 높여 고객 여정 전반에서 경험 개인화를 촉진합니다.
Adobe 커넥터: Adobe Connectors는 Adobe에서 만든 미리 구성된 연결로, Adobe Experience Platform에서 데이터를 주고 받을 수 있도록 해줍니다. 커넥터에는 Microsoft Dynamics, Salesforce, Amazon S3 및 Azure Blob가 포함됩니다.
Adobe 지능형 서비스: Adobe Sensei는 경험 플랫폼을 지원하는 인텔리전스 프레임워크입니다. 또한 브랜드 기업이 개인화된 실시간 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 서비스를 제공합니다.
Adobe I/O: Adobe I/O는 경험 플랫폼의 일부이며, API, 이벤트, 개발자 콘솔, 유용한 툴링 등 개발자가 Adobe Experience Platform을 통합, 확장 및 사용자 정의하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
Adobe Sensei: Adobe Sensei는 경험 플랫폼을 지원하는 인텔리전스 프레임워크입니다. 또한 브랜드 기업이 개인화된 실시간 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 서비스를 제공합니다.
Amazon S3 버킷: Amazon S3 버킷은 Amazon 에코시스템에 저장된 데이터의 기본 컨테이너입니다. 버킷에는 개체가 포함되어 있으며 각 개체는 개발자가 지정한 고유한 키를 사용하여 저장되고 검색됩니다.
Amazon S3 커넥터: Amazon S3 커넥터를 사용하면 Experience Platform 고객이 Amazon S3 데이터에 안전하게 연결하고 액세스할 수 있습니다.
저장 전략 추가: 저장 Append 전략은 연결을 통해 인제스트할 타사 데이터를 지정하고 데이터 세트 끝에 새 데이터나 행을 추가할 때 사용되는 옵션입니다. 이전에 인제스트된 행은 그대로 유지되며 마지막 예약된 실행 이후 만들어진 행만 경험 플랫폼에 인제스트됩니다. 소스 시스템에서 변경된 모든 행은 경험 플랫폼에서 변경되지 않습니다.
애플리케이션 라이프사이클 관리: 애플리케이션 라이프사이클 관리를 통해 디지털 경험 애플리케이션을 개발 및 발전시킬 별도의 가상 환경을 구축할 수 있습니다.
배열: 배열은 동일한 데이터 유형의 순서가 지정된 요소에 사용됩니다.
인공 지능: 인공 지능은 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 간 번역 등과 같이 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발입니다.
속성: 속성은 프로파일을 나타내는 지정된 특성입니다.
기여도 AI: 기여도 AI는 고객 라이프사이클에서 알고리즘 방식의 멀티채널 기여도 분석 기능을 제공하는 Adobe Sensei 서비스입니다.
대상 :대상은 세그먼트 정의 기준을 충족하는 결과 프로필 세트입니다.
대상 스냅샷 :대상 스냅숏은 세그먼테이션 시 세그먼트 기준을 충족하는 모든 프로필을 캡처합니다.

B

채우기: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 예약된 소스 연결에서 백채우기를 사용하면 내역 데이터를 수집할 수 있습니다.
채우기 기간: 연결을 통해 타사 내역 데이터를 인제스트하는 데 걸리는 시간을 설정하는 Backfill period 옵션입니다. 영구 채우기 기간을 선택하면 소스 데이터의 전체 기록이 경험 플랫폼으로 인제스트됩니다.
일괄 처리: 일괄 처리는 일정 기간 동안 수집된 데이터 집합이며 하나의 단위로 함께 처리됩니다.
배치 ID: 배치 ID는 데이터 묶음에 대해 Adobe에서 생성한 식별자입니다.
일괄 처리: 일괄 처리 기능을 사용하면 페타바이트 규모의 데이터를 인제스트하여 엔터프라이즈 시스템에서 사용할 수 있습니다. 최신 기술을 통해 사용자는 모든 스키마 XDM 및 비XDM을 Experience Platform으로 인제스트할 수 있습니다.
일괄 세그먼테이션: 일괄 세그먼테이션은 지속적인 데이터 선택 프로세스에 대한 대안이며 세그먼트 정의를 통해 모든 프로필 데이터를 한 번에 이동하여 해당 대상을 만듭니다. 이 세그먼트가 만들어지면 저장되고 저장되므로 사용할 수 있도록 내보낼 수 있습니다.
빌드: Experience Platform Launch에서 빌드는 배포된 라이브러리입니다. 빌드는 해당 라이브러리 내에 포함된 비즈니스 로직을 실행하는 데 필요한 모든 구성 및 코드를 포함하는 파일 또는 파일 세트입니다.
비즈니스 인텔리전스 툴: "BI" 툴이라고도 하는 비즈니스 인텔리전스는 주로 Experience Platform 쿼리 서비스와 통합됩니다. BI 툴은 내부 및 외부 시스템에서 대량의 비정형 데이터를 수집하고 처리하는 애플리케이션 소프트웨어 유형입니다.

C

매핑: 의사 결정 서비스에서 호출은 의사 결정 규칙에서 오퍼가 표시되는 횟수를 정의하는 데 사용됩니다. 두 가지 유형의 대문자가 있습니다. "전역 상한"이라고도 하는 결합 대상 대상자 간에 오퍼를 제안할 수 있는 횟수와 "프로필 상한"이라고도 하는 동일한 최종 사용자에게 오퍼를 제안할 수 있는 횟수는 얼마나 됩니까?
카탈로그: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서는 소스 및 목적지에서 Adobe 애플리케이션과 타사 기술에 대한 사용 가능한 연결이 있는 갤러리가 카탈로그입니다.
클래스: 클래스는 스키마를 작성하는 데 사용되는 가장 작은 필드 집합을 정의하며 비즈니스 개체를 설명하는 기본 동작입니다.
클라이언트: 클라이언트는 Postgres 프로토콜 또는 HTTP API를 통해 Query Service에 연결하는 외부 도구 또는 애플리케이션입니다.
컬렉션: 의사 결정 서비스에서 컬렉션은 오퍼의 카테고리와 같이 마케터가 정의한 사전 정의된 조건을 기반으로 한 오퍼의 하위 세트입니다.
명령줄 인터페이스: 명령줄 인터페이스는 원시 쿼리 실행을 위해 쿼리 서비스에 연결하는 데 사용되는 명령줄 도구입니다.
컴포지션 :컴포지션은 스키마를 구성하기 위해 함께 형성되는 구성 요소의 그룹입니다.
연결: 연결은 데이터를 Experience Platform(경험 플랫폼) 내부 및 외부로 이동할 수 있는 가상 파이프라인입니다. 이제 연결이 소스로 대체됩니다.
커넥터: Adobe Experience Platform 소스 커넥터를 사용하면 여러 소스에서 데이터를 손쉽게 인제스트할 수 있으므로 Experience Platform 서비스를 사용하여 데이터를 구조화, 레이블 지정 및 향상시킬 수 있습니다. 클라우드 기반의 스토리지, 타사 소프트웨어, CRM 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
조건: Experience Platform Launch에서 조건은 반환해야 하는 논리 문을 평가하는 규칙 구성 요소입니다 true . false 모든 조건은 에 대해 평가되어야 true 하며 모든 예외 조건은 false 규칙에 대한 작업이 실행되기 전에 평가되어야 합니다.
콘솔: 쿼리 서비스에서 콘솔은 쿼리의 상태 및 작업에 대한 정보를 제공합니다. 콘솔에는 쿼리 서비스에 대한 연결 상태, 실행 중인 쿼리 작업 및 이러한 쿼리에서 발생한 오류 메시지가 표시됩니다.
계약 데이터 "C" 레이블: 계약 C 레이블은 계약 의무가 있거나 고객의 데이터 관리 정책과 관련된 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
C1 계약 레이블: 계약 C1 데이터 거버넌스 레이블은 Adobe Experience Cloud에서 개별 또는 장치 식별자를 포함하지 않고 집계된 양식으로만 데이터를 내보낼 수 있도록 지정합니다. 예를 들어 소셜 네트워크에서 발생한 데이터입니다.
C2 계약 레이블: 계약 C2 데이터 거버넌스 레이블은 타사로 내보낼 수 없는 데이터를 지정합니다. 일부 데이터 제공업체는 원래 데이터가 수집된 위치에서 데이터를 내보내지 못하도록 하는 계약을 가지고 있습니다. 예를 들어, 소셜 네트워크 계약에서는 수신한 데이터의 전송을 종종 제한합니다. C2는 집계 및 익명 데이터만 필요로 하는 C1보다 더 제한적인 것입니다.
C3 계약 레이블: 계약 C3 데이터 거버넌스 레이블은 결합하거나 직접 식별 가능한 정보와 함께 사용할 수 없는 데이터를 지정합니다. 일부 데이터 제공업체는 계약에 직접 식별 가능한 정보와 함께 해당 데이터의 조합 또는 사용을 금지하는 약관을 가지고 있습니다. 예를 들어 광고 네트워크, 광고 서버 및 타사 데이터 제공업체에서 제공하는 데이터에 대한 계약에는 종종 직접 식별 가능한 데이터 사용에 대한 특정 계약 금지 사항이 포함됩니다.
C4 계약 레이블: 계약 C4 데이터 거버넌스 레이블은 온사이트 또는 크로스 사이트 광고 또는 컨텐츠를 타깃팅하는 데 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. C4는 C5, C6 및 C7 레이블을 포함할 때 가장 제한적인 레이블입니다.
C5 계약 레이블: 계약 C5 데이터 거버넌스 레이블은 컨텐츠 또는 광고의 관심 기반 교차 사이트 타깃팅에 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 관심 기반 타깃팅 또는 개인화는 다음 세 가지 조건이 충족되면 발생합니다. 온사이트에서 수집된 데이터는 사용자의 관심사에 대한 참조를 만드는 데 사용되며, 다른 사이트나 앱과 같은 다른 컨텍스트에서 사용되며 이러한 참조를 기반으로 제공되는 컨텐츠나 광고를 선택하는 데 사용됩니다.
C6 계약 레이블: 계약 데이터 거버넌스 레이블은 온사이트 광고 타깃팅에 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. C6 데이터는 조직의 웹사이트 또는 앱에서 광고를 선택 및 배달하거나 이러한 광고의 전달 및 효과를 측정하기 위해 사이트 내 광고 타깃팅에 사용할 수 없습니다. 여기에는 사용자의 관심사에 대한 이전에 수집된 사이트 내 데이터를 사용하여 광고를 선택하고, 광고가 표시되는 시기와 위치에 대한 데이터를 처리하며, 사용자가 광고를 클릭하거나 구매를 하는 등 광고와 관련된 조치를 취했는지 여부가 포함됩니다.
C7 계약 레이블: 계약 C7 데이터 거버넌스 레이블은 데이터를 컨텐츠의 온사이트 타깃팅에 사용할 수 없음을 지정합니다. 데이터는 조직의 웹 사이트 또는 앱에서 컨텐츠를 선택 및 전달하거나 이러한 컨텐츠의 전달 및 효과를 측정하는 등 사이트 내 컨텐츠 타깃팅에 사용할 수 없습니다. 여기에는 사용자가 컨텐츠를 선택할 수 있는 관심사, 표시되는 컨텐츠, 표시되는 컨텐츠 수 또는 기간에 대한 데이터 처리, 표시되는 시간 및 위치, 사용 시 컨텐츠 클릭 등 컨텐츠와 관련된 작업이 수행되었는지 여부에 대한 정보가 포함됩니다.
C8 계약 레이블: 계약 C8 데이터 거버넌스 레이블은 조직의 웹 사이트 또는 앱을 측정하는 데 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 데이터를 사용하여 조직의 사이트 또는 앱의 사용자 사용을 측정, 이해 및 보고할 수 없습니다. 여기에는 컨텐츠 및/또는 광고를 나중에 다른 컨텍스트에서 개인화하기 위해 이 서비스의 사용에 대한 정보를 수집하는 관심 기반 타깃팅이 포함되지 않습니다.
C9 계약 레이블: 계약 C9 데이터 거버넌스 레이블은 데이터를 데이터 과학 워크플로우에서 사용할 수 없음을 지정합니다. 일부 계약에는 데이터 과학에 사용되는 데이터에 대한 명시적 금지 사항이 포함됩니다. 경우에 따라 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 또는 모델링에 대한 데이터 사용을 금지하는 용어로 표현됩니다.
만든 날짜 열: 연결을 통해 타사 데이터를 지정할 때 Created Date 열을 선택하는 것은 옵션입니다. 추가 저장 전략을 선택하고 데이터 세트에 여러 날짜 관련 스키마가 들어 있는 경우 사용자는 사용 가능한 날짜/시간 스키마에서 선택하여 Created Date 키 열을 지정해야 합니다. Created Date 덮어쓰기 저장 전략을 선택한 경우에는 옵션을 사용할 수 없습니다.
테이블로 만들기: # 는 SQL 명령으로서, 전체 및 유효한 SQL 쿼리의 일부로 실행될 때 쿼리 서비스가 데이터 호수에 있는 데이터 세트에 쿼리 결과를 유지하도록 지시합니다. 옵션에는 다음이 포함됩니다.새로 만들기, 이전 항목 모두 덮어쓰기 및 이전 항목에 첨부
사이트 간 데이터: 사이트 간 데이터는 사이트 내 데이터와 외부 데이터의 조합 또는 여러 외부 소스의 데이터 조합을 포함하여 여러 사이트의 데이터를 조합한 것입니다.
사용자 지정 ID 네임스페이스: 사용자 지정 ID 네임스페이스는 특정 조직 또는 비즈니스 사례에 대한 ID를 나타내는 데 사용되는 고객 생성 식별자입니다.
고객 AI: 고객 AI는 AI 기반 자산으로 고객 프로파일을 강화하고 고객 세분화와 타겟팅 활동을 강화하는 Adobe Sensei 서비스입니다.

D

데이터 사전: Experience Platform Launch에서 데이터 사전은 속성 내에 정의된 데이터 요소 세트입니다.
데이터 요소: Experience Platform Launch에서 데이터 요소는 클라이언트 장치에 있는 특정 데이터를 가리키도록 규칙 및 확장 기능 내에서 사용되는 포인터입니다.
데이터 레이어: Experience Platform Launch에서 데이터 레이어는 페이지나 화면을 보는 컨텍스트에 대한 메타데이터를 포함하는 클라이언트 장치에 있는 데이터 구조입니다.
데이터 매핑: 데이터 매핑은 소스 데이터 필드를 대상 관련 대상 필드에 매핑하는 프로세스입니다.
데이터 스트림: 데이터 스트림은 동일한 스키마를 공유하고 동일한 소스에서 전송되는 메시지 집합 또는 컬렉션입니다.
데이터 세트: 데이터 집합은 스키마(열) 및 필드(행)를 포함하는 데이터 수집을 위한 저장소 및 관리 구성체입니다.
데이터 집합 흐름: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 데이터 세트 흐름은 실시간 고객 프로파일을 통해 대상에 이르는 소스 데이터 세트를 시각적으로 나타냅니다.
데이터 집합 ID: 인제스트된 데이터 세트에 대한 Adobe 생성 식별자입니다.
데이터 세트 출력: 데이터 집합 출력에서는 특정 쿼리 서비스 실행에 사용할 테이블 만들기 옵션을 결정하는 메커니즘을 제공합니다.
데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스는 데이터 사용과 관련된 규정 및 조직 정책을 준수하는 데 사용되는 전략과 기술을 포함합니다.
데이터 거버넌스 레이블: 데이터 거버넌스 레이블은 사용자에게 개인 정보 관련 고려 사항 및 계약 조건을 반영하는 데이터를 분류하여 규정 및 기업 정책을 준수할 수 있도록 합니다. 데이터 세트에 추가된 데이터 거버넌스 레이블은 상속되거나 해당 데이터 세트 내의 모든 필드에 적용됩니다. 데이터 거버넌스 레이블을 필드에 직접 적용할 수도 있습니다.
데이터 통합 파트너: 데이터 통합 파트너는 코드를 작성하지 않고도 200개 이상의 소스에서 Experience Platform(경험 플랫폼)으로 대용량 데이터의 로딩 및 변환을 단순화하고 자동화합니다.
데이터 세트 레이블: 데이터 세트에 데이터 사용 레이블을 추가할 수 있습니다. 해당 데이터 집합 내의 모든 필드는 데이터 집합의 레이블을 상속합니다.
데이터 과학 작업 영역: Adobe Experience Platform의 데이터 과학 작업 영역을 통해 고객은 Adobe Experience Platform과 Adobe 애플리케이션 간의 데이터를 활용하여 머신 러닝 모델을 작성하여 지능적인 인사이트와 예측을 생성하여 매력적인 최종 사용자 디지털 경험을 제작할 수 있습니다.
데이터 소스: 데이터 소스는 사용자가 지정한 데이터 출처입니다. 데이터 소스의 예는 모바일 앱, 프로필 및/또는 경험 이벤트, 웹 사이트 프로필 이벤트 또는 CRM입니다.
데이터 관리자: 데이터 관리자는 조직의 데이터 자산을 관리, 감독 및 집행하는 담당자입니다. 또한 데이터 관리자는 데이터 거버넌스 정책을 안전하게 보호하고 정부 규정 및 조직 정책을 준수하도록 유지 관리할 수 있습니다.
데이터 유형: 데이터 유형은 계층적 표현으로 속성이 있는 재사용 가능한 객체입니다.
데이터 사용 레이블: 데이터 사용 레이블은 사용자에게 개인 정보 관련 고려 사항 및 계약 조건을 반영하는 데이터를 분류하여 규정 및 기업 정책을 준수할 수 있는 기능을 제공합니다.
결정 이벤트: 의사 결정 이벤트는 의사 결정 활동의 결과와 컨텍스트에 대한 관찰을 캡처하는 데 사용됩니다. 의사 결정 이벤트는 의사 결정 방법, 의사 결정이 발생한 시기, 제안된 옵션(선택 사항) 및 의사 결정에 영향을 미치거나 의사 결정 프로세스 중에 관찰할 수 있었던 컨텍스트 상태에 대한 정보를 캡처합니다. 의사 결정 이벤트는 다른 이벤트와 의사 결정을 상호 연결하는 데 사용할 수 있는 글로벌 고유 식별자인 제안 ID도 캡처합니다.
결정 규칙: 의사 결정 서비스에서 의사 결정 규칙은 최종 사용자에게 오퍼가 표시되는 방식, 시기, 위치 및 방식을 정의하고 제어하는 로직입니다.
의사 결정 서비스: 의사 결정 서비스는 마케터가 비즈니스 로직과 의사 결정 규칙을 사용하여 채널 및 애플리케이션 전반에서 최종 사용자 개인화된 제안 경험을 만들고 제공할 수 있도록 해주는 서비스 및 UI의 집합입니다.
델타 열: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 델타 열을 사용하면 타임스탬프를 위한 소스 데이터 필드를 선택할 수 있습니다.
델타 저장 전략: Delta save strategy 연결을 통해 타사 데이터를 인제스트하는 옵션입니다. 이 옵션을 사용하면 소스 데이터의 새 행 또는 변경된 행을 경험 플랫폼으로 인제스트하도록 지정할 수 있습니다. 새 행은 데이터 세트 끝에 추가되고 변경된 행은 경험 플랫폼의 데이터 세트에서 업데이트됩니다.
대상: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 대상은 Adobe 애플리케이션, 광고 서버 또는 대상이 활성화되고 전달되는 광고 네트워크와 같은 모든 시스템의 일반적인 용어입니다.
대상 카테고리: 대상 카테고리는 유사한 특성을 가진 실시간 고객 데이터 플랫폼 대상을 그룹화합니다.
대상 카탈로그: 대상 카탈로그는 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 사용할 수 있는 대상 목록입니다.
표시 이름: 표시 이름은 UI에 표시되는 필드의 사용자 친화적인 이름입니다.
일정: DULE는 데이터 사용 레이블 지정 및 실행의 약어입니다 . DULE는 데이터 거버넌스 및 조직 내 관리 요구 사항에 맞게 데이터 사용 레이블 지정 및 데이터 액세스 정책을 적용할 수 있는 주요 기능 모음입니다.

E

오류 진단: 오류 진단을 사용하면 인제스트된 배치에 대한 자세한 오류 메시지를 생성할 수 있습니다. 오류 임계값을 사용하면 전체 배치가 실패하기 전에 허용되는 오류 비율을 구성할 수 있습니다.
적격한 오퍼: 의사 결정 서비스에서 적격한 오퍼는 프로파일로 일관되게 제공할 수 있는 업스트림에 정의된 제약 조건을 충족합니다.
적격한 규칙: 의사 결정 서비스에서 자격 조건 규칙은 달력, 예약 및 제한 조건과 관련된 프로필에 적용됩니다.
포함 코드: Experience Platform Launch에서 내장 코드는 사이트 또는 환경의 HTML 내에 배치된 스크립트 태그입니다. 포함 코드는 브라우저가 빌드를 검색할 위치를 알려줍니다.
열거형: 열거형은 필드에 유효한 데이터를 나타내는 값 목록입니다.
환경: Experience Platform Launch에서 환경은 빌드의 호스트 전달 및 파일 형식을 지정하는 배포 지침 세트입니다. 라이브러리를 만들려면 먼저 환경과 쌍을 이루어야 합니다.
경험 플랫폼 론치에서 이벤트는 특정 유형의 규칙 구성 요소로서, 클라이언트 장치에서 규칙 실행을 시작하는 트리거입니다.
이벤트: 이벤트는 프로필과 연결된 동작 데이터입니다.
XDM(Experience Data Model): XDM(Experience Data Model)은 표준 스키마를 사용하여 Experience Platform 및 Adobe Experience Cloud 애플리케이션과 함께 사용할 데이터를 통합하는 개념입니다. XDM은 데이터 구성 방식을 표준화하고 방대한 양의 데이터를 통해 인사이트를 얻는 프로세스를 가속화하고 단순화합니다.
경험 플랫폼 출시: Launch는 Experience Platform 및 Experience Cloud 애플리케이션과 통합되어 있는 태그 및 SDK 관리 에코시스템입니다. Launch는 모든 클라이언트 디바이스에서 연관성 높은 고객 경험을 제공하는 데 필요한 분석, 마케팅 및 광고 통합을 배포, 통합 및 관리하는 툴을 제공합니다.
실험: 실험은 라이브 프로덕션 데이터의 샘플 부분을 사용하여 인스턴스를 교육하여 훈련 모델을 만드는 프로세스입니다.
실험: 실험이란 라이브 프로덕션 데이터의 일부에 훈련된 모델을 적용하여 성능을 확인하는 프로세스입니다. 이는 홀드아웃 테스트 데이터 세트에 대해 테스트되는 교육된 모델과 다릅니다. 이는 실제 샘플 모델링 프로젝트를 의미하는 일부 ML 프레임워크의 실험 개념과는 다릅니다.
ExperienceEvent: ExperienceEvent는 관련 대상의 시점 및 ID를 비롯하여 관찰을 캡처하는 Experience Platform 표준 스키마입니다. 경험 이벤트는 집계 또는 해석 없이 발생한 일을 나타내는 발생한 일의 팩트 레코드입니다.
확장: Experience Platform Launch에서 확장 기능은 Launch 속성에 추가된 기능 패키지입니다. 익스텐션은 일반적으로 특정 마케팅 또는 분석 솔루션에 중점을 두고 클라이언트 환경에 해당 기술을 배포하는 데 필요한 툴을 제공합니다.
확장 패키지: Experience Platform Launch에서 확장 패키지는 Launch 사용자가 속성 내에 확장 기능을 설치하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 확장 개발자가 만들고 업로드한 .zip 파일입니다. 확장 패키지에는 최종 사용자가 Launch 확장 기능과 클라이언트 환경에 전달되는 실행 가능한 JavaScript의 동작을 구성하는 데 필요한 확장, HTML 및 JavaScript에 대한 정보를 지정하는 매니페스트가 들어 있습니다(필요한 경우).

F

대체 오퍼: 의사 결정 서비스에서 최종 사용자가 사용된 컬렉션의 오퍼에 대한 자격이 없을 때 표시되는 기본 오퍼는 폴백 오퍼입니다.
기능 매핑: Feature Mapping은 데이터를 입력 및 타겟 기능으로 매핑하는 프로세스를 의미하며 머신 러닝 모델에 필요한 기능을 제공합니다.
필드: 필드는 데이터 집합의 가장 낮은 수준 요소입니다. 각 필드에는 참조할 이름과 포함된 데이터 유형을 식별할 수 있는 유형이 있습니다. 필드 유형에는 정수, 숫자, 문자열, 부울 및 스키마가 포함될 수 있습니다.
필드 레이블: 필드 레이블은 데이터 세트에서 상속되거나 필드에 직접 적용되는 데이터 거버넌스 레이블입니다.
필드 이름: 필드는 쿼리 및 서비스의 필드를 참조하는 데 사용되는 이름입니다.
빈도: 빈도는 반복 예약된 쿼리 서비스 쿼리가 실행되는 빈도를 결정합니다.

G

위치: 지오펜스는 GPS 또는 RFID 기술로 정의된 가상 지리적 경계로, 모바일 장치가 특정 영역에 들어오거나 나갈 때 소프트웨어가 응답을 트리거할 수 있습니다.
GDPR: GDPR(General Data Protection Regulation)은 유럽 연합(EU) 내에서 개인 정보의 수집 및 처리에 대한 지침을 설정하는 법률 프레임워크입니다. GDPR은 데이터 관리 및 개인 권리에 대한 원칙을 정하고 EU 시민의 데이터를 처리하는 모든 회사에 적용됩니다.
GDPR 데이터 레이블: GDPR 거버넌스 레이블은 GDPR 액세스 및/또는 삭제 요청에 사용하기 위한 개인 식별자가 포함될 수 있는 필드를 정의하는 데 사용됩니다.

H

호스트: Experience Platform Launch에서 호스트는 빌드를 전달하는 데 필요한 위치, 도메인 및 사용자 자격 증명을 지정합니다.

I

ID: ID 파섹
ID "I" 데이터 레이블: 레이블은 Identity I 특정 개인을 식별하거나 연락할 수 있는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
ID 그래프: ID 그래프는 연결된 ID와 연결된 ID 간의 관계 맵으로 고객 활동과 거의 실시간으로 업데이트됩니다.
ID 네임스페이스: ID 네임스페이스는 쿠키 ID, 장치 ID 또는 이메일 ID와 같은 식별자로, 데이터가 발생한 컨텍스트와 Experience Cloud 간 ID를 인식하고 연결하는 데 사용됩니다.
ID 서비스: Adobe Experience Platform ID Service UI를 사용하면 ID 유형을 생성 및 관리하여 실시간 고객 프로필의 전체 사용자 보기를 통해 디바이스와 채널에서 ID를 연결할 수 있습니다.
ID 연결: ID 스티칭은 데이터 조각을 식별하고 이를 결합하여 프로파일의 전체 레코드를 구성하는 프로세스입니다.
ID 기호: ID 기호는 API에서 참조로 사용할 수 있는 ID 네임스페이스의 약어입니다.
I1 데이터 레이블: 데이터 I1 레이블은 장치가 아닌 특정 개인을 식별하거나 연락할 수 있는 직접 식별 가능한 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
I2 데이터 레이블: 데이터 I2 레이블은 특정 개인을 식별하거나 접촉하기 위해 다른 데이터와 함께 사용할 수 있는 간접적으로 식별 가능한 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
인제스트: 인제스트는 소스에서 경험 플랫폼으로 데이터를 추가하는 프로세스입니다. 스트리밍, 일괄 처리 또는 커넥터를 통해 추가하는 등 다양한 방식으로 데이터를 경험 플랫폼으로 인제스트할 수 있습니다.
통합 일정: 통합 일정은 소스에서 경험 플랫폼으로 인제스트할 때 시간 기반 옵션을 제공합니다.
입력 기능: 입력 기능은 기능 매핑에서 지정되며 기계 학습 모델에서 예측을 수행하는 데 사용됩니다.
지능형 서비스: Attribution.ai 및 Customer.ai와 같은 인텔리전트 서비스는 경험 플랫폼을 실행하고 운영해야 하는 인공 지능 기반의 인공 지능 기반 설계 모델입니다.
관심 기반 타깃팅 또는 개인화: 다음 세 가지 조건이 충족되면 개인화라고도 하는 관심 기반 타깃팅이 발생합니다.사이트에서 수집된 데이터는 사용자의 관심사에 대한 참조를 위해 사용되며, 데이터는 다른 사이트 또는 앱(오프사이트)과 같은 다른 컨텍스트에서 사용되며, 데이터를 사용하여 이러한 참조를 기반으로 제공되는 컨텐트 또는 광고를 선택하는 경우

J

JupiterLab: Project Jupiter를 위한 오픈 소스 웹 기반 인터페이스로 Experience Platform과 긴밀하게 통합되어 있습니다.
Jupiter 노트북: 라이브 코드, 수식, 시각화 및 내레이션 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다.

L

라이브러리: Experience Platform Launch에서 라이브러리는 Launch 라이브러리가 클라이언트 장치에서 동작하는 방법에 대한 지침을 포함하는 비즈니스 로직입니다.

M

머신 러닝(ML): 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 학습할 수 있도록 하는 학습 분야입니다.
머신 러닝 모델: 머신 러닝 모델은 비즈니스 활용 사례를 해결하기 위해 내역 데이터 및 구성을 사용하여 교육되는 머신 러닝 레서치의 한 예입니다. Adobe Data Science Workspace에서 머신 러닝 모델을 레서피라고 합니다.
매핑: 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 데이터 매핑은 소스 데이터 필드를 대상 관련 대상 필드에 매핑하는 프로세스입니다.
마케팅 작업: 데이터 거버넌스 프레임워크의 맥락에서, 마케팅 작업은 경험 플랫폼 데이터 소비자가 취하는 행동이며, 데이터 사용 정책 위반을 확인해야 합니다.
병합 방법: A merge method 는 데이터 조각을 병합하는 우선 순위를 활성화하는 병합 정책 옵션입니다. 병합 방법 옵션은 데이터 집합 우선 순위 또는 데이터 집합 타임스탬프로 병합됩니다.
정책 병합: 병합 정책은 프로필에서 데이터의 우선 순위를 지정하고 특정 조건에서 통합된 보기로 결합하는 방법을 결정하는 데 사용되는 규칙입니다.
믹신: 믹싱을 사용하면 스키마에 포함되거나 클래스에 추가될 하나 이상의 속성을 정의하는 변수가 포함된 재사용 가능한 필드를 확장할 수 있습니다.
수정한 날짜 열: 연결을 통해 타사 데이터를 지정할 때 Modified Date 열을 선택하는 것은 옵션입니다. 저장 전략을 선택하고 데이터 세트에 날짜 관련 스키마가 여러 개 포함되어 있는 경우 사용자는 사용 가능한 날짜/시간 유형 스키마에서 선택하여 수정된 날짜 키 열을 지정해야 합니다. Delta Modified Date 저장 전략을 선택한 경우에는 옵션을 사용할 수 없습니다 Overwrite .
모듈: Experience Platform Launch에서 모듈은 Extension에서 제공하는 실행 가능한 JavaScript의 조각으로서, Launch 사용자가 규칙을 만들 필요 없이 클라이언트 환경에서 작업을 수행합니다.

N

비프로덕션 샌드박스: 비프로덕션 샌드박스는 다른 샌드박스에서 데이터를 분리할 수 있도록 해주는 데이터 가상화의 한 형태이며 일반적으로 개발 실험, 테스트 또는 테스트에 사용됩니다. 비프로덕션 샌드박스는 재설정하고 삭제할 수 있습니다.
노트북: 노트북은 Jupiter Notebook을 사용하여 제작되며 분석 설명, 결과 등을 포함하고 있으며 데이터 분석을 수행하기 위해 실행할 수 있습니다.

O

오퍼: 의사 결정 서비스에서 오퍼는 오퍼를 볼 수 있는 사람을 지정하는 규칙과 연관된 규칙이 있을 수 있는 마케팅 메시지입니다.
오퍼 결정: 의사 결정 서비스에서 마케터는 제안 의사 결정을 통해 여러 채널과 애플리케이션에서 수집된 데이터를 기반으로 최종 사용자와 연락할 때 오퍼 제안의 규칙과 교육 모델을 관리할 수 있습니다.
오퍼 라이브러리: 의사 결정 서비스에서 오퍼 라이브러리는 개인화된 제안, 폴백 옵션, 의사 결정 규칙 및 활동을 관리하는 데 사용되는 중앙 라이브러리입니다.
조직: 조직은 Adobe 제품 전체에서 회사 또는 특정 그룹을 식별하는 데 사용되는 이름입니다. 관리자는 조직 사용자에 대한 기능에 대한 액세스 및 권한을 구성하고 관리할 수 있습니다.
저장 전략 덮어쓰기: 저장 Overwrite 전략은 연결을 통해 제3자 데이터를 인제스트하는 옵션으로서, 사용자가 인제스트된 데이터를 지정된 일정에 덮어씁니다. Experience Platform은 타사 소스에서 지정된 데이터 세트를 인제스트하고 Experience Platform의 데이터 세트를 덮어씁니다.

P

부분 통합: 부분 섭취를 사용하면 지정된 오류 임계값 내에서 배치 데이터의 유효한 레코드를 수집할 수 있습니다. 실패한 레코드에 대한 오류 진단을 다운로드하거나 모니터링에서 액세스할 수 있습니다.
쪽모이 세공 파일: 쪽모이 세공 마루 파일은 복잡한 중첩 데이터 구조를 가진 열 저장소 파일 형식입니다. 스키마 데이터 세트를 채우려면 데이터를 추가하는 데 쪽모이 세공 파일이 필요합니다.
맞춤형 제안: 의사 결정 서비스에서 개인화된 오퍼는 자격 조건 규칙과 제한 조건을 기반으로 사용자 정의 가능한 마케팅 메시지입니다.
배치: 의사 결정 서비스에서 배치는 최종 사용자에 대해 오퍼가 표시되는 위치 및 컨텍스트입니다.
정책: 데이터 사용 정책은 경험 플랫폼의 데이터에 대한 데이터 사용 레이블 적용을 기준으로 제한되는 마케팅 작업을 지정하는 규칙입니다.
기본 키: 기본 키는 모든 레코드를 고유하게 식별하는 스키마에서 지정입니다.
우선 순위: 의사 결정 서비스에서 우선 순위는 자격 조건, 달력 및 제한과 같은 모든 제약 조건을 충족하는 오퍼의 등급을 지정하는 데 사용됩니다.
개인 ID 그래프: 비공개 ID 그래프는 봉합된 ID와 연결된 ID 간의 관계를 보여주는 비공개 맵으로, 조직만 표시하고 자사 데이터를 기반으로 구축됩니다.
제품 프로필: 제품 프로필을 사용하면 관리자는 경험 플랫폼과 관련된 모든 서비스 또는 일부 서비스에 대한 사용자 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.
프로덕션 샌드박스: 재설정이나 삭제할 수 없는 플랫폼에서 가상 데이터를 격리하는 프로덕션 샌드박스
프로필: 프로파일은 소비자의 속성을 정의하는 데 사용되는 경험 플랫폼 표준 데이터 모델입니다. 또한 프로필은 개인 및 장치와 관련된 이벤트 데이터 및 속성의 집합일 수 있습니다.
프로필 내보내기: 프로필 내보내기는 실시간 고객 데이터 플랫폼의 두 가지 대상 중 하나입니다. 프로필 내보내기는 프로필 및 속성이 포함된 파일을 생성하고 이메일에 원시 PII 데이터를 사용하며 마케팅 및 이메일 자동화 플랫폼과 통합하는 데 사용됩니다.
프로필 ID: 프로필 ID는 ID 유형과 연결된 자동 생성된 식별자이며 프로파일을 나타냅니다.
속성: Experience Platform Launch에서 속성은 태그 집합을 배포하는 데 필요한 모든 것의 컨테이너입니다.

Q

쿼리: 쿼리는 데이터베이스 테이블의 데이터에 대한 요청입니다.
쿼리 편집기: 쿼리 편집기는 쿼리 서비스에서 SQL 문을 작성, 유효성 검사 및 제출하기 위한 도구입니다.
Adobe Experience Platform용 쿼리 서비스: Experience Platform Query Service 를 통해 데이터 분석가는 ExperienceEvents 및 XDM을 쿼리하여 분석 및 시스템 학습에 사용할 수 있습니다. Query Service를 통해 데이터 과학자와 분석가는 행동 데이터, POS(Point-Of-Sale), 고객 관계 관리(CRM) 등 경험 플랫폼에 저장된 모든 데이터 세트를 가져올 수 있고 이러한 데이터 세트를 쿼리하여 데이터에 대한 특정 질문에 답변할 수 있습니다.

R

실시간 고객 데이터 플랫폼: Adobe의 실시간 고객 데이터 플랫폼은 간소화된 통합, 지능적인 세분화 및 디지털 고객 여정 전반에 걸친 실시간 활성화를 통해 알려진 알 수 없는 고객 데이터를 통합하여 신뢰할 수 있는 고객 프로파일을 구축합니다.
실시간 고객 프로필: 실시간 고객 프로필은 타깃팅되고 개인화된 경험 관리를 위한 중앙 집중식 프로필입니다.
레서피: 레서피는 Adobe의 모델 사양 용어로, 특정 기계 학습, AI 알고리즘 또는 알고리즘의 조합, 처리 로직 및 구성을 나타내는 최상위 컨테이너로, 숙련된 모델을 만들고 실행하는 데 필요한 구성, 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
기록: 레코드는 데이터 세트에 있는 행으로 지속되는 데이터입니다.
되풀이: 반복은 쿼리 서비스 쿼리가 한 번만 실행되도록 예약할지 또는 반복해서 실행되도록 예약할지를 정의합니다.
표현: 의사 결정 서비스에서 표현은 오퍼를 표시하기 위한 위치 또는 언어와 같은 채널에서 사용하는 정보입니다.
리소스: Experience Platform Launch에서 리소스는 Launch 사용자가 확장, 데이터 요소 및 규칙을 포함하여 클라이언트 환경 내에서 구성할 수 있는 옵션을 참조하는 일반 용어입니다.
역할 기반 액세스 제어: 역할 기반 액세스 제어를 통해 관리자는 Experience Platform 사용자에게 액세스 및 권한을 할당할 수 있습니다. 사용 권한에는 샌드박스 만들기, 스키마 정의, 데이터 집합 관리와 같은 경험 플랫폼 기능을 보거나 사용할 수 있는 기능이 포함됩니다.
규칙: 경험 플랫폼 론치에서 규칙은 논리적으로 그룹화해야 하는 특정 이벤트, 조건 및 작업 집합을 정의하는 규칙 구성 요소의 컬렉션입니다.
규칙 구성 요소: 경험 플랫폼 론치에서 규칙 구성 요소는 규칙을 구성하는 이벤트, 조건 및 작업입니다.
런타임: 런타임은 기계 학습 레서피에 대한 런타임 환경을 지정합니다. Spark 및 PySpark 런타임을 통해 바이너리 레서피 소스(.jar) 파일을 직접 업로드할 수 있습니다. Python, R 및 Tensorflow 런타임을 통해 레서피 소스의 문서 이미지 URL을 입력할 수 있습니다.

S

샘플 데이터: 샘플 데이터는 일반적으로 처음 100개 행인 데이터 파일의 미리 보기로서, 데이터 과학자에게 데이터 파일에 있는 스키마나 데이터의 개념을 제공하거나 엔지니어링합니다.
샌드박스: 샌드박스는 경험 플랫폼의 사용자 조직 내에서 가상 데이터를 분리하는 한 형태입니다.
샌드박스 재설정: 샌드박스를 재설정하고 샌드박스 내의 데이터, 프로필 및 세그먼트를 포함한 모든 데이터를 삭제합니다. 샌드박스 재설정은 내부 또는 외부 대상에 연결된 데이터에 영향을 줄 수 있습니다.
샌드박스 전환기: Experience Platform의 샌드박스 전환기 컨트롤을 사용하면 사용자가 액세스할 수 있는 샌드박스 사이를 이동할 수 있습니다. 샌드박스를 전환하면 모든 컨텐츠가 변경되고 권한에 따라 기능 액세스가 변경될 수 있습니다.
일정: 예약은 서드파티 데이터 소스에서 Adobe Experience Platform으로 데이터 수집의 빈도 또는 패턴에 대한 사용자 정의 사양입니다.
점수 지정: 점수 책정기는 교육된 모델을 사용하여 데이터에서 인사이트를 생성하는 프로세스입니다.
스키마: 스키마는 클래스와 선택적 혼합으로 구성되며 데이터 세트와 데이터 스트림을 만드는 데 사용됩니다. 스키마에는 행동 속성, 타임스탬프, ID, 속성 정의 및 관계가 포함됩니다.
스키마 설명자: 스키마 설명자는 경험 플랫폼에서 두 스키마 간의 관계와 같은 의도된 스키마 동작을 이해하기 위해 사용할 수 있는 동작을 설명하는 추가 스키마 관련 메타데이터입니다.
비밀 액세스 키: 비밀 액세스 키는 AWS 요청에 서명하기 위해 액세스 키 ID와 함께 사용되는 Amazon S3 키입니다.
세그먼트: 세그먼트는 대상이 될 수 있는 여러 프로파일을 평가하는 속성 및 이벤트 데이터가 포함된 규칙 세트입니다.
세그먼트 빌더: Segment Builder는 세그먼트 정의를 작성하는 데 사용되는 시각적인 개발 환경으로, 경험 플랫폼의 실시간 고객 프로필 세그멘테이션을 사용하여 모든 애플리케이션의 공통 구성 요소 역할을 합니다.
세그먼트 정의: 세그먼트 정의는 타겟 대상의 주요 특성 또는 행동을 설명하는 데 사용되는 규칙 세트입니다. 개념화가 완료되면 세그먼트 정의에 요약된 규칙을 사용하여 세그먼트에 대한 적격한 대상 멤버를 결정합니다.
세그먼트 평가 방법: 세그먼트 예약 평가를 사용하면 특정 시간에 내보내기 작업을 실행할 수 있는 반복 일정을 사용할 수 있지만 on-demand 평가는 세그먼트 작업을 만들어 즉시 대상을 만듭니다.
세그먼트 내보내기: 세그먼트 내보내기는 두 가지 대상 유형 중 하나이며 자격을 갖추고 대상에 매핑되는 프로필을 보냅니다. 세그먼트 및 사용자 ID 및 가명 데이터를 사용하며 일반적으로 소셜 네트워크 및 기타 디지털 미디어 대상 플랫폼과 통합됩니다.
세그먼트 ID: 세그먼트 ID는 세그먼트와 연관된 자동 생성된 식별자입니다.
세그먼트 멤버십: 세그먼트 멤버십에는 현재 프로파일이 속한 세그먼트가 표시됩니다.
세그먼트 규칙: 세그먼트 규칙은 사용자가 세그먼트에 대한 프로필의 자격 조건을 규정하는 위치와 방법입니다.
세그먼트 유형: 두 가지 유형의 세그먼트가 있습니다.하나는 경험 플랫폼 데이터 변경 사항으로 동적으로 업데이트되는 세그먼트이고 다른 하나는 회의 세그먼트 규칙과 일치하는 모든 프로필을 캡처하는 대상 스냅샷입니다.
세그멘테이션: 세분화는 대규모 고객, 잠재 고객 또는 소비자를 유사한 속성을 공유하고 마케팅 전략과 유사한 방식으로 대응할 수 있는 작은 그룹으로 나누는 프로세스입니다.
Sensei ML 프레임워크: Sensei ML Framework는 Adobe의 통합 머신 러닝 프레임워크로서, Adobe는 경험 플랫폼의 데이터를 활용하여 머신 러닝 기반의 인텔리전스 서비스를 신속하고 확장 가능하며 재사용 가능한 방식으로 개발할 수 있도록 도와줍니다.
중요 데이터 레이블: 민감한 "S" 레이블은 서로 다른 유형의 행동 또는 지리적 데이터 등 민감한 것으로 간주되는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
서비스: Adobe Intelligent Services를 활용하여 AI 및 ML 서비스를 운영할 수 있는 강력한 프레임워크 서비스는 개인화된 실시간 고객 경험을 제공하거나 맞춤형 지능형 서비스를 제공합니다.
S1 데이터 레이블: 데이터 S1 레이블은 장치의 정확한 위치를 결정하는 데 사용할 수 있는 위도 및 경도를 지정하는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
S2 데이터 레이블: 데이터 S2 레이블은 광범위하게 정의된 지역-펜스 영역을 결정하는 데 사용할 수 있는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
출처: 소스는 실시간 고객 데이터 플랫폼의 모든 입력 커넥터의 일반적인 용어입니다.
소스 속성: 소스 속성은 소스 데이터 세트에 있는 필드입니다. 소스 속성은 대상 스키마 필드에 매핑됩니다.
소스 커넥터: Adobe Experience Platform 소스 커넥터를 사용하면 여러 소스에서 데이터를 손쉽게 인제스트할 수 있으므로 Experience Platform 서비스를 사용하여 데이터를 구조화, 레이블 지정 및 향상시킬 수 있습니다. 클라우드 기반의 스토리지, 타사 소프트웨어, CRM 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
소스 카테고리: 소스 카테고리는 유사한 특성을 가진 실시간 고객 데이터 플랫폼 소스의 그룹입니다.
소스 카탈로그: 소스 카탈로그는 실시간 고객 데이터 플랫폼에서 사용 가능한 소스 목록입니다.
표준 ID 네임스페이스: 표준 ID 네임스페이스는 Adobe 및 사용자를 식별하기 위해 사용되는 업계 표준 솔루션을 포함하여 Adobe의 사전 정의된 식별자입니다.
표준 스키마: 표준 스키마는 클래스와 믹스로 구성되며 재사용할 수 있습니다.
스트리밍 통합: 스트리밍 통합 기능을 사용하면 클라이언트 및 서버측 디바이스에서 실시간으로 Experience Platform으로 데이터를 전송할 수 있습니다.
스트리밍 끝점 URL: 스트리밍 끝점 URL은 Adobe에서 제공하는 고유한 끝점으로 고객의 IMS 조직에 연결되어 데이터를 Experience Platform으로 스트리밍합니다.
스트리밍 세그멘테이션: 스트리밍 세그멘테이션은 사용자 활동에 대한 응답으로 세그먼트를 업데이트하는 지속적인 데이터 선택 프로세스입니다. 세그먼트를 작성하고 저장하면 세그먼트 정의가 들어오는 데이터에 대해 실시간 고객 프로필에 적용됩니다. 세그먼트 추가 및 제거는 정기적으로 처리되므로 타겟 고객의 관심사와 연관성 유지
기호: 심볼은 API에서 참조로 사용할 수 있는 ID 네임스페이스의 약어입니다.
시스템 보기: 시스템 보기는 실시간 고객 프로파일을 통해 대상으로 이어지는 소스 데이터 세트를 시각적으로 보여줍니다.

T

타겟 기능: 피쳐 매핑에 대상 피쳐가 지정되며 모델이 예측한 피쳐입니다.
트레이닝 모델: 트레이닝된 모델은 모델 교육 프로세스의 실행 가능한 출력을 나타내며, 이 과정에서는 일련의 교육 데이터가 모델 인스턴스에 적용되었습니다. 훈련된 모델은 지능형 웹 서비스에서 생성된 모든 참조를 유지합니다. 이 교육된 모델은 지능적인 웹 서비스 평가 및 제작에 적합합니다. 훈련된 모델의 수정 사항은 새 버전으로 추적할 수 있습니다.
토큰: 토큰은 쿼리 서비스에서 컴퓨터 서비스의 사용을 승인하는 데 사용할 수 있는 이중 인증 보안 유형입니다.
유형: 유형은 레서피가 설계된 기계 학습 문제의 종류이며 교육 실행 평가를 위한 교육 후 사용됩니다.

U

결합 스키마: 결합 스키마는 실시간 고객 프로파일에 대해 활성화된 스키마 통합입니다.

X

XDM(경험 데이터 모델): XDM(Experience Data Model)은 표준 스키마를 사용하여 Experience Platform 및 Adobe Experience Cloud 애플리케이션과 함께 사용할 데이터를 통합하는 개념입니다. XDM은 모든 고객 경험 데이터를 단일 언어 또는 표준 데이터 모델로 표시하고 데이터 구성 방식을 표준화하고 방대한 양의 데이터에서 인사이트를 얻는 프로세스를 가속화하고 간소화하는 데 사용되는 공식 사양입니다.
XDM 의사 결정 이벤트: DecisionEvent는 의사 결정 과정, 결정 발생 시기, 제안(선택 사항) 및 의사 결정 과정에 영향을 미치거나 의사 결정 과정에서 관찰할 수 있는 컨텍스트 상태에 대한 정보를 포함하여 의사 결정 활동의 결과와 컨텍스트에 대한 관찰을 캡처하는 데 사용됩니다. 또한 DecisionEvents는 의사 결정을 다른 이벤트에 상호 연관시킬 때 사용할 수 있는 글로벌 고유 식별자인 제안 ID를 캡처합니다. DecisionEvents는 결정에 영향을 주는 경험 이벤트뿐만 아니라 제안에 대한 직접적인 응답인 ExperienceEvents와도 관련이 있습니다. 애플리케이션은 제안의 영향을 받은 모든 ExperienceEvent에서 제안 ID를 참조하게 됩니다. 개별 프로파일의 제안 응답 내역은 제안 ID를 사용하여 유지됩니다.
XDM ExperienceEvent: ExperienceEvent는 관련 개인의 시점 및 ID를 포함하여 발생한 사항에 대한 팩트 레코드입니다. ExperienceEvents는 명시적(직접 관찰할 수 있는 인간 작업) 또는 암시적(직접적인 사용자 작업 없이 발생)일 수 있으며 집계 또는 해석 없이 기록됩니다. 특정 시간 창에서 발생하는 변경 사항을 관찰 및 분석하고 트렌드를 추적하는 여러 시간 창 간의 비교를 허용하므로 시간 도메인 분석에 매우 중요합니다.
XDM 개별 프로필: XDM 개별 프로필은 식별된 개인 및 부분적으로 식별된 개인 모두의 특성 및 이해에 대한 단일 표현을 구성합니다. 식별이 덜 된 프로필에는 브라우저 쿠키와 같은 익명의 행동 신호만 포함될 수 있고, 식별이 잘 된 프로필에는 이름, 생년월일, 위치 및 이메일 주소와 같은 자세한 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 프로파일의 규모가 커지면 개인 정보, ID 정보, 연락처 세부 정보 및 개인 사용자를 위한 커뮤니케이션 환경 설정이 대폭 저장됩니다.
XDM 시스템: XDM System은 Experience Platform의 인프라, 데이터 의미 체계 및 워크플로우로서 표준 스키마를 기반으로 합니다.