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쿼리 서비스 개요

Adobe Experience Platform은 다양한 소스의 데이터를 인제스트합니다. 마케터는 이러한 데이터를 활용하여 고객에 대한 통찰력을 얻는 것이 가장 큰 과제입니다. Adobe Experience Platform 쿼리 서비스는 표준 SQL을 사용하여 플랫폼에서 데이터를 쿼리할 수 있도록 함으로써 이러한 기능을 용이하게 합니다. 쿼리 서비스를 사용하면 Data Lake의 모든 데이터 세트에 가입하여 쿼리 결과를 보고, 머신 러닝 또는 실시간 고객 프로파일에 수집하기 위한 새로운 데이터 세트로 캡처할 수 있습니다. 이 문서에서는 경험 플랫폼 내의 쿼리 서비스 역할에 대한 개요를 제공합니다.

쿼리 서비스 사용

쿼리 서비스는 SQL 쿼리를 만들어 데이터를 보다 효과적으로 분석할 수 있는 사용자 인터페이스와 RESTful API를 제공합니다. 사용자 인터페이스를 사용하여 쿼리를 작성 및 실행하고, 이전에 실행한 쿼리를 보고, IMS 조직 내에서 사용자가 저장한 쿼리에 액세스할 수 있습니다. 사용자 인터페이스는 더 광범위한 데이터 세트에서 실행하기 전에 쿼리를 테스트하기 위한 샌드박스로 사용됩니다. 플랫폼 내에서 대화형 서비스를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 서비스 사용자 인터페이스 안내서를 참조하십시오. RESTful API는 유사한 환경을 제공하므로 프로그래밍 방식으로 쿼리를 작성 및 실행하고 향후 사용 및 반복을 위한 쿼리를 예약하고 작성할 쿼리에 대한 템플릿을 만들 수 있습니다. 쿼리 서비스 API 사용에 대한 자세한 내용은 쿼리 서비스 개발자 안내서를 참조하십시오.

쿼리 서비스 및 경험 플랫폼 서비스

쿼리 서비스는 여러 Experience Platform 서비스와 상호 작용하며 함께 사용할 수 있습니다. 쿼리 서비스의 기능을 최대한 활용하려면 이러한 서비스와 쿼리 서비스와 상호 작용하는 방법에 대해 잘 알고 있어야 합니다.

데이터 과학 작업 영역

Adobe Experience Platform Data Science Workspace는 머신 러닝과 인공 지능을 사용하여 Experience Platform에 저장된 데이터를 통해 통찰력을 얻고 있습니다. 데이터 과학 작업 영역을 사용하면 데이터 과학자는 고객 및 고객 활동에 대한 기록 및 시간 시리즈 데이터를 기반으로 레서피를 만들 수 있으므로 개인이 감사하고 사용할 가능성이 높은 고객 성향 및 권장 제안을 구매하는 등의 예측을 촉진합니다. Query Service를 JupiterLab에 통합하여 데이터 과학 작업 공간에서 SQL을 사용할 수 있으므로 Adobe Analytics 데이터를 탐색, 변환 및 분석할 수 있습니다. 데이터 과학 작업 공간에 대한 자세한 내용은 데이터 과학 작업 공간 개요를 읽고, 데이터 과학 작업 영역과 쿼리 서비스에 대한 자세한 내용은 쿼리 서비스 통합 안내서를 참조하십시오.

세그멘테이션 서비스

Adobe Experience Platform Segmentation Service를 사용하면 유사한 트레이트를 공유하는 소규모 그룹으로 고객을 나눌 수 있습니다. 이러한 세그먼트는 나중에 평가하여 실시간 고객 프로필 데이터에 대한 더 나은 분석을 제공할 수 있습니다. 쿼리 서비스는 데이터 레이크 내에서 이 세그먼트 데이터에 대한 쿼리를 실행하여 이 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 세그멘테이션에 대한 자세한 내용은 세그멘테이션 서비스 개요 및 PQL(Profile Query Language) 가이드를 참조하십시오.

다음 단계

이 문서를 읽음으로써, 귀하는 쿼리 서비스에 대해 소개되었으며, 쿼리 서비스가 더 광범위한 경험 플랫폼 내에서 어떻게 작동하는지 알게 되었습니다. 쿼리 서비스 API 내의 다양한 끝점과 상호 작용에 대한 자세한 내용은 쿼리 서비스 개발자 안내서를 참조하십시오. 플랫폼 내에서 대화형 서비스를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 서비스 사용자 인터페이스 안내서를 참조하십시오. 외부 클라이언트와 쿼리 서비스 연결에 대한 포괄적인 목록은 쿼리 서비스 클라이언트 개요를 참조하십시오.