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Adobe Experience Platform 릴리스 노트

릴리스 날짜: 2019년 6월 28일
Adobe Experience Platform의 새로운 기능:
기존 기능 업데이트:

데이터 과학 작업 영역

Adobe Experience Platform Data Science Workspace는 경험 플랫폼 내에서 완벽하게 관리되는 서비스로, 데이터 과학자는 기계 학습 모델을 구축 및 운영하여 Adobe 솔루션 및 타사 시스템 전반에서 데이터와 컨텐츠로 얻은 인사이트를 원활하게 생성할 수 있습니다. 데이터 과학 작업 공간은 플랫폼과 긴밀하게 통합되어 있어 XDM 데이터 탐색 및 준비 등 전반적인 데이터 과학 라이프사이클과 시스템 학습 인사이트를 통해 실시간 고객 프로파일을 자동으로 강화할 수 있는 모델 개발 및 운영 등의 기능을 제공합니다.
주요 기능
기능
설명
격리 제공 및 계산
데이터 과학자들이 안전한 방식으로 경험 플랫폼 내에서 신뢰할 수 없는 코드를 실행할 수 있도록 하는 데 필요한 전용 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.
최초 사용자 경험
Python, R, PySpark, Scala Spark 등 다양한 머신 러닝 프레임워크와 언어에 대한 특별 샘플을 제공합니다.
노트북
Jupiter Notebook에서 제공하는 데이터 과학자/데이터 엔지니어를 위한 맞춤형 환경을 통해 선별된 라이브러리 목록과 인기 있는 머신 러닝 프레임워크를 통해 데이터를 준비하고 기능을 추출하며 ML 모델을 개발할 수 있습니다.
데이터 탐색
플랫폼 데이터 액세스 SDK와 통합된 플랫폼에 인제스트된 XDM 데이터에 대한 원활한 액세스
데이터 시각화
Jupiter Notebook에서 SQL 쿼리를 실행하여 데이터 준비 및 기능 엔지니어링 시간을 단축할 수 있습니다.
기능 파이프라인
Scala/PySpark용 API/SDK를 사용하여 핵심 XDM 데이터를 기능 스키마로 변환하기 위한 기능 엔지니어링 파이프라인을 배포할 수 있습니다.
모델 작성
데이터 과학자들이 데이터에 액세스하고 리소스를 계산하기 위한 인프라 코드를 구현하지 않고도 모델 개발에 집중할 수 있는 템플릿 및 런타임입니다. 모델 코드를 가져오고 이를 조작하여 플랫폼의 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있습니다.
엔터프라이즈 모델 관리
다중 테넌트 데이터 모델을 지원하여 모델 버전과 연결된 하이퍼매개 변수 구성을 추적하여 파트너 에코시스템의 기반을 제공합니다.
모델 평가
Python, PySpark, R 및 Scala에서 회귀 및 분류 모델을 평가하고 최적화할 수 있습니다.
모델 배포
여러 실험 실행에서 평가 지표 및 구성을 비교하고 최적의 모델을 서비스로 게시할 수 있는 기능
일괄 채점
머신 러닝 인사이트를 통해 실시간 고객 프로파일을 강화하거나 데이터 세트로 다시 플랫폼에 기록
예약
API를 통해 사용자가 정의한 일정을 통해 모델 트레이닝, 점수 지정 및 기능 파이프라인을 자동화할 수 있는 플랫폼 오케스트레이션 서비스와 통합되어 있습니다.
알려진 문제
  • 예약 및 기능 파이프라인은 현재 API를 통해서만 사용할 수 있으며 UI는 향후 릴리스에 추가될 예정입니다.
자세한 내용은 데이터 과학 작업 공간 개요를 참조하십시오 .

의사 결정 서비스

Adobe Experience Platform Decision Service는 특정 개인에 대한 사용 가능한 옵션 세트에서 '다음 최상의 경험'을 프로그래밍 방식으로 지능적으로 선택하고, 이를 모든 채널 또는 애플리케이션에 전달하고, 보고 및 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.
사전 구축된 리치 데이터 모델을 사용하면 채널에 관계없이 "다음 우수 제안" 의사 결정을 활용할 수 있습니다.
주요 기능
기능
설명
비즈니스 객체 저장소
JSON 스키마 모델을 기반으로 하는 저장소를 통해 개발자는 다양한 비즈니스 객체를 작성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 저장소는 스키마 인식 검색뿐만 아니라 범용 표현력이 풍부한 쿼리 API를 제공합니다.
저장소 컨테이너
개발자는 비즈니스 객체 저장소 내에서 프로젝트, 비즈니스 또는 조직 단위 또는 프로젝트의 라이프 사이클 단계(예: 개발 및 통합, 스테이징 또는 라이브 프로덕션 사용)에 대한 우려를 분리할 수 있습니다. 이러한 고립을 저장소 컨테이너라고 합니다.
역할 및 권한
조직은 Admin Console을 사용하여 프로파일을 생성 및 관리하여 유형, 액세스 작업 및 컨테이너별로 리소스에 대한 타깃팅된 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 액세스 프로필에 사용자를 추가할 수 있으며 해당 정책에서 효과적인 액세스 권한이 자동으로 계산됩니다.
미리 작성된 오퍼 개체 모델
먼저 데이터 모델을 구축하지 않아도 플랫폼 개발자는 미리 작성된 JSON 스키마 및 관계를 활용하여 오퍼 카탈로그를 만들고 의사 결정 규칙 및 제약 조건을 정의하며 의사 결정을 위한 오퍼 컬렉션을 구성할 수 있습니다.
프로필 및 비프로필 데이터를 기반으로 하는 의사 결정 규칙
개발자는 실시간 고객 프로필과 긴밀하게 통합되어 프로필 데이터를 활용하는 의사 결정 규칙을 만들 수 있습니다. 프로필 속성을 사용하여 결정할 수 있을 뿐만 아니라 프로필의 경험 이벤트 내역을 기반으로 하고 사용자 ID와 관련이 없는 비즈니스 개체(예: 트래픽 조건, 제품 인벤토리)를 기반으로 결정할 수 있습니다. 스키마 레지스트리에 스키마가 있는 XDM(Experience Data Model) 엔티티를 의사 결정 규칙에 사용할 수 있습니다. 규칙은 1차 클래스 개체이며 결정 옵션 및 활동에 다시 사용할 수 있습니다.
등급 및 클릭
지정된 사용자에 대한 모든 자격 조건과 기타 제약 조건을 충족하는 의사 결정 옵션이 등급이 지정되고 최상의 옵션이 선택됩니다. 사용자당 추가 제한 및 전역 제한 조건을 사용하여 사용 가능한 옵션의 노출을 제한할 수 있으므로 리소스 제한 및 사용자 피로를 고려하여 개인화를 구현할 수 있습니다.
REST API 결정
단순 REST API를 사용하여 의사 결정 서비스를 호출하여 지정된 개인에 대한 다음 우수 오퍼를 가져올 수 있습니다. 지표 API를 사용하여 실시간 제안 및 매핑 값을 확인할 수 있습니다.
Data Lake 및 Query Service에 대한 결정 이벤트 스트리밍
Decision Service는 데이터 세트를 자동으로 생성하여 모든 XDM 의사 결정 이벤트를 Data Lake로 자동으로 스트리밍합니다. 그런 다음 쿼리 서비스를 사용하여 분석 및 보고를 위해 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
개발자 역량 강화
다양한 주제에 대한 자습서가 포함된 Adobe I/O에 대한 설명서를 사용한 셀프 서비스 옵트인
알려진 문제
  • 오퍼 데이터 모델은 스키마 레지스트리를 통해 노출되지 않으므로 제한된 방법으로만 확장할 수 있습니다. 모델 스키마에는 사용자 지정 데이터 첨부를 허용하는 내장 구조가 있습니다. 향후 기본 XDM 모델 클래스를 확장하여 고유한 맞춤형 의사 결정 도메인을 정의할 수 있습니다.
  • 오퍼 관리 도메인 모델로 프로비저닝되어야 하며 사용자와 통합은 이 제품 컨텍스트에서 관리되어야 합니다.
자세한 내용은 의사 결정 서비스 개요를 참조하십시오 .

쿼리 서비스

쿼리 서비스는 표준 SQL을 사용하여 Adobe Experience Platform에서 데이터를 쿼리하여 다양한 분석 및 데이터 관리 사용 사례를 지원하는 기능을 제공합니다. Data Lake에서 데이터 세트에 참여하고 쿼리 결과를 보고, 데이터 과학 작업 공간 또는 프로필 서비스에 통합하기 위한 새로운 데이터 세트로 캡처할 수 있는 서버를 사용하지 않는 도구입니다.
Query Service를 사용하여 데이터 분석 환경을 구축하고 다양한 상호 작용 채널에서 소비자의 그림을 그릴 수 있습니다. 이러한 채널에는 다음이 포함될 수 있습니다.
  • POS(Point-of-Sale) 시스템
  • 모바일
  • CRM 시스템
주요 기능
기능
설명
쿼리 편집기
웹 기반 도구를 사용하여 쿼리를 작성, 유효성 검사, 테스트 및 실행할 수 있습니다. 여기에는 쿼리 실행에 대한 자세한 정보와 쿼리 결과 미리 보기 기능을 위한 콘솔이 포함되어 있습니다.
데이터 세트 생성
표준 SQL 구문을 통해 경험 플랫폼에서 데이터 세트를 만듭니다.
Adobe 정의 함수
세션 식별 또는 속성 설정과 같은 일반적인 작업에 단축키 기능을 활용할 수 있습니다.
BI 툴 연결
일반적인 BI 도구에 있는 PostgreSQL(Postgres) 드라이버를 사용하여 쿼리 서비스에 연결하여 보고서 및 시각화를 만듭니다. 지원되는 도구는 다음과 같습니다.Tableau, Power BI 및 Look. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다.
데이터베이스 관리 툴 연결
데이터 탐색 및 데이터 집합 생성 기능을 위해 Aqua Data Studio 또는 DB 시각화 도우미를 쿼리 서비스에 연결합니다. 쿼리 서비스는 R Studio 연결을 지원합니다. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다.
명령줄 쿼리 도구
명령줄에서 쿼리를 실행할 수 있도록 PSQL을 연결합니다.
쿼리 로그
쿼리 서비스에 의해 실행된 쿼리 기록을 유지하여 편집, 실행 또는 결과로부터 데이터 세트를 만들기 위한 이전 SQL을 찾을 수 있습니다.
쿼리 예약 API
이 API 파섹
알려진 문제
  • 쿼리 편집기는 쿼리에 대한 결과 행 100개의 샘플을 보여 줍니다. 전체 결과 집합을 유지하려면 쿼리 로그에서 데이터 집합 생성 기능을 사용하십시오.
  • 가까운 기간의 릴리스에서는 쿼리에 일정을 적용하는 데 대한 보기 및 UI에 대한 지원이 추가됩니다.
쿼리 서비스에 대한 자세한 내용은 제품 설명서를 참조하십시오.

XDM(Experience Data Model)

Adobe Experience Platform의 주요 개념은 표준화 및 상호 운용성 Adobe 기반의 XDM(Experience Data Model)은 고객 경험 데이터를 표준화하고 고객 경험 관리를 위한 스키마를 정의하려는 노력의 일환입니다.
XDM은 디지털 경험의 성능을 개선하기 위해 고안된 문서화된 사양입니다. Adobe Experience Platform에서 제공하는 서비스와 커뮤니케이션할 수 있는 모든 애플리케이션에 대한 공통 구조와 정의를 제공합니다. XDM 표준을 준수하여 모든 고객 경험 데이터를 보다 신속하고 통합된 방식으로 인사이트를 제공하는 일반적인 표현으로 통합할 수 있습니다. 고객 행동을 통해 유용한 인사이트를 얻고 세그먼트를 통해 고객 고객을 정의하며 개인화를 위해 고객 속성을 사용할 수 있습니다.
XDM은 Adobe Experience Platform을 기반으로 하는 Experience Cloud를 통해 정확한 타이밍에 적합한 고객에게 올바른 메시지를 전달할 수 있는 메커니즘입니다.
XDM 시스템은 경험 플랫폼을 구축하는 방법론을 통해 경험 플랫폼 구성 요소에서 사용하기 위해 경험 데이터 모델 스키마를 관리합니다.
새로운 기능
기능
설명
JSON 스키마 제한
이제 사용자 인터페이스에 제약 조건을 정의하는 추가 옵션이 추가되었습니다.- string - 최소/최대 길이, 패턴, 기본값, 형식(JSON 스키마 초안-6 정의) 및 double - 최소/최대, 기본값
사용자 지정 $id
이제 POST 요청에서 리소스를 만들 때 고유한 $id 값을 제공할 수 있습니다.
스키마 레지스트리 성능 개선
최적화된 결합 스키마 생성 및 향상된 스키마 캐싱을 통해 API 응답 시간을 크게 향상시킬 수 있습니다.
버그 수정
  • identityMap 필드를 컨텍스트/프로필 외부에서 자체 혼합으로 이동시켜 ID를 보다 직관적으로 정의했습니다.
  • 컨텍스트/ID맵을 사용하여 컨텍스트/프로파일을 기반으로 모든 기존 스키마를 패치했습니다.
  • 버전을 제공하지 않는 경우 오류 메시지가 수정되었습니다.
  • 스키마 레지스트리에서 프로필 결합 스키마 호출에 대해 임의 응답을 하던 버그를 수정했습니다.
  • 스키마 레지스트리에서 결합 스키마가 올바른 필드를 표시하지 않는 버그를 수정했습니다.
  • 올바른 네임스페이스로 ID 설명자를 만들 수 없었던 버그가 수정되었습니다.
  • 개체가 properties 대신 사용하는 경우 참조에서 allOf 벗어나는 문제가 해결되었습니다.
알려진 문제
  • 필드를 추가하여 플랫폼 제공 믹싱을 확장할 수 없습니다.
  • 스키마 컴포지션에서 믹싱을 제거해도 설명자는 삭제되지 않습니다.
  • 레이블이 없는 열거형 필드를 만들 수 없습니다.
스키마 레지스트리 API 및 스키마 편집기를 사용하여 XDM을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 XDM 시스템 설명서를 참조하십시오.

세그멘테이션 서비스

Segmentation Service는 프로필 스토어와 프로필 스토어의 특정 하위 집합을 정의하며 프로필 스토어 내에서 마케팅 가능한 사용자 그룹을 구분하는 기준을 설명합니다. 세그먼트는 레코드 데이터(예: 인구 통계 정보) 또는 브랜드에 고객 접점을 나타내는 시계열 이벤트를 기반으로 할 수 있습니다.
예를 들어, 런칭 신발에 초점을 맞춘 이메일 캠페인에서 지난 30일 이내에 런닝 신발을 검색했지만 구매를 완료하지 않은 모든 사용자의 대상 세그먼트를 사용할 수 있습니다. 또 다른 예로 세그먼트를 사용하여 사이트 컨텐츠를 타깃팅하여 보상 프로그램의 특정 계층에 속하는 방문자만 표시할 수 있습니다.
새로운 기능
기능
설명
상대적 시간 규칙
이제 14일 전, 3~5시간 전과 같은 롤링 시간 창을 선택할 수 있습니다.
XDM 필드 요약
이제 왼쪽 레일의 속성에 대해 기본 데이터에 대한 보기를 제공하는 요약을 사용할 수 있습니다.
왼쪽 레일 검색
왼쪽 레일의 세그먼트 부분에 대한 검색 기능이 개선되었습니다.
eVar 친숙한 이름
친숙한 이름에 대한 지원이 개선되어 Adobe Analytics에서 사용자 지정 이벤트 및 차원 내에서 캡처된 정보를 보다 쉽게 볼 수 있습니다.
병합 정책 지원
이제 간단한 드롭다운을 사용하여 세그먼트 정의에 적용할 병합 정책을 선택할 수 있습니다.
버그 수정
  • 왼쪽 레일에서 속성 및 이벤트 빌드 블록을 느리게 로드하는 간헐적인 문제를 해결했습니다.
  • 견적 도구가 "NaN" 응답을 반환하는 버그를 수정했습니다.
  • 일부 필드에서 잘못된 규칙 작성 캔버스를 여는 오류가 수정되었습니다.
알려진 문제
  • 없음.
자세한 내용은 세그멘테이션 서비스 개요를 참조하십시오.