Last update: Thu Jun 27 2019 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
Criado para:
- Developer
- User
- Admin
- Leader
Data de lançamento: 28 de junho de 2019
Novos recursos na Adobe Experience Platform:
Atualizações dos recursos existentes:
Data Science Workspace dsw
Adobe Experience Platform Data Science Workspace O é um serviço totalmente gerenciado no Experience Platform que permite que os cientistas de dados gerem insights de dados e conteúdo em soluções Adobe e sistemas de terceiros criando e operacionalizando modelos de aprendizado de máquina. Data Science Workspace O é totalmente integrado ao Platform e possibilita o ciclo de vida completo da ciência de dados, incluindo a exploração e a preparação de dados XDM, seguido do desenvolvimento e da operacionalização de modelos para enriquecer automaticamente Real-Time Customer Profile com os Insights de aprendizado de máquina.
Principais recursos
Provisionamento e isolamento de computação
Provisione recursos de computação dedicados necessários para permitir que cientistas de dados executem códigos não confiáveis no Experience Platform de forma segura.
Experiência do usuário pela primeira vez
Inclui amostras prontas para uso para várias estruturas e idiomas de aprendizado de máquina, como Python, R, PySpark e Scala Spark.
Notebooks
Ambiente personalizado para cientistas/engenheiros de dados viabilizado pelo Jupyter Notebooks para permitir que eles preparem dados, extraiam recursos e desenvolvam Modelos ML com uma lista de bibliotecas e estruturas populares de aprendizado de máquina.
Exploração de dados
Acesso contínuo aos dados XDM assimilados na Platform integrado com Platform Data Access SDK.
Visualização de dados
Capacidade de executar consultas SQL no Jupyter Notebooks para acelerar a preparação de dados e a engenharia de recursos.
Pipelines de recursos
API/SDK para Scala/PySpark para implantar pipelines de engenharia de recursos para transformar dados principais do XDM em esquemas de recursos.
Criação de modelo
Modelos e tempos de execução que permitem que os cientistas de dados se concentrem no desenvolvimento de modelos sem precisar implementar o código de infraestrutura para acessar dados e recursos de computação. Você pode importar o código do modelo e operacionalizá-lo para derivar Insights dos dados no Platform.
Gerenciamento de modelo empresarial
Suporte para modelo de dados de vários locatários para rastrear versões de modelo e configurações de hiperparâmetros associadas para fornecer a base para o ecossistema de parceiros.
Avaliação do modelo
Avaliar e otimizar modelos de regressão e classificação no Python, PySpark, R e Scala.
Implantação do modelo
Capacidade de comparar métricas de avaliação e configurações em várias execuções de experimento e publicar o modelo ideal como um serviço.
Pontuação em lote
Enriquecer Real-Time Customer Profile com insights de aprendizado de máquina ou grave-os como conjuntos de dados no Platform
Programação
Integrado ao Platform Serviço de orquestração para automatizar o treinamento do modelo, a pontuação e os pipelines de recursos com cronogramas definidos pelo usuário por meio de APIs.
Problemas conhecidos
- O agendamento e os pipelines de recursos estão disponíveis no momento somente por meio da API, com uma interface do usuário a ser adicionada em uma versão futura.
Para obter mais informações, visite o Visão geral do Data Science Workspace.
Decisioning Service decisioning
Adobe Experience Platform Decisioning Service O fornece a capacidade de selecionar de forma programática e inteligente a "Próxima melhor experiência" a partir de um conjunto de opções disponíveis para um determinado indivíduo, entregá-las a qualquer canal ou aplicativo e executar relatórios e análises.
Um modelo de dados avançado pré-criado permite o caso de uso da decisão "Próxima melhor oferta" de forma agnóstica por canal.
Principais recursos
Repositório de objeto comercial
Um repositório orientado por modelos de esquema JSON permite que um desenvolvedor crie, leia, atualize e exclua uma variedade de objetos comerciais. O repositório fornece APIs de consulta expressivas de uso geral, bem como pesquisa sensível a esquemas.
Contêineres do repositório
No repositório de objetos de negócios, um desenvolvedor pode isolar suas preocupações em relação a projetos, unidades comerciais ou organizacionais ou em relação aos estágios do ciclo de vida de um projeto (por exemplo, no desenvolvimento e integração, preparo ou para uso de produção em tempo real). Esses isolamentos são chamados de contêineres de repositório.
Funções e permissões
Usar o Admin Console, uma organização pode criar e gerenciar perfis para conceder acesso direcionado a recursos por tipo, operação de acesso e container. Os usuários podem ser adicionados a esses perfis de acesso e os privilégios de acesso efetivo são automaticamente calculados a partir dessas políticas.
Modelo de objeto de oferta pré-criado
Sem a necessidade de criar primeiro um modelo de dados, uma Platform O desenvolvedor pode aproveitar esquemas e relações JSON pré-criados para criar um catálogo de ofertas, definir regras e restrições de decisão e reunir coleções de ofertas para tomada de decisão.
Regras de decisão baseadas em dados de perfil e não perfil
Uma estreita integração com a Real-Time Customer Profile O permite que um desenvolvedor crie regras de decisão que aproveitam os dados do Perfil. As decisões podem ser tomadas usando atributos de perfil, mas também com base no histórico de eventos de experiência de um perfil e com base em entidades comerciais não relacionadas a uma identidade de usuário (por exemplo, condições de tráfego, inventário de produtos). Qualquer Experience Data Model (XDM) entidade para a qual existe um esquema na Schema Registry pode ser usado para as regras de decisão. As regras são entidades de primeira classe e podem ser reutilizadas para qualquer uma das opções e atividades de decisão.
Classificação e limite
As opções de decisão que atendem a toda a qualificação e outras restrições para um determinado usuário são classificadas e a melhor opção é selecionada. Restrições adicionais de limite por usuário e global podem ser usadas para limitar a exposição das opções disponíveis, permitindo a personalização tendo em mente as restrições de recursos e a fadiga do usuário.
Decisioning REST APIs
A variável Decisioning Service O pode ser chamado usando uma API REST simples para obter a Próxima Melhor Oferta para um determinado indivíduo. Uma API de métricas pode ser usada para verificar a apresentação de oferta em tempo real e os valores de limite.
Transmissão de eventos de decisão para Data Lake e Query Service
A variável Decisioning Service cria automaticamente conjuntos de dados para transmitir automaticamente todos os Eventos de decisão XDM para a Data Lake. Os conjuntos de dados ficam disponíveis para análise e relatórios usando Query Service.
Ativação do desenvolvedor
Aceitação de autoatendimento com documentação sobre o Adobe I/O, incluindo tutoriais para vários tópicos.
Problemas conhecidos
- O modelo de dados de oferta não é exposto por meio da variável Schema Registry e, por conseguinte, só podem ser alargados de forma limitada. O esquema do modelo tem estruturas integradas para permitir a anexação de dados personalizados. No futuro, você poderá estender uma classe base de modelo XDM para definir seus próprios domínios de decisão personalizados.
- Você deve estar provido do modelo de domínio Gerenciamento de ofertas e os usuários e integrações devem ser gerenciados neste contexto de produto.
Query Service query
Query Service O fornece a capacidade de usar o SQL padrão para consultar dados no Adobe Experience Platform, a fim de suportar vários casos de uso de análise e gerenciamento de dados diferentes. É uma ferramenta sem servidor que permite que você participe de qualquer conjunto de dados na Data Lake e capture os resultados da consulta como um novo conjunto de dados para usar em relatórios, Data Science Workspaceou para assimilação em Profile Service.
Você pode usar Query Service criar ecossistemas de análise de dados, criando uma imagem dos consumidores em seus vários canais de interação. Esses canais podem incluir:
- Sistema de ponto de venda
- Web
- Dispositivo móvel
- Sistema CRM
Principais recursos
Editor de consultas
Use uma ferramenta baseada na Web para gravar, validar, testar e executar consultas. Ele inclui um console para obter informações detalhadas sobre a execução de consultas, bem como a capacidade de visualizar os resultados das consultas.
Criação do conjunto de dados
Criar conjuntos de dados em Experience Platform via sintaxe SQL padrão.
Funções definidas pelo Adobe
Aproveite as funções de atalho para tarefas comuns, como identificar sessões ou definir atribuição.
Conectividade da ferramenta de BI
Use os drivers PostgreSQL (Postgres) encontrados nas ferramentas comuns de BI para se conectar ao Query Service para criar relatórios e visualizações. As ferramentas compatíveis incluem: Tableau, Power BI, e Looker. Encontre informações de autenticação na guia Credenciais.
Conectividade da ferramenta de gerenciamento de banco de dados
Conectar Aqua Data Studio ou DB Visualizer para Query Service para exploração de dados e funcionalidade de criação de conjunto de dados. Query Service também suporta conectividade do R Studio. Encontre informações de autenticação na guia Credenciais.
Ferramenta de consulta de linha de comando
Conecte o PSQL para poder executar queries a partir da linha de comando.
Log de consulta
Mantém um histórico de consultas executadas por Query Service e permite encontrar instruções SQL anteriores para edição, execução ou para criar um conjunto de dados a partir dos resultados.
API de agendamento de consulta
Agendar consultas para execução recorrente por meio dessa API.
Problemas conhecidos
- Query Editor A mostra uma amostra de 100 linhas dos resultados das consultas. Para manter o conjunto completo de resultados completo, use os recursos de criação de conjunto de dados do Log de consulta.
- As versões de curto prazo adicionarão suporte para Exibições e uma interface do usuário para aplicar agendamentos a consultas.
Para obter mais informações sobre Query Service, consulte o documentação do produto.
Experience Data Model (XDM) xdm
A normalização e a interoperabilidade são conceitos fundamentais Experience Platform. Experience Data Model O (XDM), orientado pelo Adobe, é um esforço para padronizar os dados de experiência do cliente e definir esquemas para o gerenciamento da experiência do cliente.
O XDM é uma especificação documentada publicamente projetada para melhorar o potencial das experiências digitais. Ele fornece estruturas e definições comuns para que qualquer aplicativo se comunique com os serviços na Adobe Experience Platform. Seguindo os padrões XDM, todos os dados de experiência do cliente podem ser incorporados a uma representação comum, fornecendo insights de maneira mais rápida e integrada. Você pode obter insights valiosos das ações do cliente, definir públicos do cliente por meio de segmentos e usar atributos do cliente para fins de personalização.
O XDM é o mecanismo que permite Experience Cloud, viabilizada pelo Adobe Experience Platform, para enviar a mensagem certa à pessoa certa, no canal direito, no momento exato.
A metodologia com base na qual Experience Platform é criado, XDM System operacionaliza Experience Data Model esquemas para uso por Experience Platform componentes.
Novos recursos
Restrições do esquema JSON
Os seguintes tipos de dados agora têm opções adicionais na interface do usuário para definir restrições:
string - comprimento mínimo/máximo, padrão, valor padrão, formatos (conforme definido em
Esquema JSON rascunho-6) e
double - mín/máx, valor padrão.
Personalizado $id
Agora você pode fornecer o seu próprio $id valor ao criar recursos em solicitações POST.
Melhorias de desempenho do Registro de esquema
A geração de esquema de união otimizada e o cache de esquema aprimorado melhoram muito os tempos de resposta da API.
Correções de erros
- O campo identityMap foi movido para fora do contexto/perfil e para seu próprio grupo de campos de esquema para tornar a definição de identidades mais intuitiva.
- Todos os esquemas existentes foram corrigidos com base no contexto/perfil com context/identitymap.
- Correção de uma mensagem de erro quando nenhuma versão era fornecida.
- Correção de um erro em que Schema Registry O estava fornecendo respostas aleatórias para chamadas de esquema de união de perfil.
- Correção de um erro em que os esquemas de união não exibiam os campos corretos em Schema Registry.
- Correção de um erro em que descritores de identidade ocasionalmente não podiam ser criados com namespaces válidos.
- Correção de um problema de cancelamento de referência se um objeto usasse
properties em vez de allOf.
Problemas conhecidos
- Não é possível estender um Platformgrupo de campos fornecido pelo adicionando um campo.
- Os descritores não são excluídos quando um grupo de campos é removido da composição do esquema.
- Não é possível criar um campo de enumeração sem rótulos.
Para saber mais sobre como trabalhar com XDM usando o Schema Registry API e Schema Editor, leia o Documentação do sistema XDM.
Segmentation Service segmentation
Segmentation Service O define um subconjunto específico de perfis do seu armazenamento de perfis, descrevendo os critérios para distinguir um grupo comercializável de pessoas no seu armazenamento de perfis. Os segmentos podem ser baseados em dados de registro (como informações demográficas) ou eventos de séries temporais que representam pontos de contato do cliente com sua marca.
Por exemplo, em uma campanha de email focada em tênis de corrida, você pode usar um segmento de público de todos os usuários que procuraram tênis de corrida nos últimos 30 dias, mas não concluíram uma compra. Outro exemplo pode ser o uso de um segmento para direcionar o conteúdo do site para que ele seja exibido apenas para visitantes que pertencem a um determinado nível do seu programa de recompensas.
Novos recursos
Regras de tempo relativas
Agora você pode escolher janelas de tempo de rolagem, como 14 dias atrás, 3 a 5 horas atrás, etc.
Resumos de campo XDM
Para Atributos no painel esquerdo, agora estão disponíveis resumos que fornecem uma visualização dos dados subjacentes.
Pesquisa no painel esquerdo
Recursos de pesquisa aprimorados para a parte de segmentos do painel esquerdo.
Nomes amigáveis para eVar
Aprimoramento do suporte para nomes amigáveis, permitindo que você veja mais facilmente quais informações são capturadas em eventos e dimensões personalizados do Adobe Analytics.
Suporte à política de mesclagem
Agora é possível escolher qual política de mesclagem aplicar à definição de segmento usando uma lista suspensa simples.
Correções de erros
- Correção de um problema intermitente que resultava no carregamento lento dos blocos de construção de atributos e eventos no painel esquerdo.
- Correção de um erro que fazia com que o estimador retornasse uma resposta "NaN".
- Correção de um erro em que alguns campos estavam abrindo a tela de criação de regra incorreta.
Problemas conhecidos
Para obter mais informações, consulte Visão geral do serviço de segmentação.