Criar uma conexão de origem do Adobe Analytics na interface
Este tutorial fornece etapas para a criação de uma conexão de origem do Adobe Analytics na interface do usuário para trazer os dados do conjunto de relatórios do Adobe Analytics para a Adobe Experience Platform.
Introdução
Este tutorial requer um entendimento prático dos seguintes componentes do Experience Platform:
- Sistema do Experience Data Model (XDM): a estrutura padronizada pela qual o Experience Platform organiza os dados de experiência do cliente.
- Perfil do cliente em tempo real: fornece um perfil de consumidor unificado em tempo real com base em dados agregados de várias fontes.
- Sandboxes: o Experience Platform fornece sandboxes virtuais que particionam uma única instância da Platform em ambientes virtuais separados para ajudar a desenvolver aplicativos de experiência digital.
Terminologia principal
É importante entender os seguintes termos principais usados neste documento:
- Atributo padrão: atributos padrão são qualquer atributo que seja predefinido pelo Adobe. Eles contêm o mesmo significado para todos os clientes e estão disponíveis na Analytics dados de origem e Analytics grupos de campos de esquema.
- Atributo personalizado: atributos personalizados são qualquer atributo na hierarquia de variáveis personalizadas no Analytics. Os atributos personalizados são usados em uma implementação do Adobe Analytics para capturar informações específicas em um conjunto de relatórios e podem diferir no uso de cada conjunto de relatórios. Os atributos personalizados incluem eVars, propriedades e listas. Consulte o seguinte Analytics documentação sobre variáveis de conversão para obter mais informações sobre eVars.
- Qualquer atributo em grupos de campos personalizados: os atributos originados de grupos de campos criados por clientes são todos definidos pelo usuário e não são considerados atributos padrão nem personalizados.
- Nomes amigáveis: os nomes amigáveis são rótulos fornecidos por humanos para variáveis personalizadas em uma Analytics execução. Consulte o seguinte Analytics documentação sobre variáveis de conversão para obter mais informações sobre nomes amigáveis.
Criar uma conexão de origem com o Adobe Analytics
- Um fluxo de dados que faz um preenchimento retroativo de 13 meses de dados históricos do conjunto de relatórios no data lake. Esse fluxo de dados termina quando o preenchimento retroativo é concluído.
- Um fluxo de dados que envia dados em tempo real para o data lake e o Real-Time Customer Profile. Esse fluxo de dados é executado continuamente.
Na interface do usuário da Platform, selecione Origens na navegação à esquerda, para acessar a Origens espaço de trabalho. A variável Catálogo exibe uma variedade de fontes com as quais você pode criar uma conta.
Você pode selecionar a categoria apropriada no catálogo no lado esquerdo da tela. Você também pode usar a barra de pesquisa para restringir as fontes exibidas.
No aplicativos Adobe categoria, selecione Adobe Analytics e selecione Adicionar dados.
Selecionar dados
A variável Adicionar dados da fonte do Analytics A etapa fornece uma lista de Analytics dados do conjunto de relatórios para criar uma conexão de origem com o.
Um conjunto de relatórios é um container de dados que forma a base do Analytics relatórios. Uma organização pode ter muitos conjuntos de relatórios, cada um contendo diferentes conjuntos de dados.
Você pode assimilar conjuntos de relatórios de qualquer região (Estados Unidos, Reino Unido ou Cingapura) desde que eles estejam mapeados para a mesma organização da instância de sandbox de Experience Platform em que a conexão de origem está sendo criada. Um conjunto de relatórios pode ser assimilado usando apenas um único fluxo de dados ativo. Um conjunto de relatórios que não pode ser selecionado já foi assimilado, na sandbox que você está usando ou em uma sandbox diferente.
Várias conexões de entrada podem ser feitas para trazer vários conjuntos de relatórios para a mesma sandbox. Se os conjuntos de relatórios tiverem esquemas diferentes para variáveis (como eVars ou eventos), eles deverão ser mapeados para campos específicos nos grupos de campos personalizados e evitar conflitos de dados usando Preparação de dados. Os conjuntos de relatórios podem ser adicionados somente a uma única sandbox.
Para criar uma Analytics conexão de origem, selecione um conjunto de relatórios e selecione Próxima para continuar.
<!—Os Conjuntos de relatórios do Analytics podem ser configurados para uma sandbox por vez. Para importar o mesmo Conjunto de relatórios para uma sandbox diferente, o fluxo do conjunto de dados terá de ser excluído e instanciado novamente por meio da configuração de uma sandbox diferente.—>
Mapeamento
Antes de poder mapear seus Analytics para direcionar esquema XDM, você deve primeiro selecionar se está usando um esquema padrão ou personalizado.
Um esquema padrão cria um novo esquema em seu nome, contendo o Adobe Analytics ExperienceEvent Template grupo de campos. Para usar um esquema padrão, selecione Esquema padrão.
Com um esquema personalizado, você pode escolher qualquer esquema disponível para seu Analytics dados, desde que esse esquema tenha a Adobe Analytics ExperienceEvent Template grupo de campos. Para usar um esquema personalizado, selecione Esquema personalizado.
A variável Mapeamento fornece uma interface para mapear campos de origem para seus campos de esquema de destino apropriados. Aqui, é possível mapear variáveis personalizadas para novos grupos de campos de esquema e aplicar cálculos de acordo com o Preparo de dados. Selecione um schema de destino para iniciar o processo de mapeamento.
A variável Mapear campos padrão A seção exibe painéis para Mapeamentos padrão aplicados, Mapeamentos padrão não correspondentes e Mapeamentos personalizados. Consulte a tabela a seguir para obter informações específicas sobre cada categoria:
Para visualizar o Analytics Grupo de campos de esquema de modelo ExperienceEvent, selecione Exibir no Mapeamentos padrão aplicados painel.
A variável Grupo de campos de esquema de modelo do Adobe Analytics ExperienceEvent Esta página fornece uma interface a ser usada para inspecionar a estrutura do esquema. Quando terminar, selecione Fechar.
O Platform detecta automaticamente seus conjuntos de mapeamento para qualquer conflito de nome amigável. Se não houver conflitos com seus conjuntos de mapeamento, selecione Próxima para continuar.
Mapeamentos personalizados
É possível usar as funções de Preparo de dados para adicionar novos mapeamentos personalizados ou campos calculados para atributos personalizados. Para adicionar mapeamentos personalizados, selecione Personalizado.
Dependendo das suas necessidades, você pode selecionar Adicionar novo mapeamento ou Adicionar campo calculado e prossiga para criar mapeamentos personalizados para seus atributos personalizados. Para obter etapas abrangentes sobre como usar as funções de Preparo de dados, leia a Guia da interface de preparação de dados.
A documentação a seguir fornece mais recursos sobre como entender o Preparo de dados, campos calculados e funções de mapeamento:
Filtragem para o perfil do cliente em tempo real filtering-for-profile
Depois de concluir os mapeamentos para o Analytics dados do conjunto de relatórios, você pode aplicar regras e condições de filtragem para incluir ou excluir seletivamente dados da assimilação para o Perfil do cliente em tempo real. O suporte para filtragem só está disponível para Analytics Os dados do e do são filtrados somente antes da entrada Profile. Todos os dados são assimilados no data lake.
Informações adicionais sobre Preparo de dados e filtragem de dados do Analytics para o Perfil do cliente em tempo real
- Você pode usar a funcionalidade de filtragem para dados que vão para o Perfil, mas não para dados que vão para o data lake.
- Você pode usar a filtragem para dados em tempo real, mas não pode filtrar dados de preenchimento retroativo.
- A variável Analytics A fonte do não preenche os dados retroativamente com o Perfil.
- Se você utilizar as configurações do Preparo de dados durante a configuração inicial de um Analytics Essas alterações também são aplicadas ao preenchimento retroativo automático de 13 meses.
- No entanto, esse não é o caso da filtragem, pois ela é reservada apenas para dados em tempo real.
- O Preparo de dados é aplicado aos caminhos de transmissão e assimilação em lote. Se você modificar uma configuração existente de Preparo de dados, essas alterações serão aplicadas aos novos dados recebidos pelos caminhos de transmissão e assimilação em lote.
- No entanto, qualquer configuração de Preparo de dados não se aplica a dados que já foram assimilados no Experience Platform, independentemente de serem dados de transmissão ou em lote.
- Os atributos padrão do Analytics são sempre mapeados automaticamente. Portanto, não é possível aplicar transformações a atributos padrão.
- No entanto, você pode filtrar atributos padrão, desde que eles não sejam necessários no Serviço de identidade ou Perfil.
- Não é possível usar a filtragem em nível de coluna para filtrar campos obrigatórios e campos de identidade.
- Embora seja possível filtrar identidades secundárias, especificamente AAID e AACustomID, não é possível filtrar a ECID.
- Quando ocorre um erro de transformação, a coluna correspondente resulta em NULL.
Filtragem em nível de linha
É possível filtrar dados para Profile assimilação no nível da linha e no nível da coluna. A filtragem em nível de linha permite definir critérios como cadeia de caracteres contém, é igual a, começa ou termina com. Também é possível usar a filtragem em nível de linha para unir condições usando AND bem como ORe negar condições usando NOT.
Para filtrar o Analytics dados no nível da linha, selecione Filtro de linha.
Use o painel à esquerda para navegar pela hierarquia do esquema e selecione o atributo de esquema de sua escolha para detalhar ainda mais um esquema específico.
Depois de identificar o atributo que deseja configurar, selecione e arraste o atributo do painel esquerdo para o painel Filtragem.
Para configurar condições diferentes, selecione igual a e selecione uma condição na janela suspensa que é exibida.
A lista de condições configuráveis inclui:
- igual a
- não é igual a
- começa com
- termina com
- não termina com
- contém
- não contém
- existe
- não existe
Em seguida, insira os valores que deseja incluir com base no atributo selecionado. No exemplo abaixo, Apple e Google são selecionados para assimilação como parte da Fabricante atributo.
Para especificar ainda mais suas condições de filtragem, adicione outro atributo do esquema e adicione valores com base nesse atributo. No exemplo abaixo, a variável Modelo atributo é adicionado e modelos como o iPhone 13 e Google Pixel 6 são filtrados para assimilação.
Para adicionar um novo container, selecione as reticências (...) na parte superior direita da interface do filtro e selecione Adicionar contêiner.
Depois que um novo container é adicionado, selecione Incluir e selecione Excluir na janela suspensa exibida.
Em seguida, conclua o mesmo processo arrastando os atributos do esquema e adicionando os valores correspondentes que deseja excluir da filtragem. No exemplo abaixo, a variável iPhone 12, iPhone 12 mini, e Google Pixel 5 são todos filtrados da exclusão do Modelo atributo, paisagem é excluída da variável Orientação da tela, e número do modelo A1633 está excluído de Número do modelo.
Quando terminar, selecione Próxima.
Filtragem em nível de coluna
Selecionar Filtro de coluna no cabeçalho para aplicar a filtragem em nível de coluna.
A página é atualizada em uma árvore de esquema interativa, exibindo os atributos do esquema no nível da coluna. Aqui, é possível selecionar as colunas de dados que deseja excluir Profile assimilação. Como alternativa, é possível expandir uma coluna e selecionar atributos específicos para exclusão.
Por padrão, todas as Analytics ir para Profile e esse processo permite que ramificações de dados XDM sejam excluídas do Profile assimilação.
Quando terminar, selecione Próxima.
Filtrar identidades secundárias
Use um filtro de coluna para excluir identidades secundárias da assimilação de perfis. Para filtrar identidades secundárias, selecione Filtro de coluna e selecione _identidades.
O filtro se aplica somente quando uma identidade é marcada como secundária. Se as identidades forem selecionadas, mas um evento chegar com uma das identidades marcadas como primárias, elas não serão filtradas.
Fornecer detalhes do fluxo de dados
A variável Detalhes do fluxo de dados é exibida, onde você deve fornecer um nome e uma descrição opcional para o fluxo de dados. Selecionar Próxima quando terminar.
Revisão
A variável Revisão é exibida, permitindo que você revise seu novo fluxo de dados do Analytics antes de ele ser criado. Os detalhes da conexão são agrupados por categorias, incluindo:
- Conexão: exibe a plataforma de origem da conexão.
- Tipo de dados: exibe o Conjunto de relatórios selecionado e sua ID de conjunto de relatórios correspondente.
Monitorar seu fluxo de dados monitor-your-dataflow
Quando o fluxo de dados estiver concluído, selecione Fluxos de dados no catálogo de origens para monitorar a atividade e o status dos dados.
Uma lista dos fluxos de dados existentes do Analytics em sua organização é exibida. Aqui, selecione um conjunto de dados de destino para visualizar sua respectiva atividade de assimilação.
A variável Atividade do conjunto de dados Esta página fornece informações sobre o progresso dos dados que estão sendo enviados do Analytics para o Experience Platform. A interface exibe métricas como o número de registros assimilados, o número de lotes assimilados e o número de lotes com falha.
A origem instancia dois fluxos de conjunto de dados. Um fluxo representa dados de preenchimento retroativo e o outro é para dados em tempo real. Os dados de preenchimento retroativo não são configurados para assimilação no Perfil do cliente em tempo real, mas são enviados ao data lake para casos de uso analíticos e de ciência de dados.
Para obter mais informações sobre preenchimento retroativo, dados em tempo real e suas respectivas latências, leia a Visão geral da origem do Analytics.
A página de atividade do conjunto de dados não exibe uma lista de lotes individuais. Para exibir uma lista de lotes individuais, selecione um gráfico na interface da atividade do conjunto de dados.
Você será direcionado ao Painel de monitoramento. Em seguida, selecione SOMENTE FALHAS DE ASSIMILAÇÃO: SIM para limpar o filtro e visualizar uma lista de lotes individuais.
A interface é atualizada para uma lista de lotes individuais, incluindo informações sobre suas respectivas métricas.
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|---|---|
| Métricas | Descrição |
| ID do lote | A ID de um determinado lote. Esse valor é gerado internamente. |
| Nome do conjunto de dados | O nome de um determinado conjunto de dados usado para os dados do Analytics. |
| Fonte | A fonte dos dados assimilados. |
| Atualização dos pacotes | A data da iteração de execução de fluxo mais recente. |
| Registros no conjunto de dados | A contagem total de registros no conjunto de dados. Nota: ocasionalmente, esse parâmetro exibirá um status de in-progress. Esse status indica que o processo de assimilação de registros ainda não está concluído. |
| Novos fragmentos de perfil | A contagem total de novos fragmentos de perfil que foram assimilados. |
| Fragmentos de perfil existentes | A contagem total de fragmentos de perfil existentes. |
| Registros de identidade compilados | A contagem total de registros de identidade que foram compilados após a assimilação. |
| Registros no perfil | A contagem total de registros assimilados no Perfil de Cliente em Tempo Real. |
Próximas etapas e recursos adicionais
Depois que a conexão é criada, o fluxo de dados é criado automaticamente para conter os dados recebidos e preencher um conjunto de dados com o esquema selecionado. Além disso, ocorre o preenchimento retroativo de dados e a assimilação de até 13 meses de dados históricos. Quando a assimilação inicial for concluída, Analytics dados e ser usado por serviços downstream da Platform, como Real-Time Customer Profile e Serviço de segmentação. Consulte os seguintes documentos para obter mais detalhes:
O vídeo a seguir é destinado a ajudá-lo a entender a assimilação de dados usando o Conector de origem do Adobe Analytics: