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Adobe Experience Platform 发行说明

发布日期:2019 年 6 月 28 日
Adobe Experience Platform的新增功能:
对现有功能的更新:

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace 是一项全面管理的服务,它使数据科 Experience Platform 学家能够通过构建和运行机器学习模型,跨Adobe解决方案和第三方系统无缝地从数据和内容生成洞察。 Data Science Workspace 与端对端数 Platform 据科学生命周期紧密集成,并为其提供强大动力,包括探索和准备XDM数据,然后开发和运行模型以自动丰富机器学习 Real-time Customer Profile 的洞察。
主要功能
功能
描述
配置和计算隔离
提供专用的计算资源,使数据科学家能够以安全方式执行不 Experience Platform 可信的代码。
首次用户体验
包括各种机器学习框架和语言(如R、PySpark和Scala) Python的现成范例 Spark。
笔记本
为由数据科学家/数据工程师提供支持的自 Jupyter Notebooks 定义环境,使他们能够利用精选的库和流行的机器学习框架列表准备数据、提取功能和开发ML模型。
数据探索
无缝访问引入到与SDK集成的 Platform XDM Platform Data Access 数据。
数据可视化
能够执行SQL查询以加 Jupyter Notebooks 快数据准备和功能设计。
特征管线
用于Scala/PySpark的API/SDK部署功能工程管道,将核心XDM数据转换为功能模式。
模型创作
使数据科学家能够专注于模型开发的模板和运行时,而不必实施用于访问数据和计算资源的基础架构代码。 您可以导入模型代码并将其操作,以便从中的数据获得洞察 Platform。
企业模型管理
支持多租户数据模型以跟踪模型版本和关联的超参数配置,为合作伙伴生态系统提供基础。
模型评估
评估和优化PySpark、R和Scala Python中的回归和分类模型。
模型部署
能够比较多个实验运行中的评估指标和配置,并将最佳模型发布为服务。
批评分
利用 Real-time Customer Profile 机器学习丰富洞察,或将其作为数据集写回 Platform
计划
与业务流程 Platform 服务集成,通过API利用用户定义的计划自动进行模型培训、评分和功能管道。
已知问题
  • 计划和功能管道当前仅通过API可用,并且UI将添加到未来版本中。
有关详细信息,请访 问数据科学工作区概述

Decisioning Service

Adobe Experience Platform Decisioning Service 提供了以编程方式智能地从一组可供特定个人使用的选项中选择“下一个最佳体验”、将其交付给任何渠道或应用程序、执行报告和分析的能力。
预建的丰富优惠模型以渠道不可知的方式支持“下一个最佳”决策的用例。
主要功能
功能
描述
业务对象存储库
由JSON模式模型驱动的存储库允许开发人员创建、读取、更新和删除各种业务对象。 存储库提供通用、具有表现力的查询API以及模式感知搜索。
存储库容器
在业务对象存储库中,开发人员可以隔离他们对项目、业务或组织单位或项目生命周期阶段的关注(例如,在开发和集成、分阶段或用于实时生产)。 这些隔离称为存储库容器。
角色和权限
使用 Admin Console,组织可以创建和管理用户档案,以按类型、访问操作和容器授予对资源的目标访问权。 可以将用户添加到这些访问用户档案,并根据这些策略自动计算有效访问权限。
预建优惠对象模型
无需先构建模式模型,开发人员 Platform 就可以利用预建的JSON和关系创建优惠目录、定义决策规则和约束,以及组合优惠集合进行决策。
基于用户档案和非用户档案数据的决策规则
与紧密集成使开发 Real-time Customer Profile 人员能够创建利用用户档案数据的决策规则。 不仅可以使用用户档案属性做出决策,而且还基于用户档案的体验事件历史记录以及与用户身份无关的业务实体(例如,流量条件、产品库存)做出决策。 任何 Experience Data Model (XDM)实体中存在模式, Schema Registry 都可用于决策规则。 规则是一类实体,可重用于任何决策选项和活动。
排名和上限
对满足给定用户的所有资格和其他约束的决策选项进行排名,并选择最佳选项。 可使用附加的每个用户和全局限制约束限制可用选项的曝光,从而实现资源约束和用户疲劳的个性化。
Decisioning REST API
可 Decisioning Service 以使用简单的REST API调用该优惠,以获取给定个人的“下一最佳”。 度量API可用于检查实时优惠建议和上限值。
将决策事件流化 Data Lake 到 Query Service
自动 Decisioning Service 创建数据集,以自动将所有XDM决策事件流化到 Data Lake中。 然后,可以使用数据集进行分析和报告 Query Service。
开发人员支持
自助服务选择加入AdobeI/O的文档,其中包含各种主题的教程。
已知问题
  • 优惠数据模型不通过该模型公开 Schema Registry ,因此只能以有限的方式进行扩展。 模型模式具有内置结构,允许附加自定义数据。 将来,您将能够扩展基本XDM模型类以定义自己的自定义决策域。
  • 您必须使用优惠管理域模型和用户进行配置,并且必须在此产品上下文中管理集成。
要了解更多信息,请访 问决策服务概述

Query Service

Query Service 提供在Adobe Experience Platform使用标准SQL查询数据的能力,以支持许多不同的分析和数据管理用例。 It is a serverless tool which allows you to join any datasets in the Data Lake and capture the query results as a new dataset for use in reporting, Data Science Workspace, or for ingestion into Profile Service.
You can use Query Service to build data analysis ecosystems, creating a picture of consumers across their various interaction channels. 这些渠道可能包括:
  • 销售点系统
  • Web
  • 移动设备
  • CRM系统
主要功能
功能
描述
查询编辑器
使用基于Web的工具编写、验证、测试和执行查询。 它包含一个控制台,用于详细了解查询的执行以及预览查询结果的能力。
数据集创建
通过标准SQL Experience Platform 语法在上创建数据集。
Adobe定义函数
将快捷键功能用于常见任务,如标识会话或设置归因。
BI工具连接
使用常见BI工具中的PostgreSQL(Postgres)驱动程序连接到以 Query Service 创建报告和可视化。 支持的工具包括: Tableau、 Power BI和 Looker。 在“凭据”选项卡上查找身份验证信息。
数据库管理工具连接
连接 Aqua Data Studio 或 DB Visualizer 连接 Query Service 以实现数据探索和数据集创建功能。 Query Service 还支持R Studio的连接。 在“凭据”选项卡上查找身份验证信息。
命令行查询工具
连接PSQL以能够从命令行运行查询。
查询日志
保留由执行的查询的历 Query Service 史记录,并使您能够查找以前的SQL,以便编辑、执行或在结果中创建数据集。
查询计划API
计划查询通过此API重复执行。
已知问题
  • Query Editor 显示查询结果的100行示例。 要保留完整的结果集,请使用查询日志中的数据集创建功能。
  • 近期发行版将增加对视图的支持,并增加将计划应用于查询的UI。
For more information about Query Service, see the product documentation .

Experience Data Model (XDM)

标准化和互操作性是背后的关键概念 Experience Platform。 Experience Data Model (XDM)由Adobe驱动,旨在实现客户体验数据标准化并定义客户体验管理模式。
XDM是一个公开记录的规范,旨在提高数字体验的强大功能。 它为任何与Adobe Experience Platform上的服务通信的应用程序提供了通用结构和定义。 通过遵守XDM标准,所有客户体验数据都可以整合到一个通用表现形式中,以更快、更集成的方式提供洞察。 您可以从客户行动中获得宝贵的洞察,通过细分定义客户受众,并将客户属性用于个性化目的。
XDM是一种机制,它 Experience Cloud允许在Adobe Experience Platform的支持下,在正确的渠道,在恰当的时刻,向正确的人提供正确的信息。
所构建的方法 Experience Platform 可操作 XDM System 模式, Experience Data Model 供组件使 Experience Platform 用。
新增功能
功能
描述
JSON模式约束
以下数据类型现在在用户界面中具有其他选项来定义约束: string -最小/最大长度、模式、默认值、格式(在JSON 模式draft-6中定义 ) double 和——最小/最大默认值。
自定义 $id
现在,在POST请求中创 $id 建资源时,您可以提供自己的价值。
模式注册表性能改进
优化了合并模式生成,并增强了模式缓存,从而大大缩短了API响应时间。
错误修复
  • 将identityMap字段从上下文/用户档案移出并移入其自己的混音中,以使定义身份更直观。
  • 已基于上下文/用户档案使用上下文/identitymap修补所有现有模式。
  • 修复了未提供版本时的错误消息。
  • 修复了为用户档案 Schema Registry 合并模式调用提供随机响应的错误。
  • 修复了合并模式未在中显示正确字段的错误 Schema Registry。
  • 修复了标识描述符有时无法使用有效命名空间创建的错误。
  • 修复了对象使用而非使用时 properties 的取消引用 allOf 问题。
已知问题
  • 无法通过添 Platform加字段来扩展提供的混音。
  • 当从模式合成中删除混音时,不删除描述符。
  • 无法创建无标签的枚举字段。
要进一步了解如何使用API Schema Registry 和XDM, Schema Editor请阅读 XDM系统文档

Segmentation Service

Segmentation Service 定义用户档案商店中特定的用户档案子集,描述区分用户档案商店中有价人群的标准。 细分可以基于记录事件(如人口统计信息)或代表客户与您品牌接触点的时间序列数据。
例如,在专注于跑鞋的电子邮件活动中,您可以使用过去30天内搜索跑鞋但未完成购买的所有用户的受众段。 另一个示例是使用区段来目标网站内容,以便它仅显示给属于您奖励项目某一层的访客。
新增功能
功能
描述
相对时间规则
您现在可以选择滚动时间窗口,如14天前、3到5小时前等。
XDM字段摘要
对于左边栏上的“属性”,现在提供摘要,为基础视图提供。
左边栏搜索
改进了左边栏的段部分的搜索功能。
eVar友好名称
改进了对友好名称的支持,使您能更轻松地查看从Adobe Analytics的自定义事件和维度中捕获哪些信息。
合并策略支持
您现在可以使用简单的下拉菜单选择要应用到其区段定义的合并策略。
错误修复
  • 修复了导致左边栏中属性和事件构建块加载缓慢的间歇性问题。
  • 修复了导致估计器返回“NaN”响应的错误。
  • 修复了某些字段打开错误规则构建画布的错误。
已知问题
  • None.
有关详细信息,请参 阅分段服务概述