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Übersicht über Experience Platform Data Mirror

AVAILABILITY
Die in diesem Artikel beschriebene Funktion befindet sich in der eingeschränkten Testphase der Version und ist möglicherweise noch nicht in Ihrer Umgebung verfügbar. Diese Anmerkung wird entfernt, wenn die Funktion allgemein verfügbar ist. Informationen zum Customer Journey Analytics-Veröffentlichungsprozess finden Sie unter Veröffentlichungen von Funktionen für Customer Journey Analytics.

Data Mirror ist eine Experience Platform-Funktion, die die Aufnahme von Änderungen auf Zeilenebene aus externen Datenbanken in den Data Lake mithilfe von modellbasierten Schemata ermöglicht. Sie behält Datenbeziehungen bei, erzwingt Eindeutigkeit und unterstützt die Versionierung, ohne dass ETL-Prozesse (Upstream Extract, Transform, Load) erforderlich sind.

Verwenden Sie Experience Platform Data Mirror, um Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen (veränderliche Daten) aus externen Data Warehouse-nativen Lösungen (Snowflake, Azure Databricks oder Google BigQuery) direkt mit Daten in Experience Platform zu synchronisieren. Mit Data Mirror können Sie Ihre bestehende Datenbankmodellstruktur und Datenintegrität beibehalten, wenn Sie Daten in Experience Platform importieren.

Funktionen und Vorteile

Data Mirror bietet die folgenden grundlegenden Funktionen für die Datenbanksynchronisierung:

  • Primäre Schlüsseldurchsetzung. Gewährleistet Eindeutigkeit innerhalb von Datensätzen und verhindert doppelte Einträge während der Aufnahme.
  • Änderungsaufnahme auf Zeilenebene. Unterstützt granulare Datenänderungen, einschließlich Upserts und Löschungen, mit Präzisionssteuerung.
  • Schemabeziehungen Ermöglicht mithilfe von Deskriptoren Fremd- und Primärschlüsselbeziehungen zwischen Datensätzen.
  • Fehlerhafte Ereignisbehandlung. Prozesse ändern Ereignisse mithilfe von Versions- und Zeitstempeldeskriptoren, auch wenn sie nicht in der richtigen Reihenfolge eintreffen.
  • Direct Warehouse-Integration. Verbindung zu unterstützten Cloud-Data-Warehouses für die Synchronisation von Änderungen in Echtzeit.

Verwenden Sie Data Mirror, um Änderungen direkt aus Ihren Quellsystemen aufzunehmen, die Schemaintegrität durchzusetzen und die Daten für Analysen, Journey-Orchestrierung und Compliance-Workflows verfügbar zu machen. Data Mirror eliminiert komplexe vorgelagerte ETL-Prozesse und beschleunigt die Implementierung durch die Möglichkeit der direkten Spiegelung vorhandener Datenbankmodelle. Durch diese Eliminierung kann die Data Governance durch eine präzise Kontrolle von Löschungen und Datenhygienevorgängen verbessert werden.

Siehe auch die Experience Platform-Dokumentation zu Data Mirror.

Data Mirror für Customer Journey Analytics

NOTE
Die Experience Platform Data Mirror-Funktion für Customer Journey Analytics ist bis zum 25 März 2026 in einer öffentlichen Betaversion. Kunden können über Quell-Connectoren bis zu 2 Millionen Änderungszeilen pro Tag in Adobe Experience Platform Data Lake aufnehmen. Adobe behält sich das Recht vor, den Beta-Zugriff auf Experience Platform Data Mirror-Funktionen zu beenden, falls Ihr Unternehmen diese Beschränkungen überschreitet.
Um Zugriff auf diese Funktion zu erhalten, wenden Sie sich bitte an Ihr Adobe-Accountteam.

Experience Platform Data Mirror für Customer Journey Analytics ist für ausgewählte native Data Warehouse-Lösungen (Azure Databricks, Google BigQuery und Snowflake) verfügbar. Die Customer Journey Analytics-Version von Experience Platform Data Mirror erfordert eine ordnungsgemäße Konfiguration der folgenden Anwendungen oder Komponenten:

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