Auswahl der richtigen Data-Lifecycle-Management-Funktion

Erfahren Sie, wie Sie basierend auf Ihren Betriebs-, Aufbewahrungs- und Speicheranforderungen verwalten können, wie lange Daten in Adobe Experience Platform verbleiben. In diesem Handbuch werden die verfügbaren Aufbewahrungs- und Löschoptionen erläutert. Anhand dieser Optionen können Sie je nach Bedarf ermitteln, welche Option zu Ihrem Ziel passt und wann jede Option verwendet werden sollte. Eine schrittweise Anleitung hierzu finden Sie unter den Implementierungslinks in den einzelnen Abschnitten.

Dieses Handbuch richtet sich an Admins und Entwicklerinnen bzw. Entwickler, die Datenvolumen, Datenspeicherung und Berechtigungen in Experience Platform verwalten. Es wird davon ausgegangen, dass Sie mit den grundlegenden Konzepten von Experience Platform vertraut sind​ einschließlich ​Datensätze​ Identitäten, Profile und Sandboxes. Die für jede Aktion erforderliche Verfügbarkeit und Berechtigungen werden auf den verknüpften Seiten der Benutzeroberfläche und der API beschrieben.

Gründe für die Verwaltung des Datenlebenszyklus why-manage

Adobe Experience Platform nimmt Daten kontinuierlich auf, und die Datenmenge, die Sie speichern, wächst mit der Zeit. Durch die Verwaltung Ihres Datenlebenszyklus bleiben diese Daten auf Ihre aktiven Anwendungsfälle abgestimmt, sodass Sie behalten, was weiterhin nützlich ist, und entfernen, was nicht mehr funktioniert. Eine klar definierte Aufbewahrungsstrategie hilft Ihnen auch dabei, die Datenaufbewahrungsanforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen und das Datenvolumen innerhalb Ihrer Lizenzberechtigungen zu halten.

Wenn Daten über das Maß hinaus gesammelt werden, das Ihre Anwendungsfälle erfordern, sind Sie mit mehreren Risiken konfrontiert:

  • Reduzierte Relevanz: die Beibehaltung von Signalen über den Zeitraum hinaus, in dem sie nützlich bleiben, kann die Relevanz und Umsetzbarkeit von Segmentierung, Aktivierung und Personalisierung verringern.
  • Kostendruck: wachsende Datenmengen können Sie in Richtung Ihrer Lizenzberechtigungen oder darüber hinaus treiben, was zu Überschreitungen führen kann.
  • Beeinträchtigte Leistung: Daten erhöhen die Systemlast und können die Verarbeitung verlangsamen.
  • Gefährdung des Datenschutzes: Daten länger als nützlich aufzubewahren, erhöht das Datenschutzrisiko und die Gefährdung durch gesetzliche Vorschriften.

Um dies zu vermeiden, empfiehlt Adobe, Daten nur so lange aufzubewahren, wie ein aktiver Anwendungsfall unterstützt wird. Wenden Sie dasselbe Prinzip bei der Aufnahme an, indem Sie Aufnahmefilter verwenden, um nur die Daten einzubringen, die Sie für Ihre Anwendungsfälle benötigen. Verhaltensdaten, z. B. Ereignisdaten, verbrauchen in der Regel viel mehr Speicher als Datensatzdaten, sodass nicht verwaltete Verhaltensdaten in der Regel die größten Auswirkungen auf das Speicherwachstum haben. Pseudonyme Profile können sich auch im Laufe der Zeit ansammeln und die Anzahl der Profile erhöhen. Erwägen Sie daher, Ablauf von Daten pseudonymer Profile zu verwenden, um inaktive pseudonyme Profile zu entfernen, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Alle aufgenommenen Daten werden in Experience Platform aufbewahrt. Ein wichtiger Teil der Verwaltung Ihres Datenlebenszyklus ist die Abstimmung dieser Daten mit dem Workflow, den sie bereitstellen. Experience Platform speichert Daten in zwei Repositorys, die unterschiedlichen Zwecken dienen:

Workflow
Am besten geeignet für
Typische Anwendungsfälle
analytisch
Langfristige Aufbewahrung mit langsamerem Zugriff, im Data Lake gespeichert
Historische Analyse, Reporting, Datenwissenschaft
Interaktion
Zugriff in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, im Profilspeicher
Segmentierung, Aktivierung, Personalisierung

Ein Datensatz kann Analyse-Workflows, Interaktions-Workflows oder beides unterstützen. Wenn Erlebnisereignisdaten sowohl im Profilspeicher als auch im Data Lake verfügbar sind, verfügt jedes Repository über eine eigene Aufbewahrungsrichtlinie. Ablaufende Daten aus einem Repository entfernen nicht automatisch dieselben Daten aus dem anderen. Speichern Sie Daten nur so lange, wie es für die Workflows, die sie verwenden, erforderlich ist, und stellen Sie sicher, dass die entsprechenden Aufbewahrungsrichtlinien für beide Repositorys konfiguriert sind.

NOTE
Sowohl Profil- als auch Data-Lake-Speicher unterliegen Lizenzberechtigungen, die je nach den von Ihrem Unternehmen erworbenen Produkten variieren. Bestätigen Sie die Berechtigungen, die Ihrer Organisation zur Verfügung stehen, wenn Sie planen, wo Daten gespeichert werden und wie lange sie aufbewahrt werden.

Abbildung mit der Aufteilung von Adobe Experience Platform in zwei Workflows: Analytische Workflows, die datengesteuerte Einblicke generieren, und Interaktions-Workflows, die auf dem Echtzeit-Kundenprofil basieren. {width="600" modal="regular"}

Eine Anleitung zum Nachverfolgen und Verwalten Ihrer Lizenzberechtigungen finden Sie unter Best Practices für die Verwaltung von Datenlizenzen.

Auswahl der richtigen Funktion choose-a-capability

Ihr Datenverwaltungsziel bestimmt, welche Aufbewahrungs- oder Löschoption verwendet werden soll. In der folgenden Tabelle werden allgemeine Ziele, einschließlich Datenschutz- oder Löschanfragen, der passenden Option zugeordnet. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Aufbewahrungs- und Löschoptionen beschrieben.

IMPORTANT
Für Anfragen zu Rechten von betroffenen Personen oder Verbraucherinnen und Verbrauchern gemäß Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verwenden Sie Adobe Experience Platform Privacy Service ​. Verwenden Sie keine erweiterten Data Lifecycle Management-Funktionen, um diese Anfragen zu erfüllen. Sie für betriebliche Datenverwaltungszwecke wie Datenbereinigung und Datenminimierung verwenden.
Ihr Ziel
Option
Erfüllen einer Anfrage zum Datenschutz oder zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch die betroffene Person
Privacy Service
Operatives Entfernen von Datensätzen, die von der primären Identität abgeglichen werden
Löschen von Datensätzen
Löschen eines gesamten Datensatzes an einem von Ihnen geplanten Datum
Datensatzgültigkeit
Veraltete Erlebnisereignisse im Laufe der Zeit automatisch aus dem Profilspeicher entfernen
Ablauf von Erlebnisereignissen
Inaktive pseudonyme (unbekannte) Profile automatisch entfernen
Ablauf von Daten pseudonymer Profile
Alte Erlebnisereignis-Datensätze werden automatisch aus dem Data Lake entfernt, während der Datensatz beibehalten wird
Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie

Unter den erweiterten Optionen für das Daten-Lifecycle-Management sind das Löschen von Datensätzen und das Ablaufen von Datensätzen zielgerichtete einmalige Aktionen, die Sie bei Bedarf übermitteln. Ablauf von Erlebnisereignissen entfernt automatisch alte Erlebnisereignisse aus dem Profilspeicher, während Ablauf von Daten pseudonymer Profile laufend inaktive unbekannte Profile entfernt. Eine Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie wendet die Gültigkeit auf Zeilenebene auf ExperienceEvent-Datensätze im Data Lake an. Wenn für Ihr Ziel mehr als eine Option erforderlich ist, z. B. das Entfernen bestimmter Datensätze beim gleichzeitigen Reduzieren des Ereigniswachstums, kombinieren Sie diese wie unter Planen Ihrer Aufbewahrungsstrategie beschrieben.

Löschen eines Datensatzes record-delete

Wenn Sie Datensätze entfernen müssen, die mit einer primären Identität für operative Zwecke wie Datenbereinigung oder Datenminimierung verknüpft sind, verwenden Sie das Löschen von Datensätzen. Einzelne Datensätze werden auf Grundlage ihrer Hauptidentität aus Experience Platform entfernt. Standardmäßig wirkt sich das Löschen von Datensätzen auf den Data Lake, den Identity Service und das Echtzeit-Kundenprofil aus. Das Löschen von Datensätzen ist kein Compliance-Tool. Verwenden Sie für Anfragen zu Rechten von betroffenen Personen oder Verbraucherinnen und Verbrauchern stattdessen Adobe Experience Platform Privacy Service ​.

IMPORTANT
Gelöschte Datensätze können nicht wiederhergestellt werden.

Das Löschen von Datensätzen wirkt sich auf die vom Ziel-Service verwendete primäre Identität aus. Beachten Sie vor der Verwendung die folgenden Einschränkungen:

  • Nur die primäre Identität wird abgeglichen, und alle Datensätze, die mit der primären Identität übereinstimmen, werden gelöscht. Datensätze können nicht von sekundären Identitäten angesprochen werden.
  • Datensätze ohne ausgefüllte primäre Identität werden übersprungen.
  • Daten, die aufgenommen wurden, bevor die primäre Identität im Schema des Datensatzes konfiguriert wurde, können auf diese Weise nicht gelöscht werden.
  • Ein Datensatz mit einer geplanten oder in Bearbeitung befindlichen Datensatzgültigkeit kann keine Löschanfrage für einen Datensatz empfangen. Brechen Sie die geplante Gültigkeit ab oder warten Sie, bis die Gültigkeit abgeschlossen ist, bevor Sie die Löschanfrage für den Datensatz senden.
  • Bei Datensätzen mit relationalen Schemata, die über Data Mirror mit einem externen Quellsystem synchronisiert werden, können gelöschte Datensätze erneut aufgenommen werden, wenn sie noch im Quellsystem vorhanden sind. Aktualisieren Sie die Quelle im Rahmen Ihres Löschungs-Workflows. Siehe Data Mirror und Überlegungen zum relationalen Schema.

Je nach Konfiguration Ihres Unternehmens können Sie Datensätze aus einem einzelnen Datensatz oder aus allen Datensätzen löschen.

Nachdem Sie eine Anfrage gesendet haben, stapelt Experience Platform sie vor der Verarbeitung. Die Verarbeitung der Berechtigung innerhalb der service level agreement (SLA) ist abgeschlossen. Informationen zu den Verarbeitungsphasen und der Dauer der einzelnen Phasen finden Sie unter Timelines für die Datenlebenszyklusverarbeitung. Löschanfragen für Datensätze unterliegen auch den täglichen und monatlichen Obergrenzen für die Übermittlung von Kennungen. Die aktuellen Beschränkungen finden Sie unter Kennungsübermittlungskontingente.

Sie können Anfragen zum Löschen von Datensätzen im Arbeitsbereich Datenlebenszyklus oder mit der -API erstellen. Siehe Erstellen einer Datensatz-Löschanfrage für den UI-Workflow und das Handbuch für Arbeitsauftrags-Endpunkte für die API.

Ablaufdatum des Datensatzes dataset-expiration

Wenn Sie einen gesamten Datensatz einstellen müssen, der für Ihre Anwendungsfälle nicht mehr benötigt wird, verwenden Sie die Datensatzgültigkeit. Damit wird der Datensatz zu einem von Ihnen ausgewählten Datum zum Löschen geplant. Sie können die geplante Gültigkeit jederzeit ändern oder abbrechen, bevor der Ablaufprozess beginnt. Wenn der Datensatz sein Ablaufdatum erreicht, beginnen der Data Lake, der Identity Service und das Echtzeit-Kundenprofil jeweils mit dem Entfernen des Datensatzinhalts, und die Gültigkeit wird abgeschlossen, sobald alle drei Services abgeschlossen sind.

IMPORTANT
Aktualisieren Sie vor Ablauf eines Datensatzes alle Datenflüsse, die Daten in ihn aufnehmen, um Aufnahmefehler zu vermeiden, die sich auf nachgelagerte Workflows auswirken können. Der Datensatz wird aus dem Data Lake entfernt, bevor der Rest des Gültigkeitsvorgangs abgeschlossen ist, sodass jeder Datenfluss, der noch in ihn aufnimmt, fehlschlägt, sobald der Datensatz entfernt wird.

Es kann nur eine begrenzte Anzahl von geplanten Datensatzgültigkeiten gleichzeitig ausstehen. Das Limit hängt von Ihrem Produkt und etwaigen Shield-Berechtigungen ab. Informationen zum aktuellen Limit finden Sie unter Ausstehende Ablaufbeschränkungen. Erweitertes Daten-Lifecycle-Management unterstützt nicht das Löschen von Batch-Datensätzen.

Sie können Datensatzgültigkeiten im Arbeitsbereich Datenlebenszyklus oder mit der API planen. Siehe Planen einer Datensatzgültigkeit für den UI-Workflow und das Handbuch für Datensatzgültigkeits-Endpunkte für die API.

Automatische Aufbewahrung und Gültigkeit automatic-expiration

Wenn Sie veraltete Daten aus dem Profilspeicher oder dem Data Lake automatisch im Laufe der Zeit kürzen möchten, verwenden Sie Ablauf von Erlebnisereignissen, Daten pseudonymer Profile oder eine Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie für den Ablauf auf Zeilenebene. Nach der Konfiguration entfernen diese Einstellungen geeignete Daten automatisch entsprechend der von Ihnen festgelegten Aufbewahrungs- oder Inaktivitätsdauer, ohne dass Sie einzelne Anfragen senden müssen. Die Einstellungen gelten so lange, bis Sie sie ändern oder entfernen.

Ablauf von Erlebnisereignissen und Daten pseudonymer Profile sind komplementäre Funktionen, sie sind jedoch anders konfiguriert. Ablauf von Erlebnisereignissen wird pro Datensatz im Arbeitsbereich Datensätze konfiguriert, während Ablauf von Daten pseudonymer Profile separat auf Sandbox-Ebene in den Profileinstellungen konfiguriert wird.

Ablauf von Erlebnisereignissen experience-event-ttl

Ablauf von Erlebnisereignissen entfernt Erlebnisereignisse aus dem Profilspeicher nach der konfigurierten Aufbewahrungsfrist. Für einen ExperienceEvent-Datensatz konfigurieren Sie seine Aufbewahrungsfrist im Arbeitsbereich Datensätze . Diese Einstellung gilt auf Datensatzebene und entfernt nur Ereignisse, keine Profilattribute. Wenn ein Profil keine eigenen Attribute hat, ist es nicht mehr vorhanden, nachdem alle seine Ereignisse entfernt wurden. Die Mindestaufbewahrungsdauer beträgt einen Tag. Konfigurationsanleitungen finden ​ im Dokument ​Festlegen der Datenspeicherungsrichtlinie“.

NOTE
Ein unerwartet hohes Ereignisvolumen kann auch aus Traffic von Bots statt aus echter Benutzeraktivität resultieren. Anleitungen zum Identifizieren und Filtern von Bot-Traffic finden Sie unter Bot-Filterung im Abfrage-Service.

Ablauf von Daten pseudonymer Profile pseudonymous-profile-ttl

Ablauf von Daten pseudonymer Profile gilt auf Sandbox-Ebene und entfernt pseudonyme (unbekannte) Profile, nachdem sie für den von Ihnen festgelegten Zeitraum inaktiv waren. Es werden sowohl Ereignisse als auch Profildatensätze entfernt. Sie können die Einstellung selbst konfigurieren. Der standardmäßige Gültigkeitszeitraum beträgt 14 Tage für Produktions-Sandboxes und 3 Tage für Entwicklungs-Sandboxes. Da der Entfernungsprozess in einem wiederkehrenden Zyklus ausgeführt wird, werden geeignete Profile nicht sofort entfernt. Konfigurationsanleitungen finden Sie unter Ablauf von Daten pseudonymer Profile.

Die beiden Ablaufmechanismen unterscheiden sich hinsichtlich des Umfangs und der Entfernung:

Kennlinie
Ablauf von Erlebnisereignissen
Ablauf von Daten pseudonymer Profile
Gilt für
Datensatz-Ebene
Sandbox-Ebene
Entfernt
Nur Ereignisse
Ereignisse und Profildatensätze
Zielgruppen
Ereignisse, die älter als das festgelegte Alter sind
Pseudonyme Profile inaktiv für den festgelegten Zeitraum

Die beiden Einstellungen ergänzen sich. Legen Sie einen Gültigkeitszeitraum für Erlebnisereignisse in Ihren Datensätzen fest, um zu steuern, wie lange Ereignisdaten im Profilspeicher bleiben, und verwenden Sie Ablauf von Daten pseudonymer Profile, um inaktive unbekannte Profile basierend auf ihrer Nutzungsdauer zu entfernen. Anleitungen zur Auswahl der Dauer finden Sie Planung Ihrer Aufbewahrungsstrategie.

IMPORTANT
Daten, die von beiden Mechanismen entfernt wurden, werden dauerhaft gelöscht und können nicht wiederhergestellt werden.

Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie data-lake-retention

Für einen ExperienceEvent-Datensatz bestimmt die konfigurierte Aufbewahrungsfrist, wann Erlebnisereignisse im Profilspeicher ablaufen. Ein ExperienceEvent-Datensatz kann auch über eine separate Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie verfügen. Beide werden über denselben Workflow Set-Datenaufbewahrungsrichtlinie im Arbeitsbereich Datensätze konfiguriert.

Verwenden Sie die folgende Anleitung, um die verfügbaren Aufbewahrungsoptionen zu unterscheiden:

Wenn Sie…
Verwenden von
Entfernen Sie alte Erlebnisereignisse aus dem Profilspeicher, während Sie den Datensatz beibehalten
Ablauf von Erlebnisereignissen
Entfernen Sie alte Erlebnisereignis-Datensätze aus dem Data Lake, während Sie den Datensatz beibehalten
Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie
Gesamten Datensatz entfernen
Ablaufdatum des Datensatzes

Da diese Aufbewahrungsfristen unabhängig sind, können Sie Ereignisse im Data Lake zur langfristigen Analyse aufbewahren, nachdem sie aus dem Profilspeicher abgelaufen sind. Eine Anleitung zur Data Lake-Aufbewahrung, einschließlich API-Konfiguration, finden Sie unter Verwalten der Experience Event-Datensatzaufbewahrung (TTL).

Entwickeln einer Archivierungsstrategie plan-retention

Die Verwaltung Ihres Datenlebenszyklus ist eine fortlaufende Praxis und keine einmalige Aufgabe. Speichern Sie Daten nur so lange, wie ein aktiver Anwendungsfall unterstützt, und konfigurieren Sie Aufbewahrungsfristen und Ablaufdaten so, dass sie der Nutzungsdauer der Daten entsprechen.

Wichtige Aspekte zur Steuerung Ihrer Datenstrategie

Beantworten Sie die folgenden Fragen für jeden Datensatz, bevor Sie die Aufbewahrungs- oder Ablaufeinstellungen konfigurieren:

  • Werden diese Daten für einen aktiven Anwendungsfall weiterhin benötigt? Die Speicherung von Daten über das hinaus, was für Ihre Anwendungsfälle erforderlich ist, erhöht die Speicher- und Verarbeitungskosten, ohne dass ein Mehrwert entsteht.
  • Unterstützen diese Daten analytische Workflows, Interaktions-Workflows oder beides? Richten Sie jeden Datensatz an dem Workflow aus, den er bereitstellt und verwalten Sie die Aufbewahrung entsprechend.
  • Wie lange müssen diese Daten aufbewahrt werden, um nützlich zu bleiben? Legen Sie Aufbewahrungsfristen und Ablaufdaten fest, je nachdem, wie lange die Daten Ihren Anwendungsfall unterstützen, anstatt sich auf einen standardmäßigen oder unbegrenzten Zeitraum zu verlassen.
  • Wie oft überprüfen Sie die Datennutzung? Überprüfen Sie die Nutzung regelmäßig, damit Sie Ineffizienzen erkennen und die Aufbewahrungseinstellungen anpassen können, bevor sie sich auf Kosten oder Leistung auswirken.

Verwenden Sie die folgende Anleitung zum Festlegen der Aufbewahrungsdauer:

  • Ablauf von Erlebnisereignissen: Legen Sie die Aufbewahrungsfrist fest, um den längsten Lookback-Zeitraum abzudecken, den Ihre Zielgruppen benötigen, und behalten Sie die Lookback-Fenster Ihrer Zielgruppe innerhalb dieses Zeitraums bei, damit die Segmentierung korrekt bleibt.
  • Ablauf von Daten pseudonymer Profile: Wenn unbekannte inaktive Profile früher ihren Wert verlieren als die Erlebnisereignisse, die Sie beibehalten, legen Sie einen kürzeren Ablaufzeitraum fest, um diese Profile früher zu entfernen.
  • Data-Lake-Aufbewahrungsrichtlinie: Legen Sie einen längeren Zeitraum für Ereignisdaten fest, die Sie weiterhin für die Analyse benötigen, unabhängig davon, wann dieselben Daten aus dem Profilspeicher ablaufen. Passen Sie die Dauer an die Art der Verwendung der Daten an: kürzer für häufig genutzte Daten, länger für Archivierungsanforderungen. Siehe Verwalten der Aufbewahrung von Erlebnisereignis-Datensätzen (TTL) für empfohlene Dauer und Mindestwerte.
TIP
Wenden Sie dieselbe Aufbewahrungsdisziplin auf Nicht-Produktions-Sandboxes an wie auf die Produktion. Kopieren Sie keine vollständigen Produktionsdatensätze in eine Nicht-Produktions-Sandbox ohne definierten Anwendungsfall, da nicht verwaltete Nicht-Produktionsdaten weiterhin für Ihre Lizenznutzung zählen.

Wenden Sie diese Funktionen auf Grundlage Ihrer Datenaufbewahrungsanforderungen an. Legen Sie beispielsweise für Clickstream-Daten mit hohem Volumen einen Gültigkeitszeitraum für Erlebnisereignisse und für den Fall, dass inaktive unbekannte Profile früher ihren Wert verlieren, einen kürzeren Gültigkeitszeitraum für Daten pseudonymer Profile fest, um den Speicherbedarf Ihres Profils zu kontrollieren. Legen Sie einen längeren Data-Lake-Aufbewahrungszeitraum separat fest, um dieselben Ereignisse für die langfristige Analyse beizubehalten.

Verwenden Sie die Datensatzgültigkeit, um nicht mehr benötigte gesamte Datensätze zurückzuziehen, und löschen Sie Datensätze, um bestimmte Datensätze auf Anfrage zu entfernen.

Eine Anleitung zum Nachverfolgen und Verwalten Ihrer Lizenzberechtigungen finden Sie unter Best Practices für die Verwaltung von Datenlizenzen.

Nächste Schritte next-steps

Nachdem Sie die richtige Aufbewahrungs- oder Löschoption ausgewählt haben, verwenden Sie die verknüpften Implementierungshandbücher, um sie durchzuführen. Wenn Sie die API zum Löschen von Datensätzen oder zur Gültigkeitsdauer von Datensätzen verwenden, finden Sie unter Best Practices für Anfragen zum Löschen von Datensätzen und zur Gültigkeitsdauer von Datensätzen Anleitungen zu Batching, Drosselung und Überwachung.

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