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Adobe Experience Platform bietet leistungsstarke Tools zur Verwaltung großer, komplizierter Datenvorgänge, was die Orchestrierung von Customer Experiences ermöglicht. Da im Laufe der Zeit Daten in das System aufgenommen werden, ist es wichtig, Ihre Datenspeicher so zu verwalten, dass Daten wie vorgesehen verwendet werden. So müssen Daten aktualisiert werden, um falsche Einträge zu korrigieren, und Daten gelöscht werden, wenn dies aufgrund von Unternehmensrichtlinien erforderlich ist.
Diese Aktivitäten können mit dem Arbeitsbereich der Data Lifecycle-Benutzeroberfläche der Datenhygiene-API) . Wenn ein Datenlebenszyklusauftrag ausgeführt wird, stellt das System bei jedem Prozessschritt Aktualisierungen der Transparenz bereit. Weitere Informationen darüber, wie die einzelnen Auftragstypen im System dargestellt werden, finden Sie im Abschnitt zu Timelines und Transparenz.
Advanced Data Lifecycle Management unterstützt das Löschen von Datensätzen über den
Datensatzgültigkeits-Endpunkt und ID-Löschungen (Daten auf Zeilenebene) mithilfe primärer Identitäten über den
Arbeitsauftrags-Endpunkt. Sie können das Löschen von
Datensatzgültigkeiten und
Datensätzen auch über die Experience Platform-Benutzeroberfläche verwalten. Weitere Informationen finden Sie in der verknüpften Dokumentation . Beachten Sie, dass der Datenlebenszyklus das Löschen von Batches nicht unterstützt.
Data Lifecycle Arbeitsbereich der Benutzeroberfläche ui
Der Data Lifecycle Arbeitsbereich in der Experience Platform-Benutzeroberfläche ermöglicht die Konfiguration und Planung von Datenlebenszyklusvorgängen, wodurch Sie sicherstellen können, dass Ihre Datensätze wie vorgesehen gepflegt werden.
Ausführliche Anweisungen zum Verwalten von Datenlebenszyklusaufgaben in der Benutzeroberfläche finden Sie im Handbuch zur Datenlebenszyklus-Benutzeroberfläche.
Data Hygiene API api
Die Data Lifecycle Benutzeroberfläche basiert auf der Data Hygiene API, deren Endpunkte Sie direkt zur Automatisierung Ihrer Datenlebenszyklusaktivitäten verwenden können. Weitere Informationen dazu finden Sie im Handbuch zur Data Hygiene API.
Timelines und Transparenz timelines-and-transparency
Anfragen zum Löschen von Datensätzen und zur Datensatzgültigkeit haben jeweils ihre eigenen Verarbeitungszeitpläne und bieten Transparenzaktualisierungen an wichtigen Punkten in ihren jeweiligen Workflows.
Datensatzgültigkeitsanfrage wird erstellt:
Staging
Zeit nach planmäßiger Gültigkeit
Beschreibung
Anfrage wird übermittelt
0 Stunden
Ein Data Steward oder Datenschutzanalyst übermittelt eine Anfrage, dass ein Datensatz zu einem bestimmten Zeitpunkt ablaufen soll. Nachdem sie übermittelt wurde, ist die Anfrage in der Data Lifecycle UI sichtbar und verbleibt bis zum Ablauf der planmäßigen Gültigkeitsdauer im Status „Ausstehend“, wonach die Anfrage ausgeführt wird.
Datensatz wird aus dem Data Lake gelöscht
1 Stunde
Der Datensatz wird aus der
Datensatzinventarseite in der Benutzeroberfläche gelöscht. Die Daten im Data Lake werden nur vorläufig gelöscht und bleiben so bis zum Ende des Prozesses erhalten, wonach sie dauerhaft gelöscht werden.
Datensatz wird aus dem Profil-Service gelöscht
3 Stunden
Ab diesem Zeitpunkt werden bei Vorgängen wie Batch- und Streaming-Segmentierung, Vorschau oder Schätzung, Export und Entitätszugriff keine Daten mehr aus diesem Datensatz gelesen. Die Daten im Profil-Service werden nur vorläufig gelöscht und bleiben so bis zum Ende des Prozesses erhalten, wonach sie dauerhaft gelöscht werden.
Profilanzahl und Zielgruppen aktualisiert
48 Stunden
Sobald alle betroffenen Profile aktualisiert worden sind, werden alle zugehörigen
Zielgruppen aktualisiert, damit ihre neue Größe widergespiegelt wird. Je nach entferntem Datensatz und den Attributen, nach denen Sie segmentieren, kann sich die Größe der einzelnen Zielgruppen aufgrund des Löschens erhöhen oder verringern. An dieser Stelle werden alle resultierenden Änderungen der Gesamtprofilanzahl in
Dashboard-Widgets und anderen Berichten widergespiegelt.
Journeys und Ziele werden aktualisiert
50 Stunden
Dauerhafte Löschung wird abgeschlossen
15 Tage
Alle mit dem Datensatz verknüpften Daten werden dauerhaft aus dem Data Lake und Profil-Service gelöscht. Der
Status des Datenlebenszyklusauftrags der den Datensatz gelöscht hat, wird aktualisiert, um dies widerzuspiegeln.
Löschungen von Datensätzen in Amazon Web Services (AWS) haben eine Latenz von etwa drei Stunden, bevor Änderungen vollständig angewendet werden. Dazu gehören bis zu zwei Stunden, bis der Datensatz zum Löschen gekennzeichnet ist, gefolgt von einer zusätzlichen Stunde, bevor er vollständig aus dem System gelöscht wird. Löschanfragen für Experience Platform-Instanzen, die den Data Lake von Azure verwenden, führen dagegen zu sofortigen Änderungen in allen Unternehmensfunktionen.
Für AWS-Benutzende kann sich diese Verzögerung auf die Batch-Segmentierung, Streaming-Segmentierung, Vorschau, Schätzungen, Exporte und den Datenzugriff auswirken. Diese Latenz betrifft nur Kundinnen und Kunden, die AWS verwenden, da Azure Data Lake-Benutzende sofort aktualisiert werden. Bei AWS-Benutzern kann es bis zu drei Stunden dauern, bis Löschanfragen vollständig durch alle betroffenen Systeme übertragen werden. Passen Sie Ihre Erwartungen entsprechend an.