Weisen Sie mithilfe von AI-generierten Empfehlungen eine CSV-Datei einem XDM-Schema zu.
Um CSV-Daten in Adobe Experience Platform aufzunehmen, müssen die Daten einem Experience Data Model (XDM)-Schema zugeordnet sein. Sie können die Zuordnung zu einem vorhandenen Schema wählen. Wenn Sie jedoch nicht genau wissen, welches Schema verwendet werden soll oder wie es strukturiert sein soll, können Sie dynamische Empfehlungen auf der Grundlage von ML-Modellen (maschinelles Lernen) in der Platform-Benutzeroberfläche verwenden.
Erste Schritte
Dieses Tutorial setzt ein Grundverständnis der folgenden Komponenten von Platform voraus.
- Experience Data Model (XDM System): Das standardisierte Framework, mit dem Kundenerlebnisdaten von Platform organisiert werden.
- Sie müssen mindestens das Konzept der Verhalten in XDM verstehen, damit Sie entscheiden können, ob Sie Ihre Daten einer Profil-Klasse (Datensatzverhalten) oder einer ExperienceEvent-Klasse (Zeitreihenverhalten) zuordnen.
- Batch-Aufnahme: Die Methode, mit der Platform Daten aus vom Benutzer bereitgestellten Datendateien aufnimmt.
- Adobe Experience Platform-Datenvorbereitung: Eine Reihe von Funktionen, mit denen Sie aufgenommene Daten entsprechend zu XDM-Schemata zuordnen und transformieren können. Die Dokumentation von Funktionen zur Datenvorbereitung ist speziell für die Schemazuordnung relevant.
Angeben von Datenflussdetails
Klicken Sie in der Benutzeroberfläche von Experience Platform im linken Navigationsbereich auf Quellen. Navigieren Sie in der Katalog-Ansicht zur Kategorie Lokales System. Wählen Sie unter Lokaler Datei-Upload die Option Daten hinzufügen aus.
Der Workflow CSV-XDM-Schema zuordnen wird angezeigt, beginnend mit dem Schritt Datenflussdetails.
Wählen Sie Erstellen eines neuen Schemas mit ML-Empfehlungen, woraufhin neue Steuerelemente angezeigt werden. Wählen Sie die entsprechende Klasse für die CSV-Daten aus, die Sie zuordnen möchten (Profil oder ExperienceEvent). Sie können optional das Dropdown-Menü verwenden, um die relevante Branche für Ihr Unternehmen auszuwählen, oder Sie lassen es leer, wenn die vorhandenen Kategorien nicht auf Sie zutreffen. Wenn Ihr Unternehmen mit einem B2B-Modell (Business-to-Business) operiert, markieren Sie das Kontrollkästchen B2B-Daten.
Geben Sie von hier aus einen Namen für das Schema an, das aus den CSV-Daten erstellt wird, sowie einen Namen für den Ausgabedatensatz, der die unter diesem Schema aufgenommenen Daten enthält.
Bevor Sie fortfahren, können Sie optional die folgenden zusätzlichen Funktionen für den Datenfluss konfigurieren:
Wenn Sie mit der Konfiguration des Datenflusses fertig sind, klicken Sie auf Weiter.
Daten auswählen
Verwenden Sie im Schritt Daten auswählen die linke Spalte, um Ihre CSV-Datei hochzuladen. Sie können auf Dateien auswählen klicken, um ein Dateiexplorer-Dialogfeld zur Auswahl der Datei zu öffnen, oder Sie können die Datei direkt in die Spalte ziehen und dort ablegen.
Nach dem Hochladen der Datei wird ein Abschnitt mit Beispieldaten angezeigt, in dem die ersten zehn Zeilen der empfangenen Daten angezeigt werden, sodass Sie überprüfen können, ob die Daten korrekt hochgeladen wurden. Klicken Sie auf Weiter, um fortzufahren.
Konfigurieren von Schemazuordnungen
Die ML-Modelle werden ausgeführt, um basierend auf Ihrer Datenfluss-Konfiguration und Ihrer hochgeladenen CSV-Datei ein neues Schema zu generieren. Wenn der Prozess abgeschlossen ist, werden im Schritt Zuordnung Felder gefüllt, um die Zuordnungen für jedes einzelne Feld neben der vollständig navigierbaren Ansicht der generierten Schemastruktur anzuzeigen.
Von hier aus können Sie optional die Feldzuordnungen bearbeiten oder die Feldergruppen ändern, denen sie zugeordnet sind, je nach ihrem Bedarf. Wenn Sie zufrieden sind, klicken Sie auf Beenden, um die Zuordnung abzuschließen und den zuvor konfigurierten Datenfluss zu starten. Die CSV-Daten werden in das System aufgenommen und basierend auf der generierten Schemastruktur in einen Datensatz eingefügt, der für nachgelagerte Platform-Services nutzbar ist.
Bearbeiten von Feldzuordnungen edit-mappings
Verwenden Sie die Vorschau für die Feldzuordnung, um vorhandene Zuordnungen zu bearbeiten oder vollständig zu entfernen. Weitere Informationen zum Verwalten eines Zuordnungssatzes in der Benutzeroberfläche finden Sie im Handbuch zur Benutzeroberfläche für die Datenvorbereitung und Zuordnung.
Bearbeiten von Feldergruppen edit-field-groups
Die CSV-Felder werden mithilfe von ML-Modellen automatisch vorhandenen XDM-Feldergruppen zugeordnet. Wenn Sie die Feldergruppe für ein bestimmtes CSV-Feld ändern möchten, wählen Sie Bearbeiten neben der Schemastruktur aus.
Ein Dialogfeld wird angezeigt, in dem Sie den Anzeigenamen, den Datentyp und die Feldergruppe für jedes Feld in der Zuordnung bearbeiten können. Klicken Sie auf das Bearbeitungssymbol (
Wenn Sie mit der Anpassung der Schemaempfehlungen für Ihre Quellfelder fertig sind, klicken Sie auf Speichern, um die Änderungen anzuwenden.
Nächste Schritte
In diesem Handbuch wurde beschrieben, wie Sie eine CSV-Datei mithilfe von KI-generierten Empfehlungen einem XDM-Schema zuordnen, sodass Sie diese Daten durch eine Batch-Aufnahme in Platform importieren können.
Schritte zum Zuordnen einer CSV-Datei zu einem vorhandenen Schema finden Sie im Zuordnungs-Workflow für vorhandene Schemata. Informationen zum Echtzeit-Streaming von Daten an Platform über vordefinierte Quellverbindungen finden Sie im Abschnitt Quellen – Übersicht.
Sie können auch maschinelle Lernalgorithmen (ML) verwenden, um ein Schema aus CSV-Beispieldaten zu generieren. Dieser Workflow erstellt automatisch ein neues Schema basierend auf der Struktur und dem Inhalt Ihrer CSV-Datei. Dieses neu erstellte Schema passt das Format Ihrer Daten an, um Zeit zu sparen und die Genauigkeit bei der Definition der Struktur, der Felder und der Datentypen für große komplexe Datensätze zu erhöhen. Weitere Informationen zu diesem Workflow finden Sie im Handbuch zur Erstellung von ML-unterstützten Schemas .