Der Abfrage-Service von Adobe Experience Platform bietet eine Benutzeroberfläche, über die Abfragen geschrieben und ausgeführt, zuvor ausgeführte Abfragen angezeigt und auf Abfragen zugegriffen werden kann, die von Benutzenden in Ihrem Unternehmen gespeichert wurden. Um auf die Benutzeroberfläche in Adobe Experience Platform zuzugreifen, wählen Sie linken Navigationsbereich Abfragen) aus. Die Abfragen Übersicht wird angezeigt.
Übersicht overview
Die Übersicht bietet einen optimierten Einstiegspunkt für die Arbeit mit Abfragen und Distiller-Datenvorlagen. Hier können Sie auf alle Funktionen zugreifen, die zum Schreiben von Abfragen, Erkunden von Datensätzen und Analysieren von Zielgruppendaten erforderlich sind, um einen reibungslosen Workflow für Ihre Datenanalysen und Zielgruppeneinblicke sicherzustellen. Verwenden Sie diese Übersicht, um zu erfahren, was Sie mit Data Distiller erreichen können, und um Schlüsselmetriken zur Verwendung Ihres Abfrage-Service zu ermitteln.
Hauptbedienfelder main-panels
Die Übersicht enthält mehrere Hauptabschnitte, die Ihnen bei den ersten Schritten helfen:
Wählen Sie Abfrage erstellen aus, um schnell zum Abfrage-Editor zu navigieren und neue Abfragen zu schreiben und auszuführen.
Wählen Sie Weitere Informationen aus, um eine detaillierte Dokumentation zum (Schreiben von Abfragen).
Wählen Sie Abschnitt Erste Schritte im Abschnitt Entdecken von Data Distiller, um die Übersicht zu Data Distiller zu öffnen und mehr über die verfügbaren Funktionen zu erfahren.
Funktionen von Data Distiller data-distiller-capabilities
Der Data Distiller-Funktionen enthält Dokumentations-Links zu erweiterten Data Distiller-Funktionen:
Datenexploration Erfahren Sie, wie Sie mit SQL aufgenommene Batch-Daten untersuchen, Fehler beheben und überprüfen.
KI/ML-Pipelines: Erfahren Sie mehr über wichtige Konzepte hinter Ihren bevorzugten Tools für maschinelles Lernen und darüber, wie Sie benutzerdefinierte Modelle erstellen, die Ihre Marketing-Anwendungsfälle unterstützen. In dieser Reihe von Handbüchern werden die erforderlichen Schritte zum Erstellen von Funktions-Pipelines beschrieben, die Daten vom Experience Platform vorbereiten, um benutzerdefinierte Modelle in Ihre maschinelle Lernumgebung einzuspeisen.
SQL Insights: Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen und Schritte, die zum Entwickeln eines Insights-Dashboards aus SQL mit Data Distiller erforderlich sind.
Empfohlene Data Distiller-Beschleuniger recommended-accelerators
Klicken Sie auf einen Schnelllink, um zu den entsprechenden Data Distiller-Dashboards (Vorlagen zu . Jeder Accelerator bietet leistungsstarke Tools und Visualisierungen, mit denen Sie Zielgruppendaten analysieren, die Segmentierung optimieren und Zielgruppenbestimmungsstrategien verbessern können.
Erweiterte Zielgruppenüberschneidungen: Über dieses Dashboard können Sie Zielgruppenüberschneidungen zwischen mehreren Zielgruppensegmenten analysieren, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und Segmentierungsstrategien zu optimieren. Sie können Ihre Insights auch für weitere Offline-Analyse- oder Berichtszwecke exportieren.
Zielgruppenvergleich: In diesem Dashboard können Sie wichtige Zielgruppenmetriken nebeneinander vergleichen und gegenüberstellen, um zwei Zielgruppengruppen im Detail zu analysieren. Diese Einblicke helfen Ihnen, die Zielgruppengröße, das Wachstum und andere wichtige Leistungsindikatoren zu verstehen, und ermöglichen es Ihnen, die Segmentierung zu verfeinern und Targeting-Strategien mit datengesteuerten Entscheidungen zu optimieren.
Zielgruppentrends: Verwenden Sie das Dashboard Zielgruppentrends, um anhand von Schlüsselmetriken wie Zielgruppenwachstum, Identitätsanzahl und einzelnen Identitätsprofilen zu visualisieren, wie sich Ihre Zielgruppen im Laufe der Zeit entwickeln. Verfolgen Sie Trends, um wertvolle Einblicke in das Verhalten der Zielgruppe zu erhalten, und verfeinern Sie die Segmentierung, verbessern Sie die Interaktion und optimieren Sie Zielgruppenstrategien für effektivere Kampagnen. Verfolgen Sie Zielgruppenmetriken im Zeitverlauf, um Änderungen bei der Zielgruppengröße, dem Identitätswachstum und der Gesamtinteraktion zu überwachen.
Identitätsüberschneidungen bei Zielgruppen: Verwenden Sie das Dashboard zur Identitätsüberschneidung bei Zielgruppen, um Identitätsüberschneidungen innerhalb ausgewählter Zielgruppen zu analysieren. Visualisierungen und tabellarische Daten liefern Einblicke, um die Identitätszuordnung zu optimieren, Redundanz zu reduzieren und die Segmentierung zu verbessern. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine effektivere Zielgruppenbestimmung, eine verbesserte Personalisierung und optimierte Kundeninteraktionen.
Beispiele für Data Distiller data-distiller-examples
Wählen Sie eine Karte aus, um Dokumentationshandbücher und Beispiele zu öffnen, die Ihnen helfen, Data Distiller optimal zu nutzen:
Dezil-basierte abgeleitete Datensätze: Erfahren Sie, wie Sie in Adobe Experience Platform dezilbasierte abgeleitete Datensätze für die Segmentierung und Zielgruppenerstellung erstellen. Unter Verwendung eines Treueszenarios für Fluggesellschaften werden das Schema-Design, Dezilberechnungen und Abfragebeispiele für das Ranking und die Aggregation von Daten behandelt.
Kundenlebenszeitwert: Erfahren Sie, wie Sie den Kundenlebenszeitwert mit Real-Time CDP und benutzerdefinierten Dashboards verfolgen und visualisieren können. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Strategien für die Akquise neuer Kunden zu entwickeln, bestehende Kundinnen und Kunden zu binden und die Gewinnmargen zu maximieren.
Tendenzwert: Erfahren Sie, wie Sie Tendenzwerte mithilfe von Prognosemodellen für maschinelles Lernen ermitteln. Dieses Handbuch behandelt das Senden von Daten für Schulungen, die Anwendung trainierter Modelle mit SQL und die Prognose der Kaufwahrscheinlichkeit für Kunden.
Einverständnisanalyse Erfahren Sie, wie Sie das Kundeneinverständnis mithilfe von Real-Time CDP, Query Service und Data Distiller analysieren und verfolgen können. In diesem Handbuch wird beschrieben, wie Sie Einverständnis-Dashboards erstellen, die Segmentierung verfeinern, Trends verfolgen und die Compliance sicherstellen, um Vertrauen aufzubauen und personalisierte Erlebnisse bereitzustellen.
Fuzzy Match: Erfahren Sie, wie Sie eine „Fuzzy“-Übereinstimmung mit Ihren Experience Platform-Daten durchführen, um ungefähre Übereinstimmungen zu finden und die Ähnlichkeit von Zeichenfolgen über Datensätze hinweg zu analysieren. Folgen Sie dieser Anleitung, um Zeit zu sparen und Ihre Daten leichter zugänglich zu machen. Das Beispiel zeigt, wie Hotelzimmerattribute zwischen zwei Reisebüro-Datensätzen abgeglichen werden, und wie große, komplexe Datensätze effizient abgeglichen, verglichen und miteinander in Einklang gebracht werden können, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.
Schlüsselmetriken key-metrics
Im Abschnitt Schlüsselmetriken werden Visualisierungen wichtiger Daten angezeigt, mit denen Sie die Nutzung des Abfrage-Service überwachen können. Für jedes Diagramm können Sie oben rechts die Auslassungszeichen (...) und dann Weitere anzeigen auswählen, um entweder eine tabellarische Form der Ergebnisse anzuzeigen oder die Daten als CSV-Datei herunterzuladen, um sie in einer Tabelle anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie im Handbuch „Weitere Informationen anzeigen.
Festlegen eines Datumsfilters set-date-filter
Um einen globalen Datumsfilter auf diese Visualisierungen anzuwenden, klicken Sie auf das Filtersymbol (
) und passen den Datumsbereich im Dialogfeld Filter an. Wenden Sie diesen Filter an, um die angezeigten Metriken für einen bestimmten Zeitrahmen anzupassen und die Relevanz Ihrer Analyse zu erhöhen.
Distiller-Batch-Abfragen distiller-batch-queries
Das Diagramm Distiller-BatchAbfragen: bietet eine Aufschlüsselung der Abfrageaktivität nach Tag, wobei die Anzahl der verarbeiteten CTAS- und ITAS-Abfragen (interaktiv und geplant) hervorgehoben wird. Das Diagramm zeigt Muster, wie etwa Spitzen bei interaktiven Abfragen an bestimmten Tagen und die seltene Verwendung geplanter Abfragen. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um die Leistung zu optimieren, indem Sie Spitzenzeiten für Aktivitäten identifizieren, Planungsstrategien verfeinern und die Ausführung von Abfragen ausgleichen, um die Workflow-Effizienz und die Ressourcenauslastung zu verbessern.
Das Diagramm Verbrauchte Stunden berechnen bietet eine tägliche Visualisierung der für die Verarbeitung von Query Service-Vorgängen verwendeten Berechnungsstunden. Verwenden Sie diese Compute-Stunden-Trends, um den Ressourcenverbrauch zu überwachen, Zeiträume mit hohem Bedarf zu identifizieren und die Ausführung von Abfragen zu optimieren, um eine effiziente Ressourcenzuweisung und Leistung sicherzustellen.
Daten-Explorationsabfragen
Das Daten-Explorationsabfragen Diagramm zeigt die Anzahl der SELECT-Abfragen an, die täglich bei Bedarf verarbeitet werden. Diese Visualisierung zeigt Abfrageaktivitätstrends, wie z. B. Spitzen in der Nutzung an bestimmten Tagen, damit Sie besser verstehen können, wann Ihre Datenexploration am aktivsten ist. Verwenden Sie diese Einblicke, um Abfragemuster zu überwachen, Arbeitslasten auszugleichen und die Ressourcenzuordnung für die explorative Datenanalyse zu optimieren. Diese Analyse gewährleistet eine effizientere Nutzung des Abfrage-Service und eine verbesserte Planung für Zeiträume mit hoher Nachfrage.
Abfrage-Tool
Verwenden Sie den Abfrage-Editor, um Abfragen ohne Verwendung eines externen Clients zu schreiben und auszuführen. Wählen Sie Abfrage erstellen aus, um den Abfrage-Editor zu öffnen und eine neue Abfrage zu erstellen. Sie können auf den Abfrage-Editor auch zugreifen, indem Sie auf der Registerkarte Protokoll oder Vorlagen eine Abfrage auswählen. Wenn Sie eine zuvor ausgeführte oder gespeicherte Abfrage auswählen, wird der Abfrage-Editor geöffnet und die SQL für Ihre ausgewählte Abfrage angezeigt.
Während der Eingabe in den Abfrage-Editor vervollständigt der Editor automatisch reservierte SQL-Wörter, Tabellen und Feldnamen in Tabellen. Wenn Sie die Abfrage fertig geschrieben haben, klicken Sie auf das Wiedergabesymbol (
), um die Abfrage auszuführen. Die Konsole unter dem Editor zeigt, was der Abfrage-Service derzeit ausführt, und zeigt an, wann eine Abfrage zurückgegeben wurde. Auf Registerkarte Ergebnis“ neben Konsole werden die Abfrageergebnisse angezeigt. Weitere Informationen Verwendung des AbfrageEditors finden Sie im Handbuch zum Abfrage-Editor .
Geplante Abfragen scheduled-queries
Abfragen, die bereits als Vorlage gespeichert wurden, können so geplant werden, dass sie regelmäßig ausgeführt werden. Bei der Planung einer Abfrage können Sie die Häufigkeit der Ausführungen, das Start- und Enddatum, den Wochentag, an dem die geplante Abfrage ausgeführt wird, sowie den Datensatz auswählen, in den die Abfrage exportiert werden soll. Abfragezeitpläne werden mit dem Abfrage-Editor festgelegt.
Nachdem eine Abfrage geplant wurde, wird sie in der Liste der geplanten Abfragen auf der Registerkarte Geplante Abfragen angezeigt. Ausführliche Informationen zur Abfrage, zu den Ausführungen, dem Ersteller und dem Zeitpunkt finden Sie, wenn Sie eine geplante Abfrage aus der Liste auswählen.
Spalte
Beschreibung
Name
Das Namensfeld enthält entweder den Namen der Vorlage oder die ersten Zeichen Ihrer SQL-Abfrage. Jede Abfrage, die über die Benutzeroberfläche mit dem Abfrage-Editor erstellt wurde, wird zu Beginn benannt. Wenn die Abfrage über die API erstellt wurde, ist der Name der Abfrage ein Ausschnitt des ursprünglichen SQL-Codes, der zum Erstellen der Abfrage verwendet wurde.
Vorlage
Der Name der Abfragevorlage. Klicken Sie auf einen Vorlagennamen, um zum Abfrage-Editor zu navigieren. Die Abfragevorlage wird aus praktischen Gründen im Abfrage-Editor angezeigt. Wenn kein Vorlagenname vorhanden ist, wird die Zeile mit einem Bindestrich markiert und es ist nicht möglich, zum Abfrage-Editor umzuleiten, um die Abfrage anzuzeigen.
SQL
Ein Ausschnitt der SQL-Abfrage.
Ausführungshäufigkeit
Diese Spalte gibt die Kadenz an, mit der Ihre Abfrage ausgeführt werden soll. Die unterstützten Werte sind Run once und Scheduled. Abfragen können entsprechend ihrer Ausführungshäufigkeit gefiltert werden.
Erstellt von
Der Name der Person, die die Abfrage erstellt hat.
Erstellt
Der Zeitstempel der Erstellung der Abfrage im UTC-Format.
Zeitstempel der letzten Ausführung
Der Zeitstempel der letzten Ausführung der Abfrage. Diese Spalte zeigt, ob eine Abfrage gemäß ihrem aktuellen Zeitplan ausgeführt wurde.
Status des letzten Durchgangs
Der Status der letzten Abfrageausführung. Die drei Statuswerte sind successful, failed oder in progress.
Die Registerkarte Vorlagen enthält Abfragen, die von Benutzenden in Ihrer Organisation gespeichert wurden. Es ist nützlich, sie als Abfrageprojekte zu betrachten, da die hier gespeicherten Abfragen noch im Aufbau begriffen sein können. Abfragen, die auf der Registerkarte Vorlagen angezeigt werden, werden auch auf der Registerkarte Protokoll als ausgeführte Abfragen angezeigt, wenn sie zuvor vom Abfrage-Service ausgeführt wurden.
Spalte
Beschreibung
Name
Das Namensfeld enthält entweder den vom Benutzer erstellten Abfragenamen oder die ersten Zeichen Ihrer SQL-Abfrage. Jede Abfrage, die über die Benutzeroberfläche mit dem Abfrage-Editor erstellt wurde, wird zu Beginn benannt. Wenn die Abfrage über die API erstellt wurde, ist der Name der Abfrage ein Ausschnitt des ursprünglichen SQL-Codes, der zum Erstellen der Abfrage verwendet wurde. Sie können den Abfragenamen auswählen, um die Abfrage im Abfrage-Editor zu öffnen. Sie können auch die Suchleiste verwenden, um nach dem Namen einer Abfrage zu suchen. Bei Suchen wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
SQL
Die ersten Zeichen der SQL-Abfrage. Wenn Sie den Mauszeiger über den Code bewegen, wird die vollständige Abfrage angezeigt.
Geändert von
Der letzte Benutzer, der die Abfrage geändert hat. Jeder Benutzer in Ihrer Organisation, der Zugriff auf den Abfrage-Service hat, kann Abfragen ändern.
Zuletzt geändert
Datum und Uhrzeit der letzten Änderung der Abfrage in der Zeitzone des Browsers.
Weitere Informationen zu in der PlatformBenutzeroberfläche finden Sie in der Dokumentation zu Abfragevorlagen .
Protokoll log
Die Registerkarte Protokoll enthält eine Liste der Abfragen, die bereits ausgeführt wurden. Standardmäßig werden die Abfragen im Protokoll in umgekehrter chronologischer Reihenfolge aufgelistet.
Spalte
Beschreibung
Name
Der Abfragename, der aus den ersten Zeichen der SQL-Abfrage besteht. Wählen Sie den Vorlagennamen aus, um die Ansicht Details des Abfrageprotokolls für diese Ausführung zu öffnen. Sie können die Suchleiste verwenden, um nach dem Namen einer Abfrage zu suchen. Bei Suchen wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Startzeit
Die Zeit, zu der die Abfrage ausgeführt wurde.
Abschlusszeit
Die Zeit, zu der die Abfrage abgeschlossen wurde.
Status
Der aktuelle Status der Abfrage.
Datensatz
Der von der Abfrage verwendete Eingabedatensatz. Wählen Sie den Datensatz aus, um zum Bildschirm mit den Details des Eingabedatensatzes zu gelangen.
Client
Der für die Abfrage verwendete Client.
Erstellt von
Der Name der Person, die die Abfrage erstellt hat.
Wählen Sie das Stiftsymbol (
) aus einer beliebigen Zeile des Abfrageprotokolls zum Abfrage-Editor navigieren. Die Abfrage ist vorausgefüllt, um die Bearbeitung zu erleichtern.
Weitere zu den Protokolldateien,automatisch von einem Abfrageereignis generiert werden, finden Sie in der Dokumentation zu Abfrageprotokollen .
Anmeldedaten
Die Registerkarte Anmeldedaten zeigt sowohl Ihre ablaufenden als auch Ihre nicht ablaufenden Anmeldedaten an. Weitere Informationen zur Verwendung dieser Anmeldedaten für die Verbindung mit externen Clients finden Sie im Handbuch zu Anmeldedaten.
Nächste Schritte
Da Sie nun mit der Benutzeroberfläche des Abfrage-Service auf Platform vertraut sind, können Sie auf den Abfrage-Editor zugreifen, um Ihre eigenen Abfrageprojekte zu erstellen und diese für andere Benutzer in Ihrer Organisation freizugeben. Weitere Informationen zum Erstellen und Ausführen von Abfragen im Abfrage-Editor finden Sie im Benutzerhandbuch zum Abfrage-Editor.
