Konsistenzprüfungen von Datensätzen
Die Konsistenzprüfung der Datensätze überprüft Ihre Sandbox für jede Schemaklasse auf die Anzahl der profilaktivierten Datensätze, die sich dem Plattformlimit nähert.
Anzahl der Profildatensätze profile-dataset-count
Überprüft für jede Schemaklasse die Anzahl der profilaktivierten Datensätze anhand des Platform-Limits.
Wenn Sie die Karte Anzahl der Profildatensätze auswählen, wird rechts ein Detailbereich geöffnet. Das Bedienfeld zeigt:
- Beschreibung: Erklärt, dass Experience Platform profilaktivierte Datensätze auf der Grundlage der Klasse „XDM Individual Profile“ auf maximal 20 und auf der Grundlage der Klasse „XDM ExperienceEvent“ auf maximal 20 pro Sandbox begrenzt. Diese Prüfung überprüft, ob eine der Leitplanken überschritten wurde.
- Impact: Eine übermäßige Anzahl von profilaktivierten Datensätzen wirkt sich sowohl auf die Leistung als auch den Durchsatz der Batch- und Streaming-Segmentierung aus.
- Allgemeine Wirkungsbereiche:- und Streaming-Segmentierung.
- Dokumentation zu Experience League: Links zu standardmäßigen Leitplanken für Real-Time Customer Profile und zum Benutzerhandbuch für Datensätze.
- Empfehlung: Deaktivieren Sie Profil für Datensätze, die keine aktiven Journey, Segmente oder Ziele mehr befüllen, indem Sie zu Daten-Management > Datensätze wechseln und den Profil-Umschalter deaktivieren. Ziel ist ein profilaktivierter Datensatz pro Schemaklasse. Platform-verwaltete Datensätze werden auf das Limit angerechnet, können jedoch nicht deaktiviert werden. Konzentrieren Sie sich daher auf die Behebung Ihrer eigenen Datensätze.
- Anzahl der Profildatensätze: Die aktuelle Anzahl von profilaktivierten Datensätzen für die Schemaklasse im Verhältnis zum Limit.
Weitere Informationen finden Sie unter Standardmäßige Leitplanken für Echtzeit-Kundenprofildaten und im Benutzerhandbuch zu Datensätzen.
Veraltete Datensätze stale-datasets
kennzeichnet Datensätze, die in letzter Zeit keine neuen Batch- oder Streaming-Daten erhalten haben.
Wenn Sie die Karte Veraltete Datensätze auswählen, wird rechts ein Detailbereich geöffnet. Das Bedienfeld zeigt:
- Beschreibung: Erklärt, dass Datensätze entweder von außerhalb Experience Platform mithilfe einer Batch- oder Streaming-Aufnahme oder von innerhalb Experience Platform mithilfe von Tools wie Data Distiller geladen werden. Für solche Datensätze wird erwartet, dass sie bei der fortlaufenden Datenaufnahme aktuell gehalten werden. Diese Prüfung identifiziert Datensätze, die innerhalb von 90 oder mehr Tagen keine neuen Batch- oder Streaming-Daten erhalten haben.
- Impact: Veraltete Datensätze verursachen zusätzliche unnötige Latenzen bei Arbeitsaufträgen zum Löschen von Datenlebenszyklusdatensätzen, Datenschutz-Löschanfragen, Abfrage-Service-Abfragen und ein insgesamt schlechtes Management der Sandbox, das andere Probleme maskieren kann.
- Allgemeine Wirkungsbereiche: Zielgruppenqualität und Gesamtleistung beim Datenzugriff.
- Experience League-Dokumentation: Ein Link zur Übersicht über Datensätze.
Weitere Informationen finden Sie unter Datensätze - Übersicht.
Datensätze pro Dimensionsschema datasets-per-dimension-schema
Prüft, ob die Anzahl der einem Dimensionsentitätsschema zugeordneten Datensätze die Platform-Leitplanke überschritten hat.
Wenn Sie die Karte Datensätze pro Dimension-Schema auswählen, wird rechts ein Detailbereich geöffnet. Das Bedienfeld zeigt:
- Beschreibung: Erklärt, dass Experience Platform maximal 5 Datensätze pro Dimensionsschema zulässt. Diese Prüfung überprüft auf diese Leitplanke.
- Impact: Die Verteilung einer eindimensionalen Entität auf zu viele Datensätze erhöht den Speicherbedarf und beeinträchtigt die Segmentierungsleistung.
- Allgemeine Wirkungsbereiche: Segmentierungsdurchsatz.
- Dokumentation zu Experience League: Ein Link zu den standardmäßigen Leitplanken für Real-Time Customer Profile.
Weitere Informationen finden Sie unter Standardmäßige Leitplanken für Echtzeit-Kundenprofildaten.
Mehrere Datensätze pro Profilschema multiple-datasets-per-profile-schema
Erkennt XDM-Schemata für einzelne Profile mit einer übermäßigen Anzahl von profilaktivierten Datensätzen.
Wenn Sie die Karte Mehrere Datensätze pro Profilschema auswählen, wird rechts ein Detailbereich geöffnet. Das Bedienfeld zeigt:
- Beschreibung: Erklärt, dass Experience Platform die Erstellung mehrerer Datensätze aus einem Schema ermöglicht. Diese Prüfung erkennt XDM-Schemata für einzelne Profile mit einer übermäßigen Anzahl von profilaktivierten Datensätzen.
- Impact: Wenn Sie mehrere Datensätze für dasselbe Schema definieren, können Sie für dieselben Felder mehrere verschiedene Werte aufnehmen. Zusammenführungsrichtlinien können Konflikte für eine Handvoll von Datensätzen reservieren, aber eine übermäßige Anzahl von Datensätzen macht es unmöglich, zuverlässige Profilinhalte zu garantieren.
- Allgemeine Wirkungsbereiche: Zielgruppenqualität.
- Dokumentation zu Experience League: Links zu den standardmäßigen Leitplanken für Real-Time Customer Profile und zur Übersicht über Zusammenführungsrichtlinien.
Weitere Informationen finden Sie unter Standardmäßige Leitplanken für Echtzeit-Kundenprofildaten und Übersicht über Zusammenführungsrichtlinien.
Dimension-Entitätsgröße dimension-entity-size
Überwacht die kombinierte Datengröße über alle dimensionalen Entitäten in einer Sandbox in Bezug auf das Platform-Limit.
Wenn Sie die Karte Dimension-Entitätsgröße auswählen, wird rechts ein Detailbereich geöffnet. Das Bedienfeld zeigt:
- Beschreibung: Erklärt, dass Sie mit Experience Platform dimensionale Entitäten erstellen können, die auch als Lookup-Entitäten bezeichnet werden und die Segmentierung mehrerer Entitäten ermöglichen. Die Gesamtgröße für alle dimensionalen Entitäten sollte 5 GB nicht überschreiten. Diese Prüfung überwacht die kombinierte Datengröße für alle dimensionalen Entitäten pro Sandbox.
- Impact: Das Speichern übermäßig großer dimensionaler Entitäten beeinträchtigt die Leistung der Segmentierungs-Engine und erhöht die Segmentierungslatenz.
- Allgemeine Wirkungsbereiche: Segmentierungslatenz.
- Dokumentation zu Experience League: Ein Link zu den standardmäßigen Leitplanken für Real-Time Customer Profile.
Weitere Informationen finden Sie unter Standardmäßige Leitplanken für Echtzeit-Kundenprofildaten.
Nächste Schritte next-steps
- Kehren Sie zur Übersicht über Konsistenzprüfungen“ zurück um weitere Prüfkategorien zu erkunden.
- Lesen Sie das Benutzerhandbuch zu Datensätzen, um Ihre profilaktivierten Datensätze zu verwalten.