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Durch maschinelles Lernen unterstützte Schemaerstellung

Letzte Aktualisierung: 4. April 2025
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AVAILABILITY
  • Die durch maschinelles Lernen unterstützte Schemaerstellung befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Dokumentation und Funktionalitäten können sich ändern.

Verwenden Sie ML-Algorithmen, um ein Schema aus Beispieldaten zu generieren. Dieser Prozess spart Zeit und erhöht die Genauigkeit bei der Definition der Struktur, Felder und Datentypen für große komplexe Datensätze.

Mit der ML-Schemagenerierung können Sie schnell neue Datenquellen integrieren und die Fehler bei der manuellen Erstellung reduzieren. Nicht-technische Benutzende können es ohne zusätzlichen Aufwand verwenden, um Schemata zu generieren oder große und komplexe Datensätze zu verwalten. Diese Unterstützung beschleunigt den Prozess vom Abrufen von Daten zum Erhalten von Einblicken, da so neue Datenquellen einfacher kombiniert und Datenanalysen durchgeführt werden können.

Erste Schritte

Dieses Tutorial setzt ein Grundverständnis der Anforderungen für die Schemaerstellung voraus. Bevor Sie mit diesem Handbuch fortfahren, sollten Sie das Handbuch zur Benutzeroberfläche zum Erstellen und Bearbeiten von Schemata“.

In diesem Handbuch wird erläutert, wie Sie Schemas mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen (ML) erstellen, um ein Schema aus Beispieldaten zu generieren. Informationen Erstellen von Schemata finden Sie im Handbuch zumdes Schemas oder im Dokument zu feldbasierten Workflows im Schema-Editor um Ihr Verständnis des Prozesses zur Schemaerstellung zu verbessern.

NOTE
Sie können ein Schema auch mithilfe der Schema Registry-API erstellen. Um ein Schema manuell mit der API zu erstellen, lesen Sie zunächst das Schema Registry Entwicklerhandbuch bevor Sie das Tutorial zum Erstellen eines Schemas mithilfe der API“.

Wählen Sie in der linken Navigation der Experience Platform-Benutzeroberfläche den Arbeitsbereich Schemata aus. Der Arbeitsbereich Schemata wird angezeigt. Wählen Sie Schema erstellen aus, um ein neues Schema hinzuzufügen und einen Workflow zur Schemaerstellung zu starten.

Der Arbeitsbereich „Schemata“ mit hervorgehobener Option „Schema“ im linken Navigationsbereich und „Schema erstellen“.

Erstellen eines Schemas

Das Erstellen eines Schemas wird angezeigt. Wählen Sie die Option [ML-Assisted] Schemaerstellung und dann Select aus, um Ihre Auswahl zu bestätigen.

Das Dialogfeld Schema erstellen mit ML- Unterstützt hervorgehoben.

Basisklasse auswählen

Der Schema erstellen wird angezeigt. Wählen Sie eine Basisklasse für Ihr Schema und dann Weiter aus.

Der Arbeitsbereich mit den Schemadetails mit einer hervorgehobenen Klasse und der nächsten hervorgehobenen Klasse.

CSV-Datei hochladen

Der Daten auswählen des Erstellungs-Workflows wird angezeigt. Wählen Sie im Abschnitt Dateien hochladen die Option Dateien auswählen oder den Abschnitt Dateien ziehen und ablegen aus. CSV-Datei vom Computer auswählen, um ein Schema zu generieren.

Die Phase „Daten auswählen“ im Workflow „Schema erstellen“ mit hervorgehobenem Abschnitt „Dateien hochladen“.

Vorschau der Daten

Im Abschnitt Datei hochladen wird der Name der von Ihnen importierten CSV-Datei und im Abschnitt Vorschau werden Beispieldatenzeilen aus der hochgeladenen Datei angezeigt. Wählen Sie Weiter, um den Workflow fortzusetzen.

Zeilen mit Beispieldaten werden im Vorschauabschnitt hervorgehoben und als Nächstes hervorgehoben.

Prüfen und Bearbeiten eines Schemas

Der „Überprüfen und Bearbeiten des Erstellungs-Workflows wird jetzt angezeigt, wobei die durch maschinelles Lernen unterstützte Schemaempfehlung in einer tabellarischen Ansicht angezeigt wird. In dieser Phase können Sie Felder aus dem empfohlenen Schema, das vom Modell für maschinelles Lernen generiert wurde, bearbeiten, hinzufügen oder entfernen. Die Tabelle enthält die folgenden Felder:

Feldname
Beschreibung
Datentabelle
Der Datensatz oder die Datenbank, aus dem/der das Feld stammt.
Source-Feld
Der ursprüngliche Feldname aus dem Quellsystem.
Zielfeld
Der Feldname im Zielsystem, auf dem die Daten zugeordnet werden.
Anzeigename
Der Name, der zum Anzeigen des Felds in der Benutzeroberfläche verwendet wird. Dieser Name sollte benutzerfreundlicher oder beschreibender sein.
Datentyp
Der Typ der im Feld gespeicherten Daten (z. B. String, Date).
Feldergruppe
Eine Kategorisierung des Felds basierend auf seiner Verwendung oder seinem Kontext (z. B. Demografische Details, Commerce-).

Die Phase „Überprüfen und Bearbeiten“ des Workflows zur Schemaerstellung.