Time-to-Live(TTL)-Limits für Datensätze ttl-guardrail

Gilt diese Änderung nur für Produktions-Sandboxes oder auch für Entwicklungs-Sandboxes?

Diese Änderung gilt für alle Sandbox-Typen.

Sind auch die Profile selbst vom 90-tägigen TTL-Limit für Daten im Profilspeicher betroffen?

Die systemgenerierten Datensatzdaten im Profil werden nach 90 Tagen entfernt, aber nicht die Profile selbst.

Wenn systemgenerierte Datensatzdaten per Push an Customer Journey Analytics (CJA) gesendet werden, wirkt sich die TTL dann auch auf die Daten in CJA aus?

Daten in Customer Journey Analytics werden mit Experience Platform synchronisiert. Daher wirkt sich eine Entfernung von Daten aufgrund einer TTL für systemgenerierte Datensatzdaten auch auf die Daten in Customer Journey Analytics aus.

Können Kundinnen und Kunden die TTL für Systemdatensatzdaten von Journey Optimizer im Profilspeicher erhöhen?

TTL-Erweiterungen werden derzeit nicht unterstützt. Es ist jedoch geplant, den TTL-Prozess zu optimieren, damit diese Erweiterungsanfragen irgendwann ab der zweiten Jahreshälfte 2025 berücksichtigt werden können.

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NOTE
Im Profil gespeicherte Daten unterliegen der Berechtigung für das gesamte Datenvolumen. Daher würde jede Erhöhung der Datenspeicherung im Profil infolge einer TTL-Erweiterung der Berechtigung für das gesamte Datenvolumen angerechnet werden. Weitere Informationen

Können Kundinnen und Kunden die TTL für Systemdatensatzdaten von Journey Optimizer im Data Lake erhöhen?

TTL-Erweiterungen werden derzeit nicht unterstützt. Kundinnen und Kunden können Daten über Ziele exportieren, um diese länger aufzubewahren. Erfahren Sie mehr. Darüber hinaus können Kundinnen und Kunden mit Data Distiller-Berechtigung abgeleitete Datensätze erstellen, um die Daten ohne TTL im Data Lake zu speichern. Weitere Informationen

Sind die folgenden Funktionen von den TTLs betroffen?

• Suchspeicher: Nein

• Journey-Begrenzung: Nein

• Angebotsbegrenzung: Nein

• Optimierung des Versandzeitpunkts (STO): Nein

• Frequenzbegrenzung für Nachrichten (d. h. Geschäftsregeln): Nein

• Reporting: Nein

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  NOTE
  Es ist bereits eine TTL in der Customer Journey Analytics-Verbindung (CJA-Verbindung) implementiert, die den maximalen effektiven Lookback-Zeitraum der betroffenen Datensatzdaten auf 13 Monate reduziert.

• Experience Platform-Datenquelle: Nicht anwendbar – Das Abrufen von Erlebnisereignissen wird nicht über Datenquellen unterstützt.

• Berechnete Attribute: Ja, die anfängliche Aufstockungsberechnung ist auf die Daten der letzten 90 Tage beschränkt. Das berechnete Attribut wird basierend auf inkrementellen Ereignissen für nachfolgende Updates aktualisiert. Sobald die nachfolgenden Updates den Lookback-Zeitraum (max. 6 Monate) erreichen, wirkt sich die TTL im Wesentlichen nicht mehr auf das berechnete Attribut aus. Weitere Informationen.

• Segmentierung und Retargeting: Ja, die Segmentierung hängt von den Daten im Profilspeicher ab. Daher ist der Lookback-Zeitraum der betroffenen Datensatzdaten auf 90 Tage beschränkt.

• Tracking: Ja, es verringert den effektiven maximalen Lookback-Zeitraum der betroffenen Datensatzdaten auf 90 Tage. Daten aus betroffenen Datensätzen bleiben für 13 Monate im Data Lake.

Welcher Zeitstempel wird für die Durchsetzung der TTL verwendet (z. B. für Anwendungsfälle zur Aufstockung)?

Es wird der Zeitstempel des Ereignisses verwendet (d. h. nicht das Aufnahmedatum).

Wie wirkt sich die neue TTL auf Anwendungsfälle aus, die eine längere Datenaufbewahrung erfordern (z. B. Profile ausschließen, die in den letzten 120 Tagen eine E-Mail erhalten haben, oder E-Mails über ein Jahr begrenzen)?

Die neue TTL-Richtlinie beschränkt den Lookback-Zeitraum für systemgenerierte Datensatzdaten im Profilspeicher auf 90 Tage und im Data Lake auf 13 Monate. Anwendungsfälle, bei denen über diese Zeiträume hinaus auf Daten zugegriffen werden muss, sind davon betroffen. Beispielsweise ist die Zielgruppensegmentierung oder Frequenzlimitierung basierend auf Ereignissen, die älter als 90 Tage im Profilspeicher sind, nicht mehr mit Systemdatensätzen möglich.

Welche Alternativen stehen zur Verfügung, um Daten länger als die TTL aufzubewahren?

Kunden, die eine längere Aufbewahrungsfrist benötigen, sollten den Export relevanter Daten aus AJO-Datensätzen in einen externen Speicher in Betracht ziehen, bevor die TTL abläuft. Adobe Journey Optimizer unterstützt den Export von Datensätzen an verschiedene Cloud-Speicher-Ziele (Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage usw.). Weitere Informationen

Was sollten Kundinnen und Kunden tun, um sich auf die TTL-Änderung vorzubereiten?

• Überprüfen Sie Ihre Anwendungsfälle und identifizieren Sie alle Fälle, bei denen eine Datenaufbewahrung über die neuen TTLs hinaus erforderlich ist.
• Richten Sie automatisierte Abfragen ein, um wichtige Daten in abgeleitete Datensätze zu kopieren, bevor Daten gelöscht werden.
• Besprechen Sie mit Ihrem Adobe-Support-Mitarbeiter alle zusätzlichen Anforderungen oder potenziellen TTL-Erweiterungen (für zukünftige Versionen geplant).

Werden Kunden benachrichtigt, bevor die TTL in vorhandenen Sandboxes durchgesetzt wird?

Ja, betroffene Kunden werden vorab benachrichtigt und das Produkt-Team wird mit ihnen zusammenarbeiten, um einen reibungslosen Übergang sicherzustellen.

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Kann ich systemgenerierte Journey Optimizer-Datensätze löschen?
Systemgenerierte Journey Optimizer-Datensätze sind geschützt und können nicht über die Standardbenutzeroberfläche von Adobe Experience Platform gelöscht werden. Diese Datensätze sind für die Journey Optimizer-Funktionalität von wesentlicher Bedeutung und werden vom System verwaltet. Wenn Sie einen Journey Optimizer-Systemdatensatz dauerhaft entfernen müssen (z. B. für QS-Umgebungen, Sandbox-Bereinigung oder bestimmte Datenhygiene-Anforderungen), wenden Sie sich an das Adobe Engineering-Team oder die Adobe-Kundenunterstützung. Für diese Datensätze sind spezielle Backend-Verfahren erforderlich, um eine vollständige und sichere Entfernung zu gewährleisten. note note NOTE Verwenden Sie für routinemäßige Datenbereinigungen in diesen Systemdatensätzen die über Privacy Service verfügbaren Datenlebenszyklus-Vorgänge, um bestimmte Datensätze oder Identitäten zu löschen. Weitere Informationen