Quando si utilizza una dimensione contenente molti valori univoci, il rapporto risultante può contenere troppi elementi dimensionali univoci da visualizzare o calcolare. I risultati vengono troncati rimuovendo gli elementi dimensionali ritenuti meno importanti. Queste ottimizzazioni vengono eseguite per mantenere le prestazioni di progetto e prodotto.
Quando richiedi un rapporto con troppi valori univoci, Analysis Workspace mostra un indicatore nell’intestazione della dimensione che indica che non tutti gli elementi dimensionali sono inclusi. Ad esempio, "Righe: da 1 a 50 su oltre 22.343.156". La parola chiave "più di" indica che è stata applicata una certa ottimizzazione al rapporto per restituire gli elementi dimensionali più importanti.
Il Customer Journey Analytics elabora i rapporti al momento dell’esecuzione, distribuendo il set di dati combinato a più server. I dati per server di elaborazione sono raggruppati per ID persona, il che significa che un singolo server di elaborazione contiene tutti i dati per una determinata persona. Al termine dell’elaborazione, il server consegna il sottoinsieme di dati elaborati a un server aggregatore. Tutti i sottoinsiemi di dati elaborati vengono combinati e restituiti sotto forma di un rapporto Workspace.
Se un singolo server elabora dati che superano una soglia univoca, i risultati vengono troncati prima di restituire il sottoinsieme di dati elaborato. Gli elementi dimensionali troncati vengono determinati in base alla metrica utilizzata per l’ordinamento.
Se la metrica di ordinamento è una metrica calcolata, il server utilizza le metriche all’interno della metrica calcolata per determinare quali elementi dimensionali troncare. Poiché le metriche calcolate possono contenere diverse metriche di diversa importanza, i risultati possono essere meno precisi. Ad esempio, quando si calcola "Ricavo per persona", l’importo totale delle entrate e il numero totale di persone vengono restituiti e aggregati prima di effettuare la divisione. Di conseguenza, ogni singolo server di elaborazione sceglie gli elementi da rimuovere senza sapere in che modo i risultati influiscono sull’ordinamento complessivo.
Anche se alcuni singoli elementi dimensionali potrebbero mancare nei rapporti con cardinalità elevata, i totali delle colonne sono accurati e non basati su dati troncati. Anche la funzione "Count Distinct" nelle metriche calcolate non è interessata dagli elementi dimensionali troncati.
Il modo migliore per adattarsi a dimensioni ad alta cardinalità consiste nel limitare il numero di elementi dimensionali elaborati da un rapporto. Poiché tutti i rapporti vengono elaborati al momento della richiesta, è possibile modificare i parametri per i risultati immediati. L’Adobe consiglia una delle seguenti ottimizzazioni per le dimensioni ad alta cardinalità: