O Customer Journey Analytics (CJA) não impõe limites ao número de valores únicos ou itens de dimensão que podem ser relatados em uma única dimensão. No entanto, em algumas circunstâncias, dimensões com um número extremamente grande de itens únicos, também conhecidas como dimensões de alta cardinalidade, podem afetar o que pode ser relatado.
Dependendo do número de eventos em uma conexão CJA específica, as duas seguintes limitações podem ocorrer juntamente com dimensões de alta cardinalidade:
As contagens de linhas em dimensões de alta cardinalidade podem não ser relatáveis com precisão. Quando isso acontecer, as tabelas de forma livre fornecerão uma indicação, conforme mostrado abaixo:
Quando usadas com dimensões de alta cardinalidade, algumas funções de Métrica calculada podem retornar estimativas, incluindo: Máximo da coluna, Mínimo da coluna, Contagem de linhas, Média, Mediana, Percentual, Quartil, Desvio padrão, Variação, Funções de regressão e Funções T e Z.
Além disso, a classificação de uma coluna de tabela usando uma métrica calculada pode ser baseada em uma estimativa e nem sempre refletir a ordem de classificação exata. Uma mensagem de aviso será exibida para avisá-lo de que estimativas podem ter sido usadas.
Esteja ciente de que, embora as métricas calculadas possam, às vezes, retornar estimativas, os totais da coluna são sempre precisos e nunca se baseiam em estimativas. Da mesma forma, ao usar métricas padrão, estimativas nunca são usadas e sempre são refletidas ordens de classificação exatas.
Embora haja limitações para algumas métricas calculadas e contagens de linhas de dimensão, esteja ciente de que os recursos a seguir sempre consideram todos os valores únicos em qualquer dimensão, independentemente de uma dimensão ter alta cardinalidade ou não:
Para eliminar os avisos ou estimativas que podem ocorrer ao usar dimensões de alta cardinalidade, recomendamos que você reduza o número de linhas consideradas no seu relatório usando um dos seguintes métodos:
O uso dessas técnicas geralmente pode eliminar quaisquer estimativas ou avisos indesejáveis ao usar dimensões de alta cardinalidade.