Vous avez souvent besoin de la capacité de traiter les données avant qu’elles ne soient utiles pour la création de rapports. Vous pouvez traiter ces données à plusieurs étapes du parcours qui s’étend de la collecte de données à la génération de votre rapport ou visualisation.
Dans Adobe Analytics, la plupart de ce traitement des données survient immédiatement après la collecte des données. Des fonctionnalités telles que les règles VISTA, les règles de traitement et les règles de traitement des canaux marketing sont disponibles pour prendre en charge cette fonctionnalité. traitement du temps de collecte.
Les données sont ensuite stockées et au moment du rapport, vous pouvez appliquer un traitement supplémentaire. Par exemple, ventilez des dimensions, appliquez une segmentation ou sélectionnez un modèle d’attribution différent. Ceci traitement de la période de rapport survient à la volée.
Dans Adobe Analytics, le traitement de la période de rapport représente généralement une quantité de traitement inférieure à celle qui se produit au moment de la collecte.
En revanche, Customer Journey Analytics (CJA) est conçu pour nécessiter un traitement anticipé minimal du temps de collecte avant que les données ne soient organisées et stockées. L’architecture sous-jacente de CJA est plus conçue pour fonctionner avec les données stockées au moment du rapport et offre sa puissante fonctionnalité de traitement de la période de rapport non seulement dans Workspace, mais aussi, plus important encore, grâce à la définition de components et champs dérivés dans vos vues de données.
Comprendre les différences de traitement des données dans les différentes fonctionnalités de création de rapports peut vous aider à comprendre quelles mesures sont disponibles à quel moment, et pourquoi elles peuvent être différentes.
Par exemple, puisque la mesure « visites » dans Adobe Analytics est définie au moment du traitement des données et que la mesure « sessions » dans CJA est calculée au moment du rapport, les deux mesures peuvent différer en fonction des règles utilisées pour la définition de session dans la vue de données CJA.
En outre, ni les visites, ni les sessions en tant que mesures ne sont disponibles dans les jeux de données créés par le connecteur source Analytics, ce qui vous obligerait donc à définir la session dans votre logique de requête pour effectuer des comparaisons.
Le tableau ci-dessous définit la terminologie des différents types de logiques de traitement appliqués à Adobe Analytics et CJA :
Terme | Définition | Remarques |
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Traitement de la collecte | Logique exécutée lorsque les données sont collectées et traitées, avant d’être stockées à des fins de création de rapports et d’analyse. | Cette logique est étroitement incluse aux données historiques et n’est généralement pas modifiable sans difficulté. |
Traitement de la période de rapport | Logique exécutée au moment de l’exécution d’un rapport. | Cette logique peut être appliquée de manière non destructive aux données futures et historiques au moment de l’exécution du rapport. |
Logique au niveau des accès | Logique appliquée ligne par ligne. | Exemples : règles de traitement, VISTA, certaines règles de canaux marketing. |
Logique au niveau des visites | Logique appliquée au niveau des visites. | Exemples : définition de visite et de session. |
Logique au niveau des visiteurs | Logique appliquée au niveau de la personne. | Exemple : Combinaison de personnes sur plusieurs appareils/canaux. |
Logique de segment (filtre) | Évaluation des règles de segment (filtre) d’événement/de visite/de personne (événement/session/personne). | Exemple : les personnes ayant acheté des chaussures rouges. |
Mesures calculées | Évaluation des mesures personnalisées créées par le client qui peuvent reposer sur des formules complexes, notamment des segments et des filtres. | Exemple : le nombre de personnes ayant acheté des chaussures rouges. |
Logique d’attribution | Logique calculant l’attribution. | Exemple : persistance de l’eVar. |
Paramètres de composant | Application de personnalisations à des mesures ou à des dimensions, comme l’attribution, le comportement, le format, etc. | Exemple : groupement de valeurs pour combiner des valeurs numériques basées sur une plage |
Champs dérivés | La logique s’applique au schéma ou aux champs standard dans le cadre de la définition des composants dans une vue de données. | Exemple : création d’une nouvelle dimension de canal marketing |
Au fil du temps, Adobe Analytics et désormais Customer Journey Analytics ont amélioré leur flexibilité en permettant d’exécuter la logique des données au niveau des visites et des personnes au moment de l’exécution du rapport.
Les étapes de traitement des données réalisées pour Adobe et CJA et le moment d’exécution de ces étapes varient parmi les différentes fonctionnalités Analytics. Le tableau ci-dessous résume les types de traitement des données disponibles pour chaque fonctionnalité Analytics et le moment où le traitement des données est appliqué.
Fonctionnalité | Appliqué au moment du traitement | Appliqué au moment du rapport | Non disponible | Remarques |
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Création de rapports Core AA (sans inclure les suites de rapports d’Attribution IQ ni les suites de rapports virtuelles avec traitement de la période des rapports) |
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Data Warehouse pour Core AA |
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Flux de données pour Core AA |
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Livestream pour Core AA |
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Attribution IQ pour Core AA |
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Suites de rapports virtuelles Core AA avec traitement de la période de rapport |
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Jeu de données reposant sur le connecteur source Analytics dans le lac de données AEP |
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Création de rapports Customer Journey Analytics |
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