Le regole di elaborazione e le regole VISTA di Adobe Analytics forniscono un mezzo per trasformare e manipolare i dati trasmessi nella raccolta dati di Adobe Analytics. Queste trasformazioni si verificano come parte dell’elaborazione dei dati di Adobe prima che i dati vengano memorizzati a scopo di reporting e analisi in Adobe Analytics.
La preparazione dati è uno strumento che consente di applicare mappature e trasformazioni basate su righe ai dati acquisiti in Adobe Experience Platform. Successivamente, i dati sono messi a disposizione delle applicazioni per la produzione di Experienci Platform, tra cui il Customer Journey Analytics e altri. La preparazione dati è integrata con molte delle piattaforme connettori sorgente, nonché con Connettore di origine di Analytics. Questo connettore consente di inserire i dati della suite di rapporti da Adobe Analytics a Platform.
I dati raccolti da Adobe Analytics e in esso memorizzati possono essere trasformati tramite regole di elaborazione o regole VISTA oppure entrambe. Tuttavia, le suite di rapporti che vengono successivamente inoltrate a Platform tramite il connettore di origine di Analytics possono essere trasformate un’altra volta utilizzando la preparazione dati. Ciò può essere opportuno per una serie di scopi:
eVar1
come “Termine di ricerca” e la suite di rapporti B definisca eVar2
come “Termine di ricerca”. È possibile utilizzare la preparazione dati per mappare le due diverse eVar in un campo comune che contiene i dati di entrambe le eVar. Questo consente di: combinare suite di rapporti con schemi diversi in un Connessione Customer Journey Analytics o per l’utilizzo in Real-time Customer Data Platform.eVars
con nomi significativi dal punto di vista semantico. eVars
e props
provenienti dal connettore di origine di Analytics sono mappati su campi come _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1. La preparazione dati può essere utilizzata per mappare i campi eVar
e prop
su nuovi campi con nomi più significativi per gli utenti o corrispondenti ai nomi provenienti da altre origini dati. Questa operazione può essere eseguita anche con altri metodi, ad esempio rinominando i campi in una Visualizzazione dati Customer Journey Analytics.)In alcune situazioni, la preparazione dati ha un crossover con le classificazioni.
Ad esempio, in un campo delimitato puoi utilizzare la preparazione dati per suddividere tale campo in più campi singoli senza utilizzare le classificazioni. In genere, le classificazioni sono un modo per aggiungere metadati a un campo caricando un file di ricerca fornito al di fuori del flusso degli eventi di Analytics in arrivo.
Ad esempio, puoi caricare un file di classificazione che raggruppa le SKU in "dimensioni", "marchio", "colore", ecc. Un’altra differenza tra le classificazioni e la preparazione dati è che le classificazioni si applicano ai dati sia storicamente che in futuro. Le mappature della preparazione dati, invece, sono applicate ai dati in futuro dal momento in cui viene creata la mappatura.