Data Workbench-Glossar

Warnhinweis: In Data Workbench eine Meldung oder einen Bericht, die bzw. der automatisch ausgelöst wird, wenn eine Metrik innerhalb eines bestimmten Zeitraums einen definierten Schwellenwert erreicht. So könnte beispielsweise ein Warnhinweis erstellt werden, der eine E-Mail ausgibt, wenn die Anzahl der Seitenansichten innerhalb eines Zeitraums von 24 Stunden über oder unter einem bestimmten Wert liegt.

Analyst: Eine Person, die Analysen durchführt, Berichte definiert oder anderweitig mit Data Workbench arbeitet.

Architekt: Eine Person, die bestimmt, wie Daten erfasst, verarbeitet und für Analysen und Berichte organisiert werden. Diese Person verfügt im Allgemeinen über umfangreiche Kenntnisse dazu, wie die Adobe®-Plattform für die Verwendung durch Analysten konfiguriert werden muss.

Balkendiagramm: Ein Diagrammtyp, der Vergleiche zwischen zwei oder mehr Elementen anhand von rechteckigen Balken unterschiedlicher Größe darstellt.

Benchmark: Eine Maßeinheit oder Norm, die als Bezugspunkt dient, an dem andere gemessen oder bewertet werden können. In Data Workbench veranschaulicht ein Benchmark den Vergleich zwischen dem Wert, der einer Auswahl (d. h. einer ausgewählten Untergruppe) zugeordnet ist, und dem Wert, der angezeigt wird, wenn die Auswahl nicht getroffen wurde.

Kardinalität: Die Anzahl der Elemente in einem Satz. Die Anzahl der Elemente in einer Adobe-Datendimension wird als Kardinalität der Dimension bezeichnet.

Checkpoint: Die Zeit, zu der eine Kopie eines Adobe-Datensatzes zu Sicherungs- oder Wiederherstellungszwecken geschrieben wurde. Der Begriff bezieht sich außerdem auf den Datensatz, der während eines Checkpoint-Vorgangs geschrieben wird.

Chi-Quadrat: Ein statistischer Test zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit für das zufällige Eintreten einer beobachteten Abweichung vom erwarteten Ereignis oder Ergebnis. In Data Workbench liegt Chi-Quadrat umso näher an 100 %, je geringer die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Abweichung nur zufällig auftrat.

Clickstream: Eine informelle Bezeichnung für die Sequenz von Seiten, die ein Benutzer beim Surfen auf einer Website anfordert. Anhand von Clickstream-Informationen können Website-Betreiber nachvollziehen, wie Besucher ihre Website verwenden und welche Seiten sie am häufigsten aufrufen. Website-Betreiber können die Clickstreams der Besucher ihrer Website erfassen, jedoch keine Clickstreams außerhalb von ihr, da diese Anfragen von externen Webservern protokolliert werden. (Für diese ist die Verwendung von Drittanbieter-Cookies oder Seiten-Tags erforderlich.)

Farblegende: Eine Legende in Data Workbench, die die Farbrampe einer ausgewählten Metrik anzeigt. Mithilfe von Farblegenden lassen sich die Visualisierungen verschiedener Metriken farblich voneinander abgrenzen. Diese farbcodierten Visualisierungen erleichtern die Erkennung von Anomalien, Ausnahmen und Trends.

Farbrampe: Der in einer Farblegende verwendete Farbbereich, anhand dessen der für eine Metrik mögliche Wertebereich dargestellt wird. Bei Anwendung einer Farblegende auf eine Visualisierung werden grafische Elemente in der Visualisierung (z. B. Balken in einem Balkendiagramm) entsprechend den von der Farbrampe dargestellten Werten farbcodiert.

Gemeinsamer Schlüssel: Eine Variable, die eine gemeinsame Beziehung zwischen den Zeilen in zwei tabellarischen Datensätzen bildet. Beispielsweise kann eine Produkt-ID als gemeinsamer Schlüssel zwischen einer Tabelle mit Abfrage-Zeichenfolge-Variablen und einer Tabelle mit Produktdaten aus einem System für das Bestandsmanagement dienen.

Konfidenzintervall: Ein Wertebereich, in dem eine Rate oder ein Trend mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auftritt. Am häufigsten werden Konfidenzintervalle von 80 % (p-Wert = 0,20), 95 % (p-Wert = 0,05) und 99 % (p-Wert = 0,01) verwendet. (Quelle: https://www.nci.nih.gov/statistics/glossary)

Konfidenzniveau: Die Wahrscheinlichkeit, dass der Stichprobenfehler in einem Umfrageergebnis innerhalb eines bestimmten Bereichs liegt, der normalerweise in Standardfehlern ausgedrückt wird (z. B. 1 Standardfehler entspricht der Wahrscheinlichkeit 68 %, 2 Standardfehler entsprechen der Wahrscheinlichkeit 95,4 %). (Quelle: https://www.magazine.org/research/3410.cfm)

Konversionskarte: Eine Visualisierung in Data Workbench, bei der Elemente auf der X-Achse entsprechend dem Wert der Konversionsmetrik abgebildet werden.

Konversionsrate: In Data Workbench der Prozentsatz der Sitzungen, während denen ein Wertereignis aufgetreten ist. Berechnet wird die Konversionsrate über den Quotienten aus der Anzahl der Sitzungen, in denen ein Wert-Ereignis eintrat, und der Gesamtanzahl der Sitzungen.

Korrelation: Eine numerische Maßzahl für die Stärke einer linearen Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen. Variablen, die beide zu einer Bewegung nach oben oder unten tendieren, weisen eine positive Korrelation auf. Variablen, die zur Bewegung in eine voneinander entgegengesetzte Richtung tendieren, weisen dagegen eine negative Korrelation auf. Siehe hierzu auch Korrelationskoeffizient.

Korrelationskoeffizient: Ein numerischer Wert für die Stärke einer linearen Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen. Siehe hierzu auch Korrelation.

Zählbare Dimension: Eine Dimension, bei der die Anzahl der in ihr enthaltenen Elemente diskret zählbar sind. Zählbare Dimensionen können untergeordnete Dimensionen der Typen zählbar, numerisch, einfach, Viele-zu-viele und denormal beinhalten.

CrossRows-Umwandlung: Eine im Data Workbench-Server durchgeführte Datenumwandlung, mittels derer Daten aus mehreren, zu unterschiedlichen Zeitpunkten für einen Besucher erfassten Ereignisdatensätzen in eine Berechnung einbezogen werden können.

Crosstab: Eine tabellarische Visualisierung in Data Workbench, die die Metriken anzeigt, die mit den Schnittpunkten zweier Dimensionen verknüpft sind.

Cube: Eine mehrdimensionale Datenstruktur oder eine Gruppe von Datenzellen, die durch die Datendimensionen angeordnet sind. So bildet etwa eine Tabelle ein zweidimensionales Array ab, indem die Daten in Zeilen und Spalten festgehalten werden. Die einzelnen Zeilen oder Spalten einer Tabelle stellen dabei eine Dimension dar. Dreidimensionale Arrays lassen sich als Würfel darstellen, wobei die einzelnen Seiten des Würfels jeweils eine Dimension einschließlich eines parallel zur jeweiligen Seite liegenden Teilelements abbilden. Arrays mit mehr als drei Dimensionen können physisch nicht dargestellt werden, jedoch lassen sich mit ihrer Hilfe Daten in einer Weise organisieren, wie Benutzer über ihr Unternehmen denken. Weitere Bezeichnungen hierfür sind Hyperwürfel, mehrdimensionales Array oder mehrdimensionale Datenbank.

Dashboard: Ein Arbeitsbereich, der nicht für die Interaktion, sondern für die Illustration von etwas erstellt wird. Dashboards bieten bestimmten Führungskräften oder Verantwortlichen einen aktuellen Überblick über KPIs, die für die von ihnen überwachten Geschäftsziele von Bedeutung sind. Siehe hierzu auch Arbeitsbereich.

Data-Mining: Ein Prozess, bei dem verschiedene mathematische Verfahren entweder ohne Benutzereingriffe oder interaktiv auf historische Geschäftsdaten angewendet werden, um Erkenntnisse in Form von Korrelationen und anderen statistischen Beziehungen zu gewinnen.

Datenuntergruppe: Eine Funktion, mit der Benutzer mühelos eine Untergruppe eines Datensatzes zur Verwendung in der Online- oder Offline-Analyse auswählen können. (Eine Datenuntergruppe ist ein Teilelement eines Datensatzes, das auf Grundlage eines Filters aus diesem entnommen wurde.)

Data Warehouse: Eine Datenbank, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützt. In einem Data Warehouse werden im Allgemeinen großen Mengen an subjektorientierten, temporalen, nichtflüchtigen Daten gespeichert, die so strukturiert sind, dass sie schnell für Online-Abfragen oder Management-Übersichten abgerufen werden können.

Datenverarbeitungseinheit: Ein Server für Data Workbench, der Daten aus einem Adobe-Datensatz verarbeitet, speichert und bereitstellt. Eine DPU bietet die Option, die VSL-Protokolldateien zu speichern, die die für die Erstellung des Datensatzes verwendeten Quelldaten enthalten, oder diese Daten von einer für Data Workbench verwendeten File Server Unit (FSU) zu empfangen. Eine DPU ist der Typ von Data Workbench-Server, mit dem Data Workbench- und Report®-Clients direkt interagieren.

Datensatz: Die Daten, die vom Data Workbench-Server geladen und verarbeitet werden. Der Datensatz stellt die Daten dar, die zur Verwendung für Analysen, Berichte oder Warnmeldungen an Data Workbench oder Report übermittelt werden können. Der Datensatz wird physisch in der Datei „temp.db“ gespeichert. Jeder für Data Workbench verwendete Server-Computer (oder Server-Cluster) verwaltet einen Datensatz.

Datensatzdaten: Die in einem von einem Data Workbench-Server verwendeten Datensatz erstellten und gespeicherten Daten. Dies umfasst die Ereignis- und Integrationsdaten, die im Datensatz aufgenommen oder in ihm erstellt werden. Ebenfalls enthalten sind Informationen, die entsprechend den Konfigurationsdateien, die den jeweiligen Datensatz definieren, aus den Daten abgeleitet werden. Datensatzdaten können erneut erstellt werden, indem die Ereignis- und Integrationsdaten unter Verwendung derselben oder anderen Konfigurationsdateien wiederaufbereitet werden. (Konfigurationsdateien sind Systemdateien, die als Teil eines Adobe-Profils verwaltet werden.)

Datensatzaufzeichnungen: Die in einen Adobe-Datensatz aufgenommenen Aufzeichnungen von Ereignisdaten, nachdem alle Filter- und andere Verarbeitungsvorgänge auf sie angewendet wurden. Sie werden auch als verarbeitete Protokolleinträge bezeichnet.

Datensatzschema: Eine Visualisierung in Data Workbench, die das Schema des dem aktuell ausgewählten Profil zugrunde liegenden Datensatzes abbildet.

Datensatz-Speicherplatz: Die Datenmenge (in Byte), die in einem Adobe-Datensatz eingegeben oder erstellt wurde. Diese Daten werden vom Datensatz in einer Datei namens „Temp.db“ gespeichert, die auf einem für Data Workbench verwendeten Server-Computer abgelegt wird. Die in „Temp.db“ enthaltenen Daten sind transient (werden also temporär gespeichert) und können durch Wiederaufbereitung der Quelldaten (d. h., der Ereignis- und Integrationsdaten) mithilfe der entsprechenden Konfigurationsdateien neu erstellt werden.

Decoder: Die Komponente im Data Workbench-Server, die Ereignisdaten aus verschiedenen Quellen liest und Daten generiert, die zur Erstellung des Datensatzes verwendet werden. Die Ausgabe eines Decoders kann als Eingabe für beliebige Funktionen zur Protokollverarbeitung im Data Workbench-Server verwendet werden. Zu den Typen von Decodern gehören der Sensor-Decoder, der zum Laden von Daten aus verschiedenen Versionen des Sensors verwendet wird, der Decoder für reguläre Ausdrücke, über den Daten aus getrennten Flat Files geladen werden, und der ODBC-Decoder, der Daten aus ODBC-Datenquellen lädt.

Dimension: Ein Satz von Elementen, die vom Benutzer aus betrachtet alle von ähnlichem Typ sind. Die Elemente definieren einen Satz von Kategorien, in die Daten gruppiert werden können. So bilden etwa die Elemente „Montag“, „Dienstag“, „Mittwoch“, „Donnerstag“, „Freitag“, „Samstag“ und „Sonntag“ die Dimension „Wochentag“.

Dimensionselement: Eine einzelne Kategorie innerhalb einer Dimension. Beispielsweise enthält die Dimension „Wochentag“ die einzelnen Elemente „Montag“, „Dienstag“, „Mittwoch“, „Donnerstag“, „Freitag“, „Samstag“ und „Sonntag“.

Dimensionslegende: Die Legende, in der in Data Workbench die im Datensatz definierten (oder aus ihm abgeleiteten) Dimensionen auflistet werden. Wird eine Auswahl in einer Visualisierung vorgenommen, identifiziert die Dimensionslegende diejenigen Dimensionen, deren Werte um einen statistisch signifikanten Wert vom Benchmark abweichen.

Drillup/Drilldown: Eine spezielle Analysetechnik, bei der Datenebenen unterschiedlicher Detailebene dargestellt werden: von den allgemeinsten (Drillup) zu den detailliertesten (Drilldown). So würden bei der Darstellung von Daten zum Absatzvolumen für Nordamerika über einen Drilldown der Dimension „Region“ etwa Kanada, die USA und Mexiko angezeigt werden. Durch einen weiteren Drilldown etwa in Kanada würde die Ansicht dann auf Toronto, Vancouver, Montreal usw. spezifiziert.

Ereignisdaten: Die Daten, die anhand von Sensoren oder anderweitig (z. B. über eine Webserver-Protokolldatei) erfasst werden und die primäre Eingabe für den Data Workbench-Server darstellen. Jeder Satz von Ereignisdaten stellt einen Transaktionsdatensatz oder eine einzelne Instanz eines Ereignisses dar.

Erweiterte Dimension: Eine Dimension, die auf erweiterten Daten basiert. Bei erweiterten Daten handelt es sich um Daten, die über das für die Aufzeichnung eines gültigen Ereignisdatensatzes erforderliche Minimum hinausgehen. Erweiterte Daten können einem Ereignisdatensatz bei der Erfassung des ursprünglichen Ereignisses oder aus anderen Quellen in Form von Integrationsdaten hinzugefügt werden. Jede Dimension, die auf zusätzlichen Daten dieser Art basiert, gilt als „erweitert“.

File Server Unit (FSU): Ein Typ von Data Workbench-Server, dessen Funktion ausschließlich darin besteht, Ereignisdaten von einem oder mehreren Sensoren oder Repeater-Servern zu empfangen und Daten zur Erstellung von Adobe-Datensätzen an einen oder mehrere als Datenverarbeitungseinheiten (DPUs) verwendete Data Workbench-Server zu übermitteln. FSUs optimieren die Übertragung von Ereignisdaten an die DPUs und sind deutlich schneller als klassische Datei-Server. Der Einsatz von FSUs senkt die Hardware-Kosten, da sie es ermöglichen, Protokolldaten auf kostengünstigeren Datenspeichern abzulegen, was wiederum die Verwaltung vereinfacht, da eine Vielzahl von Sensoren einem einzelnen Data Workbench-Server zugeordnet werden können.

Inkrementelle Abfragenauswertung: Ein patentiertes Verfahren, das es dem Data Workbench-Server ermöglicht, auf Grundlage einer vorausgesagten zufälligen Stichprobe der Gesamtpopulation direkt Ergebnisse für eine Abfrage zu liefern. Der Server erhöht dabei schrittweise die Genauigkeit der Abfrage, indem er die Menge an einbezogenen Daten so lange inkrementell erhöht, bis alle Daten einbezogen und dadurch eine genauere Anzahl erzielt wurde.

Integrationsdaten: Dabei handelt es sich um externe Daten aus Unternehmensdatenbanken oder Lookup-Dateien, die zur Erstellung des Datensatzes mit Ereignisdaten kombiniert werden können. Im Allgemeinen werden Integrationsdaten zur Erweiterung der vom Sensor erfassten Ereignisdaten verwendet. (Aus konzeptioneller Sicht dienen Integrationsdaten dazu, Ereignisdatensätze mit zusätzlichen Informationsspalten zu füllen.)

Legende: Ein Fenster in Data Workbench, das Details zu den im Arbeitsbereich angezeigten Visualisierungen enthält. Die verschiedenen Typen von Legenden umfassen Farblegenden, Dimensionslegenden und Metriklegenden. Legendenfenster können so wie alle Fenster in Data Workbench von Report erstellt und bereitgestellt werden.

Kantengraph: Eine Art der Visualisierung in Data Workbench, bei der für eine bestimmte Dimension ermittelte Metriken als aufeinander folgende Punkte auf der x-Achse eines Diagramms abgebildet und dann die Punkte mit Linien verbunden werden. Kantengraphen sind besonders effektiv, wenn eine Metrik über eine zeitbasierte Dimension visualisiert werden soll.

Protokolleintragsbedingung: Eine Bedingung, die bestimmt, ob ein Ereignisdatensatz (d. h. ein Protokolleintrag) in den Datensatz aufgenommen wird. Beispielsweise kann eine Protokolleintragsbedingung festlegen, dass nur mit einer bestimmten Website verbundene Ereignisdatensätze in den Datensatz aufgenommen werden sollen. Protokolleintragsbedingungen werden in der auf dem Data Workbench-Server gespeicherten Konfigurationsdatei für die Protokollverarbeitung definiert.

Viele-zu-viele-Dimension: In der Adobe-Plattform ist dies eine Dimension, die eine Viele-zu-viele-Beziehung mit einer übergeordneten zählbaren Dimension aufweist. Eine Viele-zu-viele-Dimension stellt einen Satz von Werten für jedes Element seiner übergeordneten Dimension dar. In Site weist etwa die Dimension für den Suchbegriff eine Viele-zu-viele-Beziehung zur Dimension für die Sitzung auf, die ersterer übergeordnet ist. Eine Sitzung kann also eine beliebige Anzahl von Suchbegriffen aufweisen, ein Suchbegriff wiederum eine beliebige Anzahl von Sitzungen.

Maskieren: Eine Funktion in Data Workbench, mit der Analysten Elemente. die sie nicht in eine Analyse aufnehmen möchten, vorübergehend ausblenden können.

Mittelwert: Der arithmetische Durchschnitt eines Zahlensatzes. berechnet über die Summe der Daten geteilt durch die Stichprobengröße.

Median: Die Zahl, die in der Mitte der höchsten und niedrigsten Werte einer Stichprobe, Population oder Wahrscheinlichkeitsverteilung liegt. Die eine Hälfte der Population weist Werte auf, die kleiner oder gleich dem Median sind, bei der anderen Hälfte der Population sind die Werte größer oder gleich dem Median.

Metrik: Bei Adobe die Bezeichnung für eine benannte Formel, nach der ein quantitativer Wert aus den Daten im Datensatz berechnet wird. So stellt in Site etwa die Metrik für Sitzungen pro Besucher eine Formel für den Quotienten aus der Anzahl der Sitzungen und der Anzahl der Besucher dar.

Metriklegende: Ein Fenster in Data Workbench, in dem die vom aktiven Profil definierten Metriken angezeigt werden. Eine Metriklegende gibt für jede Metrik den aus dem Datensatz oder der aktuellen Auswahl berechneten Wert an. (Wenn eine Auswahl im Arbeitsbereich aktiv ist, gibt die Metriklegende die Werte für die ausgewählte Untergruppe und nicht die des gesamten Datensatzes an.) Metriklegenden können so wie alle Fenster in Data Workbench von Report erstellt und bereitgestellt werden.

Metrik-Arbeitsblatt: Ein Fenster in Data Workbench, in dem Analysten für einen Datensatz ihre eigenen Metriken definieren können. Metrik-Arbeitsblätter sind mit Tabellen vergleichbar. Analysten können unter Verwendung der Formelsyntax von Data Workbench Ausdrücke angeben, die die quantitativen Werte beschreiben, die sie aus dem Datensatz ableiten möchten. So kann ein Analyst etwa eine Metrik definieren, die den Prozentsatz der Besucher abbildet, die eine Seite aus einer bestimmten Domain geöffnet haben. In einem Metrik-Arbeitsblatt festgelegte Formeln werden genauso wie Standardmetriken auf die ausgewählte Untergruppe angewendet, wenn eine Auswahl im Arbeitsbereich aktiv ist. Metrik-Arbeitsblätter können so wie alle Fenster in Data Workbench von Report erstellt und bereitgestellt werden.

Bedingung für neuen Besucher: Die Bedingung, die bestimmt, ob eine neue Tracking-ID erstellt wird, wenn der Data Workbench-Server einen Ereignisdatensatz erhält.

Knoten: Eine Gruppierung eines oder mehrerer diskreter Elemente in einer logischen Einheit. In einer Konfigurationsdatei (.cfg) ist ein Knoten ein Element, das einander zugehörige Parameter enthält. Siehe hierzu auch Parameter und Vektor. Ein Knoten auf einer Prozesskarte stellt in Data Workbench eine einzelne Seite oder eine definierte Gruppe von Seiten dar.

Numerische Dimension: In der Adobe-Plattform ist dies eine Dimension, die geordnete, numerische Werte umfasst und eine Eins-zu-viele-Beziehung mit einer übergeordneten zählbaren Dimension aufweist. Im Allgemeinen stellt eine numerische Dimension eine numerische Eigenschaft der Elemente der übergeordneten Dimension dar. Numerische Dimensionen werden häufig zur Definition von Summenmetriken verwendet.

Eins-zu-viele-Beziehung: Eine Beziehung zwischen zwei Datendimensionen, bei der ein einzelnes Element in einer Dimension mit einem oder mehreren Elementen in der anderen Dimension verbunden ist (sein kann).

Ordinal: Numerische Reihenfolge in einer Reihe angeben oder kennzeichnen. (Quelle: https://wordnet.princeton.edu/perl/webwn?s=ordinal) Bei einer in Data Workbench ordinal sortierten Dimension werden ihre Elemente in der Reihenfolge angezeigt, in der sie intern dargestellt werden.

Ausreißer: Ein Wert in einem Satz von Daten, der so weit entfernt von anderen Werten in der Verteilung liegt, dass sein Auftreten nicht auf die Kombination zufälliger Ursachen zurückzuführen sein kann.

Seitenüberlagerung: Eine Visualisierung in Data Workbench, die die Links auf einem Bild einer Webseite gemäß einer bestimmten Metrik farbkodiert. Über eine Visualisierung der Seitenüberlagerung lässt sich schnell erkennen, welche Links auf einer Seite die Aufmerksamkeit der Besucher auf sich ziehen (und sie zu anderen Seiten auf Ihrer Website führen) und welche nicht. Über sie können Sie auch den „Wert“ (gemessen anhand von Wert-Ereignissen) nachvollziehen, den die verschiedenen Links auf einer Seite für Ihre Website generieren.

Seitenansicht-Bedingung: Eine Option für eine auf einem Data Workbench-Server durchgeführten Umwandlung, mit der Ereignisdatensätze abhängig vom Typ des Contents oder dem tatsächlichen Inhalt als Seitenansichten aufgenommen oder ausgeschlossen werden. Sie können diese Option beispielsweise verwenden, um Ereignisdatensätze auszuschließen, die sich auf fehlgeschlagene HTTP-Anfragen (z. B. aufgrund von Statuscode 404) oder auf solche Anfragen beziehen, die bestimmte Content-Typen zurückgeben (z. B. Bildanfragen). Wenn ein HTTP-Ereignisdatensatz nicht durch die Option für die Seitenansicht-Bedingung herausgefiltert wird, stellt dieser im Datensatz eine Seitenansicht dar.

Pfad-Browser-Visualisierung: Eine Visualisierung in Data Workbench, die es Analysten ermöglicht, eine Sequenz von Ereignissen (z. B. Seitenansichten) innerhalb einer Besuchersitzung oder über mehrere Besuchersitzungen hinweg interaktiv zu untersuchen.

Primärer Server: In einem Data Workbench-Servercluster der Data Workbench-Server, der die Kommunikation zwischen Clients (z. B. Data Workbench und Report) und den anderen Servern im Cluster durchführt. Außerdem erfolgt über den primären Server die Administration des Clusters. Mithilfe der Funktionen zur Profilsynchronisierung des Data Workbench-Servers werden Änderungen, die ein Administrator am primären Server vornimmt, automatisch an die anderen Server im Cluster übertragen. Ein primärer Server ist eine Data Workbench Server-DPU.

Prozesskarte: Eine Visualisierung in Data Workbench, über die Analysten den Traffic zwischen Seiten oder Knoten auf einer Website nachvollziehen können. Eine Prozesskarte bildet Informationen zu bestimmten Seiten (z. B. die Anzahl der Sitzungen, bei denen die Seiten angezeigt wurden) sowie das Traffic-Volumen zwischen Seiten oder Knoten ab.

Verarbeitungsserver: Die Server in einem Data Workbench-Servercluster, die über die auf dem primären Server festgehaltenen Konfigurationsinformationen gesteuert werden. Ein Verarbeitungsserver verarbeitet die in einen Datensatz enthaltenen Ereignisdaten und reagiert auf Abfragen von Clients wie etwa Data Workbench oder Report. Bei der Bearbeitung einer Abfrage teilt bzw. „partitioniert“ der Verarbeitungsserver die Zuständigkeit für die Erfüllung der Abfrage auf die Server im Cluster. Während die anderen Server die einzelnen Teile der Abfrage abschließen, führt der Verarbeitungsserver die Ergebnisse zusammen (bzw. „departitioniert“ sie) und gibt das kombinierte Ergebnis an den Client zurück.

Profil: Ein Satz von Konfigurationsdateien mit Regeln für die Erstellung eines Datensatzes für bestimmte Analysezwecke. Ein Profil definiert ferner Elemente wie Metriken, abgeleitete Dimensionen, Arbeitsbereiche, Berichte, Visualisierungen und Legenden, die es Analysten ermöglichen, mit dem Datensatz zu interagieren und Informationen aus ihm zu ziehen. Ein Profil kann im Allgemeinen für eine Website (z. B. in einem Profil für www.meinewebsite.com) oder für einen bestimmten Benutzertyp (z. B. ein Benutzerprofil für Marketing oder Finanzen) strukturiert sein.

Profil-Manager: Ein interaktives Administrations-Tool in Data Workbench, über das Administratoren oder andere Benutzer die einem Profil zugeordneten Konfigurationsdateien verwalten können.

Regulärer Ausdruck: Eine Formel, die eine Reihe von Zeichenfolgen gemäß bestimmten Syntaxregeln beschreibt oder mit ihr übereinstimmt. Reguläre Ausdrücke (häufig entsprechend dem englischen Begriff „Regular Expression“ abgekürzt als „regexp“, „regex“ oder „regxp“) werden verwendet, um auf Grundlage bestimmter Muster Textelemente zu suchen und zu bearbeiten. Die Notation des regulären Ausdrucks hat ihren Ursprung in frühen Unix-Editoren und fand von dort aus breite Verwendung in anderen Unix-Hilfsprogrammen wie z. B. vi und Perl. Heute werden reguläre Ausdrücke von einer Vielzahl von Text-Editoren, Skriptsprachen und anderen Tools für die Textbearbeitung unterstützt. Der Data Workbench-Server beinhaltet eine Engine für reguläre Ausdrücke.

Treuekarte: Eine Visualisierung in Data Workbench, in der Elemente auf der x-Achse entsprechend dem Wert der Treuemetrik abgebildet werden.

Streudiagramm: Eine Visualisierung in Data Workbench, die bivariate Daten als Punkte auf einem Diagramm darstellt. Jedes Element auf einem Streudiagramm wird durch zwei Datenelemente abgebildet. So würde etwa ein Streudiagramm der Metriken „Konversionsrate“ und „Besucher“ für einen Satz von 10 Seiten 10 einzelne Punkte umfassen.

Auswahl: Eine Funktion in Data Workbench, über die Analysten den Satz von Daten einschränken können, der für Berichte oder Analysen abgerufen und angezeigt wird. Eine Auswahl kann in Data Workbench interaktiv durch Klicken auf in einer oder mehreren Dimensionen angezeigte Elemente vorgenommen werden. (Durch Klicken mit der linken Maustaste auf ein Element wird es ausgewählt, durch Klicken mit der rechten Maustaste darauf wird die Auswahl des Elements aufgehoben.) Ebenfalls möglich ist eine Auswahl durch die Definition von Filtern, die bestimmte Elemente in spezifischen Dimensionen definieren.

Einfache Dimension: In der Adobe-Plattform ist dies eine Dimension, die eine Eins-zu-viele-Beziehung mit einer übergeordneten zählbaren Dimension aufweist. So stellt etwa der Besucherverweiser eine einfache Dimension dar, deren übergeordnete zählbare Dimension der Besucher ist. Einem Besucher kann nur ein Besucherverweiser zugehörig sein, einem Besucher-Werber jedoch mehrere Besucher. (Ein einzelner Besucherverweiser kann also einer Vielzahl von Besuchern zugeordnet sein.)

Ausgleichung: Eine mathematische Folgerung einer über mehrere Punkte verlaufenden Kurve in einem Kantengraph, die eine aussagekräftigere Darstellung einer über vergleichsweise wenige Datenpunkte verlaufenden Trendlinie ermöglicht.

Quelle: Auf dem Data Workbench-Server eine Ressource mit Ereignisdaten, die zum Erstellen eines Datensatzes verwendet werden können. Adobe-Decoder rufen Quellen von Ereignisdaten ab, um diese für die Verwendung durch den Data Workbench-Server zu decodieren.

Quelldaten: Die Daten auf dem Data Workbench-Server, die die Eingabe in einen der Decoder darstellen. Quelldaten können in den Sensor-Decoder, der Quelldaten aus verschiedenen Versionen des Sensors lädt, den Decoder für reguläre Ausdrücke, über den Quelldaten aus getrennten Flat Files geladen werden, und den ODBC-Decoder, der zum Laden von Quelldaten aus ODBC-Datenquellen dient, eingespeist werden.

Tabellendiagramm: Eine Visualisierung in Data Workbench, die Daten in Form einer Tabelle darstellt. Die Metrikwerte in einem Tabellendiagramm können numerisch ausgedrückt oder in Form von Balken dargestellt werden.

Zeitreihe: Ein Diagramm, das die Veränderung einer bestimmten Eigenschaft oder eines Werts im Zeitverlauf darstellt.

Tracking-ID: Eine Kennung, die die primären Entitäten, die in einem Adobe-Datensatz analysiert werden, eindeutig unterscheidet. Eine Tracking-ID kann aus verschiedenen Quellen erstellt werden, darunter eine eindeutige ID aus einem Webclient-Cookie, eine IP-Nummer, ein Benutzer-Agenten-Hash oder ein x.509-Name. Bei diesen handelt es sich um einige gängige Quellen für Tracking-IDs, jedoch können alle Werte verwendet werden, durch die sich die zum Füllen der Besucherdimension im Datensatz verwendeten Entitäten eindeutig identifizieren lassen.

Umwandlung: Eine Methode zur Änderung des Werts einer Variablen anhand einer mathematischen Operation. So ermöglicht der Data Workbench-Server es Analysten etwa mit der Split-Umwandlung, die Name-Wert-Paare in einer Abfragezeichenfolge in einzelne Variablen zu unterteilen.

Zweidimensionales Balkendiagramm: Eine Visualisierung in Data Workbench, die zwei Dimensionen und bis zu zwei Metriken gleichzeitig in einer dreidimensionalen grafischen Darstellung abbildet.

Wertlegende: Ein Fenster in Data Workbench, in dem Analysten einen Geldwert mit einem ausgewählten Ereignis verknüpfen und die Ergebnisse anzeigen können, wenn dieser Geldwert für alle Instanzen des ausgewählten Ereignisses im Datensatz summiert wird.

Besucher: Die Dimension im Datensatz, die die Entität identifiziert, die das Ereignis generiert hat. Jedes Element der Dimension „Besucher“ wird durch eine eindeutige Tracking-ID identifiziert. So wird im Falle einer Website die Tracking-ID in der Regel von einer eindeutigen ID im Client-Cookie abgeleitet. Bei einem Anruf wiederum könnte die Tracking-ID die Telefonnummer des Anrufers sein.

Besucherverweiser: Der innerhalb der Zeitspanne eines Adobe-Datensatzes erste HTTP-Referrer für einen Besucher.

Besucheraufteilung: Eine Funktion im Data Workbench-Server, mit der Besucher mit großen Mengen von Ereignisdaten auf zwei Tracking-IDs aufgeteilt werden können. Die Aufteilung von Besuchern verhindert, dass Ereignisdaten aus dem Datensatz gefiltert werden, wenn ein Besucher die konfigurierte Maximalanzahl von Ereignissen pro Besucher überschreitet. (Dieser Parameter wird zur Gewährleistung einer angemessenen Systemleistung festgelegt.) Durch die Besucheraufteilung wird zwar die Anzahl der Besucher im Datensatz künstlich erhöht, doch erhöht sich dadurch nicht die Gesamtanzahl der Ereignisdatensätze. Die Gesamtanzahl der zählbaren Ereignisse (z. B. Seitenansichten oder Buchungen) bleibt somit also weiterhin korrekt.

VSL: Eine Protokolldatei. Über diesen Dateityp speichert der Data Workbench-Server Ereignisdaten, die er vom Sensor erhält. VSL-Dateien werden komprimiert, können jedoch mithilfe der Funktion zur Datenumwandlung in unkomprimierter Form ausgegeben werden. VSL ist die Dateierweiterung für eine Protokolldatei.

Was-wäre-wenn-Analyse: Eine Analyse, bei der die Auswirkungen der Änderung bestimmter Variablen in einem Datenmodell ermittelt werden, indem die Auswirkungen von Änderungen an diesen Variablen auf andere Daten im Modell beobachtet werden.

Arbeitsbereich: In Data Workbench ist ein Arbeitsbereich ein Container für eine bestimmte Analyse- und Visualisierungsaufgabe. Ein Arbeitsbereich kann mehrere Visualisierungen enthalten, die alle einen gemeinsamen Datensatz abbilden (d. h., alle im Arbeitsbereich enthaltenen Visualisierungen geben denselben Satz von Abfragen wieder). Wenn ein Analyst in einer Visualisierung eine Operation zur Unterteilung in Untergruppen oder zum Filtern ausführt, wird die ausgewählte Untergruppe im gesamten Arbeitsbereich wiedergegeben.

Arbeitsfläche: Der Startseitenbereich in der Data Workbench-Benutzeroberfläche, über den Sie alle Arbeitsbereiche und Berichte organisieren und darauf zugreifen können. Ferner können Sie damit neue und aktualisierte Arbeitsbereiche und Berichte erstellen und auf dem Data Workbench-Server speichern, damit auch andere Benutzer desselben Profils darauf zugreifen können.

Ressourcen für Business.Adobe.com

Audio Analytics Third Party Integrations Marketing Attribution Marketing Analytics Predictive Analytics Analytics