ML 支援スキーマの作成

新しいデータソースをすばやく統合するために、機械学習アルゴリズムを使用して、サンプルデータからスキーマを生成できるようになりました。 この自動化により、正確なスキーマの作成が簡素化され、エラーが減り、データ収集から分析およびインサイトに至るプロセスが迅速化されます。

このワークフローについて詳しくは 🔗 ML-ASSISTED schema creation guide」を参照してください。

次の手順とその他のリソース

このドキュメントでは、Experience Platform での Data Ingestion の様々な側面について簡単に説明しました。各取り込み方法の概要ドキュメントを引き続き参照して、それぞれの機能、ユースケース、ベストプラクティスをよく理解してください。また、次の取り込みの概要ビデオを見ることで、理解を補うこともできます。取り込んだレコードのメタデータを Experience Platform で追跡する方法について詳しくは、Catalog Service の概要 を参照してください。

WARNING
次のビデオで使用されている「統合プロファイル」という用語は、今は使われていません。"Profile"または"Real-Time Customer Profile"という用語は、Experience Platform のドキュメントで使用されている正しい用語です。最新の機能については、ドキュメントを参照してください。