Mapper un fichier CSV à un schéma XDM existant

NOTE
Ce document explique comment mapper un fichier CSV à un schéma XDM existant. Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’outil de recommandation de schéma généré par l’IA (actuellement en version bêta), consultez le document sur le mappage d’un fichier CSV à l’aide de recommandations de machine learning.

Pour ingérer des données CSV dans Adobe Experience Platform, les données doivent être mappées à un schéma (XDM) Experience Data Model. Ce tutoriel explique comment mapper un fichier CSV à un schéma XDM à l’aide de l’interface utilisateur Platform.

Prise en main

Ce tutoriel nécessite une connaissance pratique des composants suivants de Platform :

Vous devez également avoir créé un jeu de données dans lequel ingérer vos données CSV pour suivre ce tutoriel. Pour connaître les étapes de création d’un jeu de données dans l’interface utilisateur, consultez le tutoriel sur l’ingestion de données.

Choisir une destination

Connectez-vous à Adobe Experience Platform puis sélectionnez Workflows à partir de la barre de navigation de gauche pour accéder à l’espace de travail Workflows.

Dans l’écran Workflows, sélectionnez Mapper le fichier CSV au schéma XDM sous la section Ingestion des données, puis sélectionnez Lancement.

Le workflow Mapper CSV à un schéma XDM apparaît, en commençant par l’étape Destination. Sélectionnez un jeu de données dans lequel ingérer les données entrantes. Vous pouvez utiliser un jeu de données existant ou en créer un nouveau.

Utiliser un jeu de données existant

Pour ingérer vos données CSV dans un jeu de données existant, sélectionnez Jeu de données existant. Vous pouvez soit récupérer un jeu de données existant à l’aide de la fonction de recherche, ou en faisant défiler la liste des jeux de données existants dans le panneau.

Pour ingérer vos données CSV dans un nouveau jeu de données, sélectionnez Créer un jeu de données et saisissez un nom et une description pour le jeu de données dans les champs fournis. Sélectionnez un schéma à l’aide de la fonction de recherche ou en faisant défiler la liste des schémas fournis. Cliquez sur Suivant pour continuer.

Ajouter des données

L’étape Ajouter les données apparaît. Faites glisser votre fichier CSV dans l’espace prévu à cet effet ou sélectionnez Choisir les fichiers pour saisir manuellement votre fichier CSV.

La section Données d’exemple apparaît une fois le fichier chargé, affichant les dix premières lignes de données. Une fois que vous avez confirmé que les données ont été chargées comme prévu, cliquez sur Suivant.

Mappage des champs CSV aux champs de schéma XDM

L’étape Mappage apparaît. Les colonnes du fichier CSV sont répertoriées sous Champ source, et les champs de schéma XDM correspondants sont répertoriés sous Champ cible.

Platform fournit automatiquement des recommandations intelligentes pour les champs mappés automatiquement en fonction du schéma ou du jeu de données cible que vous avez sélectionné. Vous pouvez ajuster manuellement les règles de mappage en fonction de vos cas d’utilisation.

Pour accepter toutes les valeurs de mappage de génération automatique, cochez la case « Accepter tous les champs cibles ».

Parfois, plusieurs recommandations sont disponibles pour le schéma source. Dans ce cas, la vignette de mappage affiche la recommandation dominante, suivie d’un cercle bleu contenant le nombre de recommandations supplémentaires disponibles. Si vous sélectionnez l’icône en forme d’ampoule, une liste des recommandations supplémentaires s’affiche. Vous pouvez choisir l’une des autres recommandations en cochant la case en regard de la recommandation que vous souhaitez mapper à la place.

Vous pouvez également choisir de mapper manuellement votre schéma source à votre schéma cible. Pointez sur le schéma source à mapper, puis sélectionnez l’icône plus.

La fenêtre contextuelle Mapper la source au champ cible s’affiche. À partir de là, vous pouvez sélectionner le champ à mapper, puis Enregistrer pour ajouter votre nouveau mappage.

Si vous souhaitez supprimer l’un des mappages, pointez sur ce mappage, puis sélectionnez l’icône moins.

Ajouter un champ calculé add-calculated-field

Les champs calculés permettent de créer des valeurs en fonction des attributs du schéma d’entrée. Ces valeurs peuvent ensuite être affectées à des attributs dans le schéma cible. Vous pouvez également leur fournir un nom et une description pour en faciliter la référence.

Sélectionnez le bouton Ajouter un champ calculé pour continuer.

Le panneau Créer un champ calculé sʼaffiche. La boîte de dialogue de gauche contient les champs, fonctions et opérateurs pris en charge dans les champs calculés. Sélectionnez lʼun des onglets pour commencer à ajouter des fonctions, des champs ou des opérateurs à lʼéditeur dʼexpression.

Tabulation
Description
Champs
Lʼonglet Champs répertorie les champs et attributs disponibles dans le schéma source.
Fonctions
Lʼonglet Fonctions répertorie les fonctions disponibles pour transformer les données. Pour en savoir plus sur les fonctions que vous pouvez utiliser dans les champs calculés, consultez le guide dʼ utilisation des fonctions Data Prep (Mapper).
Opérateurs
Lʼonglet Opérateurs répertorie les opérateurs disponibles pour la transformation des données.

Vous pouvez ajouter manuellement des champs, des fonctions et des opérateurs à lʼaide de lʼéditeur dʼexpression situé au centre. Sélectionnez lʼéditeur pour commencer à créer une expression.

Sélectionnez Enregistrer pour continuer.

Lʼécran des mappings réapparaît avec le champ source que vous venez de créer. Appliquez le champ cible correspondant et sélectionnez Terminer pour terminer le mapping.

Surveiller l’ingestion des données

Une fois votre fichier CSV mappé et créé, vous pouvez surveiller les données ingérées par celui-ci. Pour plus d’informations sur la surveillance de l’ingestion des données, consultez le tutoriel sur la surveillance de l’ingestion des données.

Étapes suivantes

En suivant ce tutoriel, vous avez mappé un fichier CSV plat à un schéma XDM et l’avez ingéré dans Platform. Ces données peuvent désormais être utilisées par les services de Platform en aval, comme Real-Time Customer Profile. Pour de plus d’informations, rendez-vous sur la présentation de Real-Time Customer Profile.

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