Mappare un file CSV su uno schema XDM utilizzando i consigli generati dall’intelligenza artificiale
Per acquisire i dati CSV in Adobe Experience Platform, i dati devono essere mappati su un Experience Data Model (XDM). Puoi scegliere di eseguire il mapping a uno schema esistente, ma se non sai esattamente quale schema utilizzare o come dovrebbe essere strutturato, puoi invece utilizzare consigli dinamici basati su modelli di apprendimento automatico (ML) nell’interfaccia utente di Platform.
Introduzione
Questo tutorial richiede una buona conoscenza dei seguenti componenti di Platform:
- Experience Data Model (XDM System): framework standardizzato per l’organizzazione dei dati sull’esperienza del cliente in Platform.
- Come minimo, devi comprendere il concetto di comportamenti in XDM, in modo da poter decidere se mappare i dati su Profilo classe (comportamento record) o ExperienceEvent classe (comportamento delle serie temporali).
- Acquisizione in batch: il metodo con cui Platform acquisisce i dati dai file di dati forniti dall’utente.
- Preparazione dati di Adobe Experience Platform: suite di funzionalità che consente di mappare e trasformare i dati acquisiti per renderli conformi agli schemi XDM. La documentazione su Funzioni di preparazione dati è particolarmente rilevante per la mappatura dello schema.
Fornisci i dettagli del flusso di dati
Nell’interfaccia utente di Experienci Platform, seleziona Sorgenti nel menu di navigazione a sinistra. Il giorno Catalogo visualizzare, passare alla Sistema locale categoria. Sotto Caricamento di file locali, seleziona Aggiungi dati.
Il Mappa lo schema XDM CSV viene visualizzato il flusso di lavoro, a partire dal Dettagli del flusso di dati passaggio.
Seleziona Creare un nuovo schema utilizzando ML recommendations, causando la visualizzazione di nuovi controlli. Scegli la classe appropriata per i dati CSV da mappare (Profilo o ExperienceEvent). Facoltativamente, puoi utilizzare il menu a discesa per selezionare il settore pertinente per la tua azienda, oppure lasciarlo vuoto se le categorie fornite non sono applicabili. Se l’organizzazione opera in un business-to-business (B2B) modello, seleziona la Dati B2B casella di controllo.
Da qui, fornisci un nome per lo schema che verrà creato dai dati CSV e un nome per il set di dati di output che conterrà i dati acquisiti in quello schema.
Facoltativamente, prima di procedere, puoi configurare le seguenti funzioni aggiuntive per il flusso di dati:
Al termine della configurazione del flusso di dati, seleziona Successivo.
Selezionare i dati
Il giorno Seleziona dati , utilizza la colonna sinistra per caricare il file CSV. Puoi selezionare Scegli i file per aprire una finestra di dialogo esplora file in cui selezionare il file oppure trascinare il file direttamente nella colonna.
Dopo aver caricato il file, viene visualizzata una sezione di dati di esempio che mostra le prime dieci righe dei dati ricevuti, in modo da verificare che siano stati caricati correttamente. Seleziona Avanti per continuare.
Configurare le mappature dello schema
I modelli ML vengono eseguiti per generare un nuovo schema basato sulla configurazione del flusso di dati e sul file CSV caricato. Al termine del processo, il Mappatura step compila per mostrare le mappature per ogni singolo campo, insieme alla vista completamente navigabile della struttura dello schema generata.
Puoi filtrare tutti i campi nello schema in base a diversi criteri durante il flusso di lavoro di mappatura dei campi da origine a destinazione. Per impostazione predefinita, vengono visualizzati tutti i campi mappati. Per modificare i campi visualizzati, seleziona l’icona del filtro accanto al campo di input della ricerca e scegli tra le opzioni a discesa.\
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Da qui, puoi opzionalmente modificare le mappature dei campi o modificare i gruppi di campi a cui sono associati in base alle tue esigenze. Quando sei soddisfatto, seleziona Fine per completare la mappatura e avviare il flusso di dati configurato in precedenza. I dati CSV vengono acquisiti nel sistema e popolano un set di dati in base alla struttura dello schema generato, pronto per essere utilizzato dai servizi Platform a valle.
Modifica mappature campi edit-mappings
Utilizza l’anteprima della mappatura dei campi per modificare o rimuovere completamente le mappature esistenti. Per ulteriori informazioni su come gestire un set di mappatura nell’interfaccia utente, consulta Guida all’interfaccia utente per la mappatura della preparazione dati.
Modifica gruppi di campi edit-field-groups
I campi CSV vengono mappati automaticamente ai gruppi di campi XDM esistenti utilizzando modelli ML. Se desideri modificare il gruppo di campi per un particolare campo CSV, seleziona Modifica accanto alla struttura dello schema.
Viene visualizzata una finestra di dialogo che consente di modificare il nome visualizzato, il tipo di dati e il gruppo di campi per qualsiasi campo della mappatura. Seleziona l’icona Modifica ( ) accanto a un campo di origine per modificarne i dettagli nella colonna di destra prima di selezionare Applica.
Al termine della regolazione dei consigli di schema per i campi sorgente, seleziona Salva per applicare le modifiche.
Passaggi successivi
Questa guida illustra come mappare un file CSV a uno schema XDM utilizzando i consigli generati dall’intelligenza artificiale, per portare tali dati in Platform tramite l’acquisizione batch.
Per i passaggi sulla mappatura di un file CSV a uno schema esistente, consulta flusso di lavoro di mappatura schema esistente. Per informazioni sullo streaming di dati in Platform in tempo reale tramite connessioni di origine predefinite, consulta panoramica sulle origini.