AI で生成されたレコメンデーション（ベータ版）を使用して、CSV ファイルを XDM スキーマにマッピングする

重要

この機能は現在ベータ版で利用可能で、お客様の組織はまだアクセスできない可能性があります。ドキュメントと機能は変更される場合があります。

Platform で一般に利用可能な CSV マッピング機能について詳しくは、既存のスキーマへの CSV ファイルのマッピングに関するドキュメントを参照してください。

CSV データを Adobe Experience Platform に取り込むには、データを Experience Data Model（XDM）スキーマにマッピングする必要があります。マッピング先を既存のスキーマに選択できます。ただし、使用するスキーマや構造が不明な場合は、代わりに、Platform UI 内の機械学習（ML）モデルに基づく動的なレコメンデーションを使用できます。

はじめに

このチュートリアルでは、Platform の次のコンポーネントに関する十分な知識が必要です。

  • Experience Data Model (XDM System)：Platform が、カスタマーエクスペリエンスデータを整理する際に使用する、標準化されたフレームワーク。
    • 少なくとも、XDM での動作の概念を理解して、データをプロファイルクラス（レコードの動作）または ExperienceEvent クラス（時系列の動作）にマッピングするかどうかを決定できるようになる必要があります。
  • バッチ取得： Platform がユーザー指定のデータファイルからデータを取り込む方法。
  • Adobe Experience Platform データ準備：取り込んだデータを XDM スキーマに準拠するようにマッピングおよび変換できる一連の機能。データ準備機能に関するドキュメントは、スキーママッピングに特に関連します。

データフローの詳細を入力

Experience Platform UI で、左側のナビゲーションの「ソース」を選択します。カタログ​ビューで、ローカルシステム​カテゴリに移動します。ローカルファイルをアップロード​で、「データを追加」を選択します。

Platform UI のソースカタログで、ローカルファイルのアップロードにある「データを追加」が選択された状態

XDM スキーマに CSV をマッピング​のワークフローが表示されるので、データフローの詳細​手順を開始します。

「ML レコメンデーションを使用して新しいスキーマを作成する」を選択し、新しいコントロールを表示します。マッピングする CSV データに適したクラス（Profile または ExperienceEvent）を選択します。 必要に応じて、ドロップダウンメニューを使用して、ご自分のビジネスに関連する業界を選択するか、提供されたカテゴリが該当しない場合は、空白のままにすることもできます。 組織が B2B モデルで運営する場合、「B2B データ」チェックボックスを選択します。

ML レコメンデーションオプションが選択された場合のデータフローの詳細手順。 クラスにプロファイル、業界に通信業が選択されている場合

ここから、CSV データから作成されるスキーマの名前と、そのスキーマで取り込まれるデータを含む出力データセットの名前を指定します。

続行する前に、オプションで、データフローに次の追加機能を設定できます。

入力名 説明
説明 データフローに関する説明。
エラー診断 有効にすると、新しく取り込んだバッチに対してエラーメッセージが生成され、API で対応するバッチを取得する際に表示できます。
部分取り込み 有効にすると、新しいバッチデータの有効なレコードは、指定したエラーしきい値内で取り込まれます。このしきい値を使用すると、バッチ全体が失敗する前に許容可能なエラーの割合を設定できます。
データフローの詳細 CSV データを Platform に取り込むデータフローの名前と説明（オプション）を入力します。ワークフローを開始すると、データフローにデフォルト名が自動的に割り当てられます。名前の変更はオプションです。
アラート データフローが開始された後に、データフローのステータスに関して受け取りを希望する製品内アラートをリストから選択します。

データフローの設定が終了したら、「次へ」を選択します。

データフローの詳細セクションが完了しました

データの選択

データを選択​の手順で、左の列を使用して CSV ファイルをアップロードします。ファイルを選択​を選択して、ファイルを開くエクスプローラーダイアログを開いてファイルを選択するか、直接ファイルを列にドラッグ＆ドロップします。

データを選択する手順でハイライト表示された「ファイルを選択」ボタンおよびドラッグ＆ドロップ

ファイルをアップロードすると、サンプルデータセクションが表示され、受信したデータの最初の 10 行が表示され、正しくアップロードされたことを確認できます。「次へ」をクリックして続行します。

ワークスペース内で入力されるサンプルデータ行

スキーママッピングの設定

データフロー設定とアップロードした CSV ファイルに基づいて、ML モデルが実行され、新しいスキーマを生成します。処理が完了すると、マッピング手順が表示され、生成されたスキーマ構造の完全にナビゲーション可能なビューと共に、個々のフィールドのマッピングが表示されます。

UI のマッピング手順で、マッピングされたすべての CSV フィールドと結果のスキーマ構造を表示する

ここから、必要に応じてオプションで「フィールドマッピングを編集」または「関連付けられているフィールドグループを変更」を選択できます。十分な設定ができた時点で、「終了」を選択してマッピングを完了し、事前に設定したデータフローを開始します。CSV データはシステムに取り込まれ、生成されたスキーマ構造に基づいてデータセットが設定され、ダウンストリームの Platform サービスで利用できる状態になります。

「終了」ボタンを選択している状態で、CSV マッピングプロセスを完了する

フィールドマッピングの編集

フィールドマッピングプレビューを使用すると、既存のマッピングを編集したり、完全に削除したりできます。 UI でマッピングセットを管理する方法について詳しくは、データ準備マッピング用 UI ガイドを参照してください。

フィールドグループの編集

ML モデルを使用すると、CSV フィールドは既存の XDM フィールドグループに自動的にマッピングされます。特定の CSV フィールドのフィールドグループを変更する場合は、スキーマツリーの横にある「編集」を選択します。

スキーマツリーの横で選択されている「編集」ボタン

ダイアログが表示され、マッピング内の任意のフィールドの表示名、データタイプ、フィールドグループを編集できます。ソースフィールドの横にある「編集」アイコン（編集アイコン）を選択して、右側の列の詳細を編集してから、「適用」を選択します。

変更されているソースフィールドの推奨フィールドグループ

ソースフィールドのスキーマレコメンデーションの調整が終了したら、「保存」を選択して変更を適用します。

次の手順

このガイドでは、AI によって生成されたレコメンデーションを使用して CSV ファイルを XDM スキーマにマッピングし、バッチ取得を使用してそのデータを Platform に取り込む方法について説明しました。

CSV ファイルを既存のスキーマにマッピングする手順については、既存のスキーママッピングワークフローを参照してください。事前に作成されたソース接続を使用した、リアルタイムでの Platform へのデータストリーミングについて詳しくは、ソースの概要を参照してください。

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