Adobe Experience Platform Glossary

A

アクセス制御: アクセス権限を持つユーザーとSandbox環境をAdobe Admin Consoleの製品プロファイルにリンクするアクセス制御です。 Experience Platform

アクセスキーID: アクセスキーIDは、 Amazon S3秘密アクセスキーに関連付けられた一意の識別子です。 アクセスキー ID と秘密アクセスキーは、AWS リクエストへの署名に使用されます。

アクション: で Adobe Experience Platform Launchは、アクションとは、イベントが発生し、条件が評価され渡された後に何が起こるかを定義する、特定のタイプのルールコンポーネントです。

アクティブ化: で Real-time Customer Data Platformは、セグメントやプロファイルを宛先(例:、、など)にマップするためにユーザーが実行するアクション Oracle EloquaGoogleです Salesforce Marketing Cloud。

アクティビティ: で Offer Decisioningは、アクティビティとは、マーケティング担当者が最適なオファーを選択するための決定エンジンに求める一連のオファーのことです。

管理者: Experience Platformの権限を設定およびカスタマイズできる組織内の1人以上の個人。

Adobe Admin Console: Adobe Admin Consoleは、Adobe製品の登録と組織のアクセス権を一元的に管理します。 管理者は、コンソールを通じて、「データセットの管理」、「表示データセット」、「プロファイルの管理」など、様々なプラットフォーム機能に対するユーザーのアクセス権限を付与できます。

Adobeコネクタ: Adobeコネクタは、Adobeがデータの出入りを可能にするために作成する、事前に設定された接続で Experience Platformす。 コネクタには、 Microsoft Dynamics、、、、お Salesforceよびが含まれ Amazon S3Azure Blobます。

Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platform は、企業全体のデータとコンテンツを標準化、リアルタイムの消費者プロファイルを強化、データサイエンスを可能にし、コンテンツの速度を向上させて、カスタマージャーニーをまたいだエクスペリエンスのパーソナライズ機能を推進します。

**Adobe Experience Platform Launch:**Platform Launch は、タグとSDKの管理エコシステムで、 Experience Platform およびアプリ Experience Cloud ケーションと統合されています。 Platform Launch は、すべてのクライアントデバイスで関連する顧客体験を強化するために必要な、分析、マーケティング、広告統合をデプロイ、統合、管理するツールを提供します。

**Adobe Experience Platform Launch拡張:**Platform Launch 拡張機能を使用すると、生のイベントデータを Real-time Customer Data Platform 宛先に直接配信できます。 拡張機能をインストールするには、プ Platform LaunchPlatform Launch ロパティにアクセスする必要があります。

Adobe Experience Platformクエリサービス :標準的なSQLからクエリデータをExperience Platformで使用でき、Data Lake内の任意のデータセットに結合し、クエリ結果を取得することで、レポート、Data Science Workspace、またはリアルタイム顧客プロファイルで使用できる新しいデータセットとして使用できます。

Adobe Experience Platformセグメントサービス :セグメントを作成し、リアルタイムの顧客プロファイルデータからオーディエンスを生成できます。 これらのオーディエンスは、データレイク内の独自のデータセットにエクスポートできます。

Adobeインテリジェントサービス: Adobe Senseiは力を持つ知性の枠組みで Experience Platformす。 また、ブランドの能力を強化し、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供する AI サービスも提供します。

**Adobe I/O:**Experience PlatformAdobe I/O は の一部で、API、イベント、開発者コンソール、便利なツールなど、Adobe Experience Platform の統合、拡張、カスタマイズに必要なすべての開発者向けのアクセスを提供します。

Adobe Sensei: Adobe Senseiは力を持つ知性の枠組みで Experience Platformす。 また、ブランドの能力を強化し、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供する AI サービスも提供します。

**バケット:**Amazon S3 S3 バケットは、Amazon エコシステムに保存されるコンテナの基礎となるデータです。Amazonグループにはオブジェクトが含まれ、各オブジェクトは、一意の開発者が割り当てたキーを使用して保存および取得されます。

**S3 コネクタ:**Amazon S3 コネクタを使用すると、 のお客様は Amazon S3 データに安全に接続し、アクセスできます。Experience PlatformAmazon

Analyticsマーケティングアクション: 組織のサイトやアプリの顧客の使用状況を測定、分析、レポートするなど、分析目的でデータを使用するマーケティングアクション。

保存方法を追加: この Append 保存方法は、接続を介して取り込むサードパーティデータを指定し、データセットの末尾に新しいデータや行を追加する場合に使用するオプションです。 The previously ingested rows remain untouched and only rows created since the last scheduled run are ingested to Experience Platform. Any rows that were changed in the source system remain unchanged on Experience Platform.

アプリケーションのライフサイクル管理: アプリケーションのライフサイクル管理により、個別の仮想環境を作成し、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展を可能にします。

配列:​配列は、同じデータ型を持つ順序付けされた要素に使用されます。

人工知能: 人工知能とは、視覚、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピュータシステムの理論と開発です。

属性:​属性は、プロファイルを表す指定された特性です。

属性の結合: 属性の結合では、結合ポリシーでプロファイルの属性値がデータの競合の場合に優先付けされる方法を定義します。

**Attribution AI:**Attribution AI は、顧客のライフサイクル全体にわたってアルゴリズムによる複数チャネルアトリビューション機能を提供するAdobe Senseiサービスです。

オーディエンス:オーディエンスまたはオーディエンスサイズは、セグメント定義の条件を満たすプロファイルの結果セットです。

オーディエンススナップショット:オーディエンススナップショットは、セグメント化の際にセグメント条件に該当するすべてのプロファイルをキャプチャします。

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B

埋め戻し: では、スケジュ Real-time Customer Data Platformールされたソース接続で、バックフィルを使用して履歴データを取り込むことができます。

埋め戻し期間: は、サードパーティの履歴データを接続経由で取り込む時間を設定するオプションです。 Backfill period Selecting a backfill period of forever will ingest the entire history of the source data to Experience Platform.

バッチ: バッチとは、ある期間に収集され、1つの単位として一緒に処理される一連のデータです。

バッチID: バッチIDは、データのバッチに対してAdobeが生成する識別子です。

バッチインジェスト: バッチ取り込みを使用すると、ユーザーはペタバイト規模のデータを取り込み、エンタープライズシステム内で使用できます。 With the latest technologies, users can now ingest any schema XDM and non-XDM into Experience Platform.

バッチセグメント: バッチセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスの代替手段であり、すべてのプロファイルデータをセグメント定義を通じて一度に移動し、対応するオーディエンスを生成します。 作成したセグメントは保存され、保存されて使用するために書き出しできます。

ビルド: で Adobe Experience Platform Launchは、ビルドはデプロイ済みのライブラリです。 ビルドは、ライブラリ内に含まれるビジネスロジックの実行に必要なすべての設定とコードを含むファイルまたはファイルのセットです。

ビジネスインテリジェンスツール: ビジネスインテリジェンス(「BI」ツールとも呼ばれる)は、主にと統合されて Experience Platform Query Serviceいます。 BI ツールは、内部および外部システムから大量の非構造化データを収集し、処理するアプリケーションソフトウェアの一種です。

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C

上限: で Offer Decisioningは、制限は、オファーの表示回数を定義するための決定ルールで使用されます。 大文字は次の2種類です。「グローバル上限」とも呼ばれるターゲットオーディエンスを組み合わせてオファーを何回提案できるか、または「プロファイル上限」とも呼ばれる同じエンドユーザにオファーを何回提案できるか。

カタログ: ソース Real-time Customer Data Platformと宛先では、カタログは、Adobeアプリケーションとサードパーティテクノロジに接続できるギャラリーです。

クラス:​クラスは、ビジネスオブジェクトを記述する基本動作で、スキーマの構築に使用される最小のフィールドセットを定義します。

クライアント: クライアントは、PostgresプロトコルまたはHTTP APIを Query Service 介して接続する外部ツールまたはアプリケーションです。

コレクション: で Offer Decisioningは、オファーのカテゴリなど、マーケターが定義する事前定義された条件に基づくオファーのサブセットがコレクションに含まれます。

PIIマーケティングアクションと組み合わせる :個人を特定できる情報(PII)を匿名データと組み合わせるマーケティングアクションです。 広告ネットワーク、広告サーバー、およびサードパーティのデータプロバイダーが提供するデータの契約には、直接識別可能なデータを含むデータの使用に関し、特定の契約上の禁止が含まれることがよくあります。

コマンドラインインターフェイス: コマンドラインインターフェイスは、生のクエリを実行するために接続するために使用され Query Service るコマンドラインツールです。

組成:組成とは、組み合わせて構成するコンポーネントをグループ化したスキーマです。

接続: 接続とは、データの出入りを可能にする仮想パイプラインで Experience Platformす。 接続がソースに置き換えられました。

コネクタ: Adobe Experience Platformソースコネクタを使用すると、複数のソースからデータを簡単に取り込むことができ、を使用したデータの構造化、ラベル付け、機能強化を行うことができ Experience Platform Servicesます。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM システムなど、さまざまなソースから取り込むことができます。

条件: で Adobe Experience Platform Launchは、条件とは、ORを返す必要がある論理文を評価するルールコンポーネント truefalseす。 すべての条件はtrueに評価され、すべての例外条件は、ルールに対するアクションが実行される前にfalseに評価される必要があります。

コンソール: で Query Serviceは、クエリのステータスと操作に関する情報がコンソールから提供されます。 The console displays the connection status to Query Service, query operations being executed, and any error messages that result from those queries.

契約データ「C」ラベル: 契約 C ラベルは、契約上の義務を負うデータ、または顧客のデータ管理ポリシーに関連するデータの分類に使用されます。

C1契約ラベル: 契約 C1 データ使用ラベルは、個々の識別子やデバイス識別子を含まずに、集計された形でAdobe Experience Cloudからのみエクスポートできるデータを指定します。 たとえば、ソーシャルネットワークから生成されたデータなどです。

C2契約ラベル: 契約 C2 データ使用ラベルには、サードパーティにエクスポートできないデータが指定されています。 一部のデータプロバイダーは、契約の条件で、最初に収集された場所からのデータの書き出しを禁止しています。 たとえば、ソーシャルネットワークの契約によって、多くの場合、ソーシャルネットワークから受信するデータの転送が制限されます。C2 は C1 よりも制限が厳しく、集計と匿名データのみが必要です。

C3契約ラベル: 契約 C3 データ使用ラベルは、直接識別可能な情報と組み合わせたり使用したりできないデータを指定します。 一部のデータプロバイダーでは、契約に条件が含まれており、そのデータと直接識別可能な情報の組み合わせや使用を禁止しています。たとえば、広告ネットワーク、広告サーバー、サードパーティのデータプロバイダーをソースとするデータの契約には、多くの場合、直接識別可能なデータの使用に関する特定の契約上の禁止事項が含まれます。

C4契約ラベル: 契約 C4 データ使用ラベルでは、オンサイトまたはクロスサイトのどの広告やコンテンツもターゲット設定する際に、データを使用できないことを示します。 C4 は、C5、C6、C7 の各ラベルを含む、最も厳しいラベルです。

C5契約ラベル: 契約 C5 データ使用ラベルでは、コンテンツや広告の関心に基づくクロスサイトターゲティングにはデータを使用できないことを示します。 次の 3 つの条件が満たされた場合、関心ベースのターゲティング(パーソナライズ機能)が発生します。 オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの興味を引くために使用され、別のサイトやアプリなどの別のコンテキストで使用され、それらの参照に基づいてどのコンテンツや広告が提供されるかを選択します。

C6契約ラベル: 契約 C6 データ使用ラベルには、オンサイト広告のターゲティングに使用できないデータが指定されています。 組織の Web サイトやアプリでの広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果の測定など、データをオンサイト広告のターゲット設定に使用することはできません。 これには、以前に収集したユーザーの興味に関するオンサイトデータを使用して、広告を選択し、何の広告が表示されたか、いつどこで表示されたか、広告のクリックや購入など、広告に関連する何らかのアクションを実行したかなどが含まれます。

C7契約ラベル: 契約 C7 データ使用ラベルは、コンテンツのオンサイトでのターゲティングにデータを使用できないことを示します。 組織の Web サイトやアプリでの広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果の測定など、データをオンサイトコンテンツのターゲティングに使用することはできません。これには、コンテンツの選択に対するユーザーの関心、表示されたコンテンツに関するデータの処理、表示された頻度や時間、表示日時や場所に関する情報、コンテンツのクリックなど、コンテンツに関するアクションを実行したかどうかなどの情報が含まれます。

C8契約ラベル: 契約 C8 データ使用ラベルには、組織のWebサイトやアプリの測定に使用できないデータを指定します。 データを使用して、組織のサイトやアプリのユーザーの使用状況を測定、把握、レポートすることはできません。これには、興味に基づくターゲティングは含まれません。興味に基づくターゲティングとは、他のコンテキストでコンテンツや広告をパーソナライズするために、このサービスを使用することに関する情報を集めたものです。

C9契約ラベル: 契約 C9 データ使用ラベルは、データサイエンスワークフローで使用できないデータを指定します。 一部の契約には、データサイエンスに使用されるデータに対する明示的な禁止が含まれています。 人工知能(AI)、機械学習(ML)、モデリングのためのデータの使用を禁止する用語で表現される場合があります。

C10契約ラベル: 契約 C10 データ使用ラベルは、データデータをステッチIDアクティベーションに使用できないことを指定します。 一部のデータ使用ポリシーは、パーソナライゼーションのためのステッチIDデータの使用を制限します。 C10のラベルは、セグメントの結合ポリシーで「プライベートグラフ」オプションが使用されている場合に、セグメントに自動的に適用されます。

作成日列: 列の選択は、接続を介してサードパーティデータを指定する場合のオプションです。 Created Date 追加保存方法を選択し、データセットに複数の日付関連スキーマが含まれている場合、Created Dateキー列を指定するには、利用可能な日付/時間スキーマから選択する必要があります。Created Dateオプションは、上書き保存方法が選択されている場合は使用できません。

選択としてテーブルを作成: Create Table as SelectはSQLコマンドで、完全で有効なSQLクエリの一部として実行されると、クエリの結果をData Lake上のデータセットに保持す Query Service るようににに指示します。 「新規作成」、「以前のものをすべて上書き」、「以前のものに追加」の 3 つのオプションがあります。

クロスサイトデータ: クロスサイトデータは、オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせ、または複数のオフサイトソースのデータの組み合わせを含む、複数のサイトのデータの組み合わせです。

クロスサイトターゲティングマーケティングアクション — クロスサイト広告ターゲット設定にデータを使用します。 オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせや、複数のオフサイトソースから得られるデータの組み合わせなど、複数サイトのデータの組み合わせは、クロスサイトデータと呼ばれます。通常、クロスサイトデータは収集および処理され、ユーザーの興味に関する推測が行われます。

カスタムID名前空間: カスタムID名前空間は、特定の組織またはビジネスケースのIDを表すために使用される顧客が作成したIDです。

カスタムラベル: カスタムのデータガバナンスラベルを使用すると、ユーザーは特定のビジネスニーズに合ったデータフィールドに特定のラベルを作成し、適用できます。

顧客 AI:​顧客 AI は、顧客のプロファイルを AI ベースの傾向で豊かにし、顧客のセグメント化やターゲット化の取り組みを強化する Adobe Sensei サービスです。

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D

データディクショナリ: で Adobe Experience Platform Launchは、データディクショナリは、プロパティ内で定義される一連のデータ要素です。

データ要素: で Adobe Experience Platform Launchは、データ要素は、ルールと拡張内で使用されるポインターで、クライアントデバイス上に存在する特定のデータ部分を指します。

データレイヤー: で Adobe Experience Platform Launchは、データレイヤーとは、クライアントデバイス上に存在するデータ構造で、ページまたは画面が表示されるコンテキストに関するメタデータを含みます。

データマッピング: データマッピングは、ソースデータフィールドを宛先に関連するターゲットフィールドにマッピングする処理です。

データ・ガバナンス: データ・ガバナンスには、データの使用に関する規制や組織のポリシーに適合するために使用される戦略とテクノロジーが含まれます。

データ統合パートナー: データ統合パートナーは、大量のデータを200以上のソースからコードを記述することなく、ロードおよび変換する処理をシンプル化および自動化 Experience Platform します。

データセットのラベル: データ使用量ラベルをデータセットに追加できます。 データセット内のすべてのフィールドは、データセットのラベルを継承します。

**Data Science Workspace:**Data Science Workspace 内 Experience PlatformExperience Platform では、お客様は、様々なAdobeアプリケーションにわたるデータを利用した機械学習モデルを作成でき、インテリジェントなインサイトと予測を生み出し、快適なエンドユーザーのデジタルエクスペリエンスを組み立てることができます。

データソース: データソースは、ユーザーが指定したデータの接触チャネルです。 データソースの例としては、モバイルアプリ、プロファイル、エクスペリエンスのイベント、Web サイトプロファイルイベント、CRM などがあります。

データ管理: データ管理者は、組織のデータアセットの管理、監視、および実施を担当する人です。 また、データガバナンスポリシーは、政府の規制や組織のポリシーに準拠するよう、保護され、保守されます。

データストリーム: データストリームとは、同じスキーマを共有し、同じソースから送信されるメッセージのセットまたはコレクションです。

データタイプ: データタイプは、プロパティが階層的に表現された再利用可能なオブジェクトです。

データ使用量ラベル: データ使用ラベルを使用すると、プライバシーに関する考慮事項や契約条件を反映したデータを、規制や企業ポリシーに準拠するように分類できます。 データセットに追加されるデータ使用量ラベルは、そのデータセット内のすべてのフィールドに継承または適用されます。 データ使用量ラベルは、フィールドに直接適用することもできます。

データフロー: で Real-time Customer Data Platformは、データフローは、ソースから宛先にフローするデータの仮想パイプライン Platform です。

データフローの実行: データフロー実行は、ユーザーが指定したスケジュールに基づいてExperience Platformに到着するデータフローです。

データセット:​データセットは、スキーマ(列)とフィールド(行)を含むテーブルなど、データの集まりのストレージと管理の構成体です。

データセット ID:​取り込んだデータセットの Adobe 生成識別子。

データセットの出力: データセット出力では、特定の Query Service 実行に使用する「Create Table as Select」オプションを決定できます。

差分列: では、delta列 Real-time Customer Data Platformを使用すると、タイムスタンプ用のソースデータフィールドを選択でき、インジェストの増分処理が可能になります

差分保存方法: は、接続 Delta save strategy を介してサードパーティデータを取り込むためのオプションです。 The option allows the user to specify that new or changed rows of source data are ingested to Experience Platform. New rows are added to the end of the dataset and changed rows are updated in the dataset on Experience Platform.

宛先: 宛先 Real-time Customer Data Platform とは、オーディエンスがアクティブ化され配信される、Adobeアプリ、広告プラットフォーム、クラウドストレージサービス、マーケティングサービスなどのエンドポイントを指す一般的な用語です。

宛先カテゴリ: 宛先カテゴリは、類似した特性を持つ Real-time Customer Data Platform 宛先のグループです。

保存先カタログ: 宛先カタログは、内の使用可能な宛先のリストで Real-time Customer Data Platformす。

ダイレクト型ルール: で Adobe Experience Platform Launchは、ページから直接呼び出されたときに実行するダイレクト型ルールを設定できます。 ページの読み込みまたはサイトでの操作が非常に簡単な場合、またはそれが一意で、(Xに設定され、毎回トリガーされる)特定の命令セットを毎回実行できる場合は、直接呼び出しルール eVar4event2 を使用できます。 直接呼び出しルールの作成に関するドキュメントを参照して Launch ください。

表示名: 表示名は、UIに表示されるフィールドのわかりやすい名前です。

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E

有効なオファー: 適格なオファーは、一貫してプロファイルに提供できる、アップストリームに定義された制約を満たします。

有効なルール: で Offer Decisioningは、カレンダー、集計表、および上限に関連するプロファイルに実施要件ルールが適用されます。

電子メールターゲティングマーケティングアクション :電子メールターゲット設定キャンペーンのデータを使用するマーケティングアクションです。

埋め込みコード: で Adobe Experience Platform Launchは、埋め込みコードは、サイトまたは環境のHTML内に配置されるスクリプトタグです。 埋め込みコードは、ビルドを取得する場所をブラウザーに指示します。

定義済みリスト: 定義済みリスト(enum)は、フィールドの有効なデータを表す値のリストです。

環境: で Adobe Experience Platform Launchは、環境とは、ビルドのホスト配信とファイル形式を指定する一連の展開命令です。 ライブラリを構築する前に、環境とペアにする必要があります。

エラー診断: エラー診断を使用すると、取り込むバッチに関する詳細なエラーメッセージを生成できます。 エラーしきい値は、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るようにします。

イベント :イベント Adobe Experience Platform Launchは、特定の種類のルールコンポーネントです。ルールの実行を開始するためにクライアントデバイスで発生するトリガーです。

イベント:​イベントとは、プロファイルに関連付けられた動作データです。

**エクスペリエンスデータモデル(XDM)😗*Experience Data Model (XDM)は、標準スキーマを使用して、 Experience Platform およびAdobe Experience Cloudアプリケーションで使用するデータを統合するという概念です。 XDM は、データの構造化と高速化を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。

実験:​実験とは、実稼働データのサンプル部分を使用してインスタンスをトレーニングすることによって、トレーニング済みモデルを作成するプロセスです。

実験:​実験とは、トレーニング済みモデルを実稼働中のデータの一部に適用し、そのパフォーマンスを検証するプロセスです。これは、ホールドアウトテストデータセットに対してテストされるトレーニング済みモデルとは異なります。これは、実際にはサンプルモデリングプロジェクトを意味する一部の ML フレームワークでの実験の概念とも異なります。

ExperienceEvent: ExperienceEventは、関係する対象の特定の時点やIDなど、観測データを取り込む Experience Platform 標準スキーマです。 エクスペリエンスイベントは、発生した事実の記録で、集計や解釈なしで発生した事実を表します。

拡張子: で Adobe Experience Platform Launchは、拡張子は、プ Platform Launch ロパティに追加された機能のパッケージです。 拡張機能は、通常、特定のマーケティングまたは分析ソリューションに焦点を当て、そのテクノロジーをクライアント環境にデプロイするために必要なツールを提供します。

拡張パッケージ: で Adobe Experience Platform Launchは、拡張機能パッケージとは、拡張機能の開発者が作成およびアップロードした.zipファイルで、ユーザーが拡張機能をプロパティ内にインストールするのに必要なすべて Platform Launch の情報を提供します。 An extension package contains a manifest specifying information about the extension, HTML, and JavaScript needed for end-users to configure the behavior of the Platform Launch extension and the executable JavaScript delivered to the client environment, if required.

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F

フォールバックオファー: フォールバックオファーは、使用されるコレクション内のオファーに対してエンドユーザーが適格でない場合に表示されるデフォルトのオファーです。

機能のマッピング: 機能のマッピングとは、機械学習モデルに必要な入力機能とターゲット機能に、データから機能をマッピングするプロセスを指します。

フィールド:​フィールドは、データセットの最下位レベルの要素です。各フィールドには、参照用の名前と、そのフィールドに含まれるデータのタイプを識別するタイプがあります。フィールドタイプには、整数、数値、文字列、ブール値、スキーマを含めることができます。

フィールドラベル: フィールドラベルは、データセットから継承される、またはフィールドに直接適用されるデータガバナンスラベルです。

フィールド名: Fieldは、クエリやサービスでフィールドを参照するために使用される名前です。

頻度: 頻度は、定期的なスケジュールされた Query Service クエリを実行する頻度を決定します。

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G

ジオフェンス:​ジオフェンスとは、GPS または RFID テクノロジーによって定義される仮想的な地理的境界で、モバイルデバイスが特定の領域に入るか離れるときにソフトウェアが応答をトリガーできるようにします。

GDPR(General Data Protection Regulation): GDPR(General Data Protection Regulation)は、欧州和集合(EU)内の個人情報の収集と処理に関するガイドラインを定めた法的枠組みである。 GDPR は、データ管理の原則と個人の権利を定め、EU 市民のデータを扱う会社をすべて網羅しています。

GDPRデータ使用ラベル: GDPRデータ使用ラベルは、GDPRアクセスや削除要求で使用する個人IDを含むフィールドを定義するために使用されます。

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H

ホスト: で Adobe Experience Platform Launchは、ホストは、ビルドの配信に必要な場所、ドメイン、ユーザー資格情報 Platform Launch を指定します。

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I

ID: ID は、エンド顧客を一意に表す cookie ID、デバイス ID、電子メール ID などの識別子です。

ID 「I」ラベル:Identity I データ使用ラベルは、特定の人物を特定したり連絡したりできるデータを分類するために使用します。

IDグラフ: IDグラフは、顧客のアクティビティにほぼリアルタイムで更新される、ステッチ済みIDとリンクされたIDの関係のマップです。

ID名前空間: ID名前空間とは、データの送信元のコンテキストを示すcookie ID、デバイスID、電子メールIDなどの識別子で、IDを認識してリンクするために使用され Experience Cloudます。

**IDサービス:**Experience Platform Identity Service UIを使用すると、IDタイプの作成と管理を行って、デバイスとチャネル間でIDをリンクし、から完全なユーザー表示を得ることができ Real-time Customer Profileます。

IDのステッチ: IDの切り替えとは、データフラグメントを識別し、それらをつなぎ合わせてプロファイルの完全な記録を形成するプロセスです。

識別記号: ID記号は、APIで参照として使用できるID名前空間の略称です。

ID値: ID値は、スキーマ内の割り当てられたIDに関連付けられたデータです。 プロファイルフラグメント間でレコードデータを一致させる場合は、ID値と名前空間の両方が一致する必要があります。

I1データ使用ラベル: データ使用 I1 ラベルは、デバイスではなく特定の人物を識別したり連絡したりできる、直接識別可能なデータを分類するために使用します。

I2データ使用ラベル: データ使用ラベルは、他の任意のデータと組み合わせて使用でき、特定の人物を識別または連絡するために使用できる間接的に識別可能なデータを分類するために使用されます。 I2

取り込み: 取り込みとは、ソースのデータをに追加するプロセスで Experience Platformす。 Data can be ingested to Experience Platform in a number of ways including streamed, batched, or added via connector.

取り込みスケジュール: 取り込みスケジュールは、ソースからに取り込む際に、時間ベースのオプションを提供 Experience Platformします。

入力機能: 入力機能は機能マッピングで指定され、機械学習モデルが予測のために使用します。

**Intelligent Services:**Intelligent Services 例えば、 Attribution AI とは、機械学習、人工知能に基づく、を実行および操作する必要のある作 Customer AIExperience Platform 成モデルです。

関心に基づくターゲティングまたはパーソナライゼーション: 関心ベースのターゲティング(パーソナライゼーションとも呼ばれます)は、次の3つの条件が満たされた場合に発生します。オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの関心事に関する推測のために使用され、データは別のサイトやアプリ(オフサイト)などの別のコンテキストで使用され、データを使用して、それらの推定に基づいてどのコンテンツや広告を提供するかを選択します。

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J

JupyterLab: Project用のオープンソースWebベースのインターフェイス Jupyter で、に緊密に統合されて Experience Platformいます。

Jupyter Notebook:​ライブコード、方程式、視覚化、および説明テキストを含むドキュメントを作成および共有できるオープンソース Web アプリケーション。

K

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L

ライブラリ: で Adobe Experience Platform Launchは、ライブラリとはビジネスロジックのセットで、クライアントデバイスでのライブラリの動作方法に関する手順が含まれ Platform Launch ています。

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M

機械学習(ML): 機械学習とは、コンピューターが明示的にプログラミングされることなく学習できるようにする研究の分野です。

機械学習モデル: 機械学習モデルは、機械学習手法の一例で、過去のデータと構成を使用してトレーニングを受け、ビジネスの使用事例を解決します。 Adobe Data Science Workspaceでは、機械学習モデルをレシピと呼びます。

マッピング: では、データマッピング Real-time Customer Data Platformは、ソースデータフィールドを宛先に関連するターゲットフィールドにマッピングする処理です。

マーケティングアクション: マーケティングの使用例とも呼ばれるマーケティングのアクションは、データ管理フレームワークの観点から見ると、 Experience Platform データコンシューマーが行うアクションで、データ使用ポリシーの違反を確認する必要があります。

Mergeメソッド: 「 」 merge method は、データフラグメントの結合の優先順位を設定できる結合ポリシーオプションです。 結合メソッドのオプションは、データセットの優先順位またはデータセットのタイムスタンプによって結合されます。

マージポリシー: マージポリシーとは、データの優先順位付けと統合表示 Profile の組み合わせを、特定の条件下で決定するために使用されるルールのセットです。

Mixin: Mixin を使用すると、スキーマに含めたり、クラスに追加したりする 1 つ以上の属性を定義する変数を含む再利用可能なフィールドを拡張できます。

変更日列: 列の選択は、接続を介してサードパーティデータを指定する場合のオプションです。 Modified Date Delta保存方法を 選択し、データセットに複数の日付関連スキーマが含まれている場合、変更された日付キー列を指定するには、利用可能な日付/時間タイプスキーマから選択する必要があります。Modified Dateオプションは、Overwrite保存方法が選択されている場合は使用できません。

モジュール: で Adobe Experience Platform Launchは、モジュールは、拡張機能によって提供される実行可能なJavaScriptのスニペットで、ユーザーがルールを作成する必要なく、クライアント環境でアクションを実行 Platform Launch します。

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いいえ

非実稼働用サンドボックス: 非実稼働サンドボックスは、データを他のサンドボックスから分離できるようにするデータ仮想化の一種で、通常は開発実験、テストまたは試用に使用されます。 非実稼動サンドボックスは、リセットおよび削除できます。

**Notebooks:**Notebooks は、分析の説明、結果 Jupyter Notebook を使用して作成され、データ分析を実行するために実行できます。

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O

オファー: オファーとは、オファーを表示する資格のあるユーザーを指定する、ルールが関連付けられているマーケティングメッセージです。

**Offer Decisioning:**Offer Decisioning チャネルやアプリケーション間で収集されたデータに基づいてエンドオファーの提案に関与する際に、マーケティング担当者がルールやトレーニングを受けたユーザーモデルを管理できるようにします。

オファーライブラリ: オファーライブラリは、パーソナライズされたオファーやフォールバックのライブラリ、決定ルール、アクティビティを管理するために使用される中央のライブラリです。

オンサイトパーソナライゼーションマーケティングアクション :オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクションです。 オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用される任意のデータで、それらの推論に基づいて提供されるコンテンツや広告を選択するために使用されます。

オンサイトターゲティングマーケティングアクション :組織のWebサイトやアプリに対する広告の選択と配信、またはその広告の配信と効果を測定するなど、オンサイト広告のデータを使用するマーケティングアクション。

組織:​組織とは、Adobe 製品全体の会社または会社内の特定のグループを識別するために使用される名前です。管理者は、組織のユーザーに対する機能のアクセスおよび権限を設定および管理できます。

保存方法を上書き: 保存方法は、接続を介してサードパーティのデータを取り込むためのオプションです。取り込んだデータを指定されたスケジュールで上書きするかどうかをユーザーが指定します。 Overwrite Experience Platform は、指定したデータセットをサードパーティのソースから取り込み、上のデータセットに上書きし Experience Platformます。

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P

部分的な取得:​部分的な取得をおこなうと、指定したエラーしきい値内のバッチデータの有効なレコードを取り込むことができます。失敗したレコードのエラー診断は、監視またはソースのデータフロー実行の概要でダウンロードしたり、アクセスしたりできます。

パーケファイル: Parketファイルは、複雑なネストされたデータ構造を持つ円柱形のストレージファイル形式です。 パケットファイルは、データセットにデータを入力するためのスキーマを追加する場合に必要です。

パーソナライズされたオファー: パーソナライズされたオファーは、実施要件ルールと制約に基づいてカスタマイズ可能なマーケティングメッセージです。

配置: プレースメントとは、エンドユーザーに対してオファーが表示される場所やコンテキストです。

ポリシーワークスペース :データステアが組織のコアラベルとカスタムラベルを表示および管理できるようにします。

ポリシー: データ使用ポリシーは、のデータに対するデータ使用ラベルの適用に基づいて制限されるマーケティングアクションを指定するルール Experience Platformです。

ポリシーの適用 :組織内のポリシー違反を構成するデータ操作を防ぐために、適用されたマーケティングアクションを使用してデータ使用ポリシーを適用できます。

プライマリキー: 主キーとは、すべてのレコードを一意に識別するスキーマ内の指定です。

優先度: では、優先度 Offer Decisioningは、適格性、カレンダー、制限など、すべての制約を満たすオファーのランク付けに使用されます。

プライベート ID グラフ:​プライベート ID グラフは、組織のみが表示し、ファーストパーティのデータに基づいて構築した、ステッチ済み ID とリンクされた ID との関係のプライベートマップです。

製品プロファイル: 製品プロファイルを使用すると、管理者はに関連付けられたすべてのまたは一部のサービスへのアクセス権を付与でき Experience Platformます。

実稼働用サンドボックス: リセットまたは削除できない仮想データをプラットフォーム上で分離する実稼働用サンドボックスです。

プロファイル: リアルタイム顧客プロファイルと混同しないでください 。プロファイルとは、の出力と Identity ServiceReal-time Customer Profile データ、取り込んだプロファイルデータを同一性フィールドと共に取り込み、人物の表現を構築することです。

プロファイルデータ: プロファイルデータは、XDM個別プロファイルクラスで取り込まれるデータです。 このデータは、通常、イベントデータではなく、顧客属性を示します。

**プロファイルエクスポート:**Profile exportは、の2種類の宛先の1つで Real-time Customer Data Platformす。 Profile exportは、プロファイルと属性を含むファイルを生成し、生のPIIデータと電子メールを使用します。このデータは、マーケティングおよび電子メール自動化プラットフォームとの統合に使用されます。

プロファイルフラグメント: プロファイルフラグメントとは、特定のユーザーに対して存在するIDのリストのうち、1つのIDに対するプロファイル情報のことです。

プロファイル ID:​プロファイル ID は、ID タイプに関連付けられた自動生成識別子で、プロファイルを表します。

プロパティ: で Adobe Experience Platform Launchは、プロパティは、一連のタグのデプロイに必要なすべての要素のコンテナです。

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Q

クエリ:​クエリとは、データベーステーブルからのデータのリクエストです。

クエリエディタ: クエリエディタは、でSQL文を作成、検証、送信するためのツール Query Serviceです。

**Adobe Experience Platformクエリサービス:**Experience Platform Query Service データアナリストは、クエリ ExperienceEvents とXDMを解析および機械学習に使用できます。 With Query Service, data scientists and analysts will be able to pull all of their datasets stored in Experience Platform – including behavioral data as well as point-of-sale (POS), customer relationship management (CRM), and more – and query those datasets to answer specific questions about the data.

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R

リアルタイム顧客データプラットフォーム: Adobe Real-time Customer Data Platform は既知で未知の顧客データを統合し、シンプルな統合、インテリジェントなセグメント化、デジタル顧客の遍歴にわたるリアルタイムのアクティベーションを備えた信頼できる顧客プロファイルを作成します。

リアルタイム顧客プロファイル: 一般的な プロファイル(「プロファイル Real-time Customer Profile」と呼ばれることが多い)と混同しないでください。これは、様々な企業データアセットのデータを結合し、個々の顧客プロファイルや関連時系列イベントの形でそのデータにアクセスできる汎用の参照エンティティストアです。 この機能を使用すると、マーケターは、複数のチャネルにわたって、オーディエンスとの調整された一貫した関連性のあるエクスペリエンスを促進できます。

レシピ:​レシピとは、モデル仕様を表す Adobe の用語で、トップレベルのコンテナで、トレーニング済みのモデルを作成して実行し、特定のビジネス問題の解決に役立つ、特定の機械学習、AI アルゴリズム、アルゴリズムのアンサンブル、処理ロジックを表します。

レコード:​レコードとは、データセット内の行として存在するデータです。

繰り返し: 繰り返しは、 Query Service クエリの実行を1回のみスケジュールするか、定期的にスケジュールするかを定義します。

表現: では、 Offer Decisioning場所や言語など、チャネルがオファーを表示する際に使用する情報が表現として使用されます。

リソース: で Adobe Experience Platform Launchは、リソースとは、拡張機能、データ要素、ルールなど、クライアント環境内で Platform Launch ユーザーが設定できるオプションを指す一般的な用語です。

役割に基づくアクセス制御: ロールベースのアクセス制御を使用すると、管理者はのユーザーにアクセス権と権限を割り当てることができ Experience Platformます。 Permissions include the ability to view and/or use Experience Platform features, such as creating sandboxes, defining schemas, and managing datasets.

ルール: で Adobe Experience Platform Launchは、ルールは、論理的にグループ化する必要のある特定のイベント、条件、およびアクションのセットを定義するルールコンポーネントの集まりです。

ルールコンポーネント: では、ル Adobe Experience Platform Launchールコンポーネントは、ルールを構成するイベント、条件、およびアクションです。

ランタイム:​ランタイムは、機械学習環境のランタイムレシピを指定します。Python, R, Spark, PySpark, Tensorflowランタイムは,レシピソース用のドッカーイメージへのURLの入力を可能にする。

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S

サンプルデータ: サンプルデータは、データファイルのプレビューで、通常は最初の100行を指し、データサイエンティストにデータファイル内のスキーマやデータが何かを知らせるため、またはエンジニアリングします。

Sandbox: サンドボックスは、ユーザー組織内の仮想データを分離する一種のもの Experience Platformです。

サンドボックスのリセット: サンドボックスをリセットすると、サンドボックス内のデータ、プロファイル、セグメントを含むすべてのデータが削除されます。 サンドボックスのリセットは、内部または外部の宛先に接続されているデータに影響を与える可能性があります。

サンドボックス切り替え: のサンドボックス切り替えコントロールを使用すると、ユーザーはアクセス権を持つサンドボックス間を移動で Experience Platform きます。 サンドボックスを切り替えると、すべてのコンテンツが変更され、権限に基づいて機能へのアクセスが変更される場合があります。

スケジュール: スケジュールとは、サードパーティのデータソースからAdobeにデータを取り込む頻度または範囲に関するユーザー定義の仕様 Experience Platformです。

スコアリング:​スコアリングとは、トレーニング済みモデルを使用して、データからインサイトを生成するプロセスです。

スキーマ: スキーマは、クラスとオプションのミックスインで構成され、データセットとデータストリームの作成に使用されます。 スキーマには、動作属性、タイムスタンプ、ID、属性定義および関係が含まれます。

スキーマ記述子: スキーマ記述子は、2つのスキーマ間の関係など、意図したスキーマの行動を理解するた Experience Platform めにが使用できる行動を記述する追加のスキーマ関連メタデータです。

秘密アクセスキー: 秘密アクセスキーとは、アクセスキーIDと組み合わせてAWSリクエストに署名するために使用される Amazon S3キーです。

セグメント:​セグメントとは、オーディエンスになるためにいくつかのプロファイルを修飾する属性とイベントデータを含む一連のルールです。

**セグメントビルダー:**Segment Builder は、セグメント定義の作成に使用される視覚的な開発環境で、を使用するすべてのアプリケーションの共通コンポーネント Segmentation Service として機能し Experience Platformます。

セグメント定義: セグメント定義とは、ターゲットオーディエンスの主な特性や動作を記述するために使用されるルールセットです。 概念化が完了すると、セグメント定義で説明されているルールを使用して、セグメントの適格なオーディエンスメンバーが決定されます。

セグメントの評価方法: セグメントのスケジュールされた評価では、特定の時間にエクスポートジョブを実行する定期的なスケジュールを有効にします。一方、オンデマンド評価では、オーディエンスをすぐに作成するセグメントジョブを作成します。

セグメントのエクスポート: セグメントエクスポートは、の2種類の宛先の1つで Real-time Customer Data Platformす。 セグメントエクスポートを使用すると、資格を満たし、マッピング済みのプロファイルを送信先に送信できます。 セグメント ID と偽名データを使用し、通常はソーシャルネットワークや他のデジタルメディアターゲットプラットフォームと統合します。

セグメントID: セグメントIDは、セグメントに関連付けられた自動生成識別子です。

セグメントのメンバーシップ: セグメントのメンバーシップには、プロファイルが現在属しているセグメントが表示されます。

セグメントルール: セグメントルールは、セグメントに適したプロファイルを定義する場所と方法です。

セグメントタイプ: セグメントには次の2つのタイプがあります。1つは、データの変更に応じて動的に更新されるセグメントです。もう1つは、セグメントのルールを満たすすべてのプロファイルをキャプチャするオーディエンススナップショットです。これらのスナップショットは変更されません。 Experience Platform

セグメント:​セグメント化とは、顧客、見込み客または消費者の大きなグループを、類似した属性を共有し、マーケティング戦略と同様に対応する小さなグループに分割するプロセスです。

**Sensei ML フレームワーク:**Experience PlatformSensei ML フレームワークは、 上のデータを活用し、機械学習主導のインテリジェンスサービスの開発におけるデータサイエンティストの能力を高める、Adobe の統合機械学習フレームワークです。高速で拡張性の高い再利用可能な方法です。

機密ラベル: 機密性の高い「S」ラベルは、機密性の高いと見なされるデータの分類に使用されます。例えば、機密性の高いとマークしたい行動タイプや地理的データのタイプが異なります。

サービス: Adobe インテリジェンスサービスを活用して AI および ML サービスを運用するための強力なフレームワークです。サービスは、顧客体験をリアルタイムでパーソナライズし、カスタムのインテリジェントなサービスを運用します。

単一IDパーソナライゼーションマーケティングアクション :オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクションです。 オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用され、それらの推論に基づいて提供されるコンテンツや広告を選択するために使用されるデータです。

S1データ使用ラベル: データ使用ラベルは、デバイスの正確な位置を決定するのに使用できる緯度と経度を指定するデータを分類するために使用される。 S1

S2データ使用ラベル: データ使用ラベルは、広く定義されたジオフェンス領域を決定するのに使用できるデータを分類するために使用される。 S2

ソース: Sourceは、内の任意の入力コネクタの一般用語で Real-time Customer Data Platformす。

ソース属性: ソース属性は、ソースデータセット内のフィールドです。 ソース属性は、ターゲットスキーマフィールドにマップされます。

ソースカタログ: ソースカタログは、内の使用可能なソースのリストで Real-time Customer Data Platformす。

ソースカテゴリ: ソースカテゴリは、類似した特性を持つ Real-time Customer Data Platform ソースをグループ化したものです。

ソースコネクタ: Adobe Experience Platformソースコネクタを使用すると、複数のソースからデータを簡単に取り込むことができ、を使用したデータの構造化、ラベル付け、機能強化を行うことができ Experience Platform Servicesます。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM システムなど、さまざまなソースから取り込むことができます。

ストリーミング接続: ストリーミング接続は、Adobeが提供する一意のエンドポイントで、顧客のIMS組織に結び付けられ、データをストリーミングインするために使用され Experience Platformます。

標準ID名前空間: 標準ID名前空間は、Adobeの識別に使用されるAdobeや業界標準のソリューションを含む、ユーザーの事前定義済みの識別子です。

標準スキーマ: 標準スキーマは、クラスとミックスインで構成され、再利用を目的としています。

ストリーミング取り込み: ストリーミング取り込みでは、ユーザーはクライアントおよびサーバー側のデバイスからデータをリアルタイム Experience Platform に送信できます。

ストリーミングセグメント: ストリーミングセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスで、ユーザーのアクティビティに応じてセグメントを更新します。 Once a segment has been built and saved, the segment definition is applied against incoming data to Real-time Customer Profile. セグメントの追加と削除は定期的に処理され、ターゲットオーディエンスの関連性が維持されます。

シンボル: シンボルは、APIで参照として使用できるID名前空間の省略形です。

システム表示: システム表示は、宛先にフローするソース・データセットを視覚的に表し Real-time Customer Profile たものです。

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T

ターゲット機能: フィーチャマッピングで指定されるターゲットフィーチャは、モデルによって予測されるフィーチャです。

トレーニングを受けたモデル: トレーニングされたモデルは、モデルのトレーニングプロセスの実行可能な出力を表し、この中で、一連のトレーニングデータがモデルインスタンスに適用されました。 トレーニング済みモデルは、そのモデルから作成されたインテリジェント Web サービスへの参照を保持します。トレーニング済みモデルは、インテリジェント Web サービスのスコアリングと作成に適しています。トレーニング済みモデルに対する変更は、新しいバージョンとして追跡できます。

トークン: トークンは、2要素認証セキュリティの一種で、と共にコンピューターサービスの使用を承認するために使用でき Query Serviceます。

タイプ:​タイプは、レシピが設計される機械学習の問題のクラスで、トレーニングの後に使用され、トレーニングの実行状況の評価に役立ちます。

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U

和集合スキーマ: 和集合スキーマとは、に対して有効になっているスキーマの統合を指し Real-time Customer Profileます。

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V

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W

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X

**XDM(エクスペリエンスデータモデル):**Experience PlatformXDM(エクスペリエンスデータモデル)は、標準スキーマを使用して、 および Adobe Experience Cloud アプリケーションで使用するデータを統合するという概念です。XDM は、すべての顧客体験データを単一の言語または標準のデータモデルで表すために使用される正式な仕様で、データの構造化方法を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。

XDM DecisionEvent: DecisionEvent は、意思決定の結果とコンテキストに関する観測を取り込むために使用されます。たとえば、決定がどのようにおこなわれたか、いつ発生したか、提案された(選択された)オプション、決定に影響を与えた、または決定プロセスで観察できる状況に関する情報などです。また、DecisionEvents は、決定を他のイベントに関連付けるために使用できる、グローバルに一意の識別子である提案 ID もキャプチャします。DecisionEvents は、決定に影響を与えたエクスペリエンスイベントに関連付けるだけでなく、提案に直接反応する ExperienceEvents にも関連付けることができます。提案の影響を受けたすべての ExperienceEvent で、アプリケーションが提案 ID を参照することを期待しています。提案 ID を使用して、個々のプロファイルの提案-応答履歴を維持します。

XDM ExperienceEvent: ExperienceEvent は、発生した事実(特定の時点や個人の ID など)を記録したものです。ExperienceEvents は、明示的(直接観察可能な人間のアクション)または暗黙的(直接人間のアクションなしで発生)に設定でき、集計や解釈なしで記録されます。特定の時間枠内で発生する変更の観察と分析、およびトレンドを追跡する複数の時間枠間の比較を可能にするので、時間ドメイン分析には非常に重要です。

XDM個別プロファイル: XDMは、特定された個人および部分的に識別された個人の属性と関心事の単数表現を Individual Profile 形成します。 識別されないプロファイルには、ブラウザーの cookie などの匿名の動作シグナルのみを含めることができ、高度に識別されるプロファイルには、名前、生年月日、場所、電子メールアドレスなどの詳細な個人情報を含めることができます。プロファイルが増えるにつれ、個人情報、識別情報、連絡先の詳細、個人のコミュニケーション設定の堅牢なリポジトリーになります。

**XDM システム:**Experience PlatformXDM システムは、標準スキーマを利用した のインフラストラクチャ、データセマンティクス、およびワークフローです。

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