Práticas recomendadas de direito à licença de gestão de dados

O Adobe Experience Platform é um sistema aberto que transforma seus dados em perfis robustos do cliente, que são atualizados em tempo real e usa insights orientados por IA para ajudar você a fornecer as experiências certas em cada canal. Você pode inserir dados de tipos, volumes e históricos variados no Experience Platform usando fontes e, em seguida, atender esses dados para usar casos que vão da segmentação e personalização ao analytics e ao aprendizado de máquina.

A Platform oferece licenças que estabelecem o número de perfis que você pode criar e a quantidade de dados que você pode trazer. Dada a capacidade de trazer qualquer fonte, volume ou histórico de dados, é possível exceder seus direitos de licenciamento à medida que seus volumes de dados crescem.

Este documento descreve as práticas recomendadas para seguir e as ferramentas que você pode usar para gerenciar melhor seus direitos de licença com o Adobe Experience Platform.

Como entender o armazenamento de dados do Adobe Experience Platform

O Experience Platform é composto principalmente por dois repositórios de dados: o Data Lake e na Loja de perfis.

O Data Lake Serve principalmente os seguintes objetivos:

  • Atua como área de armazenamento temporário para a integração de dados no Experience Platform;
  • Atua como armazenamento de dados a longo prazo para todos os dados de Experience Platform;
  • Habilita casos de uso como análise de dados e ciência de dados.

O Loja de perfis é onde os perfis do cliente são criados e servem principalmente os seguintes objetivos:

  • Atua como um armazenamento de dados para perfis usados para oferecer suporte a experiências em tempo real;
  • Permite casos de uso como segmentação, ativação e personalização.
OBSERVAÇÃO

Seu acesso ao Data Lake pode depender do SKU do produto que você comprou. Para obter mais informações sobre SKUs de produtos, fale com o representante do Adobe.

Uso da licença

Ao licenciar o Experience Platform, você recebe direitos de uso de licença que variam de acordo com o SKU:

Addressable Audience - o número total de perfis de clientes contratualmente permitidos no Experience Platform, incluindo perfis conhecidos e pseudônimos.

Profile Richness - o tamanho médio dos dados do seu perfil no Experience Platform. Você pode aumentar sua Profile Richness ao comprar um pacote de riqueza.

O Profile Richness varia dependendo do licenciamento adquirido. Há dois cálculos para Profile Richness disponível:

  • A soma de todos os dados de produção armazenados no Real-time Customer Data Platform (ou seja, Serviço de perfil e Serviço de identidade) em qualquer momento, dividida pela variável Addressable Audience;
  • A soma de todos os dados armazenados no Platform (incluindo, mas não se limitando a, Data Lake, Serviço de perfil e Serviço de identidade) em qualquer momento e em quaisquer dados transmitidos (em vez de armazenar na) na plataforma nos últimos 12 meses, divididos pela variável Addressable Audience.

A disponibilidade dessas métricas e a definição específica de cada uma delas variam de acordo com o licenciamento adquirido pela sua organização.

Painel de uso da licença

A interface do usuário da Adobe Experience Platform fornece um painel pelo qual você pode visualizar um instantâneo dos dados relacionados à licença da sua organização para a Platform. Os dados no painel são exibidos exatamente como aparecem no momento específico em que o instantâneo foi tirado. O instantâneo não é uma aproximação nem uma amostra de dados, e o painel não está sendo atualizado em tempo real.

Para obter mais informações, consulte o guia sobre uso do painel de uso da licença na interface do usuário da plataforma.

Práticas recomendadas de gestão de dados

As seções a seguir descrevem as práticas recomendadas a serem seguidas para gerenciar melhor seus dados.

Como entender seus dados

Nem todos os dados são iguais no Adobe Experience Platform. Alguns dados podem ser densos, mas de baixo valor, enquanto outros podem ser esparsos, mas de alto valor. Alguns dados podem perder valor assim que gerados, enquanto outros podem ser valiosos por meses, se não anos.

Há três dimensões a serem consideradas na compreensão do valor de seus dados:

Dimensão Descrição Exemplo
Volume Representa a quantidade e a totalidade dos dados assimilados. Cliques na Web - alto volume e moderado em fidelidade. O valor pode diminuir rapidamente.
Tempo Representa o tempo em que os dados assimilados continuam a ser valiosos. Compras offline - moderem o volume e a fidelidade, mas podem ser valiosas por longos períodos.
Fidelidade Representa a riqueza de dados com as informações. Contas do cliente - baixo volume, mas alta fidelidade. Pode ser valioso além da vida útil de um cliente.

Ferramentas de gerenciamento de dados

Há dois cenários centrais a serem considerados ao garantir que o uso de dados permaneça dentro dos limites do direito de licença:

Quais dados trazer para o Platform?

Os dados podem ser assimilados em um ou vários sistemas na Platform, ou seja, o Data Lake e/ou a Loja de perfis. Isso significa que podem existir dados diferentes em ambos os sistemas para uma variedade de casos de uso diferentes. Por exemplo, talvez você queira manter os dados históricos no Data Lake, mas não na Loja de perfis. Você pode selecionar quais dados enviar para a Loja de perfis ao ativar um conjunto de dados para a assimilação de perfis.

OBSERVAÇÃO

Seu acesso ao Data Lake pode depender do SKU do produto que você comprou. Para obter mais informações sobre SKUs de produtos, fale com o representante do Adobe.

Quais dados manter?

Você pode aplicar filtros de assimilação de dados e regras de expiração (também conhecidas como "TTL" do Time-To-Live) para remover dados que se tornaram obsoletos em seus casos de uso. Normalmente, os dados comportamentais (como os dados do Analytics) consomem significativamente mais armazenamento do que os dados de registro (como dados de CRM). Por exemplo, muitos usuários da plataforma têm até 90% dos perfis preenchidos apenas por dados comportamentais, em comparação aos dados de registro. Portanto, o gerenciamento de seus dados comportamentais é essencial para garantir a conformidade com os direitos de licença.

Há várias ferramentas que você pode aproveitar para se manter dentro dos direitos de uso de licença:

Filtros de assimilação

Os filtros de assimilação permitem trazer somente os dados necessários para seus casos de uso e filtram todos os eventos que não são necessários.

Filtro de assimilação Descrição
Filtragem de origem do Adobe Audience Manager Ao criar uma conexão de origem Adobe Audience Manager, você pode escolher quais segmentos e características serão trazidas para a Data Lake e Serviço de perfil, em vez de assimilar os dados do Audience Manager em sua totalidade. Consulte o guia sobre criação de uma conexão Audience Manager source para obter mais informações.
Preparação de dados do Adobe Analytics Você pode usar Data Prep funcionalidades ao criar uma conexão de origem do Analytics para filtrar dados que não são necessários para seus casos de uso. Através de Data Prep, você pode definir quais atributos/colunas precisam ser publicadas no Perfil. Você também pode fornecer declarações condicionais para informar à Platform se os dados devem ser publicados no Perfil ou apenas no Data Lake. Consulte o guia sobre criação de uma conexão de origem do Analytics para obter mais informações.
Suporte para ativar/desativar conjuntos de dados para Perfil Para assimilar dados no Serviço de perfil, você deve ativar um conjunto de dados para uso na Loja de perfis. Ao fazer isso, o adiciona Addressable Audience e Profile Richness direitos. Quando um conjunto de dados não for mais necessário para casos de uso de perfil do cliente, você poderá desativar a integração desse conjunto de dados no Perfil para garantir que seus dados permaneçam compatíveis com a licença. Consulte o guia sobre ativar e desativar conjuntos de dados para o Perfil para obter mais informações.
Exclusão de dados do SDK da Web e do SDK móvel Há dois tipos de dados coletados pelo SDK da Web e do Mobile: dados coletados automaticamente e dados que são coletados explicitamente pelo seu desenvolvedor. Para gerenciar melhor a conformidade da licença, você pode desativar a coleta automática de dados na configuração do SDK por meio da configuração de contexto. Os dados personalizados também podem ser removidos ou não ser definidos pelo seu desenvolvedor. Consulte o guia sobre configuração dos fundamentos do SDK para obter mais informações.
Exclusão de dados do encaminhamento pelo lado do servidor Se você estiver enviando dados para a Platform usando o encaminhamento pelo lado do servidor, poderá excluir quais dados serão enviados, removendo o mapeamento em uma ação de regra para excluí-lo em todos os eventos ou adicionando condições à regra para que os dados sejam disparados apenas para determinados eventos. Consulte a documentação em eventos e condições para obter mais informações.

Serviço de perfil

O recurso TTL (time-to-live) do serviço de perfil permite aplicar o TTL aos dados no armazenamento de perfil. Isso permite que o sistema remova automaticamente os dados que diminuíram o valor ao longo do tempo.

A Loja de perfis é composta pelos seguintes componentes:

Componente da loja de perfis Descrição
Fragmentos de perfil Cada perfil de cliente é composto de vários fragmentos de perfil que foram mescladas para formar uma única visualização desse cliente. Por exemplo, se um cliente interagir com sua marca em vários canais, sua organização terá vários fragmentos de perfil relacionado a esse único cliente que aparece em vários conjuntos de dados. Quando esses fragmentos são assimilados no Platform, eles são agrupados usando o gráfico de identidade para criar um único perfil para esse cliente. Fragmentos de perfil consiste em um namespace de identidade como identificador, com dados de registro associados e/ou dados de séries de tempo.
Registrar dados (Atributos) Um perfil é uma representação de um assunto, uma organização ou um indivíduo, composto por vários Atributos (também conhecido como registrar dados). Por exemplo, o perfil de um produto pode incluir um SKU e uma descrição, enquanto o perfil de uma pessoa contém informações como nome, sobrenome e endereço de email. Registrar dados geralmente é baixo/moderado em volume, mas valioso por longos períodos.
Dados da série de tempo (Comportamento) Dados da série cronológica O fornece informações sobre o comportamento do usuário. Representado pela classe de esquema padrão Experience Data Model (XDM) ExperienceEvent, os dados da série de tempo podem descrever eventos como itens adicionados a um carrinho, links clicados e vídeos visualizados. O valor do comportamento pode diminuir com o tempo.
Namespace de identidade (identidades) À medida que os dados do cliente se unem, eles são unidos em um único perfil por meio do uso de namespaces de identidade e a capacidade de unir essas identidades à medida que mais informações são conhecidas sobre o usuário. Consulte a visão geral dos namespaces de identidade para obter mais informações.

Relatórios de composição da loja de perfis

Há vários relatórios disponíveis para ajudar você a entender a composição da Loja de perfis. Esses relatórios ajudam você a tomar decisões informadas sobre como e onde definir seus TTLs de perfil para otimizar melhor o uso da licença:

  • API de relatório de sobreposição de conjunto de dados: Expõe os conjuntos de dados que mais contribuem para o seu público-alvo endereçável. Você pode usar esse relatório para identificar qual ExperienceEvent conjuntos de dados para definir um TTL para. Veja o tutorial em geração do relatório de sobreposição de conjunto de dados para obter mais informações.
  • API de relatório de sobreposição de identidade: Expõe os namespaces de identidade que mais contribuem para o seu público-alvo endereçável. Veja o tutorial em geração do relatório de sobreposição de identidade para obter mais informações.

ExperienceEvent TTL do conjunto de dados

Você pode aplicar o TTL a conjuntos de dados ativados por perfil para remover dados comportamentais do Armazenamento de perfil que não são mais valiosos para seus casos de uso. Depois que o TTL é aplicado a um conjunto de dados habilitado para perfil, a Platform remove automaticamente os dados que não são mais necessários por meio de um processo de duas partes:

  • Todos os novos dados a partir de agora terão o valor de expiração de TTL aplicado no momento da ingestão;
  • Todos os dados existentes terão o valor de expiração de TTL aplicado como parte de uma tarefa de sistema de preenchimento retroativo única.

Você pode esperar que o valor de TTL em cada evento seja do carimbo de data e hora do evento. Todos os eventos anteriores ao valor de expiração de TTL são soltos imediatamente à medida que o trabalho do sistema é executado. Todos os outros eventos são descartados quando se aproximam do valor de expiração de TTL designado no carimbo de data e hora do evento.

Consulte o exemplo a seguir para ajudar a entender os ExperienceEvent TTL do conjunto de dados.

Se você aplicar um valor TTL de 30 dias em 15 de maio, então:

  • Todos os novos eventos receberão um TTL de 30 dias aplicado conforme chegarem;
  • Todos os eventos existentes com um carimbo de data e hora anterior a 15 de abril são imediatamente excluídos por um trabalho do sistema.;
  • Os eventos que tiverem um carimbo de data e hora após 15 de abril receberão uma expiração do carimbo de data e hora do evento + dias TTL. Portanto, um evento com um carimbo de data e hora de 18 de abril será lançado três dias depois de 15 de maio.
IMPORTANTE

Depois que um TTL for aplicado, todos os dados anteriores ao número de dias do TTL selecionado serão permanentemente excluído e não pode ser restaurado.

Antes de aplicar o TTL, você deve garantir que mantenha uma janela de retrospectiva de qualquer segmento dentro do limite do TTL. Caso contrário, os resultados do segmento podem ficar incorretos após a aplicação do TTL. Por exemplo, se você tiver aplicado um TTL de 30 dias para dados do Adobe Analytics e um TTL de 365 dias para dados de Transações na loja, o segmento a seguir criará resultados incorretos:

  • Página do produto visualizada nos últimos 60 dias seguida de uma compra na loja;
  • Adicionar ao carrinho seguido de nenhuma compra nos últimos 60 dias.

Por outro lado, o seguinte ainda criará os resultados corretos:

  • Página do produto visualizada nos últimos 14 dias seguida de uma compra na loja;
  • Visualizada uma página de ajuda específica on-line nos últimos 30 dias;
  • Adquiriu um produto offline nos últimos 120 dias;
  • Adicionado ao carrinho, seguido de compra, nos últimos 14 dias.
DICA

Para maior comodidade, você pode manter o mesmo TTL para todos os conjuntos de dados, de modo que não precise se preocupar com o impacto do TTL em todos os conjuntos de dados na lógica de segmentação.

Para obter mais informações sobre como aplicar o TTL aos dados do perfil, consulte a documentação em TTL do serviço de perfil.

Resumo das práticas recomendadas para conformidade do uso de licença

Esta é uma lista de algumas práticas recomendadas que você pode seguir para garantir uma melhor adesão ao seu direito de uso de licença:

  • Use o painel de uso de licença para rastrear e monitorar as tendências de uso do cliente. Isso permite que você se antecipe a possíveis excedentes que possam ocorrer.
  • Configurar filtros de ingestão ao identificar os eventos necessários para os casos de uso de segmentação e personalização. Isso permite enviar somente eventos importantes necessários para seus casos de uso.
  • Certifique-se de que você tenha somente conjuntos de dados habilitados para perfil necessárias para os casos de uso de segmentação e personalização.
  • Configure um ExperienceEvent TTL do conjunto de dados para dados de alta frequência, como dados da Web.
  • Verifique periodicamente a Relatórios de composição de perfil para compreender a composição da Loja de perfis. Isso permite compreender as fontes de dados que mais contribuem para seu consumo de licença.

Resumo e disponibilidade dos recursos

As práticas recomendadas e as ferramentas descritas neste documento ajudarão você a gerenciar melhor o uso do direito de licença no Adobe Experience Platform. Este documento será atualizado à medida que recursos adicionais forem lançados para ajudar a fornecer visibilidade e controle a todos os clientes do Experience Platform.

A tabela a seguir descreve a lista de recursos disponíveis no momento à sua disposição, para gerenciar melhor seu direito de uso de licenças.

Recurso Descrição
Ativar/desativar conjuntos de dados para o perfil Ativar ou desativar a assimilação de conjunto de dados no Serviço de perfil
ExperienceEvent TTL do conjunto de dados Aplique uma expiração de TTL para conjuntos de dados comportamentais no Armazenamento de perfis. Entre em contato com o representante de suporte do Adobe.
Filtros de preparação de dados do Adobe Analytics Aplicar Kafka filtros para excluir dados desnecessários da assimilação
Filtros do conector de origem do Adobe Audience Manager Aplique filtros de conexão de origem de Audience Manager para excluir dados desnecessários da assimilação
Ativar filtros de dados do SDK Aplicar filtros de Alloy para excluir dados desnecessários da assimilação
Filtros de dados do encaminhamento de eventos Aplicar servidor Kafka filtros para excluir dados desnecessários da assimilação. Consulte a documentação em regras de tags para obter mais informações.
Interface do usuário do painel de uso de licença Visualizar um instantâneo dos dados relacionados à licença de sua organização para o Experience Platform
API de relatório de sobreposição de conjunto de dados Gera os conjuntos de dados que mais contribuem para o seu público-alvo endereçável
API de relatório de sobreposição de identidade Gera os namespaces de identidade que mais contribuem para o seu Público-alvo endereçável

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