Query Service – Übersicht

Letzte Aktualisierung: 2024-02-10
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Adobe Experience Platform nimmt Daten aus einer Vielzahl von Quellen auf. Eine große Herausforderung für Marketing-Experten besteht darin, diese Daten zu nutzen, um Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen. Zur Abfrage von Daten in Platform können Sie SQL- und Adobe Experience Platform Query Service verwenden. Sie können Query Service verwenden, um einen beliebigen Datensatz im Data Lake zu verbinden und die Abfrageergebnisse als neuen Datensatz zu erfassen, der für Berichte, maschinelles Lernen oder für die Aufnahme in Real-Time Customer Profile. Dieses Dokument gibt einen Überblick über die Rolle von Query Service in Experience Platform.

Sie können Query Service verwenden, um die Online- und Offline-Journey von Kunden zu verbinden und die kanalübergreifende Attribution für Ihre Marke zu verstehen. Das folgende Video zeigt, wie ein Erlebnisunternehmen Query Service verwenden kann, um wichtige Anwendungsfälle zu beheben, und wie Query Service funktioniert.

Verwenden von Query Service

Um Ihre Daten zu analysieren, erstellen und führen Sie SQL-Abfragen mit der Query Service-Benutzeroberfläche oder der RESTful-API aus.
Über die Query Service-Benutzeroberfläche können Sie Abfragen schreiben, ausführen und planen, zuvor ausgeführte Abfragen anzeigen und auf Abfragen zugreifen, die von Benutzern in Ihrer Organisation gespeichert wurden. Sie können Ihre Abfragen auch testen, bevor Sie sie mit dem Abfrage-Editor in Ihrem größeren Datensatz ausführen. Siehe Handbuch zur Benutzeroberfläche von Query Service für einen Überblick über die Funktionen der Benutzeroberfläche.

Die RESTful-API bietet ein ähnliches Erlebnis. Mit der Query Service-API können Sie Abfragen programmgesteuert schreiben und ausführen, Vorlagen für Abfragen erstellen und speichern, die Sie anpassen möchten, oder Abfragen für die automatische Ausführung planen. Siehe Entwicklerhandbuch für Query Service Weitere Informationen zur Verwendung der Query Service-API.

Für einen schnellen Einstieg in die Verwendung der Funktionen von Query Service wird empfohlen, die folgenden Dokumente zu lesen:

Query Service und Experience Platform-Dienste

Query Service interagiert und kann mit mehreren Experience Platform-Services verwendet werden. Um die Funktionen von Query Service optimal zu nutzen, sollten Sie sich mit diesen Diensten und ihrer Interaktion mit Query Service vertraut machen. Die Landingpage zur Experience Platform-Dokumentation bietet Zusammenfassungen und Links zu den Funktionen der Plattform.

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Einblicke aus in Experience Platform gespeicherten Daten zu gewinnen. Datenwissenschaftler können Data Science Workspace , um Rezepte zu erstellen, die auf Datensatz- und Zeitreihendaten zu Kunden und deren Aktivitäten basieren. Diese Rezepte erleichtern Vorhersagen wie Kaufneigung und empfohlene Angebote, die der Kontakt schätzen und nutzen kann. Sie können SQL in Data Science Workspace durch Integration von Query Service in JupyterLab zur Untersuchung, Transformation und Analyse von Adobe Analytics-Daten. Lesen Sie die Data Science Workspace Übersicht und Jupyter Notebook-Verbindungshandbuch für weitere Informationen zur Data Science Workspace interagiert mit Query Service.

Segmentation Service

Verwenden Sie den Segmentierungsdienst von Adobe Experience Platform , um Ihre Kunden in kleinere Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften zu unterteilen. Diese Zielgruppen können dann ausgewertet werden, um eine bessere Analyse Ihrer Echtzeit-Kundenprofildaten zu ermöglichen. Sie können Query Service verwenden, um Abfragen zu diesen Zielgruppendaten im Data Lake auszuführen und die Analyse bereitzustellen. Lesen Sie die Übersicht über den Segmentierungsdienst und Profile Query Language Handbuch (PQL) für weitere Informationen zur Analyse von Zielgruppen.

Anwendungsfälle

Query Service bietet einen flexiblen Ansatz für Ihre Datenverarbeitung, der vielen Zwecken dient. Unter anderem kann es die Last der Segmentierung durch Marketing-Experten verringern und dazu beitragen, umsetzbare Zielgruppen und aussagekräftige geschäftliche Einblicke zu generieren. Die folgenden Anwendungsbeispiele bieten detailliertere Beispiele für die Leistungsfähigkeit von Query Service.

Abbruch von Durchsuchen-Vorgängen in Adobe Analytics

Dieses Beispiel für den Abbruch von Durchsuchen-Vorgängen konzentriert sich auf die Verwendung von Adobe-Daten Analytics, um eine bestimmte nachvollziehbare Zielgruppe zu erstellen. Query Service unterstützt eine komplexe Logik für die Segmentierung, um verschiedene personalisierte Attribute zur nachgelagerten Verwendung zu berechnen oder die Erstellung Ihrer Zielgruppen deutlich zu vereinfachen.

Erstellen von Einblicken mit benutzerdefinierten Dashboards

Mit Adobe Experience Platform können Sie alle gespeicherten Datensätze aufnehmen, speichern, strukturieren und abrufen — einschließlich Verhaltensdaten, CRM-Daten und Verkaufsdaten. Mithilfe von Experience Platform’s Query Service können Sie Abfragen zu diesen Datensätzen durchführen, spezifische Fragen zur Geschäftstätigkeit beantworten und dann nützliche Einblicke gewinnen. Erfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte Dashboards erstellen und verwalten, in denen Sie benutzerspezifische Widgets erstellen, hinzufügen und bearbeiten können, um Schlüsselmetriken mit Benutzerdefinierte Dashboards. Sie können sogar Anpassen eigener Real-Time CDP-Berichte für Ihre Marketing- und KPI-Anwendungsfälle durch Verwendung von SQL-Abfragen mit den Real-time Customer Data Platform Insights-Datenmodellen.

Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen

In diesem Dokument wurden Ihnen Query Service und seine Funktionsweise im größeren Umfang von Experience Platform vorgestellt. Um mit den Funktionen von Query Service fortzufahren, sollten Sie die folgenden Dokumente lesen:

Sehen Sie sich das folgende Video an, um zu verstehen, wie Abfragen ausgeführt werden. In diesem Video werden Tipps und Best Practices für die Ausführung von Abfragen in der Benutzeroberfläche des Abfrage-Editors, PSQL-Clients, Business Intelligence-Lösungen (BI) und der HTTP-API vorgestellt.

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