クエリサービスの概要

Adobe Experience Platform は様々なソースからデータを取得します。 マーケターにとっての主な課題は、このデータを理解し、顧客に関するインサイトを得ることです。 Experience Platformでデータをクエリするには、標準のSQLとAdobe Experience Platform Query Serviceを使用できます。 クエリサービスを使用して、データレイク内の任意のデータセットを結合し、クエリの結果を、レポート、機械学習、またはReal-Time Customer Profileへの取り込みに使用する新しいデータセットとして取得できます。 このドキュメントでは、Experience Platform 内でのクエリサービスの役割を概説します。

Adobe Experience Platform Query Serviceを利用すれば、オンラインとオフラインのカスタマージャーニーをつなぎ合わせ、オムニチャネルのアトリビューションを把握できます。 次のビデオでは、エクスペリエンスビジネスでクエリサービスを使用して主要なユースケースに対処する方法と、クエリサービスの仕組みを説明します。

クエリサービスの使用 usage

データを分析するには、Query ServiceのユーザーインターフェイスまたはRESTful APIを使用してSQL クエリを作成し、実行します。
クエリサービス UIを使用すると、クエリの作成、実行、スケジュール、以前に実行したクエリの表示、組織内のユーザーが保存したクエリへのアクセスを行うことができます。また、クエリエディターを使用して、より広範なデータセットでクエリを実行する前に、クエリをテストすることもできます。UI機能の概要については、[ クエリサービス UI ガイド ] （ui/overview.md）を参照してください。

RESTful APIでも同様のエクスペリエンスを提供します。 Query Service APIを使用すると、クエリをプログラムで作成および実行したり、調整するクエリのテンプレートを作成および保存したり、自動実行のクエリをスケジュールしたりできます。 クエリサービス APIの使用について詳しくは、​ クエリサービス開発者ガイド ​を参照してください。

クエリサービス機能の使用をすばやく開始するには、次のドキュメントを参照することをお勧めします。

クエリサービスと Experience Platform サービス experience-platform-services

Query Serviceは複数のExperience Platformサービスと連携し、使用できます。 クエリサービスの機能を最大限に活用するには、これらのサービスとクエリサービスとの関わり方を理解しておく必要があります。 [Experience Platform ドキュメントのランディングページ ] （https://experienceleague.adobe.com/docs/experience-platform.html?lang=ja）には、プラットフォームの機能に関する概要とリンクが記載されています。

Data Science Workspace data-science-workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspaceでは、Experience Platform内に保存されたデータからインサイトを得るために、マシンラーニングと人工知能を使用しています。 データサイエンティストは、I Data Science Workspaceを使用して、お客様とそのアクティビティに関する記録データと時系列データに基づいてレシピを作成できます。 これらのレシピにより、購入傾向や、オーディエンスが喜んで利用する可能性が高い推奨オファーなどの予測が容易になります。 Data Science Workspace内でSQLを使用するには、Query ServiceをJupyterLabに統合して、Adobe Analytics データを検索、変換、分析します。 Data Science Workspaceがクエリサービスと連携する方法について詳しくは、Data Science Workspace 概要およびJupyter Notebook接続ガイド ​を参照してください。

Segmentation Service segmentation

Adobe Experience Platformのセグメンテーションサービスを利用すれば、顧客を小さなグループに分け、共通の特徴を持たせることができます。 これらのオーディエンスを評価することで、リアルタイム顧客プロファイルデータをより適切に分析できます。 クエリサービスを使用すると、データレイク内のこのオーディエンスデータに対してクエリを実行し、分析を提供できます。 オーディエンスの分析方法について詳しくは、​ セグメント化サービスの概要およびProfile Query Language （PQL）ガイド ​を参照してください。

ユースケース use-cases

Query Serviceは、多くの目的を果たす柔軟なデータ処理アプローチを提供します。 特に、マーケターのセグメンテーションの負担を軽減し、実用的なオーディエンスや有意義なビジネスインサイトを生成するのに役立ちます。 次のユースケースでは、クエリサービスの機能をより詳細に紹介します。

Adobe Analytics の閲覧放棄 abandon-browse

この閲覧放棄の例では、Adobe Analytics データを使用して、特定の実用的なオーディエンスを作成することに重点を置いています。 Query Serviceには、セグメンテーションの複雑なロジックが含まれており、下流で使用するためのさまざまなパーソナライズされた属性を計算したり、オーディエンスの構築方法を大幅に簡素化したりできます。

カスタムダッシュボードでインサイトを生成 custom-dashboards

Adobe Experience Platformなら、行動データ、CRM データ、POS データなど、あらゆるデータセットを収集、保存、構造化、取得できます。 Adobe Experience Platform Query Serviceを利用すれば、これらのデータセットをクエリし、特定のビジネス上の疑問に回答することで、効果的なインサイトを獲得できます。 ​ ユーザー定義ダッシュボード ​を使用して主要指標を視覚化するために、カスタムウィジェットを作成、追加、編集できるカスタムダッシュボードを構築および管理する方法について説明します。 また、SQL クエリとReal-Time Customer Data Platform Insights Data Modelを使用して、マーケティングとKPIのユースケース向けに独自のReal-Time CDP レポート 🔗を カスタマイズすることもできます。

次の手順とその他のリソース

このドキュメントでは、クエリサービスと、Experience Platform の範囲内でクエリサービスがどのように機能するかについて説明しました。 引き続きクエリサービス機能について学習するには、次のドキュメントを参照することをお勧めします。

クエリを実行する準備を整えるために、次のビデオをご覧ください。 このビデオでは、クエリエディターインターフェイス、PSQL クライアント、Business Intelligence（BI）ソリューション、および HTTP API でのクエリの実行に関するヒントとベストプラクティスを紹介します。