쿼리 서비스 개요

Adobe Experience Platform은 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 마케터의 주요 과제는 이 데이터를 이해하여 고객에 대한 통찰력을 얻는 것입니다. 플랫폼에서 데이터를 쿼리하려면 표준 SQL 및 Adobe Experience Platform 쿼리 서비스를 사용할 수 있습니다. 쿼리 서비스 를 사용하여 데이터 레이크의 데이터 세트에 참여하고 쿼리 결과를 보고, 머신 러닝 또는 수집에 사용할 새 데이터 세트로 캡처할 수 있습니다 Real-Time Customer Profile. 이 문서에서는 Experience Platform 내 쿼리 서비스의 역할에 대한 개요를 제공합니다.

쿼리 서비스를 사용하여 온라인과 오프라인 고객 여정을 연결하고 브랜드에 대한 옴니채널 속성을 이해할 수 있습니다. 다음 비디오는 experience business에서 쿼리 서비스를 사용하여 주요 사용 사례를 처리하는 방법과 쿼리 서비스 작동 방식을 보여 줍니다.

쿼리 서비스 사용 usage

데이터를 분석하려면 쿼리 서비스 사용자 인터페이스 또는 RESTful API를 사용하여 SQL 쿼리를 만들고 실행합니다.
Query Service UI를 사용하면 쿼리를 작성, 실행 및 예약하고, 이전에 실행한 쿼리를 보고, 조직 내에서 사용자가 저장한 쿼리에 액세스할 수 있습니다. 쿼리 편집기를 사용하여 더 넓은 데이터 세트에서 쿼리를 실행하기 전에 테스트할 수도 있습니다. 다음을 참조하십시오. 쿼리 서비스 UI 안내서 UI 기능에 대한 개요입니다.

RESTful API도 유사한 경험을 제공합니다. 쿼리 서비스 API를 사용하여 쿼리를 프로그래밍 방식으로 작성 및 실행하고, 조정할 쿼리에 대한 템플릿을 작성 및 저장하거나, 자동 실행을 위해 쿼리를 예약할 수 있습니다. 다음을 참조하십시오. 쿼리 서비스 개발자 안내서 쿼리 서비스 API 사용에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오.

쿼리 서비스 기능을 빠르게 시작하려면 다음 문서를 읽는 것이 좋습니다.

쿼리 서비스 및 Experience Platform 서비스 experience-platform-services

쿼리 서비스는 상호 작용하며 여러 Experience Platform 서비스와 함께 사용할 수 있습니다. Query Service의 기능을 최대한 활용하려면 이러한 서비스와 이 서비스가 Query Service와 상호 작용하는 방법에 익숙해져야 합니다. 다음 Experience Platform 설명서 랜딩 페이지 는 플랫폼의 기능에 대한 요약 및 링크를 제공합니다.

Data Science Workspace data-science-workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace 는 머신 러닝 및 인공 지능을 사용하여 Experience Platform 내에 저장된 데이터에서 통찰력을 얻습니다. 데이터 과학자는 Data Science Workspace 고객 및 고객 활동에 대한 기록 및 시계열 데이터를 기반으로 레시피를 빌드합니다. 이러한 레시피는 개인이 인식하고 사용할 가능성이 높은 구매 성향 및 추천 오퍼와 같은 예측을 용이하게 합니다. 다음 내에서 SQL을 사용할 수 있습니다. Data Science Workspace 쿼리 서비스를 로 통합하여 JupyterLab Adobe Analytics 데이터를 탐색, 변환 및 분석하기 위해 읽기 Data Science Workspace 개요Jupyter Notebook 연결 안내서 자세한 내용은 Data Science Workspace 가 쿼리 서비스와 상호 작용합니다.

Segmentation Service segmentation

Adobe Experience Platform 세분화 서비스를 사용하여 고객을 유사한 트레이트를 공유하는 더 작은 그룹으로 나눕니다. 그런 다음 이러한 대상을 평가하여 실시간 고객 프로필 데이터에 대한 더 나은 분석을 제공할 수 있습니다. 쿼리 서비스 를 사용하여 데이터 레이크 내에서 이 대상 데이터에 대한 쿼리를 실행하고 분석을 제공할 수 있습니다. 읽기 세그먼테이션 서비스 개요Profile Query Language (PQL) 안내서 대상자를 분석하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.

사용 사례 use-cases

쿼리 서비스 는 다양한 용도로 사용되는 데이터 처리에 대한 유연한 접근 방식을 제공합니다. 그 중에서도 마케터의 세그멘테이션 부담을 덜고 실행 가능한 대상 및 의미 있는 비즈니스 통찰력을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 사용 사례에서는 쿼리 서비스의 기능에 대한 보다 심층적인 예를 제공합니다.

Adobe Analytics 찾아보기 포기 abandon-browse

찾아보기 포기 예시 센터 Adobe 사용 Analytics 실행 가능한 특정 대상을 만드는 데이터. Query Service는 세분화를 위한 복잡한 논리를 수용하여 다운스트림에서 사용할 다양한 개인화된 특성을 계산하거나 대상을 구성하는 방법을 크게 단순화합니다.

사용자 정의 대시보드를 사용하여 인사이트 생성 custom-dashboards

Adobe Experience Platform을 사용하면 행동, CRM 및 판매 시점 데이터를 포함하여 저장된 모든 데이터 세트를 수집, 저장, 구조 및 가져올 수 있습니다. 사용 Experience Platform’s Query Service, 이러한 데이터 세트에 대해 쿼리하고 비즈니스에 대한 특정 질문에 답한 다음 효과적인 통찰력을 생성하기 시작할 수 있습니다. 맞춤형 위젯을 만들고, 추가하고, 편집하여 주요 지표를 시각화할 수 있는 사용자 정의 대시보드를 만들고 관리하는 방법을 알아봅니다 사용자 정의 대시보드. 다음을 수행할 수 있습니다. 자체 Real-Time CDP 보고서 사용자 지정 Real-time Customer Data Platform Insights 데이터 모델과 함께 SQL 쿼리를 사용하여 마케팅 및 KPI 활용 사례

다음 단계 및 추가 리소스

이 문서를 읽은 후에는 쿼리 서비스 와 쿼리 서비스가 더 큰 Experience Platform 범위 내에서 작동하는 방식에 대해 알아보게 됩니다. 쿼리 서비스 기능에 대해 계속 알아보려면 다음 문서를 읽는 것이 좋습니다.

쿼리 실행을 더 잘 준비하려면 다음 비디오를 시청하십시오. 이 비디오는 쿼리 편집기 인터페이스, PSQL 클라이언트, BI(비즈니스 인텔리전스) 솔루션 및 HTTP API에서 쿼리를 실행하기 위한 팁과 모범 사례를 공유합니다.

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