Adobe Experience Platform – Versionshinweise

Releasedatum: 28. Juni 2019

Neue Funktionen in Adobe Experience Platform:

Aktualisierungen vorhandener Funktionen:

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace ist ein vollständig verwalteter Dienst in Experience Platform ermöglicht es Datenwissenschaftlern, nahtlos Einblicke aus Daten und Inhalten über Adobe-Lösungen und Drittanbietersysteme zu generieren, indem sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen und umsetzen. Data Science Workspace eng in Platform und ermöglicht den durchgängigen Data Science-Lebenszyklus, einschließlich der Erforschung und Vorbereitung von XDM-Daten, gefolgt von der Entwicklung und Inbetriebnahme von Modellen zur automatischen Anreicherung Real-time Customer Profile mit Insights für maschinelles Lernen.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Bereitstellung und Berechnung der Isolation Bereitstellung dedizierter Rechenressourcen, die erforderlich sind, damit Datenwissenschaftler nicht vertrauenswürdigen Code in Experience Platform sicher sein.
Erstmaliges Benutzererlebnis Enthält vordefinierte Beispiele für verschiedene Umgebungen und Sprachen für maschinelles Lernen, z. B. Python, R, PySpark und Scala Spark.
Notebooks Benutzerdefinierte Umgebung für Datenwissenschaftler/Dateningenieure auf Basis von Jupyter Notebooks , damit sie Daten vorbereiten, Funktionen extrahieren und ML-Modelle mit einer kuratierten Liste von Bibliotheken und beliebten Frameworks für maschinelles Lernen entwickeln können.
Datenforschung Nahtloser Zugriff auf XDM-Daten, die in erfasst werden Platform integriert in Platform Data Access SDK.
Datenvisualisierung Möglichkeit zur Ausführung von SQL-Abfragen in Jupyter Notebooks zur Beschleunigung der Datenvorbereitung und Funktionsentwicklung.
Funktions-Pipelines API/SDK für Scala/PySpark zur Bereitstellung von Funktionsentwicklungs-Pipelines zur Umwandlung von Kern-XDM-Daten in Funktionsschemas.
Modellerstellung Vorlagen und Laufzeitumgebungen, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, sich auf die Modellentwicklung zu konzentrieren, ohne Infrastruktur-Code für den Zugriff auf Daten und die Berechnung von Ressourcen implementieren zu müssen. Sie können Modellcode importieren und umsetzen, um Einblicke aus den Daten in abzuleiten. Platform.
Management von Unternehmensmodellen Unterstützung von Datenmodellen mit mehreren Mandanten zur Nachverfolgung von Modellversionen und dazugehörigen Hyperparameterkonfigurationen, um die Grundlage für das Partner-Ökosystem zu schaffen.
Modellbewertung Bewerten und optimieren Sie Regressions- und Classification-Modelle in Python, PySpark, R und Scala.
Modellimplementierung Möglichkeit zum Vergleichen von Bewertungsmetriken und -konfigurationen über mehrere Experimentiervorgänge hinweg und zum Veröffentlichen des optimalen Modells als Service.
Batch-Bewertung Anreichern Real-time Customer Profile mit Einblicken aus maschinellem Lernen oder als Datensätze zurück in Platform
Zeitplan Integriert mit Platform Orchestration Service zur Automatisierung von Modell-Trainings-, Scoring- und Feature-Pipelines mit benutzerdefinierten Zeitplänen über APIs.

Bekannte Probleme

  • Planungs- und Funktions-Pipelines stehen derzeit nur über API zur Verfügung. Eine Benutzeroberfläche wird in einer zukünftigen Version hinzugefügt.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Science Workspace – Überblick.

Decisioning Service

Adobe Experience Platform Decisioning Service bietet die Möglichkeit, programmatisch und intelligent das "nächstbeste Erlebnis"aus einer Reihe verfügbarer Optionen für eine bestimmte Person auszuwählen, sie an einen beliebigen Kanal oder eine beliebige Anwendung zu senden und Berichte und Analysen durchzuführen.

Ein vordefiniertes Rich-Data-Modell ermöglicht die Verwendung der Entscheidungsfindung für das „nächstbeste Angebot“ unabhängig vom Kanal.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Business Object Repository Ein Repository, das von JSON-Schema-Modellen gesteuert wird, ermöglicht es einem Entwickler, eine Vielzahl von Geschäftsobjekten zu erstellen, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen. Das Repository bietet umfassende Abfrage-APIs sowie eine schemabasierte Suche.
Repository-Container Innerhalb des Business Object Repositorys kann ein Entwickler seine Bedenken in Bezug auf Projekte, geschäftliche oder organisatorische Einheiten oder die Lebenszyklusphasen eines Projekts isolieren (z. B. in der Entwicklung und Integration, beim Staging oder bei der Live-Produktion). Diese Isolationen werden als Repository-Container bezeichnet.
Rollen und Berechtigungen Verwenden der Admin Consolekann eine Organisation Profile erstellen und verwalten, um zielgerichteten Zugriff auf Ressourcen nach Typ, Zugriffsvorgang und Container zu gewähren. Benutzer können diesen Profilen hinzugefügt werden und effektive Zugriffsberechtigungen werden automatisch aus diesen Richtlinien berechnet.
Vordefiniertes Angebots-Objektmodell Ohne dass zunächst ein Datenmodell erstellt werden muss, muss ein Platform -Entwickler können vorgefertigte JSON-Schemas und -Beziehungen nutzen, um einen Angebotskatalog zu erstellen, Entscheidungsregeln und -begrenzungen zu definieren und Angebotskollektionen für Entscheidungen zusammenzustellen.
Entscheidungsregeln auf der Grundlage von Profil- und Nicht-Profil-Daten Eine enge Integration mit dem Real-time Customer Profile ermöglicht es einem Entwickler, Entscheidungsregeln zu erstellen, die Profildaten nutzen. Entscheidungen können nicht nur mit Profilattributen getroffen werden, sondern auch anhand des Erlebnisverlaufs eines Profils und auf der Grundlage von Geschäftseinheiten, die nicht mit einer Benutzeridentität (z. B. Traffic-Ereignisse, Produktbestand) in Verbindung stehen. Alle Experience Data Model (XDM)-Entität, für die ein Schema in der Schema Registry kann für die Entscheidungsregeln verwendet werden. Regeln sind erstklassige Entitäten und können für beliebige Entscheidungsoptionen und Aktivitäten wiederverwendet werden.
Rangfolge und Begrenzung Entscheidungsoptionen, die alle Voraussetzungen und sonstigen Einschränkungen für einen bestimmten Benutzer erfüllen, werden nach Rang geordnet und die beste Option wird ausgewählt. Zusätzliche Einschränkungen pro Benutzer und globale Begrenzungseinschränkungen der Verfügbarkeit der verfügbaren Optionen können verwendet werden, um eine Personalisierung unter Berücksichtigung von Ressourcenbeschränkungen und Benutzermüdigkeit zu ermöglichen.
Decisioning REST-APIs Die Decisioning Service kann mit einer einfachen REST-API aufgerufen werden, um das nächste beste Angebot für eine bestimmte Person abzurufen. Eine Metrik-API kann zur Überprüfung von Echtzeit-Angebotsvorschlägen und zum Begrenzen von Werten verwendet werden.
Streaming von Entscheidungsereignissen in Data Lake und Query Service Die Decisioning Service erstellt automatisch Datensätze, um alle XDM-Entscheidungsereignisse automatisch in die Data Lake. Die Datensätze stehen dann für die Analyse und Berichterstellung zur Verfügung, indem Sie Query Service.
Entwicklerunterstützung Self-Service-Teilnahme mit Dokumentation zu Adobe I/O, einschließlich Tutorials zu verschiedenen Themen.

Bekannte Probleme

  • Das Angebotsdatenmodell wird nicht über die Schema Registry und daher nur in begrenztem Umfang erweitert werden können. Das Modellschema verfügt über integrierte Strukturen, mit denen benutzerdefinierte Daten angehängt werden können. In Zukunft können Sie eine Basis-XDM-Modellklasse erweitern, um Ihre eigenen benutzerdefinierten Entscheidungsfindungs-Domänen zu definieren.
  • Sie müssen über das Domänenmodell der Angebotsverwaltung verfügen und Benutzer und Integrationen müssen in diesem Produktkontext verwaltet werden.

Query Service

Query ServiceMit können Sie in Adobe Experience Platform standardmäßige SQL-Daten zur Abfrage zu verwenden, um viele verschiedene Anwendungsfälle für Analyse und Daten-Management zu unterstützen. Es handelt sich um ein Server-loses Tool, mit dem Sie beliebige Datensätze in die Data Lake und erfassen Sie die Abfrageergebnisse als neuen Datensatz zur Verwendung in Berichten, Data Science Workspaceoder zur Aufnahme in Profile Service.

Sie können Query Service Erstellung von Ökosystemen für die Datenanalyse, um ein Bild der Verbraucher über ihre verschiedenen Interaktionskanäle hinweg zu erhalten. Diese Kanäle können Folgendes umfassen:

  • Point-of-Sale-System
  • Web
  • Mobile
  • CRM-System

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Abfrageeditor Verwenden Sie ein Web-basiertes Tool, um Abfragen zu schreiben, zu validieren, zu testen und auszuführen. Es enthält eine Konsole für detaillierte Informationen über die Durchführung von Abfragen sowie die Möglichkeit, die Abfrageergebnisse als Vorschau anzuzeigen.
Datensatz-Erstellung Erstellen von Datensätzen in Experience Platform über die SQL-Standardsyntax.
Adobe-definierte Funktionen Nutzen Sie Verknüpfungsfunktionen für gängige Aufgaben wie das Identifizieren von Sitzungen oder das Festlegen von Attribution.
BI-Tool-Konnektivität Verwenden Sie die PostgreSQL-Treiber (Postgres), die in gängigen BI-Tools für die Verbindung mit Query Service , um Berichte und Visualisierungen zu erstellen. Zu den unterstützten Tools gehören: Tableau, Power BIund Looker. Authentifizierungsinformationen finden Sie auf der Registerkarte „Berechtigungen“.
Konnektivität des Datenbank-Management-Tools Verbinden Aqua Data Studio oder DB Visualizer nach Query Service für die Datenexploration und die Erstellungsfunktion von Datensätzen. Query Service unterstützt auch die Konnektivität von R Studio. Authentifizierungsinformationen finden Sie auf der Registerkarte „Berechtigungen“.
Befehlszeilen-Abfrage-Tool Stellen Sie eine Verbindung zu PSQL her, um Abfragen über die Befehlszeile ausführen zu können.
Abfrage-Protokoll Verfolgt Abfragen, die von Query Service und ermöglicht es Ihnen, frühere SQL zur Bearbeitung, Ausführung oder zur Erstellung eines Datensatzes aus den Ergebnissen zu finden.
API zur Abfrageplanung Planen Sie Abfragen für die wiederholte Ausführung über diese API.

Bekannte Probleme

  • Query Editor zeigt ein Beispiel von 100 Zeilen der Ergebnisse für Ihre Abfragen. Um die vollständige Ergebnismenge beizubehalten, verwenden Sie die Datensatz-Erstellungsfunktionen aus dem Abfrage-Protokoll.
  • In künftigen Versionen werden Ansichten und eine Benutzeroberfläche für die Anwendung von Zeitplänen auf Abfragen unterstützt.

Weitere Informationen finden Sie unter Query Service, siehe Produktdokumentation.

Experience Data Model (XDM)

Standardisierung und Interoperabilität sind Schlüsselkonzepte von Experience Platform. Das von Adobe unterstützte Experience Data Model (XDM)-System ist ein Versuch, Kundenerlebnisdaten zu standardisieren und Schemas für das Kundenerlebnis-Management zu definieren.

XDM ist eine öffentlich dokumentierte Spezifikation, die die Leistungsfähigkeit digitaler Erlebnisse verbessern soll. Es stellt allgemeine Strukturen und Definitionen für Anwendungen bereit, die mit Diensten in Adobe Experience Platform kommunizieren. Durch die Einhaltung von XDM-Standards können alle Kundenerlebnisdaten in eine gemeinsame Darstellung integriert werden, die Erkenntnisse schneller und besser integriert liefert. Sie können wertvolle Einblicke aus Kundenaktionen gewinnen, Zielgruppen durch Segmente definieren und Kundenattribute für Personalisierungszwecke verwenden.

XDM ist der Mechanismus, der Folgendes ermöglicht Experience Cloud, unterstützt von Adobe Experience Platform, um genau zum richtigen Zeitpunkt die richtige Nachricht auf dem richtigen Kanal an die richtige Person zu senden.

Die Methode, nach der Experience Platform erstellt wird, XDM System operationalisiert Experience Data Model Schemata zur Verwendung durch Experience Platform Komponenten.

Neue Funktionen

Funktion Beschreibung
JSON-Schema-Einschränkungen Die folgenden Datentypen verfügen jetzt über zusätzliche Optionen in der Benutzeroberfläche zum Definieren von Einschränkungen: string – min./max. Länge, Muster, Standardwert, Formate (wie im JSON Schema draft-6 definiert) sowie double – min./max., Standardwert.
Benutzerspezifisch $id Sie können jetzt Ihren eigenen $id-Wert angeben, wenn Sie Ressourcen in POST-Anfragen erstellen.
Leistungsverbesserungen in der Schema Registry Optimierte Erstellung von Vereinigungsschemas und verbessertes Schema-Caching, um die Reaktionszeiten der API deutlich zu verbessern.

Fehlerkorrekturen

  • Das Feld identityMap wurde aus dem Kontext/Profil in eine eigene Schemafeldgruppe verschoben, um die Definition von Identitäten intuitiver zu gestalten.
  • Alle vorhandenen Schemas basierend auf Kontext/Profil mit context/identitymap gepatcht.
  • Die Fehlermeldung, bei der keine Version angegeben war, wurde korrigiert.
  • Es wurde ein Fehler behoben, durch den Schema Registry gab zufällige Antworten für Profilvereinigungsschema-Aufrufe.
  • Es wurde ein Fehler behoben, durch den Vereinigungsschemas die korrekten Felder in Schema Registry.
  • Es wurde ein Fehler behoben, durch den Identitätsdeskriptoren gelegentlich nicht mit gültigen Namensräumen erstellt werden konnten.
  • Es wurde ein Dereferenzproblem behoben, bei dem ein Objekt properties anstelle von allOf verwendete.

Bekannte Probleme

  • Kann nicht erweitert werden Platform-bereitgestellte Feldergruppe durch Hinzufügen eines Felds.
  • Deskriptoren werden nicht gelöscht, wenn eine Feldergruppe aus der Schemakomposition entfernt wird.
  • Es kann kein Enum-Feld ohne Beschriftungen erstellt werden.

Weitere Informationen zum Arbeiten mit XDM unter Verwendung der Schema Registry API und Schema Editor, lesen Sie bitte die XDM-Systemdokumentation.

Segmentation Service

Segmentation Service definiert eine bestimmte Untergruppe von Profilen aus Ihrem Profilspeicher und beschreibt die Kriterien zur Ermittlung einer vermarktbaren Personengruppe in Ihrem Profilspeicher. Segmente können auf Datensatzdaten (z. B. demografischen Informationen) oder Zeitreihen-Ereignissen basieren, die Berührungspunkte von Kunden mit Ihrer Marke darstellen.

In einer E-Mail-Kampagne, die sich auf Laufschuhe konzentriert, können Sie beispielsweise ein Zielgruppensegment aller Benutzer verwenden, die in den letzten 30 Tagen zwar nach Laufschuhen gesucht, jedoch keinen Einkauf getätigt haben. Ein weiteres Beispiel wäre die Verwendung eines Segments für das Targeting von Site-Inhalt, sodass er nur jenen Besuchern angezeigt wird, die zu einer bestimmten Stufe Ihres Prämienprogramms gehören.

Neue Funktionen

Funktion Beschreibung
Relative Zeitregeln Sie können jetzt rollierende Zeitfenster, wie z. B. „vor 14 Tagen“, „vor 3 bis 5 Stunden“ usw. auswählen.
XDM-Feldzusammenfassungen Für Attribute auf der linken Leiste stehen nun Zusammenfassungen zur Verfügung, die eine Ansicht der zugrunde liegenden Daten ermöglichen.
Suche in der linken Leiste Verbesserte Suchfunktionen für den Segmentbereich in der linken Leiste.
eVar-Anzeigenamen Verbesserte Unterstützung für Anzeigenamen, sodass Sie leichter erkennen können, welche Informationen in benutzerdefinierten Ereignissen und Dimensionen aus Adobe Analytics erfasst werden.
Unterstützung für Zusammenführungsrichtlinien Sie können jetzt anhand einer einfachen Dropdown-Liste festlegen, welche Zusammenführungsrichtlinie auf die Segmentdefinition angewendet werden soll.

Fehlerkorrekturen

  • Es wurde ein zeitweilig auftretender Fehler behoben, der dazu führte, dass die Attribute und Ereignis-Bausteine in der linken Leiste nur langsam geladen wurden.
  • Es wurde ein Fehler behoben, der dazu führte, dass die Schätzung eine „NaN“-Antwort zurückgab.
  • Es wurde ein Fehler behoben, bei dem einige Felder die falsche Arbeitsfläche zum Erstellen von Regeln öffneten.

Bekannte Probleme

  • Keine.

Weitere Informationen finden Sie unter Segmentation Service – Übersicht.

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