Notas de la versión de Adobe Experience Platform

Fecha de publicación: 28 de junio de 2019

Nuevas funciones de Adobe Experience Platform:

Actualizaciones de funciones existentes:

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace es un servicio completamente administrado dentro de Experience Platform que permite a los científicos de datos generar perspectivas sin problemas a partir de datos y contenido en soluciones de Adobe y sistemas de terceros mediante la creación y operación de modelos de aprendizaje automático. Data Science Workspace está estrechamente integrado con Platform y potencia el ciclo de vida completo de la ciencia de datos, incluida la exploración y preparación de datos XDM, seguido del desarrollo y la operacionalización de modelos para enriquecerse automáticamente Real-time Customer Profile con perspectivas de aprendizaje automático.

Funciones principales

Función Descripción
Aprovisionamiento y aislamiento informático Aprovisionar los recursos computacionales específicos necesarios para permitir que los científicos de datos ejecuten el código que no es de confianza en Experience Platform de manera segura.
Primera experiencia del usuario Incluye ejemplos listos para usar para varios marcos de aprendizaje automático e idiomas como Python, R, PySpark y Scala Spark.
Portátiles Entorno personalizado para científicos de datos/ingenieros de datos con tecnología Jupyter Notebooks para permitirles preparar datos, extraer funciones y desarrollar modelos ML con una lista depurada de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático populares.
Exploración de datos Acceso perfecto a datos XDM incorporados en Platform integrados con Platform Data Access SDK.
Visualización de datos Capacidad para ejecutar consultas SQL en Jupyter Notebooks para acelerar la preparación de datos y el ingeniería de características.
Canalizaciones de funciones API/SDK para Scala/PySpark para implementar canalizaciones de ingeniería de características para transformar datos XDM principales en esquemas de características.
Creación de modelos Plantillas y tiempos de ejecución que permiten a los científicos de datos centrarse en el desarrollo del modelo sin tener que implementar código de infraestructura para acceder a datos y calcular recursos. Puede importar código modelo y operacionalizarlo para obtener perspectivas a partir de los datos en Platform.
Administración de modelos empresariales Compatibilidad con el modelo de datos de varios inquilinos para rastrear versiones de modelos y configuraciones de hiperparámetros asociadas para proporcionar una base para el ecosistema de socios.
Evaluación del modelo Evalúe y optimice los modelos de regresión y clasificación en Python, PySpark, R y Scala.
Implementación de modelo La capacidad de comparar métricas de evaluación y configuraciones en varios experimentos se ejecuta y publica el modelo óptimo como Servicio.
Puntuación por lotes Enriquezca Real-time Customer Profile con perspectivas de aprendizaje automático o escríbalos como conjuntos de datos a Platform
Programación Integrado con Platform Servicio de organización para automatizar las canalizaciones de funciones, puntuación y capacitación de modelos con programaciones definidas por el usuario mediante API.

Problemas conocidos

  • Actualmente, las canalizaciones de programación y funciones están disponibles solo mediante API, y en una versión futura se agregará una interfaz de usuario.

Para obtener más información, visite Información general de Data Science Workspace.

Decisioning Service

Adobe Experience Platform Decisioning Service permite seleccionar de forma programada e inteligente la "Mejor experiencia siguiente" de un conjunto de opciones disponibles para un individuo determinado, enviarla a cualquier canal o aplicación y realizar informes y análisis.

Un modelo de datos enriquecidos precompilado permite utilizar el caso de uso de la decisión "Siguiente mejor oferta" de forma independiente del canal.

Funciones principales

Función Descripción
Repositorio de objetos de negocio Un repositorio impulsado por modelos de esquema JSON permite a un desarrollador crear, leer, actualizar y eliminar una variedad de objetos empresariales. El repositorio proporciona API de consulta expresivas y de propósito general, así como búsquedas según esquemas.
Contenedores de repositorio Dentro del repositorio de objetos empresariales, un desarrollador puede aislar sus preocupaciones en torno a proyectos, unidades empresariales o organizativas, o en torno a las etapas del ciclo de vida de un proyecto (por ejemplo, en desarrollo e integración, ensayo o para uso de producción en directo). Estas aislaciones se denominan contenedores de repositorio.
Roles y permisos Con Admin Console, una organización puede crear y administrar perfiles para conceder acceso objetivo a los recursos por tipo, operación de acceso y contenedor. Los usuarios se pueden agregar a esos perfiles de acceso y los privilegios de acceso efectivos se calculan automáticamente a partir de esas políticas.
Modelo de objeto de oferta predefinido Sin la necesidad de crear primero un modelo de datos, un desarrollador de Platform puede aprovechar los esquemas y relaciones JSON precompilados para crear un catálogo de ofertas, definir reglas de decisión y restricciones, y ensamblar colecciones de ofertas para la toma de decisiones.
Reglas de decisión basadas en datos de perfil y no de perfil Una integración ajustada con Real-time Customer Profile permite a un desarrollador crear reglas de decisión que aprovechen los datos de Perfil. No solo se pueden tomar decisiones mediante atributos de perfil, sino también en función del historial de eventos de experiencia de un perfil y en función de entidades comerciales no relacionadas con la identidad del usuario (por ejemplo, condiciones de tráfico, inventario de productos). Cualquier entidad Experience Data Model (XDM) para la que exista un esquema en Schema Registry puede utilizarse para las reglas de decisión. Las reglas son entidades de primera clase y se pueden reutilizar para cualquiera de las opciones de decisión y actividades.
Clasificación y restricción Las opciones de decisión que cumplen todos los requisitos y otras restricciones para un usuario determinado se clasifican y se selecciona la mejor opción. Se pueden usar restricciones adicionales por usuario y restricciones de límite globales para limitar la exposición de las opciones disponibles, lo que permite la personalización teniendo en cuenta las restricciones de recursos y la fatiga del usuario.
Decisioning API de REST El Decisioning Service se puede invocar utilizando una sencilla API de REST para obtener la siguiente mejor oferta para un individuo determinado. Se puede utilizar una API de métricas para comprobar la propuesta de oferta en tiempo real y los valores de límite.
Transmisión de eventos de decisión en Data Lake y Query Service El Decisioning Service crea automáticamente conjuntos de datos para transmitir todos los eventos de decisión XDM automáticamente a Data Lake. Los conjuntos de datos están disponibles para análisis y creación de informes mediante Query Service.
Habilitación para desarrolladores Inclusión de autoservicio con documentación sobre Adobe I/O que incluye tutoriales para varios temas.

Problemas conocidos

  • El modelo de datos de oferta no se expone a través de Schema Registry y, por lo tanto, solo se puede ampliar de forma limitada. El esquema de modelo tiene estructuras integradas que permiten el adjunto de datos personalizados. En el futuro, podrá ampliar una clase de modelo XDM base para definir sus propios dominios de decisión personalizados.
  • Debe estar aprovisionado con el modelo de dominio de Administración de ofertas y los usuarios y las integraciones deben administrarse en este contexto de producto.

Query Service

Query Service permite utilizar SQL estándar para consultar datos en Adobe Experience Platform y admitir muchos casos de uso de análisis y administración de datos diferentes. Es una herramienta sin servidor que le permite unirse a cualquier conjunto de datos en Data Lake y capturar los resultados de la consulta como un nuevo conjunto de datos para usar en sistema de informes, Data Science Workspace o para ingerirlos en Profile Service.

Puede utilizar Query Service para crear ecosistemas de análisis de datos, creando una imagen de los consumidores en sus diversos canales de interacción. Estos canales pueden incluir:

  • Sistema de punto de venta
  • Web
  • Dispositivo móvil
  • Sistema CRM

Funciones principales

Función Descripción
Editor de consultas Utilice una herramienta basada en Web para escribir, validar, probar y ejecutar consultas. Incluye una consola para obtener información detallada sobre la ejecución de consultas, así como la capacidad de obtener una vista previa de los resultados de las consultas.
Creación de conjuntos de datos Cree conjuntos de datos en Experience Platform mediante la sintaxis SQL estándar.
Funciones definidas por Adobe Aproveche las funciones de acceso directo para tareas comunes, como identificar sesiones o configurar atribución.
Conectividad de la herramienta BI Utilice los controladores PostgreSQL (Postgres) que se encuentran en herramientas de BI comunes para conectarse a Query Service para crear informes y visualizaciones. Las herramientas compatibles son: Tableau, Power BI y Looker. Busque información de autenticación en la ficha Credenciales .
Conectividad de las herramientas de administración de bases de datos Conecte Aqua Data Studio o DB Visualizer a Query Service para la exploración de datos y la funcionalidad de creación de conjuntos de datos. Query Service también admite conectividad desde R Studio. Busque información de autenticación en la ficha Credenciales .
Herramienta de consulta de línea de comandos Conecte PSQL para poder ejecutar consultas desde la línea de comandos.
Registro de consultas Mantiene un historial de consultas ejecutadas por Query Service y le permite encontrar SQL anterior para editar, ejecutar o crear un conjunto de datos a partir de los resultados.
API de programación de consultas Programe consultas para la ejecución recurrente mediante esta API.

Problemas conocidos

  • Query Editor muestra un ejemplo de 100 filas de los resultados de las consultas. Para mantener el conjunto de resultados completo, utilice las capacidades de creación de conjuntos de datos del registro de consultas.
  • Las versiones a corto plazo agregarán compatibilidad con Vistas y una interfaz de usuario para aplicar programaciones a consultas.

Para obtener más información sobre Query Service, consulte la documentación del producto.

Experience Data Model (XDM)

La estandarización y la interoperabilidad son conceptos clave detrás de Experience Platform. Experience Data Model (XDM), impulsado por el Adobe, es un esfuerzo para estandarizar los datos de experiencia del cliente y definir esquemas para la administración de experiencias del cliente.

XDM es una especificación públicamente documentada diseñada para mejorar el poder de las experiencias digitales. Proporciona estructuras y definiciones comunes para que cualquier aplicación se comunique con los servicios de Adobe Experience Platform. Al cumplir con los estándares XDM, todos los datos de experiencia del cliente se pueden incorporar a una representación común que ofrezca perspectivas de una manera más rápida e integrada. Puede obtener perspectivas valiosas a partir de las acciones de los clientes, definir audiencias de clientes a través de segmentos y utilizar atributos de clientes con fines de personalización.

XDM es el mecanismo que permite a Experience Cloud, con tecnología de Adobe Experience Platform, enviar el mensaje correcto a la persona adecuada, en el canal correcto, en el momento justo.

La metodología en la que se crea Experience Platform, XDM System operacionaliza los esquemas Experience Data Model para su uso por los componentes Experience Platform.

Nuevas funciones

Función Descripción
Restricciones del esquema JSON Los siguientes tipos de datos ahora tienen opciones adicionales en la interfaz de usuario para definir restricciones: string: longitud mínima/máxima, patrón, valor predeterminado, formatos (tal como se define en JSON Schema Draft-6) y double: min/max, valor predeterminado.
Personalizado $id Ahora puede proporcionar su propio valor $id al crear recursos en solicitudes de POST.
Mejoras en el rendimiento del Registro de esquemas Se ha optimizado la generación de esquemas de unión y se ha mejorado el almacenamiento en caché de esquemas para mejorar en gran medida los tiempos de respuesta de la API.

Correcciones de errores

  • Se ha movido el campo identityMap fuera de contexto/perfil y a su propio grupo de campos de esquema para que la definición de identidades sea más intuitiva.
  • Se han parcheado todos los esquemas existentes basados en el contexto/perfil con context/identitymap.
  • Se ha corregido un mensaje de error cuando no se proporciona ninguna versión.
  • Se ha corregido un error por el que Schema Registry daba respuestas aleatorias para llamadas de esquema de unión de perfiles.
  • Se ha corregido un error por el que los esquemas de unión no mostraban los campos correctos en Schema Registry.
  • Se ha corregido un error por el que, ocasionalmente, los descriptores de identidad no podían crearse con áreas de nombres válidas.
  • Se ha corregido un problema de eliminación de referencia si un objeto utiliza properties en lugar de allOf.

Problemas conocidos

  • No se puede ampliar un grupo de campos proporcionado por Platform agregando un campo.
  • Los descriptores no se eliminan cuando se elimina un grupo de campos de la composición de esquema.
  • No se puede crear un campo de enumeración sin etiquetas.

Para obtener más información sobre cómo trabajar con XDM mediante la API Schema Registry y Schema Editor, lea la Documentación del sistema XDM.

Segmentation Service

Segmentation Service define un subconjunto concreto de perfiles del almacén de perfiles y describe los criterios para distinguir un grupo comercializable de personas del almacén de perfiles. Los segmentos pueden basarse en datos de registro (como información demográfica) o en eventos de series temporales que representen puntos de contacto del cliente con su marca.

Por ejemplo, en una campaña de correo electrónico centrada en zapatillas de correr, puede utilizar un segmento de audiencia de todos los usuarios que hayan buscado zapatillas de correr en los últimos 30 días, pero no hayan completado una compra. Otro ejemplo podría ser el uso de un segmento para dirigir el contenido del sitio de modo que se muestre únicamente a los visitantes que pertenezcan a un determinado nivel del programa de recompensas.

Nuevas funciones

Función Descripción
Reglas de tiempo relativas Ahora puede elegir periodos de tiempo móviles como hace 14 días, hace 3 a 5 horas, etc.
Resúmenes de campos XDM En el caso de los Atributos en el carril izquierdo, ahora hay resúmenes disponibles que proporcionan una vista de los datos subyacentes.
Búsqueda en el carril izquierdo Se han mejorado las capacidades de búsqueda de la parte de segmentos del carril izquierdo.
nombres descriptivos del eVar Se ha mejorado la compatibilidad con nombres descriptivos, lo que permite ver con mayor facilidad qué información se captura dentro de eventos personalizados y dimensiones de Adobe Analytics.
Compatibilidad con políticas de combinación Ahora puede elegir qué política de combinación aplicar a su definición de segmento mediante una simple lista desplegable.

Correcciones de errores

  • Se ha corregido un problema intermitente que provocaba una carga lenta de los componentes básicos de atributos y eventos en el carril izquierdo.
  • Se ha corregido un error que hacía que el estimador devolviera la respuesta "NaN".
  • Se ha corregido un error por el que algunos campos abrían el lienzo de creación de reglas incorrecto.

Problemas conocidos

  • Ninguno.

Para obtener más información, consulte la información general del servicio de segmentación.

En esta página