Fecha de publicación: 28 de junio de 2019
Nuevas funciones de Adobe Experience Platform:
Actualizaciones de funciones existentes:
Adobe Experience Platform Data Science Workspace es un servicio totalmente gestionado en Experience Platform que permite a los científicos de datos generar sin problemas perspectivas de datos y contenido en soluciones de Adobe y sistemas de terceros mediante la creación y puesta en funcionamiento de modelos de aprendizaje automático. Data Science Workspace está totalmente integrado con Platform y potencia el ciclo vital de la ciencia de datos de extremo a extremo, incluida la exploración y preparación de datos XDM, seguidas del desarrollo y la operacionalización de modelos para enriquecer automáticamente Real-Time Customer Profile con perspectivas de aprendizaje automático.
Funciones principales
Función | Descripción |
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Aprovisionamiento y aislamiento informático | Aprovisionar los recursos de computación dedicados necesarios para permitir que los científicos de datos ejecuten código que no es de confianza en Experience Platform de forma segura. |
Primera experiencia de usuario | Incluye ejemplos listos para usar de varios marcos de aprendizaje automático e idiomas como Python, R, PySpark y Scala Spark. |
Notebooks | Entorno personalizado para científicos e ingenieros de datos con tecnología Jupyter Notebooks para permitirles preparar datos, extraer características y desarrollar modelos XML con una lista revisada de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático populares. |
Exploración de datos | Acceso completo a los datos XDM introducidos en Platform integrado con Platform Data Access SDK. |
Visualización de datos | Capacidad para ejecutar consultas SQL en Jupyter Notebooks para acelerar la preparación de datos y la ingeniería de funciones. |
Canalizaciones de funciones | API/SDK para Scala/PySpark para implementar canalizaciones de ingeniería de funciones para transformar datos XDM principales en esquemas de funciones. |
Creación de modelos | Plantillas y tiempos de ejecución que permiten a los científicos de datos centrarse en el desarrollo de modelos sin tener que implementar código de infraestructura para acceder a datos y calcular recursos. Puede importar el código del modelo y ponerlo en funcionamiento para derivar perspectivas 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 de modelo | Evaluar y optimizar los modelos de regresión y clasificación en Python, PySpark, R y Scala. |
Implementación de modelo | Capacidad para comparar métricas y configuraciones de evaluación en varias ejecuciones de experimentos y publicar el modelo óptimo como servicio. |
Puntuación por lotes | Enriquecer Real-Time Customer Profile con perspectivas de aprendizaje automático o escríbalas como conjuntos de datos de nuevo a Platform |
Programación | Integrado con Platform Orchestration Service para automatizar la formación del modelo, la puntuación y las canalizaciones de funciones con programaciones definidas por el usuario a través de las API. |
Problemas conocidos
Para obtener más información, visite la Información general de Data Science Workspace.
Adobe Experience Platform Decisioning Service permite seleccionar de forma programática e inteligente la "siguiente mejor experiencia" de entre un conjunto de opciones disponibles para una persona determinada, enviarlas a cualquier canal o aplicación y realizar informes y análisis.
Un modelo de datos enriquecido generado previamente permite el caso de uso de la toma de decisiones "Siguiente mejor oferta" de forma independiente del canal.
Funciones principales
Función | Descripción |
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Repositorio de objetos empresariales | Un repositorio impulsado por modelos de esquema JSON permite a los desarrolladores crear, leer, actualizar y eliminar una variedad de objetos empresariales. El repositorio proporciona API de consulta expresivas de uso general, así como búsquedas según el esquema. |
Contenedores de repositorio | Dentro del repositorio de objetos empresariales, un desarrollador puede aislar sus preocupaciones en torno a proyectos, unidades empresariales u organizativas, o en torno a las fases del ciclo de vida de un proyecto (por ejemplo, en el desarrollo y la integración, el ensayo o para el uso de producción en directo). Estos aislamientos se denominan contenedores de repositorio. |
Roles y permisos | Uso del Admin Console, una organización puede crear y administrar perfiles para conceder acceso segmentado a los recursos por tipo, operación de acceso y contenedor. Los usuarios se pueden añadir a esos perfiles de acceso y los privilegios de acceso efectivos se calculan automáticamente a partir de esas directivas. |
Modelo de objeto de oferta creado previamente | Sin necesidad de crear primero un modelo de datos, puede Platform Los desarrolladores pueden aprovechar las relaciones y los esquemas JSON creados previamente para crear un catálogo de ofertas, definir reglas de decisión y restricciones y montar colecciones de ofertas para la toma de decisiones. |
Reglas de decisión basadas en datos de perfil y que no son de perfil | Una integración más estrecha con Real-Time Customer Profile permite a los desarrolladores crear reglas de decisión que aprovechan los datos del perfil. Las decisiones no solo se pueden tomar mediante atributos de perfil, sino que también se basan en el historial de eventos de experiencia de un perfil y en entidades comerciales no relacionadas con una identidad de usuario (por ejemplo, condiciones de tráfico, inventario de productos). Cualquiera Experience Data Model (XDM) para la que existe un esquema en la variable Schema Registry se puede utilizar para las reglas de decisión. Las reglas son entidades de primera clase y se pueden reutilizar para cualquiera de las opciones y actividades de decisión. |
Clasificación y límite | 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 utilizar restricciones de límite globales y adicionales por usuario 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 API REST simple para obtener la siguiente mejor oferta para un individuo determinado. Se puede utilizar una API de métricas para comprobar la propuesta de ofertas en tiempo real y los valores de límite. |
Transmisión de eventos de decisión a Data Lake y Query Service | El Decisioning Service crea automáticamente conjuntos de datos para transmitir todos los eventos de decisión XDM automáticamente al Data Lake. Los conjuntos de datos están disponibles para el análisis y la creación de informes mediante Query Service. |
Habilitación de desarrollador | Inclusión en el autoservicio con documentación sobre el Adobe I/O, incluidos tutoriales sobre diversos temas. |
Problemas conocidos
Query Service permite utilizar SQL estándar para consultar datos en Adobe Experience Platform y admitir distintos casos de uso de análisis y administración de datos. Es una herramienta sin servidor que le permite unirse a cualquier conjunto de datos en el Data Lake y capturar los resultados de la consulta como un nuevo conjunto de datos para usar en sistema de informes, Data Science Workspaceo para su ingesta en Profile Service.
Puede utilizar Query Service crear ecosistemas de análisis de datos, creando una imagen de los consumidores en sus diversos canales de interacción. Estos canales pueden incluir lo siguiente:
Funciones principales
Función | Descripción |
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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 previsualizar los resultados de las consultas. |
Creación de conjuntos de datos | Creación de conjuntos de datos en Experience Platform mediante sintaxis SQL estándar. |
Funciones definidas por el Adobe | Aproveche las funciones de acceso directo para tareas comunes como identificar sesiones o establecer atribuciones. |
Conectividad de herramienta de BI | Utilice los controladores PostgreSQL (Postgres) que se encuentran en las herramientas comunes de BI para conectarse a Query Service para crear informes y visualizaciones. Las herramientas compatibles incluyen: Tableau, Power BI, y Looker. Busque información de autenticación en la pestaña Credenciales. |
Conectividad de herramienta de administración de bases de datos | Connect Aqua Data Studio o DB Visualizer hasta Query Service para la funcionalidad de exploración y creación de conjuntos de datos. Query Service también admite conectividad desde R Studio. Busque información de autenticación en la pestaña 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 permite buscar SQL anterior para editar, ejecutar o crear un conjunto de datos a partir de los resultados. |
API de programación de consultas | Programe consultas para su ejecución recurrente mediante esta API. |
Problemas conocidos
Para obtener más información acerca de Query Service, consulte la documentación del producto.
La estandarización y la interoperabilidad son conceptos clave Experience Platform. Experience Data Model (XDM), impulsado por 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 documentada públicamente y diseñada para mejorar la potencia de las experiencias digitales. Proporciona estructuras y definiciones comunes para cualquier aplicación para comunicarse con servicios en Adobe Experience Platform. Al adherirse a los estándares XDM, todos los datos de experiencia del cliente se pueden incorporar en una representación común que ofrece perspectivas de una manera más rápida e integrada. Puede obtener información valiosa de las acciones de los clientes, definir las audiencias de los clientes mediante segmentos y utilizar los atributos del cliente para fines de personalización.
XDM es el mecanismo que permite Experience Cloud, con tecnología de Adobe Experience Platform, para entregar el mensaje correcto a la persona adecuada, en el canal correcto, exactamente en el momento adecuado.
La metodología en la que Experience Platform se ha creado, XDM System pone en funcionamiento Experience Data Model esquemas que debe utilizar Experience Platform componentes.
Nuevas funciones
Función | Descripción |
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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 (como se define en Borrador de esquema JSON-6) y double - min/max, valor predeterminado. |
Personalizado $id |
Ahora puede proporcionar los suyos propios $id al crear recursos en solicitudes de POST. |
Mejoras de rendimiento del Registro de esquemas | Generación de esquemas de unión optimizada y almacenamiento en caché de esquema mejorado para mejorar en gran medida los tiempos de respuesta de la API. |
Correcciones de errores
properties
en lugar de allOf
.Problemas conocidos
Para obtener más información sobre cómo trabajar con XDM mediante Schema Registry API y Schema Editor, lea la Documentación del sistema XDM.
Segmentation Service define un subconjunto particular de perfiles del almacén de perfiles, y describe los criterios para distinguir un grupo comercializable de personas dentro 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 las zapatillas de running, puede utilizar un segmento de audiencia de todos los usuarios que buscaron zapatillas de running en los últimos 30 días, pero no completaron una compra. Otro ejemplo podría ser el uso de un segmento para segmentar el contenido del sitio de modo que se muestre solo a los visitantes que pertenecen a un determinado nivel del programa de recompensas.
Nuevas funciones
Función | Descripción |
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Reglas de tiempo relativo | Ahora puede elegir ventanas de tiempo de laminación como hace 14 días, hace entre 3 y 5 horas, etc. |
Resúmenes de campo XDM | Para los Atributos en el carril izquierdo, ahora hay disponibles resúmenes que proporcionan una vista de los datos subyacentes. |
Búsqueda en el carril izquierdo | Se han mejorado las capacidades de búsqueda para la parte de segmentos del carril izquierdo. |
nombres descriptivos para el eVar | Se ha mejorado la compatibilidad con nombres descriptivos, lo que le permite ver con mayor facilidad qué información se captura dentro de eventos y dimensiones personalizados desde Adobe Analytics. |
Compatibilidad con políticas de combinación | Ahora puede elegir qué política de combinación aplicar a su definición de segmento mediante una lista desplegable simple. |
Correcciones de errores
Problemas conocidos
Para obtener más información, consulte la Resumen del servicio de segmentación.