Adobe Experience Platform 릴리스 노트

릴리스 날짜: 2019년 6월 28일

Adobe Experience Platform의 새로운 기능:

기존 기능 업데이트:

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace 는 내에서 완전히 관리되는 서비스입니다 Experience Platform 이를 통해 데이터 과학자가 시스템 학습 모델을 구축 및 운영하여 Adobe 솔루션 및 타사 시스템 전반에서 데이터와 컨텐츠를 통해 통찰력을 원활하게 생성할 수 있습니다. Data Science Workspace 는 Platform 및 는 XDM 데이터 탐색 및 준비 등 종단 간 데이터 과학 라이프사이클을 지원하고 모델 개발 및 운영 과정을 통해 자동으로 보강합니다 Real-time Customer Profile ( 머신 러닝 인사이트 사용)

주요 기능

기능 설명
프로비저닝 및 컴퓨팅 격리 데이터 과학자들이 내에서 신뢰할 수 없는 코드를 실행할 수 있도록 하는 데 필요한 전용 컴퓨팅 리소스를 제공합니다 Experience Platform 안전하게
처음 사용자 경험 다양한 기계 학습 프레임워크 및 다음과 같은 언어에 대한 기본 샘플 포함 Python, R, PySpark 및 Scala Spark.
노트북 다음을 기반으로 하는 데이터 과학자/데이터 엔지니어를 위한 맞춤형 환경 Jupyter Notebooks 라이브러리 및 인기 있는 기계 학습 프레임워크를 사용하여 데이터를 준비하고 기능을 추출하며 ML 모델을 개발할 수 있습니다.
데이터 탐색 수집된 XDM 데이터에 대한 원활한 액세스 Platform 통합 Platform Data Access SDK.
데이터 시각화 에서 SQL 쿼리를 실행하는 기능 Jupyter Notebooks 데이터 준비 및 기능 엔지니어링 작업을 가속화할 수 있습니다.
기능 파이프라인 Scala/PySpark용 API/SDK를 사용하여 코어 XDM 데이터를 기능 스키마로 변환하는 기능 엔지니어링 파이프라인을 배포할 수 있습니다.
모델 작성 데이터 과학자들이 데이터 및 컴퓨팅 리소스에 액세스하기 위한 인프라 코드를 구현하지 않고도 모델 개발에 집중할 수 있도록 해주는 템플릿 및 런타임. 모델 코드를 가져오고 이를 조작하여 의 데이터에서 인사이트를 파생할 수 있습니다 Platform.
엔터프라이즈 모델 관리 파트너 에코시스템을 위한 기반을 제공하기 위해 모델 버전 및 관련 하이퍼매개 변수 구성을 추적하는 다중 임차인 데이터 모델을 지원합니다.
모델 평가 에서 회귀 및 분류 모델 평가 및 최적화 Python, PySpark, R 및 Scala.
모델 배포 여러 실험 실행에서 평가 지표 및 구성을 비교하고 최적의 모델을 서비스로 게시하는 기능.
배치 점수 책정 품질 개선 Real-time Customer Profile 머신 러닝 인사이트를 이용하거나 데이터 세트로 다시 쓰세요. Platform
예약 통합 Platform Orchestration Service를 통해 API를 통해 사용자 정의 일정을 통해 모델 교육, 점수 책정 및 기능 파이프라인을 자동화할 수 있습니다.

알려진 문제

  • 현재 API를 통해서만 예약 및 기능 파이프라인을 사용할 수 있으며 이후 릴리스에서 UI를 추가할 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 과학 작업 공간 개요.

Decisioning Service

Adobe Experience Platform Decisioning Service 은 지정된 개인에게 사용 가능한 옵션 집합 중에서 '다음 우수 경험'을 프로그래밍 방식으로 지능적으로 선택하고, 모든 채널 또는 애플리케이션에 전달하고 보고 및 분석을 수행하는 기능을 제공합니다.

사전 빌드된 리치 데이터 모델을 사용하면 채널에 관계 없는 방식으로 "다음 최상의 오퍼" 결정을 사용할 수 있습니다.

주요 기능

기능 설명
비즈니스 객체 저장소 JSON 스키마 모델에 의해 운영되는 리포지토리는 개발자가 다양한 비즈니스 개체를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있도록 합니다. 저장소는 스키마 인식 검색뿐만 아니라 범용, 표현형 쿼리 API를 제공합니다.
저장소 컨테이너 비즈니스 객체 저장소 내에서 개발자는 프로젝트, 비즈니스 또는 조직 단위 또는 프로젝트의 라이프 사이클 단계(예: 개발 및 통합, 스테이징 또는 라이브 프로덕션 사용)와 관련된 관심사를 분리할 수 있습니다. 이러한 고립을 저장소 컨테이너라고 합니다.
역할 및 권한 사용 Admin Console를 지정하는 경우, 조직은 프로필을 만들고 관리하여 유형, 액세스 작업 및 컨테이너별로 리소스에 대한 타겟팅된 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 사용자는 이러한 액세스 프로필에 추가할 수 있으며 유효한 액세스 권한은 해당 정책에서 자동으로 계산됩니다.
사전 빌드된 오퍼 개체 모델 먼저 데이터 모델을 구축하지 않고도 Platform 개발자는 사전 빌드된 JSON 스키마 및 관계를 활용하여 오퍼 카탈로그를 만들고, 의사 결정 규칙 및 제한을 정의하고, 의사 결정을 위한 오퍼 컬렉션을 어셈블할 수 있습니다.
프로필 및 비프로필 데이터 기반 의사 결정 규칙 와 긴밀한 통합 Real-time Customer Profile 개발자는 프로필 데이터를 활용하는 의사 결정 규칙을 만들 수 있습니다. 프로필 속성을 사용하여 결정할 수 있을 뿐만 아니라 프로필의 경험 이벤트 내역 및 사용자 ID와 관련이 없는 비즈니스 엔티티(예: 트래픽 조건, 제품 인벤토리)를 기반으로 결정을 내릴 수도 있습니다. 임의 Experience Data Model 스키마가에 있는 (XDM) 엔티티 Schema Registry 결정 규칙에 사용할 수 있습니다. 규칙은 첫 번째 클래스 엔티티이며 결정 옵션 및 활동에 다시 사용할 수 있습니다.
순위 지정 및 최대 가용량 지정된 사용자에 대한 모든 자격 조건 및 기타 제한을 충족하는 의사 결정 옵션이 등급이 지정되며, 가장 적합한 옵션이 선택됩니다. 사용자당 추가 및 전역 최대 가용량 제한을 사용하여 사용 가능한 옵션의 노출을 제한할 수 있으므로 리소스 제한 및 사용자 피로도 개인화를 염두에 둘 수 있습니다.
Decisioning REST API 다음 Decisioning Service 간단한 REST API를 사용하여 을 호출하여 지정된 개인을 위한 다음 최상의 오퍼를 가져올 수 있습니다. 지표 API를 사용하여 실시간 오퍼 제안 및 최대 가용량 값을 확인할 수 있습니다.
에 의사 결정 이벤트 스트리밍 Data Lake 및 Query Service 다음 Decisioning Service 데이터 세트를 자동으로 만들어 모든 XDM 의사 결정 이벤트를 자동으로 Data Lake. 그런 다음 을 사용하여 분석 및 보고에 데이터 세트를 사용할 수 있습니다 Query Service.
개발자 지원 다양한 주제에 대한 자습서를 포함한 Adobe I/O에 대한 설명서를 사용한 셀프 서비스 옵트인.

알려진 문제

  • 오퍼 데이터 모델은 Schema Registry 따라서 제한된 방법으로만 확장할 수 있습니다. 모델 스키마에는 사용자 지정 데이터를 첨부할 수 있도록 내장된 구조가 있습니다. 나중에 기본 XDM 모델 클래스를 확장하여 고유한 사용자 지정 의사 결정 도메인을 정의할 수 있습니다.
  • 오퍼 관리 도메인 모델로 프로비저닝되어야 하며 사용자 및 통합은 이 제품 컨텍스트에서 관리해야 합니다.

Query Service

Query Service 에서는 표준 SQL을 사용하여 Adobe Experience Platform의 데이터를 쿼리하여 다양한 분석 및 데이터 관리 사용 사례를 지원합니다. 에서 데이터 세트에 가입할 수 있는 서버를 사용하지 않는 도구입니다 Data Lake 쿼리 결과를 보고에 사용할 새 데이터 세트로 캡처하고 Data Science Workspace, 또는 를 수집하여 Profile Service.

다음을 사용할 수 있습니다 Query Service 데이터 분석 에코시스템을 구축하려면 다양한 상호 작용 채널에서 소비자의 그림을 그릴 수 있습니다. 이러한 채널에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 판매 지점 시스템
  • 모바일
  • CRM 시스템

주요 기능

기능 설명
쿼리 편집기 웹 기반 도구를 사용하여 쿼리를 작성, 유효성 검사, 테스트 및 실행합니다. 여기에는 쿼리 실행에 대한 자세한 정보와 쿼리 결과를 미리 보는 기능을 위한 콘솔이 포함되어 있습니다.
데이터 집합 만들기 데이터 세트 만들기 Experience Platform 표준 SQL 구문을 통해 검색할 수 있습니다.
Adobe 정의 함수 세션 식별 또는 속성 설정과 같은 일반적인 작업에 대한 바로 가기 함수를 활용합니다.
BI 도구 연결 일반 BI 도구에 있는 PostgreSQL(Postgres) 드라이버를 사용하여 연결할 수 있습니다. Query Service 보고서 및 시각화를 만들려면 지원되는 도구는 다음과 같습니다. Tableau, Power BI, 및 Looker. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다.
데이터베이스 관리 툴 연결 Connect Aqua Data Studio 또는 DB Visualizer to Query Service 을 참조하십시오. Query Service 또한 R Studio에서 연결을 지원합니다. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다.
명령줄 쿼리 도구 명령줄에서 쿼리를 실행할 수 있도록 PSQL을 연결합니다.
쿼리 로그 에서 실행하는 쿼리 기록을 유지합니다. Query Service 및 을 사용하면 편집, 실행 또는 결과로부터 데이터 집합을 만들기 위한 이전 SQL을 찾을 수 있습니다.
쿼리 예약 API 이 API를 통해 반복 실행을 위한 쿼리를 예약합니다.

알려진 문제

  • Query Editor 쿼리에 대한 결과 100개 행의 샘플을 보여 줍니다. 전체 결과 세트를 유지하려면 쿼리 로그에서 데이터 집합 만들기 기능을 사용하십시오.
  • 단기 릴리스는 쿼리에 일정을 적용하는 보기 및 UI에 대한 지원을 추가합니다.

에 대한 자세한 정보 Query Service를 참조하고 제품 설명서.

Experience Data Model (XDM)

표준화와 상호 운용성은 이면의 주요 개념입니다 Experience Platform. Experience Data Model Adobe 기반의 XDM(Customer Experience Management)은 고객 경험 데이터를 표준화하고 고객 경험 관리를 위한 스키마를 정의하려는 노력입니다.

XDM은 디지털 경험의 힘을 향상시키기 위해 설계된 문서화된 사양입니다. Adobe Experience Platform의 서비스와 통신할 수 있도록 모든 애플리케이션에 대한 공통 구조 및 정의를 제공합니다. XDM 표준을 준수함으로써 모든 고객 경험 데이터를 보다 빠르고 통합된 방식으로 통찰력을 제공하는 공통 표현에 통합할 수 있습니다. 고객 작업을 통해 유용한 통찰력을 얻을 수 있고, 세그먼트를 통해 고객 대상을 정의하고, 개인화를 위해 고객 속성을 사용할 수 있습니다.

XDM은 Experience Cloud은(는) Adobe Experience Platform에 의해 제공되므로, 올바른 사용자에게 올바른 메시지를 정확한 시점에 제공할 수 있습니다.

그 방법론 Experience Platform 빌드됨, XDM System 운영 Experience Data Model 스키마에서 사용 Experience Platform 구성 요소.

새로운 기능

기능 설명
JSON 스키마 제한 이제 다음 데이터 유형에는 제한을 정의하는 사용자 인터페이스에 추가 옵션이 있습니다. string - 최소/최대 길이, 패턴, 기본값, 형식(정의된 대로) JSON 스키마 초안-6) 및 double - 최소/최대, 기본값.
사용자 지정 $id 이제 사용자 고유의 오퍼를 제공할 수 있습니다 $id POST 요청에서 리소스를 만들 때 유용합니다.
스키마 레지스트리 성능 개선 API 응답 시간을 크게 개선하기 위해 최적화된 결합 스키마 생성 및 향상된 스키마 캐싱.

버그 수정

  • id를 보다 직관적으로 정의하기 위해 identityMap 필드를 컨텍스트/프로필 외부에, 자체 스키마 필드 그룹으로 이동했습니다.
  • 컨텍스트/id맵이 있는 컨텍스트/프로필을 기반으로 모든 기존 스키마를 패치했습니다.
  • 제공된 버전이 없는 경우 오류 메시지가 수정되었습니다.
  • 다음 위치의 버그를 수정했습니다. Schema Registry 에서 프로필 조합 스키마 호출에 대한 임의 응답을 제공했습니다.
  • 결합 스키마에 올바른 필드가 표시되지 않던 버그를 수정했습니다. Schema Registry.
  • 올바른 네임스페이스로 ID 설명자를 만들 수 없었던 버그가 수정되었습니다.
  • 개체가 을 사용하는 경우 발생하는 참조 해제 문제가 해결되었습니다. properties 대신 allOf.

알려진 문제

  • 확장할 수 없음 Platform-필드를 추가하여 필드 그룹을 제공했습니다.
  • 스키마 작성에서 필드 그룹을 제거해도 설명자는 삭제되지 않습니다.
  • 레이블이 없는 열거형 필드를 만들 수 없습니다.

를 사용하여 XDM을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Schema Registry API 및 Schema Editor을(를) 참조하십시오. XDM 시스템 설명서.

Segmentation Service

Segmentation Service 프로필 저장소 내의 마케팅 가능한 사람 그룹을 구분하는 기준을 설명하는 프로필의 특정 하위 집합을 정의합니다. 세그먼트는 브랜드에서 고객 터치 포인트를 나타내는 레코드 데이터(예: 인구 통계 정보) 또는 시계열 이벤트를 기반으로 할 수 있습니다.

예를 들어, 신발 찾기에 중점을 둔 이메일 캠페인에서 지난 30일 이내에 운동화를 검색했지만 구매를 완료하지 않은 모든 사용자의 대상 세그먼트를 사용할 수 있습니다. 또 다른 예로는 세그먼트를 사용하여 사이트 컨텐츠를 타깃팅하여 특정 계층에 속하는 방문자만 표시하도록 하는 것이 있습니다.

새로운 기능

기능 설명
상대 시간 규칙 이제 14일 전, 3~5시간 전 등과 같은 롤링 시간 창을 선택할 수 있습니다.
XDM 필드 요약 왼쪽 레일의 속성에 대해 이제 요약을 기본 데이터에 제공할 수 있습니다.
왼쪽 레일 검색 왼쪽 레일의 세그먼트 부분에 대한 검색 기능이 개선되었습니다.
eVar 친숙한 이름 친숙한 이름에 대한 지원이 개선되어 Adobe Analytics의 사용자 지정 이벤트 및 차원 내에서 캡처되는 정보를 보다 쉽게 볼 수 있습니다.
병합 정책 지원 이제 단순 드롭다운을 사용하여 세그먼트 정의에 적용할 병합 정책을 선택할 수 있습니다.

버그 수정

  • 왼쪽 레일에서 속성 및 이벤트 구성 요소의 로드가 느려지는 간헐적인 문제를 해결했습니다.
  • 견적 도구가 "NaN" 응답을 반환하는 버그가 수정되었습니다.
  • 일부 필드에서 잘못된 규칙 작성 캔버스가 열리는 오류를 수정했습니다.

알려진 문제

  • None.

자세한 내용은 세그먼테이션 서비스 개요.

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