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 완전 관리되는 서비스로서, 머신 러닝 모델을 구축 및 운영하여 데이터 과학자가 Adobe 솔루션 및 타사 시스템 전반에 걸쳐 데이터와 컨텐츠에 대한 인사이트를 원활하게 생성할 수 Experience Platform 있습니다. Data Science Workspace XDM 데이터 Platform 의 탐색 및 준비 등 종합적인 데이터 과학 라이프사이클과 긴밀하게 통합되어 있으며, CDM 데이터 개발 및 운영 체제에 따라 CMS(Machine Learning Insights)를 통해 자동으로 풍부한 기능을 제공합니다 Real-time Customer Profile .
주요 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 프로비저닝 및 컴퓨팅 격리 | 데이터 과학자들이 안전한 방식으로 신뢰할 수 없는 코드를 실행할 수 있도록 하는 데 필요한 전용 컴퓨팅 리소스 Experience Platform 를 제공합니다. |
| 최초 사용자 경험 | R, PySpark, Scala와 같은 다양한 머신 러닝 프레임워크와 언어 Python에 대한 최신 샘플을 제공합니다 Spark. |
| 노트북 | 선별된 라이브러리 및 널리 사용되는 머신 러닝 프레임워크를 통해 데이터 준비, 기능 추출, ML 모델 개발 등 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 활용할 수 Jupyter Notebooks 있는 맞춤형 환경을 제공합니다. |
| 데이터 탐색 | SDK와 통합되는 XDM 데이터에 대한 원활한 Platform 액세스 Platform Data Access |
| 데이터 시각화 | SQL 쿼리를 실행하여 데이터 준비 및 기능 엔지니어링 Jupyter Notebooks 을 가속화할 수 있습니다. |
| 기능 파이프라인 | 핵심 XDM 데이터를 기능 스키마로 변환하기 위한 기능 엔지니어링 파이프라인을 배포할 수 있는 Scala/PySpark용 API/SDK. |
| 모델 작성 | 데이터 과학자들이 데이터 및 컴퓨팅 리소스에 액세스하기 위한 인프라 코드를 구현하지 않고도 모델 개발에 집중할 수 있는 템플릿 및 런타임입니다. 모델 코드를 가져오고 이를 조작하여 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있습니다 Platform. |
| 기업 모델 관리 | 다중 테넌트 데이터 모델을 지원하여 모델 버전과 연결된 하이퍼매개 변수 구성을 추적하여 파트너 에코시스템의 기반을 제공합니다. |
| 모델 평가 | PySpark, R 및 Scala에서 회귀 및 분류 모델 Python을 평가하고 최적화할 수 있습니다. |
| 모델 배포 | 여러 실험에서 평가 지표와 구성을 비교하는 기능은 실행되며 최적의 모델을 서비스로 게시합니다. |
| 일괄 채점 | 머신 러닝 인사이트 Real-time Customer Profile 를 통해 풍부한 인사이트를 얻고 데이터 세트로 Platform |
| 예약 | API를 통해 사용자 정의된 일정을 통해 모델 트레이닝, 점수 지정 및 기능 파이프라인을 자동화할 수 있는 통합 운영 서비스 Platform |
알려진 문제
- 예약 및 기능 파이프라인은 현재 API를 통해서만 사용할 수 있으며 UI는 향후 릴리스에 추가될 예정입니다.
자세한 내용은 데이터 과학 작업 공간 개요를 참조하십시오.
Decisioning Service
Adobe Experience Platform Decisioning Service 는 특정 개인에 대한 사용 가능한 옵션 세트에서 '다음 최상의 경험'을 프로그래밍 방식으로 지능적으로 선택하고, 이를 모든 채널 또는 애플리케이션에 전달하고, 보고 및 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.
미리 만들어진 풍부한 데이터 모델을 사용하면 채널에 관계없이 "다음 베스트 오퍼" 의사 결정을 활용할 수 있습니다.
주요 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 비즈니스 객체 저장소 | JSON 스키마 모델을 기반으로 하는 리포지토리를 통해 개발자는 다양한 비즈니스 객체를 작성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 저장소에서는 스키마 인식 검색뿐만 아니라 범용, 표현력이 풍부한 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)에 대한 우려를 격리할 수 있습니다. 이러한 고립을 저장소 컨테이너라고 합니다. |
| 역할 및 권한 | 조직에서 Admin Console프로파일을 만들고 관리하여 유형, 액세스 작업 및 컨테이너별로 특정 리소스에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 액세스 프로필에 사용자를 추가할 수 있으며 해당 정책에 따라 효과적인 액세스 권한이 자동으로 계산됩니다. |
| 미리 작성된 오퍼 개체 모델 | 데이터 모델을 먼저 구축하지 않아도 Platform 개발자는 미리 만들어진 JSON 스키마 및 관계를 활용하여 오퍼 카탈로그를 만들고 의사 결정 규칙과 제한 조건을 정의하며 의사 결정을 위한 오퍼 컬렉션을 구성할 수 있습니다. |
| 프로필 및 비프로필 데이터를 기반으로 한 의사 결정 규칙 | 개발자는 이 솔루션과의 긴밀한 통합을 통해 프로필 데이터를 활용하는 의사 결정 규칙을 만들 수 Real-time Customer Profile 있습니다. 프로필 속성을 사용하여 결정할 수 있을 뿐만 아니라 프로필의 경험 이벤트 내역을 기반으로 하고 사용자 ID와 관련 없는 비즈니스 개체(예: 트래픽 조건, 제품 인벤토리)를 기반으로 결정할 수 있습니다. 스키마 Experience Data Model 가 있는 모든 (XDM) 엔티티를 의사 결정 규칙에 사용할 Schema Registry 수 있습니다. 규칙은 첫 번째 클래스 개체이며 의사 결정 옵션 및 활동에 재사용할 수 있습니다. |
| 등급 지정 및 매핑 | 지정된 사용자에 대한 모든 자격 조건과 기타 제약 조건을 충족하는 의사 결정 옵션이 등급이 지정되며 최상의 옵션이 선택됩니다. 사용자당 추가 및 전역 매핑 제약 조건을 사용하여 사용 가능한 옵션 노출을 제한할 수 있으므로 리소스 제한 및 사용자 피로도를 고려하여 개인화를 구현할 수 있습니다. |
| Decisioning REST API | 단순 REST API를 사용하여 해당 개인에 대한 다음 우수 오퍼를 가져올 Decisioning Service 수 있습니다. 지표 API를 사용하여 실시간 제안 및 매핑 값을 확인할 수 있습니다. |
| 결정 이벤트 스트리밍을 Data Lake 및 Query Service | 데이터 세트를 Decisioning Service 자동으로 생성하여 모든 XDM 의사 결정 이벤트를 자동으로 XDM으로 스트리밍합니다 Data Lake. 그런 다음 데이터 세트를 사용하여 분석 및 보고를 사용할 수 있습니다 Query Service. |
| 개발자 지원 | 다양한 주제에 대한 자습서를 포함한 Adobe I/O에 대한 설명서가 포함된 셀프 서비스 동의 |
알려진 문제
- 오퍼 데이터 모델은 를 통해 노출되지 않으므로 Schema Registry 제한된 방법으로만 확장할 수 있습니다. 모델 스키마에는 사용자 지정 데이터의 첨부를 허용하는 내장 구조가 있습니다. 향후 기본 XDM 모델 클래스를 확장하여 고유한 사용자 지정 의사 결정 도메인을 정의할 수 있습니다.
- 오퍼 관리 도메인 모델로 프로비저닝되어야 하며 사용자와 통합은 이 제품 컨텍스트에서 관리되어야 합니다.
Query Service
Query Service 는 다양한 분석 및 데이터 관리 사용 사례를 지원하기 위해 표준 SQL을 사용하여 Adobe Experience Platform에서 데이터를 쿼리하는 기능을 제공합니다. It is a serverless tool which allows you to join any datasets in the Data Lake and capture the query results as a new dataset for use in reporting, Data Science Workspace, or for ingestion into Profile Service.
You can use Query Service to build data analysis ecosystems, creating a picture of consumers across their various interaction channels. 이러한 채널에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 판매 시점(POS: Point-of-Sale) 시스템
- 웹
- 모바일
- CRM 시스템
주요 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 쿼리 편집기 | 웹 기반 도구를 사용하여 쿼리를 작성, 유효성 검사, 테스트 및 실행할 수 있습니다. 쿼리 실행 및 쿼리 결과 미리 보기 기능에 대한 자세한 정보를 제공하는 콘솔이 포함되어 있습니다. |
| 데이터 세트 생성 | 표준 SQL 구문을 통해 데이터 세트 Experience Platform 를 만듭니다. |
| Adobe 정의 함수 | 세션 식별 또는 속성 설정과 같은 일반적인 작업에 단축키 기능을 활용할 수 있습니다. |
| BI 툴 연결 | 공통 BI 도구에 있는 PostgreSQL(Postgres) 드라이버를 사용하여 연결하고 보고서 및 시각화를 만들 Query Service 수 있습니다. 지원되는 도구는 다음과 같습니다. Tableau, Power BIand Looker. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다. |
| 데이터베이스 관리 툴 연결 | 데이터 탐색 Aqua Data Studio 및 데이터 세트 생성 기능을 위해 DB Visualizer 또는 Query Service 에 연결합니다. Query Service 또한 R Studio 연결을 지원합니다. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다. |
| 명령줄 쿼리 도구 | 명령줄에서 쿼리를 실행할 수 있도록 PSQL을 연결합니다. |
| 쿼리 로그 | 에서 실행되는 쿼리 기록을 유지하여 편집, 실행 Query Service 또는 결과로부터 데이터 세트를 만들기 위한 이전 SQL을 찾을 수 있습니다. |
| 쿼리 예약 API | 이 API를 통해 반복적으로 실행되는 쿼리를 예약합니다. |
알려진 문제
- Query Editor 쿼리에 대한 결과 행이 100개 정리되어 있는 예를 보여 줍니다. 전체 결과 세트를 유지하려면 쿼리 로그에서 데이터 세트 생성 기능을 사용하십시오.
- 단기간의 릴리스에서는 쿼리에 일정을 적용할 수 있는 보기 및 UI에 대한 지원이 추가됩니다.
For more information about Query Service, see the product documentation.
Experience Data Model (XDM)
표준화와 상호 운용성은 그 이면의 핵심 개념입니다 Experience Platform. Experience Data Model (XDM)은 Adobe을 기반으로 고객 경험 데이터를 표준화하고 고객 경험 관리를 위한 스키마를 정의하는 것입니다.
XDM은 디지털 경험의 강력함을 향상시키도록 고안된 공개적으로 문서화된 사양입니다. 이 소프트웨어는 Adobe Experience Platform의 서비스와 통신하기 위해 모든 애플리케이션에 대한 공통 구조와 정의를 제공합니다. 모든 고객 경험 데이터는 XDM 표준을 준수하여 보다 빠르고 통합된 방식으로 인사이트를 제공하는 공통 표현에 통합할 수 있습니다. 고객 행동을 통해 유용한 인사이트를 얻고 세그먼트를 통해 고객 고객을 정의하며 개인화를 위해 고객 속성을 사용할 수 있습니다.
XDM은 Adobe Experience Platform Experience Cloud의 강력한 기능으로 정확한 타이밍에 적합한 고객에게 올바른 메시지를 전달할 수 있습니다.
구성 요소 Experience Platform 에서 사용할 수 있도록 스키마 XDM System 를 Experience Data Model 빌드하는 방법론 Experience Platform .
새로운 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| JSON 스키마 제한 | 이제 사용자 인터페이스에 제약 조건을 정의하는 추가 옵션이 있습니다. string - 최소/최대 길이, 패턴, 기본값, 형식( JSON 스키마 초안-6에 정의됨) 및 double - 최소/최대, 기본값 |
사용자 지정 $id |
이제 POST 요청에 리소스를 만들 때 자신의 $id 값을 제공할 수 있습니다. |
| 스키마 레지스트리 성능 개선 | 최적화된 결합 스키마 생성 및 향상된 스키마 캐싱을 통해 API 응답 시간을 크게 향상시킬 수 있습니다. |
버그 수정
- identityMap 필드를 컨텍스트/프로필 외부의 자체 혼합으로 이동하여 ID를 보다 직관적으로 정의합니다.
- 컨텍스트/ID맵을 사용하여 컨텍스트/프로필을 기반으로 모든 기존 스키마를 패치했습니다.
- 버전을 제공하지 않는 경우 오류 메시지가 수정되었습니다.
- 프로필 조합 스키마 호출에 대해 임의 응답을 Schema Registry 하던 버그가 수정되었습니다.
- 결합 스키마가 올바른 필드를 표시하지 않는 버그를 수정했습니다 Schema Registry.
- 유효한 네임스페이스로 ID 설명자를 만들 수 없는 버그가 수정되었습니다.
- 개체가 대신 사용하는 경우 참조
properties취소 문제가allOf해결되었습니다.
알려진 문제
- 필드를 추가하여 Platform제공된 믹싱을 확장할 수 없습니다.
- 스키마 컴포지션에서 믹싱을 제거해도 설명자는 삭제되지 않습니다.
- 레이블이 없는 열거형 필드를 만들 수 없습니다.
API를 사용한 XDM 작업에 대한 자세한 내용 Schema Registry 은 Schema EditorXDM 시스템 설명서를 참조하십시오 .
Segmentation Service
Segmentation Service 프로필 스토어 내의 마케팅 가능한 사람 그룹을 구분하는 기준을 설명하며 프로필 스토어와 특정 하위 집합을 정의합니다. 세그먼트는 브랜드 고객 접점을 나타내는 레코드 데이터(예: 인구 통계 정보) 또는 시간 시리즈 이벤트를 기반으로 할 수 있습니다.
예를 들어, 운동화 실행에 초점을 맞춘 이메일 캠페인에서 지난 30일 이내에 운동화를 검색했지만 구매를 완료하지 않은 모든 사용자의 대상 세그먼트를 사용할 수 있습니다. 또 다른 예로 세그먼트를 사용하여 사이트 컨텐츠를 타깃팅하여 보상 프로그램의 특정 계층에 속하는 방문자만 표시할 수 있습니다.
새로운 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 상대 시간 규칙 | 이제 14일 전, 3~5시간 전과 같은 롤링 시간 창을 선택할 수 있습니다. |
| XDM 필드 요약 | 왼쪽 레일의 속성에 대해 이제 기본 데이터에 대한 보기를 제공하는 요약이 제공됩니다. |
| 왼쪽 레일 검색 | 왼쪽 레일의 세그먼트 부분에 대한 검색 기능이 개선되었습니다. |
| eVar 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 간단한 드롭다운을 사용하여 세그먼트 정의에 적용할 병합 정책을 선택할 수 있습니다. |
버그 수정
- 왼쪽 레일에서 속성 및 이벤트 빌드 블록을 느리게 로드하는 간헐적인 문제를 해결했습니다.
- 견적 도구가 "NaN" 응답을 반환하는 버그를 수정했습니다.
- 일부 필드가 잘못된 규칙 작성 캔버스를 여는 오류를 수정했습니다.
알려진 문제
- None.
자세한 내용은 세그멘테이션 서비스 개요를 참조하십시오.