Konfigurieren eines Datenflusses für einen Batch-Connector für eine Cloud-Datenspeicherung in der Benutzeroberfläche

Ein Datennachweis ist eine geplante Aufgabe, mit der Daten aus einer Quelle abgerufen und in einen Platform Datensatz aufgenommen werden. In diesem Lernprogramm werden die Schritte zum Konfigurieren eines neuen Datenflusses mit Ihrem Cloud-Datenspeicherung-Konto beschrieben.

Erste Schritte

Dieses Tutorial setzt ein Grundverständnis der folgenden Komponenten von Adobe Experience Platform voraus:

  • Experience Data Model (XDM) System: Das standardisierte Framework, mit dem Kundenerlebnisdaten Experience Platform organisiert werden.
    • Grundlagen der Schemakomposition: Machen Sie sich mit den Grundbausteinen von XDM-Schemas sowie den zentralen Konzepten und Best Practices rund um die Erstellung von Schemas vertraut.
    • Schema-Editor-Lernprogramm: Erfahren Sie, wie Sie mit der Benutzeroberfläche des Schema-Editors benutzerdefinierte Schema erstellen.
  • Real-time Customer Profile: Bietet ein einheitliches, Echtzeit-Profil für Kunden, das auf aggregierten Daten aus mehreren Quellen basiert.

Darüber hinaus erfordert dieses Lernprogramm, dass Sie über ein Konto für die Cloud-Datenspeicherung verfügen. Eine Liste von Übungen zum Erstellen verschiedener Cloud-Datenspeicherung-Konten in der Benutzeroberfläche finden Sie in der Übersicht über die Quellschnittstellen.

Unterstützte Dateiformate

Experience Platform unterstützt die folgenden Dateiformate, die von externen Datenspeicherung erfasst werden:

  • Trennzeichen-getrennte Werte (DSV): Die Unterstützung für DSV-formatierte Datendateien ist derzeit auf kommagetrennte Werte beschränkt. Der Wert von Feldkopfzeilen in DSV-formatierten Dateien darf nur aus alphanumerischen Zeichen und Unterstrichen bestehen. Die Unterstützung für allgemeine DSV-Dateien wird in Zukunft bereitgestellt.
  • JavaScript Object Notation (JSON): JSON-formatierte Datendateien müssen XDM-konform sein.
  • Apache Parquet: Parquet-formatierte Datendateien müssen XDM-konform sein.

Daten auswählen

Nachdem Sie Ihr Cloud-Datenspeicherung-Konto erstellt haben, wird der Schritt Daten ​auswählen angezeigt und bietet eine interaktive Oberfläche, über die Sie die Hierarchie Ihrer Cloud-Datenspeicherung untersuchen können.

  • Die linke Hälfte der Oberfläche ist ein Ordnerbrowser, der die Dateien und Ordner Ihres Servers anzeigt.
  • In der rechten Hälfte der Oberfläche können Sie bis zu 100 Datenzeilen aus einer kompatiblen Datei Vorschau werden.

Wenn Sie einen aufgelisteten Ordner auswählen, können Sie die Ordnerhierarchie in tiefere Ordner durchlaufen. Wenn Sie eine kompatible Datei oder einen kompatiblen Ordner ausgewählt haben, wird das Dropdownmenü Datenformat auswählen angezeigt, in dem Sie ein Format auswählen können, in dem die Daten im Fenster Vorschau angezeigt werden.

Nach dem Ausfüllen des Fensters "Vorschau"können Sie " Weiter "auswählen, um alle Dateien im ausgewählten Ordner hochzuladen. Wenn Sie eine Datei in eine bestimmte Datei hochladen möchten, wählen Sie diese Datei in der Liste aus, bevor Sie Weiter auswählen.

Parquet- oder JSON-Dateien aufnehmen

Cloud-Datenspeicherung-Konten unterstützen auch JSON- und Parquet-Dateien. Parquet-Dateien müssen XDM-konform sein, während JSON-Dateien keine XDM-Beschwerde sein müssen. Um JSON- oder Parquet-Dateien zu erfassen, wählen Sie das entsprechende Dateiformat im Ordnerbrowser aus und wenden Sie auf der rechten Benutzeroberfläche das kompatible Datenformat an.

Wenn das Datenformat in JSON vorliegt, wird eine Vorschau mit Informationen zu den Daten in der Datei angezeigt. Im Bildschirm "Vorschau"können Sie mithilfe des XDM-kompatiblen Dropdown-Menüs auswählen, ob die JSON XDM-konform ist.

Wählen Sie Weiter , um fortzufahren.

IMPORTANT

Im Gegensatz zu getrennten und JSON-Dateitypen stehen parquet-formatierte Dateien nicht zur Vorschau zur Verfügung.

Zuordnen von Datenfeldern zu einem XDM-Schema

Der Schritt Zuordnung wird angezeigt und bietet eine interaktive Schnittstelle, um die Quelldaten einem Platform Datensatz zuzuordnen. Quelldateien, die in Parquet formatiert wurden, müssen XDM-konform sein und müssen nicht manuell konfiguriert werden, während für CSV-Dateien explizit die Zuordnung konfiguriert werden muss. Sie müssen jedoch festlegen, welche Quelldatenfelder zugeordnet werden sollen. JSON-Dateien, die als XDM-Beschwerde markiert sind, müssen nicht manuell konfiguriert werden. Wenn es jedoch nicht als XDM-kompatibel markiert ist, müssen Sie die Zuordnung explizit konfigurieren.

Wählen Sie einen Datensatz, in den eingehende Daten aufgenommen werden sollen. Sie können entweder einen vorhandenen Datensatz verwenden oder einen neuen erstellen.

Vorhandenen Datensatz verwenden

Um Daten in einen vorhandenen Datensatz zu erfassen, wählen Sie " Vorhandener Datensatz"und klicken Sie dann auf das Dataset-Symbol.

The Select dataset dialog appears. Suchen Sie den gewünschten Datensatz, wählen Sie ihn aus und klicken Sie dann auf Weiter.

Verwenden eines neuen Datensatzes

Um Daten in einen neuen Datensatz zu erfassen, wählen Sie " Neuer Datensatz "und geben Sie einen Namen und eine Beschreibung für den Datensatz in die entsprechenden Felder ein. Um ein Schema hinzuzufügen, können Sie im Dialogfeld "Schema auswählen "einen vorhandenen Schema eingeben. Alternativ dazu können Sie die erweiterte Schema-Suche auswählen, um nach einem geeigneten Schema zu suchen.

In diesem Schritt können Sie Ihren Datensatz für eine ganzheitliche Ansicht der Attribute und Verhaltensweisen einer Entität aktivieren Real-time Customer Profile und erstellen. Daten aus allen aktivierten Datensätzen werden in einbezogen Profile und beim Speichern des Datenflusses werden Änderungen angewendet.

Schalten Sie die Profil-Dataset -Schaltfläche um, um den Dataset Ihrer Zielgruppe zu aktivieren Profile.

The Select schema dialog appears. Wählen Sie das Schema, das Sie auf den neuen Datensatz anwenden möchten, und wählen Sie dann Fertig.

Je nach Bedarf können Sie Felder direkt zuordnen oder mithilfe der Zuordnungsfunktionen Quelldaten transformieren, um berechnete oder berechnete Werte abzuleiten. Weitere Informationen zu Funktionen für die Datenzuordnung und -zuordnung finden Sie im Lernprogramm zur Zuordnung von CSV-Daten zu XDM-Schema-Feldern.

Bei JSON-Dateien können Sie nicht nur Felder direkt anderen Feldern zuordnen, sondern auch Objekten und Arrays anderen Arrays direkt zuordnen.

Bitte beachten Sie, dass Sie keine Karten für verschiedene Typen erstellen können. Sie können beispielsweise ein Objekt einem Array oder einem Feld einem Objekt nicht zuordnen.

TIP

Platform bietet intelligente Empfehlungen für automatisch zugeordnete Zielgruppen, die auf dem von Ihnen ausgewählten Schema oder Datensatz basieren. Sie können Zuordnungsregeln manuell an Ihre Anwendungsfälle anpassen.

Wählen Sie " Vorschauen-Daten ", um die Zuordnungsergebnisse von bis zu 100 Zeilen mit Musterdaten aus dem ausgewählten Datensatz anzuzeigen.

Während der Vorschau wird die Identitätsspalte als erstes Feld priorisiert, da sie die wichtigen Informationen darstellt, die bei der Validierung der Zuordnungsergebnisse erforderlich sind.

Nachdem Sie die Quelldaten zugeordnet haben, wählen Sie " Schließen"aus.

Planen von Erfassungsabläufen

Der Schritt Planung wird angezeigt, mit dem Sie einen Erfassungszeitplan konfigurieren können, um die ausgewählten Quelldaten automatisch mit den konfigurierten Zuordnungen zu erfassen. In der folgenden Tabelle sind die verschiedenen konfigurierbaren Felder für die Planung aufgeführt:

Feld Beschreibung
Häufigkeit Zu den auswählbaren Frequenzen gehören Once, Minute, Hour, Dayund Week.
Intervall Eine Ganzzahl, die das Intervall für die ausgewählte Frequenz festlegt.
Beginn Ein UTC-Zeitstempel, der angibt, wann die erste Erfassung erfolgen soll.
Aufstockung Ein boolescher Wert, der bestimmt, welche Daten ursprünglich erfasst werden. Wenn die Aufstockung aktiviert ist, werden alle aktuellen Dateien im angegebenen Pfad während der ersten geplanten Erfassung erfasst. Wenn die Aufstockung deaktiviert ist, werden nur die Dateien erfasst, die zwischen der ersten Ausführung der Erfassung und der Beginn-Zeit geladen werden. Dateien, die vor dem Beginn geladen wurden, werden nicht erfasst.

Datenflüsse sind so konzipiert, dass Daten auf planmäßiger Basis automatisch erfasst werden. Beginn durch Auswahl der Aufnahmefrequenz. Legen Sie als Nächstes das Intervall fest, um den Zeitraum zwischen zwei Flussläufen festzulegen. Der Wert des Intervalls sollte eine Ganzzahl ungleich null sein und auf größer oder gleich 15 gesetzt werden.

Um die Erfassungszeit des Beginns festzulegen, passen Sie das Datum und die Uhrzeit an, die im Feld "Beginn"angezeigt werden. Alternativ können Sie das Kalendersymbol auswählen, um den Zeitwert des Beginns zu bearbeiten. Die Beginn-Zeit muss größer oder gleich der aktuellen Uhrzeit in UTC sein.

Geben Sie Werte für den Zeitplan ein und wählen Sie Weiter.

Einrichten eines einmaligen Erfassungsdataflow

Um eine einmalige Erfassung einzurichten, wählen Sie den Dropdown-Pfeil für die Häufigkeit aus und klicken Sie auf Einmal. Sie können die Bearbeitung eines Datensatzes für eine einmalige Erfassung der Häufigkeit fortsetzen, solange der Beginn in der Zukunft verbleibt. Nach Ablauf des Beginns kann der Wert für die einmalige Häufigkeit nicht mehr bearbeitet werden.

TIP

Intervall und Aufstockung sind während einer einmaligen Erfassung nicht sichtbar.

Nachdem Sie die entsprechenden Werte für den Zeitplan angegeben haben, wählen Sie Weiter.

Datenflussinformationen bereitstellen

Der Schritt Datennachweis wird angezeigt, mit dem Sie einen Namen eingeben und eine kurze Beschreibung zu Ihrem neuen Datennachweis geben können.

Während dieses Prozesses können Sie auch die teilweise Erfassung und Fehlerdiagnose aktivieren. Durch Aktivierung der partiellen Erfassung können Daten mit Fehlern bis zu einem bestimmten Schwellenwert erfasst werden, den Sie festlegen können. Wenn Sie die Fehlerdiagnose aktivieren, erhalten Sie Details zu allen falschen Daten, die separat gestapelt werden. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über die teilweise Stapelverarbeitung.

Geben Sie Werte für den Datenflug ein und wählen Sie Weiter.

Überprüfen Sie Ihren Datenfluss

Der Schritt zum Überprüfen wird angezeigt, mit dem Sie Ihren neuen Datenpfad überprüfen können, bevor er erstellt wird. Details werden in den folgenden Kategorien gruppiert:

  • Verbindung: Zeigt den Quelltyp, den relevanten Pfad der ausgewählten Quelldatei und die Anzahl der Spalten in dieser Quelldatei an.
  • Zuweisen von Dataset- und Zuordnungsfeldern: Zeigt, in welchen Datensatz die Quelldaten aufgenommen werden, einschließlich des Schemas, das der Datensatz einhält.
  • Planung: Zeigt den aktiven Zeitraum, die Häufigkeit und das Intervall des Aufnahmeplans an.

Klicken Sie nach Überprüfung des Datenflusses auf Fertig stellen und lassen Sie die Erstellung des Datenflusses etwas Zeit.

Überwachen des Datenflusses

Nachdem Sie Ihren Datenbogen erstellt haben, können Sie die Daten überwachen, die über ihn erfasst werden, um Informationen zu Erfassungsraten, Erfolgen und Fehlern anzuzeigen. Weitere Informationen zur Überwachung des Datenflusses finden Sie im Lernprogramm zu Überwachungskonten und Datenflüssen in der Benutzeroberfläche.

Datenflug löschen

Sie können Datenflüsse löschen, die nicht mehr benötigt werden oder mit der Funktion " Löschen "im Arbeitsbereich " Datenflüsse "falsch erstellt wurden. Weitere Informationen zum Löschen von Datenflüssen finden Sie im Lernprogramm zum Löschen von Datenflüssen in der Benutzeroberfläche.

Nächste Schritte

In diesem Lernprogramm haben Sie erfolgreich einen Datenbogen erstellt, um Daten aus einer externen Cloud-Datenspeicherung einzubringen, und Einblicke in die Überwachung von Datensätzen erhalten. Um mehr über das Erstellen von Datenflüssen zu erfahren, können Sie Ihr Lernen durch das Video unten ergänzen. Darüber hinaus können eingehende Daten jetzt auch von nachgelagerten Platform Diensten wie Real-time Customer Profile und Data Science Workspacegenutzt werden. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Dokumenten:

WARNING

Die im folgenden Video dargestellte Platform Benutzeroberfläche ist veraltet. Die neuesten Screenshots und Funktionen der Benutzeroberfläche finden Sie in der obigen Dokumentation.

Anhang

Die folgenden Abschnitte enthalten zusätzliche Informationen zum Arbeiten mit Quellschnittstellen.

Datentaflow deaktivieren

Beim Erstellen eines Datenflusses wird dieser sofort aktiv und erfasst Daten gemäß dem festgelegten Zeitplan. Sie können einen aktiven Datenfeed jederzeit deaktivieren, indem Sie die unten stehenden Anweisungen befolgen.

Klicken Sie im Arbeitsbereich " Quellen "auf die Registerkarte " Durchsuchen ". Klicken Sie anschließend auf den Namen des Kontos, das dem aktiven Datenpfad zugeordnet ist, den Sie deaktivieren möchten.

Die Seite " Quellseite "wird angezeigt. Wählen Sie den aktiven Datenfluss aus der Liste aus, um die Spalte " Eigenschaften "auf der rechten Seite des Bildschirms mit der Schaltfläche " Aktiviert "zu öffnen. Klicken Sie auf den Umschalter, um den Datenflug zu deaktivieren. Derselbe Umschalter kann verwendet werden, um einen Datenflug nach dessen Deaktivierung erneut zu aktivieren.

Aktivieren von Eingangsdaten für die Profile Bevölkerung

Eingehende Daten aus Ihrem Quellanschluss können zur Anreicherung und zum Ausfüllen Ihrer Real-time Customer Profile Daten verwendet werden. Weitere Informationen zum Ausfüllen Ihrer Real-time Customer Profile Daten finden Sie im Tutorial zur Profil-Population.

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