Un flux de données est une tâche planifiée qui récupère et ingère des données d’une source vers un jeu de données dans Adobe Experience Platform. Ce tutoriel explique comment créer un flux de données pour une source de consentement et de préférences à l’aide de l’interface utilisateur de Platform.
Pour créer un flux de données, vous devez déjà disposer d’un compte authentifié avec la variable OneTrust Integration source. Voir le tutoriel sur création d’un OneTrust Integration connexion source dans l’interface utilisateur pour plus d’informations.
Ce tutoriel nécessite une compréhension du fonctionnement des composants suivants d’Adobe Platform :
Après avoir créé votre compte source de consentement et de préférences, la variable Ajouter des données s’affiche, fournissant une interface vous permettant d’explorer la hiérarchie des tableaux de votre compte de consentement et de préférences.
L’option de données de source de recherche est disponible pour toutes les sources basées sur un tableau, à l’exception d’Adobe Analytics, Amazon Kinesis, et Azure Event Hubs.
Une fois que vous avez trouvé les données sources, sélectionnez le tableau, puis sélectionnez Suivant.
La page Détails du flux de données vous permet de choisir si vous souhaitez utiliser un jeu de données existant ou un nouveau jeu de données. Au cours de ce processus, vous pouvez également configurer les paramètres de Jeu de données de profil, Diagnostics d’erreur, Ingestion partielle et Alertes.
Pour ingérer vos données dans un jeu de données existant, sélectionnez Jeu de données existant. Vous pouvez soit récupérer un jeu de données existant à l’aide de l’option de Recherche avancée, soit faire défiler la liste des jeux de données existants dans le menu déroulant. Une fois que vous avez sélectionné un jeu de données, indiquez un nom et une description pour votre flux de données.
Pour procéder à lʼingestion dans un nouveau jeu de données, sélectionnez Nouveau jeu de données, puis saisissez un nom pour le jeu de données de sortie et une description facultative. Sélectionnez ensuite un schéma à mapper à l’aide de l’option Recherche avancée ou en faisant défiler la liste des schémas existants dans le menu déroulant. Une fois que vous avez sélectionné un schéma, saisissez un nom et une description pour votre flux de données.
Sélectionnez ensuite le bouton (bascule) du Jeu de données de profil pour activer votre jeu de données pour Profile. Cela vous permet de créer une vue holistique des attributs et des comportements d’une entité. Les données issues de tous les jeux de données activés par le Profile seront incluses dans Profile et les modifications sont appliquées lorsque vous enregistrez votre flux de données.
Le diagnostic d’erreur permet de générer un message d’erreur détaillé pour tout enregistrement erroné survenant dans votre flux de données, tandis que l’ingestion partielle vous permet d’ingérer des données contenant des erreurs, jusqu’à un certain seuil que vous définissez manuellement. Pour plus d’informations, consultez la présentation de l’ingestion par lots partiels.
Vous pouvez activer les alertes pour recevoir des notifications sur le statut de votre flux de données. Sélectionnez une alerte dans la liste et abonnez-vous à des notifications concernant le statut de votre flux de données. Pour plus d’informations sur les alertes, consultez le guide sur l’abonnement aux alertes des sources dans l’interface utilisateur.
Lorsque vous avez terminé de renseigner votre flux de données, sélectionnez Suivant.
Vous ne pouvez pas mapper des valeurs de paires de clés dynamiques en tant qu’objet à partir de OneTrust à Platform et doivent spécifier ces clés dans le schéma cible pour mapper vos données lors de l’ingestion.
L’interface de mappage fournit un outil complet pour mapper les champs sources de votre schéma source aux champs XDM cibles correspondants dans le schéma cible.
Platform fournit des recommandations intelligentes pour les champs mappés automatiquement en fonction du schéma ou du jeu de données cible que vous avez sélectionné. Vous pouvez ajuster manuellement les règles de mappage en fonction de vos cas d’utilisation. Selon vos besoins, vous pouvez choisir de mapper directement des champs ou d’utiliser des fonctions de préparation de données pour transformer les données sources afin d’obtenir des valeurs informatisées ou calculées. Pour obtenir des instructions complètes sur l’utilisation de l’interface du mappeur et des champs calculés, reportez-vous à la section Guide de l’interface utilisateur de la préparation de données.
Une fois le mappage de vos données source réussi, sélectionnez Suivant.
Le Planification s’affiche, ce qui vous permet de configurer un planning d’ingestion pour ingérer automatiquement les données source sélectionnées à l’aide des mappages configurés. Par défaut, la planification est définie sur Once
. Pour régler la fréquence d’ingestion, sélectionnez Fréquence puis sélectionnez une option dans le menu déroulant.
L’intervalle et le renvoi ne sont pas visibles lors d’une ingestion unique.
Si vous définissez votre fréquence d’ingestion sur Minute
, Hour
, Day
ou Week
, vous devez ensuite définir un intervalle pour établir une période définie entre chaque ingestion. Par exemple, une fréquence d’ingestion définie sur Day
et un intervalle défini sur 15
signifie que votre flux de données est planifié pour ingérer des données tous les 15 jours.
Au cours de cette étape, vous pouvez également activer renvoyer et définissez une colonne pour l’ingestion incrémentielle des données. Le renvoi est utilisé pour ingérer des données historiques, tandis que la colonne que vous définissez pour l’ingestion incrémentielle permet de différencier les nouvelles données des données existantes.
Consultez le tableau ci-dessous pour plus d’informations sur les configurations de planification.
Champ | Description |
---|---|
Fréquence | Fréquence d’ingestion. Les fréquences sélectionnées incluent Once , Minute , Hour , Day , et Week . |
Intervalle | Entier qui définit l’intervalle pour la fréquence sélectionnée. La valeur de l’intervalle doit être un entier non nul et doit être définie sur supérieur ou égal à 15. |
Heure de début | Horodatage UTC indiquant quand la toute première ingestion est configurée pour se produire. L’heure de début doit être supérieure ou égale à l’heure UTC actuelle. |
Renvoi | Valeur boolean qui détermine les données ingérées initialement. Si le renvoi est activé, tous les fichiers actuels du chemin spécifié seront ingérés lors de la première ingestion planifiée. Si le renvoi est désactivé, seuls les fichiers chargés entre la première exécution de l’ingestion et l’heure de début seront ingérés. Les fichiers chargés avant l’heure de début ne seront pas ingérés. |
Chargement des données incrémentielles par | Une option avec un ensemble filtré de champs de schéma source de type, date ou heure. Ce champ sert à différencier les données nouvelles des données existantes. Les données incrémentielles seront ingérées en fonction de la date et de l’heure de la colonne sélectionnée. |
L’écran de Révision s’affiche, vous permettant dʼexaminer votre nouveau flux de données avant sa création. Les détails sont regroupés dans les catégories suivantes :
Une fois que vous avez vérifié votre flux de données, sélectionnez Terminer et patientez quelques instants le temps que le flux de données soit créé.
Une fois votre flux de données créé, vous pouvez surveiller les données ingérées et afficher les informations relatives au taux d’ingestion, aux succès et aux erreurs. Pour plus d’informations sur la surveillance du flux de données, consultez le tutoriel sur surveillance des comptes et des flux de données dans l’interface utilisateur.
Vous pouvez supprimer les flux de données qui ne sont plus nécessaires ou qui ont été créés de manière incorrecte à l’aide de la fonction Supprimer, disponible dans l’espace de travail Flux de données. Pour plus d’informations sur la suppression des flux de données, consultez le tutoriel sur la suppression de flux de données dans l’interface utilisateur.
En suivant ce tutoriel, vous avez créé un flux de données pour importer les données de votre consentement et de votre source de préférences dans Platform. Les données entrantes peuvent désormais être utilisées par les services Platform en aval tels que Real-Time Customer Profile et Data Science Workspace. Consultez les documents suivants pour plus d’informations :
L’interface utilisateur de Platform affichée dans la vidéo suivante est obsolète. Consultez la documentation pour découvrir les dernières captures dʼécran et fonctionnalités de lʼinterface utilisateur.