UI에서 동의 및 환경 설정 소스를 사용하여 데이터 흐름 만들기

데이터 흐름은 소스에서 Adobe Experience Platform의 데이터 집합으로 데이터를 검색하고 수집하는 예약된 작업입니다. 이 자습서에서는 플랫폼 UI를 사용하여 동의 및 환경 설정 소스에 대한 데이터 흐름을 만드는 방법에 대해 설명합니다.

노트

데이터 흐름을 만들려면 이미 OneTrust Integration 소스. 다음에서 자습서를 참조하십시오. 만들기 OneTrust Integration UI의 소스 연결 추가 정보.

시작하기

이 자습서에서는 Platform의 다음 구성 요소를 이해하고 있어야 합니다.

  • 소스: 플랫폼을 사용하면 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있으며 다음을 사용하여 들어오는 데이터를 구조화, 레이블 지정 및 향상시키는 기능을 제공할 수 있습니다 Platform 서비스.
  • Experience Data Model (XDM) 시스템: Experience Platform이 고객 경험 데이터를 구성하는 표준화된 프레임워크입니다.
    • 스키마 작성 기본 사항: 스키마 컴포지션의 주요 원칙 및 모범 사례를 포함하여 XDM 스키마의 기본 빌딩 블록에 대해 알아봅니다.
    • 스키마 편집기 자습서: 스키마 편집기 UI를 사용하여 사용자 지정 스키마를 만드는 방법을 알아보십시오.
  • Real-time Customer Profile: 여러 소스에서 집계된 데이터를 기반으로 통합된 실시간 소비자 프로필을 제공합니다.
  • Data Prep: 데이터 엔지니어가 XDM(Experience Data Model) 을 통해 데이터를 매핑, 변환 및 확인할 수 있습니다.

데이터 추가

동의 및 환경 설정 소스 계정을 만든 후에는 데이터 추가 동의 및 기본 설정 계정의 테이블 계층 구조를 탐색할 수 있는 인터페이스를 제공하는 단계가 나타납니다.

  • 인터페이스 왼쪽 절반 부분은 브라우저에 있으며 계정에 포함된 데이터 테이블 목록을 표시합니다. 인터페이스에는 사용할 소스 데이터를 빠르게 식별할 수 있는 검색 옵션도 포함되어 있습니다.
  • 인터페이스 오른쪽은 미리 보기 패널이며 최대 100개의 데이터 행을 미리 볼 수 있습니다.
노트

Adobe Analytics을 제외한 모든 테이블 기반 소스에서 소스 데이터 검색 옵션을 사용할 수 있습니다. Amazon Kinesis, 및 Azure Event Hubs.

소스 데이터를 찾으면 테이블을 선택한 다음 다음.

select-data

데이터 흐름 세부 정보 제공

다음 데이터 흐름 세부 정보 페이지에서 기존 데이터 세트를 사용할지 새 데이터 세트를 사용할지 선택할 수 있습니다. 이 프로세스 중에 프로필 데이터 세트, 오류 진단, 부분 수집, 및 경고.

데이터 흐름 세부 정보

기존 데이터 세트 사용

기존 데이터 세트에 데이터를 수집하려면 을 선택합니다 기존 데이터 세트. 를 사용하여 기존 데이터 세트를 검색할 수 있습니다 고급 검색 옵션을 선택하거나 드롭다운 메뉴에서 기존 데이터 세트 목록을 스크롤하여 선택합니다. 데이터 세트를 선택하면 데이터 집합에 대한 이름과 설명을 제공합니다.

기존 데이터 세트

새 데이터 세트 사용

새 데이터 세트에 수집하려면 을 선택합니다 새 데이터 세트 그런 다음 출력 데이터 세트 이름과 선택적 설명을 제공합니다. 다음으로 를 사용하여 매핑할 스키마를 선택합니다 고급 검색 옵션을 선택하거나 드롭다운 메뉴에서 기존 스키마 목록을 스크롤하여 선택합니다. 스키마를 선택했으면 데이터 흐름의 이름과 설명을 입력합니다.

새로운 데이터 세트

활성화 Profile 및 오류 진단

다음으로, 프로필 데이터 세트 에 대한 데이터 세트를 활성화하려면 토글 Profile. 이를 통해 엔티티의 속성 및 동작을 전체적으로 볼 수 있습니다. 모든 항목의 데이터 Profile-활성화된 데이터 세트가 Profile 및 변경 사항은 데이터 흐름을 저장할 때 적용됩니다.

오류 진단 에서는 데이터 플로우에서 발생하는 모든 잘못된 레코드에 대해 자세한 오류 메시지를 생성하는 반면, 부분 수집 수동으로 정의하는 특정 임계값까지 오류가 포함된 데이터를 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 부분 배치 수집 개요 추가 정보.

프로필 및 오류

경고 활성화

경고를 활성화하여 데이터 흐름 상태에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 목록에서 경고를 선택하여 데이터 흐름 상태에 대한 알림을 수신합니다. 경고에 대한 자세한 내용은 UI를 사용하여 소스 경고 구독.

데이터 집합에 세부 정보 제공을 마치면 를 선택합니다 다음.

경고

XDM 스키마에 데이터 필드 매핑

중요

동적 키 쌍 값을 개체로 매핑할 수 없습니다 OneTrust 대상 및 대상 스키마에서 해당 키를 지정해야 수집 중에 데이터를 매핑할 수 있습니다.

다음 매핑 소스 스키마의 소스 필드를 대상 스키마의 적절한 대상 XDM 필드에 매핑하는 인터페이스를 제공하는 단계가 나타납니다.

플랫폼은 선택한 대상 스키마나 데이터 세트를 기반으로 자동 매핑 필드에 대한 지능형 권장 사항을 제공합니다. 사용 사례에 맞게 매핑 규칙을 수동으로 조정할 수 있습니다. 필요에 따라 필드를 직접 매핑하거나 데이터 준비 함수를 사용하여 소스 데이터를 변환하여 계산 또는 계산된 값을 도출할 수 있습니다. 매퍼 인터페이스 및 계산된 필드를 사용하는 방법에 대한 포괄적인 단계는 다음을 참조하십시오 데이터 준비 UI 안내서.

소스 데이터가 매핑되면 을 선택합니다 다음.

매핑

수집 실행 예약

다음 예약 구성된 매핑을 사용하여 선택한 소스 데이터를 자동으로 수집하도록 수집 일정을 구성할 수 있는 단계가 나타납니다. 기본적으로 예약은 Once. 수집 빈도를 조정하려면 을(를) 선택합니다 빈도 그런 다음 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택합니다.

일회성 수집 중에는 간격 및 채우기 처리가 표시되지 않습니다.

예약

수집 빈도를 로 설정한 경우 Minute, Hour, Day, 또는 Week를 설정하는 경우 모든 섭취 간에 설정된 시간 프레임을 설정하려면 간격을 설정해야 합니다. 예를 들어 수집 빈도가 Day 그리고 15 는 데이터 흐름이 15일마다 데이터를 수집하도록 예약되어 있음을 의미합니다.

이 단계 동안 다음을 활성화할 수도 있습니다 채우기 데이터를 증분 수집하기 위한 열을 정의합니다. 채우기(Backfill)는 이전 데이터를 수집하는 데 사용되는 반면 증분 수집에 대해 정의하는 열에서 새 데이터를 기존 데이터와 구별할 수 있습니다.

구성 예약에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.

필드 설명
빈도 수집이 발생하는 빈도입니다. 선택할 수 있는 주파수는 다음과 같습니다 Once, Minute, Hour, Day, 및 Week.
간격 선택한 주파수의 간격을 설정하는 정수입니다. 간격 값은 0이 아닌 정수여야 하며 15보다 크거나 같도록 설정해야 합니다.
시작 시간 첫 번째 수집이 발생하도록 설정된 시기를 나타내는 UTC 타임스탬프입니다. 시작 시간은 현재 UTC 시간보다 크거나 같아야 합니다.
채우기 처음에 수집되는 데이터를 결정하는 부울 값입니다. 채우기 기능이 활성화된 경우 지정된 경로에 있는 모든 현재 파일이 첫 번째 예약된 수집 중에 수집됩니다. 채우기 기능이 비활성화되면 수집 첫 번째 실행과 시작 시간 사이에 로드된 파일만 수집됩니다. 시작 시간 전에 로드된 파일은 수집되지 않습니다.
증분 데이터 로드 기준 유형, 날짜 또는 시간의 소스 스키마 필드 필터링된 옵션이 있습니다. 이 필드는 새 데이터와 기존 데이터를 구분하는 데 사용됩니다. 증분 데이터는 선택한 열의 타임스탬프를 기반으로 수집됩니다.

채우기

데이터 흐름 검토

다음 검토 새 데이터 흐름을 만들기 전에 검토할 수 있는 단계가 나타납니다. 세부 사항은 다음 범주 내에 그룹화됩니다.

  • 연결: 소스 유형, 선택한 소스 파일의 관련 경로 및 해당 소스 파일 내의 열 양을 표시합니다.
  • 데이터 세트 및 맵 필드 할당: 데이터 세트가 준수하는 스키마를 포함하여 소스 데이터가 수집되는 데이터 세트를 표시합니다.
  • 예약: 수집 예약의 활성 기간, 빈도 및 간격을 표시합니다.

데이터 흐름을 검토한 후 완료 데이터 흐름을 만들 시간을 허용합니다.

검토

데이터 흐름 모니터링

데이터 흐름이 만들어지면 이를 통해 수집되는 데이터를 모니터링하여 수집률, 성공 및 오류에 대한 정보를 볼 수 있습니다. 데이터 흐름을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 UI에서 계정 및 데이터 흐름 모니터링.

데이터 흐름 삭제

더 이상 필요하지 않거나 잘못된 데이터 흐름을 삭제 함수에서 사용 가능한 함수 데이터 흐름 작업 공간. 데이터 흐름을 삭제하는 방법에 대한 자세한 내용은 UI에서 데이터 흐름 삭제.

다음 단계

이 자습서를 따라 동의 및 환경 설정 소스에서 Platform으로 데이터를 가져오는 데이터 흐름을 만들었습니다. 이제 다운스트림에서 들어오는 데이터를 사용할 수 있습니다 Platform 와 같은 서비스 Real-time Customer Profile 및 Data Science Workspace. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

경고

다음 비디오에 표시된 플랫폼 UI가 오래되었습니다. 최신 UI 스크린샷 및 기능은 위의 설명서를 참조하십시오.

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