UI でのプロトコルソースを使用したデータフローの作成

データフローは、ソースからAdobe Experience Platformのデータセットにデータを取得して取り込むスケジュール済みタスクです。 このチュートリアルでは、Platform UI を使用してプロトコルソースのデータフローを作成する手順を説明します。

Destination SDK の

このチュートリアルは、 Platform の次のコンポーネントを実際に利用および理解しているユーザーを対象としています。

• ソース：Platform を使用すると、様々なソースからデータを取り込みながら、Platform サービスを使用して受信データの構造化、ラベル付け、拡張を行うことができます。
• Experience Data Model (XDM) システム：Experience Platform が顧客体験データの整理に使用する標準化されたフレームワーク。
  • スキーマ構成の基本：スキーマ構成の主要な原則やベストプラクティスなど、XDM スキーマの基本的な構成要素について学びます。
  • スキーマエディターのチュートリアル：スキーマエディター UI を使用してカスタムスキーマを作成する方法を説明します。
• Real-Time Customer Profile：複数のソースからの集計データに基づいて、統合されたリアルタイムの顧客プロファイルを提供します。
• Data Prep:データエンジニアが Experience Data Model(XDM) との間でデータのマッピング、変換、検証をおこなえるようにします。

データの追加

プロトコルソースアカウントを作成した後、 データを追加 手順が表示され、プロトコルソースアカウントのテーブル階層を調べるためのインターフェイスが提供されます。

• インターフェイスの左半分はブラウザーで、アカウントに含まれるデータテーブルのリストが表示されます。 また、このインターフェイスには、使用するソースデータをすばやく識別できる検索オプションも含まれています。
• インターフェイスの右半分はプレビューパネルで、最大 100 行のデータをプレビューできます。

ソースデータを見つけたら、テーブルを選択し、「 」を選択します。 次へ.

データフローの詳細を入力

データフロー詳細ページでは、既存のデータセットと新しいデータセットのどちらを使用するかを選択できます。このプロセスでは、プロファイルデータセット、エラー診断、部分取り込み、およびアラートの設定も指定できます。

既存のデータセットを使用する

データを既存のデータセットに取り込むには、既存のデータセット​を選択します。「詳細検索」オプションを使用するか、ドロップダウンメニューで既存のデータセットのリストをスクロールすると、既存のデータセットを取得できます。データセットを選択したら、データフローの名前と説明を入力します。

新しいデータセットの使用

データを新しいデータセットに取り込むには、「新しいデータセット」を選択して、出力データセット名とオプションの説明を入力します。次に、「詳細検索」オプションを使用するか、ドロップダウンメニューで既存のスキーマのリストをスクロールして、マッピングするスキーマを選択します。スキーマを選択したら、データフローの名前と説明を指定します。

Profile とエラー診断の有効化

次に、 プロファイルデータセット​切り替えスイッチを選択して、Profile のデータセットを有効にします。これにより、エンティティの属性と動作の全体像を把握できます。Profile が有効化されたすべてのデータセットのデータは Profile に含まれ、変更はデータフローを保存するときに適用されます。

エラー診断は、データフローで発生するエラーレコードに対して、詳細なエラーメッセージ生成を有効にします。部分取り込みでは、手動で定義した特定のしきい値に到達するまで、エラーを含むデータを取り込むことができます。詳しくは、バッチ取り込みの概要を参照してください。

アラートの有効化

アラートを有効にすると、データフローのステータスに関する通知を受け取ることができます。リストからアラートを選択して、データフローのステータスに関する通知を受け取るよう登録します。アラートについて詳しくは、UI を使用したソースアラートの購読についてのガイドを参照してください。

データフローへの詳細の入力を終えたら「次へ 」を選択します。

XDM スキーマへのデータフィールドのマッピング

マッピング手順が表示され、ソーススキーマのソースフィールドを、ターゲットスキーマの適切なターゲット XDM フィールドにマッピングするためのインターフェイスが提供されます。

Platform は、選択したターゲットスキーマまたはデータセットに基づいて、自動マッピングされたフィールドに対するインテリジェントなレコメンデーションを提供します。 マッピングルールは、ユースケースに合わせて手動で調整できます。必要に応じて、フィールドを直接マッピングするか、データ準備機能を使用してソースデータを変換して計算値を導き出すかを選択できます。マッパーインターフェイスと計算フィールドを使用した包括的な手順については、 データ準備 UI ガイド.

ソースデータが正常にマッピングされたら、「 」を選択します。 次へ.

取り込み実行のスケジュール設定

この スケジュール 手順が表示され、設定済みのマッピングを使用して選択したソースデータを自動的に取り込むように取り込むように、取り込みスケジュールを設定できます。 デフォルトでは、スケジュールはに設定されています。 Once. 取り込み頻度を調整するには、「 」を選択します 頻度 次に、ドロップダウンメニューからオプションを選択します。

取り込み頻度を Minute, Hour, Dayまたは Weekを設定した場合は、取り込みのたびに設定時間枠を設定する間隔を設定する必要があります。 例えば、取り込み頻度を Day 間隔は 15 は、データフローが 15 日ごとにデータを取り込むようにスケジュールされていることを意味します。

この手順の間に、 バックフィル およびは、データの増分取り込みの列を定義します。 バックフィルは、履歴データを取り込むために使用されます。一方、増分取り込み用に定義する列では、新しいデータを既存のデータと区別することができます。

スケジュール設定について詳しくは、次の表を参照してください。

データフローのレビュー

レビュー​手順が表示され、新しいデータフローを作成する前に確認できます。詳細は、次のカテゴリに分類されます。

• 接続：ソースのタイプ、選択したソースファイルの関連パスおよびそのソースファイル内の列の数を表示します。
• データセットの割り当てとフィールドのマッピング：ソースデータがどのデータセットに取り込まれるかを、そのデータセットが準拠するスキーマを含めて表示します。
• スケジュール:取り込みスケジュールのアクティブな期間、頻度、間隔を表示します。

データフローをレビューしたら、「終了」を選択し、データフローが作成されるまでしばらく待ちます。

データフローの監視

データフローを作成したら、そのデータフローを通じて取り込まれるデータをモニターすると、取り込み速度、成功、エラーに関する情報を確認できます。データフローの監視方法の詳細については、 UI でのアカウントとデータフローの監視.

データフローの削除

不要になったデータフローや誤って作成されたデータフローは、データフロー​ワークスペース内にある​削除​機能で削除できます。データフローの削除方法について詳しくは、UI でのデータフローの削除のチュートリアルを参照してください。

次の手順

このチュートリアルに従うことで、データフローを作成し、プロトコルソースから Platform にデータを取り込むことができました。 Real-Time Customer Profile や Data Science Workspace など、ダウンストリームの Platform サービスで受信データを使用できるようになりました。詳しくは、次のドキュメントを参照してください。

• Real-Time Customer Profile 概要
• Data Science Workspace 概要

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