5.使用第三方ETL工具提取、转换、加载数据

作者: 马里乌斯·谢哈 蒂、沃特·范·格鲁 韦、阿图尔·鲁特凯维奇(diva-e)

在本单元中,您将了解ETL应用程序在企业生态系统中的定位。 任何品牌都在使用多种应用程序,从数据湖到分析解决方案,再到机器学习和许多特定于营销的应用程序。 每个应用程序都使用不同的方式来描述和理解数据。 在将Adobe Experience Platform引入您品牌的生态系统中时,您终于可以通过体验数据模型(XDM)用一种语言描述所有数据。 将数据导入Adobe Experience Platform时,源数据模型需要转换为XDM格式。 在Adobe Experience Platform用户界面中,通过工作流或源连接器在本机进行该操作的方法有很多。 使用Informatica等ETL应用程序也将是该过程中的大帮助,因为Informatica已经构建了开箱即用的集成,您可以通过它轻松提取、转换数据并将数据加载到Adobe Experience Platform中。

学习目标

  • 了解如何设置AWS S3存储桶
  • 了解如何使用Informatica ETL
  • 了解如何设置从Informatica到AWS S3存储桶的连接器
  • 了解如何构建一个映射程序工作流,以提取数据、转换数据,并最终将数据加载到Adobe Experience Platform中的数据集

先决条件

重要

本教程旨在促进特定研讨会格式。 它使用您可能无权访问的特定系统和帐户。 即使没有访问权限,我们认为您仍然可以通过阅读这些非常详细的内容来学习很多。 如果您是某个研讨会的参加者,并且需要您的访问凭据,请与Adobe代表联系,后者将为您提供所需的信息。

架构概述

请查看以下架构,其中重点介绍了本模块中将讨论和使用的组件。

架构概述

Business Context

Luma Retail是一个时尚品牌,除了在线业务外,还在世界各地设有实体店。 到目前为止,营销团队一直难以利用线下订单数据优化其在线体验。 最近,他们引入了新的忠诚度项目,允许客户在使用忠诚度卡在店内购买时收集积分。 营销团队会定期收到包含所有线下订单的平面文件。 他们还记录了已加入忠诚度项目的所有客户。 在Informatica的帮助下,我们将加入两个数据源,丰富结果,使其能够被摄取到Adobe Experience Platform中,然后利用离线订单事件水化用户档案。

Luma Retail还与调查公司建立了合作关系,同意分享他们最新的调查结果,内容涉及人们对设计师、颜色和品牌的偏好。 卢玛零售还决定从Money Corp购买一些有关市场的人口统计数据,提供有关人们收入和信用评分的详细信息。 Luma Retail将这两个数据集结合在一起,旨在根据客户的偏好和收入,为客户目标更有意义的体验。

要使用的沙箱

对于本模块,请使用以下沙箱:--aepSandboxId--

注意

不要忘记安装、配置和使用0.6 — 安装Experience League文档的Chrome扩展中引用的Chrome扩展

练习

5.1创建和配置您的Informatica帐户

在本练习中,您将创建并配置Informatica试用帐户。

5.2设置AWS S3存储桶

在本练习中,您将学习如何在您自己的AWS环境中设置AWS S3存储桶,以及如何在该S3存储桶中上传数据。

5.3将Informatica连接到您的AWS S3存储桶

在本练习中,您将在Informatica中创建一个连接,从AWS S3存储桶读取数据。

5.4将脱机订单事件引入Adobe Experience Platform

在本练习中,您将学习如何将订单数据导入Informatica、加入数据集并将转换后的数据作为体验事件引入Adobe Experience Platform。

5.5将第2方和第3方数据收录到Adobe Experience Platform

在本练习中,您将学习如何将第2方和第3方数据导入Informatica、加入数据集并将转换后的数据作为体验事件引入Adobe Experience Platform。

摘要和优势

本模块的摘要和优势的概述。

注意

感谢您投入时间学习有关Adobe Experience Platform的所有知识。 如果您有疑问,希望分享对未来内容有建议的一般反馈,请直接与Wouter Van Geluwe联系,方法是向​vangeluw@adobe.com​发送电子邮件。

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