In dieser Lektion erstellen Sie Zusammenführungsrichtlinien, um die Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu Profilen zu priorisieren.
Mit Adobe Experience Platform können Sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und kombinieren, um eine vollständige Ansicht der einzelnen Kunden zu erhalten. Beim Zusammenführen dieser Daten bestimmen Zusammenführungsrichtlinien, wie Daten priorisiert werden und welche Daten kombiniert werden, um eine einheitliche Ansicht zu schaffen.
In dieser Lektion werden wir an der Benutzeroberfläche festgehalten, aber API-Optionen sind auch zum Erstellen von Zusammenführungsrichtlinien vorhanden.
Datenarchitekten müssen Zusammenführungsrichtlinien außerhalb dieses Tutorials erstellen.
Bevor Sie mit den Übungen beginnen, sehen Sie sich dieses kurze Video an, um mehr über Zusammenführungsrichtlinien zu erfahren:
Im Berechtigungen konfigurieren Lektion erstellen Sie alle Zugriffssteuerungen, die zum Abschluss dieser Lektion erforderlich sind.
In der Lektion zur Batch-Erfassung haben wir möglicherweise zwei Datensätze mit etwas anderen Informationen für denselben Kunden hochgeladen. Im Loyalty -Daten, war der Vorname des Kunden Daniel
und lebte in New York City
, aber in den CRM-Daten war der Vorname des Kunden Danny
und lebte in Portland
. Kundendaten ändern sich im Laufe der Zeit. Vielleicht ist er von Portland
nach New York City
. Auch andere Dinge ändern sich, wie Telefonnummern und E-Mail-Adressen. Zusammenführungsrichtlinien helfen Ihnen bei der Entscheidung, wie Sie diese Arten von Konflikten handhaben, wenn zwei Datenquellen unterschiedliche Informationen für denselben Benutzer bereitstellen.
Warum also? Danny
als Vornamen? Sehen wir uns Folgendes an:
Danny
hat als Vornamen im Profil gewonnen:Wenn mehrere Schemas für ein Profil aktiviert sind, wird ein Vereinigungsschema wird automatisch für alle profilaktivierten Schemas erstellt, die eine Basisklasse gemeinsam nutzen. Sie können die Unionssysteme durch Vereinigungsschema Registerkarte.
Beachten Sie, dass es kein Vereinigungsschema für die ExperienceEvent-Klasse gibt. Während ExperienceEvent-Daten weiterhin im Profil landen, da sie zeitreihenbasiert sind, enthält jedes Ereignis einen Zeitstempel und eine ID und Kollisionen sind kein Problem.
Was passiert, wenn Ihnen diese standardmäßige Zusammenführungsrichtlinie nicht gefällt? Was passiert, wenn Luma entscheidet, dass sein CRM-System die "Source of Truth" ist, wenn es einen Konflikt gibt? Dazu erstellen wir eine Zusammenführungsrichtlinie.
Loyalty Prioritized
Luma Loyalty Dataset
und Luma CRM Dataset
der Datensatz Bereich.Luma Loyalty Dataset
befindet sich oben, indem Sie sie per Drag-and-Drop über dem Luma CRM Dataset
Lassen Sie uns sehen, ob die Zusammenführungsrichtlinie das tut, was wir erwarten würden:
Loyalty Prioritized
policyLuma CRM Id
112ca06ed53d3db37e4cea49cc45b71e
Daniel
ist wieder da!Beim Erstellen von Zusammenführungsrichtlinien mit Datensatzpriorität werden nur die Datensätze derselben Basisklasse, die Sie rechts einbeziehen, in das Profil aufgenommen. Erstellen wir eine weitere Zusammenführungsrichtlinie
Loyalty Only
Luma Loyalty Dataset
nach Ausgewählter Datensatz Bereich.Sehen wir uns nun die Funktionsweise dieser Zusammenführungsrichtlinie an:
Loyalty Only
policyLuma CRM Id
112ca06ed53d3db37e4cea49cc45b71e
CRM-ID ist ein Identitätsfeld in Luma Loyalty Dataset
, aber nur primäre Identitäten können zum Nachschlagen von Profilen verwendet werden. Schauen wir uns also das Profil mit der primären Identität an. Luma Loyalty Id
"
Luma Loyalty Id
5625458
Ändern Sie in der Profilsuche die verwendete Zusammenführungsrichtlinie zurück in Default Timebased
und wählen Sie die Profil anzeigen Schaltfläche. Danny ist wieder da!
Was ist hier los? Die Profilzusammenführung ist keine einmalige Sache. Echtzeit-Kundenprofile werden spontan zusammengestellt und basieren auf verschiedenen Faktoren, einschließlich der verwendeten Zusammenführungsrichtlinie. Sie können mehrere Zusammenführungsrichtlinien erstellen, die je nach gewünschter Ansicht des Kunden in verschiedenen Kontexten verwendet werden.
Ein wichtiges Anwendungsbeispiel für Zusammenführungsrichtlinien ist die Data Governance. Angenommen, Sie erfassen Daten von Drittanbietern in Platform, die nicht für Personalisierungsfälle verwendet werden können, aber can für Werbezwecke verwendet werden. Sie können eine Zusammenführungsrichtlinie erstellen, die diesen Datensatz von Drittanbietern ausschließt, und diese Zusammenführungsrichtlinie verwenden, um Segmente für Ihre Anwendungsfälle für Werbung zu erstellen.
Gehen wir nun zum Data Governance-Framework.