概要
プラットフォームの概要
- Experience Platformによる顧客体験
- バックグラウンド：Experience Platformによる顧客体験
- Experience Platform の概要
- 主な機能
- アプリケーションとインテリジェントサービス
- Experience Cloudアプリケーションとの統合
- 主な使用例
- 基本的なアーキテクチャ
- Platform ユーザーインターフェイスの使用
- 役割とプロジェクトのフェーズ
Experience Platform API に対する認証
はじめに：データアーキテクトとデータエンジニア
サンプルデータをExperience Platformに読み込む
管理
- アラートの使用
- サンドボックスの使用
- Admin Console
- 製品プロファイルの管理
データガバナンス
- 概要
- エンドツーエンドのデモ
- ガバナンスラベルを使用したデータの分類
- データ使用ポリシーの作成
- データ使用ポリシーの作成
データ取得
- 概要
- バッチ取得の概要
- データセットの作成と設定
- XDM への CSV ファイルのマッピング
- ソースの概要
- Adobe Analyticsからのデータの取り込み
- データのAudience Manager
- クラウドストレージからのデータの取り込み
- CRM からのデータの取り込み
- データベースからのデータ取得
- ストリーミングインジェストの概要
- HTTP API を使用したデータのストリーミング
- ソースコネクタを使用したデータのストリーミング
- データフローの監視
- 監視ダッシュボード
- Web SDK チュートリアル
- Mobile SDK チュートリアル
Data Science Workspace
- 概要
- アーキテクチャ
- JupyterLab ノートブックにデータを読み込む
- JupyterLab ノートブックでのデータのクエリと検出
- 探索的データ分析
- レシピ、モデル、サービスの概要
- レシピビルダーテンプレートを使用したモデルの作成
- モデルのパフォーマンスの分析
- トレーニング済みモデルの作成と公開 (UI)
- サービスの自動トレーニングとスコアリングのスケジュール設定
- 機械学習のインサイトによるリアルタイム顧客プロファイルの強化
- ソースファイルのレシピへのパッケージ化
- パッケージ化されたレシピのインポート (UI)
- パッケージ化されたレシピのインポート (API)
宛先
- Destinations overview
- 宛先の作成とデータのアクティブ化
- 宛先へのプロファイルとセグメントのアクティブ化
- Google Customer Match との統合
- Azure Blob 宛先の設定
- ファイルベースのクラウドストレージまたは電子メールマーケティングの宛先の設定
- ソーシャルの宛先の設定
- 非アプリケーションに対するデータのAdobe化 Web セミナー
ID
- ID グラフと ID グラフの概要
- ID データのラベル付け、取り込み、検証
- ID グラフの表示
プロファイル
- リアルタイム顧客プロファイル
- プロファイル概要図
- データをプロファイルに取り込む
- プロファイル表示の詳細のカスタマイズ
- 結合ポリシーの作成
- 和集合スキーマの概要
プライバシー
- Privacy Serviceの概要
- プライバシーリクエストの ID データ
- プライバシー JavaScript ライブラリ
- Adobe Analyticsのプライバシーラベル
- Privacy ServiceAPI の概要
- Privacy Service UI
- Privacy Service API
- プライバシーイベントへの購読
- 責任ある顧客データ管理に関する 10 の考慮事項
クエリ
- 概要
- クエリサービス UI
- クエリサービス API
- データの調査
- データを準備
- Adobe 定義関数
- データ使用パターン
- クエリの実行
- クエリ結果からデータセットを生成します
- Tableau
- BI ツールを使用したダッシュボードの作成
- クエリサービスへのクライアントの接続
スキーマ
- 概要
- 構築ブロック
- データモードの計画
- データモデルの XDM への変換
- スキーマの作成
- クラスの作成
- フィールドグループの作成
- データタイプの作成
- スキーマ間の関係の設定
- サンドボックス間でのスキーマのコピー
- スキーマの更新
- アドホックスキーマを作成する
セグメント
- セグメントビルダーの概要
- セグメントの作成
- コンテンツベースのセグメントの作成
- コンバージョンセグメントの作成
- 既存のセグメントからのセグメントの作成
- 順次セグメントの作成
- 動的セグメントの作成
- 複数エンティティセグメントの作成
- ストリーミングセグメント化のデモ
- セグメントの評価
- データをエクスポートするデータセットを作成します
ソース
- ソースの概要
- Adobe Analyticsからのデータの取り込み
- データのAudience Manager
- クラウドストレージからのデータの取り込み
- CRM からのデータの取り込み
- データベースからのデータ取得
- HTTP API を使用したデータのストリーミング
- ソースコネクタを使用したデータのストリーミング
アプリケーションサービス
- Customer Journey Analyticsチュートリアル
- Journey Orchestrationチュートリアル
- offer decisioningチュートリアル
- リアルタイム CDP チュートリアル
インテリジェントサービス
- 概要
- Attribution AI の概要
- Attribution AI値
- Attribution AI の設定
- Attribution AI スコアおよびインサイトの使用
- 顧客 AI の概要
- 顧客 AI 値
- Customer AI の設定
- Customer AI スコアおよびインサイトの使用
Experience Cloud の統合
- Magento
業界トレンド
- データ管理の将来と変化する環境
- 2 つの視点 - ブランドと消費者
- Audience Center of Excellence の進化
- 顧客プロファイルによるより優れたエクスペリエンスの構築
- ファーストパーティデータコンテキストでのデータコラボレーション

Data Science Workspace アーキテクチャの概要

このビデオでは、概要図を順を追って説明し、Data Science Workspace と関連するExperience Platformの主な要素について説明します。

情報

このビデオは、コースデータサイエンティスト向け Data Science Workspace の概要の一部で、Experience League時に無料で入手できます。

Data Science Workspace アーキテクチャの概要

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