- Présentation
- Présentation de Platform
- Expérience client optimisée par un Experience Platform
- En arrière-plan : Expérience client optimisée par un Experience Platform
- Présentation d’Experience Platform
- Fonctionnalités principales
- Application et services intelligents
- Intégrations avec des applications Experience Cloud
- Cas d’utilisation clés
- Architecture de base
- Utilisation de l’interface utilisateur de Platform
- Rôles et phases de projet
- Authentification aux API Experience Platform
- Prise en main : Architectes de données et ingénieurs de données
- Importation de données d’exemple dans Experience Platform
- Administration
- Gouvernance des données
- Ingestion de données
- Présentation
- Présentation de l’ingestion par lots
- Création et remplissage d’un jeu de données
- Mappage d’un fichier CSV à XDM
- Présentation de l’ingestion par flux
- Création d’une connexion en continu authentifiée
- Création d’une connexion en continu (IU)
- Création d’une connexion en continu (API)
- Diffusion en continu des données d’enregistrement
- Diffusion en continu des données de séries temporelles
- Diffusion en continu de plusieurs messages
- Surveillance du flux de données
- Tableau de bord de surveillance
- Tutoriels du SDK Web
- Tutoriels du SDK Mobile
- Tutoriels sur Debugger
- Data Science Workspace
- Présentation
- Architecture
- Chargement des données dans les blocs-notes JupyterLab
- Requête et découverte de données dans des notebooks JupyterLab
- Analyse des données exploratoires
- Présentation des recettes, des modèles et des services
- Création d’un modèle à l’aide du modèle de créateur de recettes
- Analyse des performances du modèle
- Création et publication d’un modèle formé (interface utilisateur)
- Planification de la formation et de la notation automatisées d’un service
- Enrichissement des profils client en temps réel avec des insights d’apprentissage automatique
- Regroupement des fichiers source dans une recette
- Importation d’une recette empaquetée (interface utilisateur)
- Importation d’une recette empaquetée (API)
- Destinations
- Présentation des destinations
- Création de destinations et activation de données
- Activation de profils et de segments vers une destination
- Intégration à la correspondance client Google
- Configuration de la destination Azure Blob
- Configuration de l’espace de stockage dans le cloud basé sur les fichiers ou des destinations de marketing par e-mail
- Configuration d’une destination de réseau social
- Webinaire Activation des données vers des applications non Adobes
- Identités
- Profils
- Confidentialité
- Présentation du Privacy Service
- Données d’identité dans les demandes d’accès à des informations personnelles
- Bibliothèque JavaScript Privacy
- Étiquettes de confidentialité dans Adobe Analytics
- Prise en main de l’API du Privacy Service
- UI Privacy Service
- API Privacy Service
- Abonnement à des événements de confidentialité
- 10 considérations à prendre en compte pour une gestion des données client responsable
- Requêtes
- Présentation
- UI Query Service
- API Query Service
- Explorer les données
- Préparer les données
- Fonctions définies par Adobe
- Modèles d’utilisation des données
- Exécution de requêtes
- Génération des jeux de données à partir de résultats de requête
- Tableau
- Création de tableaux de bord à l’aide des outils de BI
- Connexion des clients à Query Service
- Schémas
- Présentation
- Blocs de création
- Planification de votre modèle de données
- Convertir votre modèle de données en XDM
- Création de schémas
- Création de classes
- Créer des groupes de champs
- Création de types de données
- Configuration des relations entre les schémas
- Copie de schémas entre des environnements de test
- mettre à jour les schémas,
- Création d’un schéma ad hoc
- Segments
- Présentation du créateur de segments
- Création de segments
- Création de segments basés sur du contenu
- Création de segments de conversion
- Création de segments à partir de segments existants
- Création de segments séquentiels
- Création de segments dynamiques
- Création de segments d’entités multiples
- Démonstration de la segmentation par flux
- Évaluation d’un segment
- Création d’un jeu de données pour exporter des données
- Application de la conformité à l’utilisation des données pour les segments
- Sources
- Présentation des sources
- Ingestion de données à partir d’Adobe Analytics
- Ingestion de données à partir d’une Audience Manager
- Ingestion de données à partir de l’espace de stockage dans le cloud
- Ingestion de données à partir de CRM
- Ingérer des données à partir de bases de données
- Diffusion de données en continu avec l’API HTTP
- Diffusion de données à l’aide des connecteurs sources
- Services d’application
- Intelligent Services
- Intégrations Experience Cloud
- Tendances du secteur
Ingestion de données à l’aide du connecteur de données Adobe Audience Manager
Lorsque vous reconfigurez vos processus et votre personnel pour passer de Adobe Audience Manager à la plateforme de données clients en temps réel (CDP en temps réel), vous pouvez utiliser le connecteur de données d’Audience Manager pour importer les caractéristiques et les segments d’AAM dans Platform, les combiner avec d’autres données riches (y compris les PII) et les envoyer aux partenaires de destination. Cette vidéo vous guide tout au long de la configuration du connecteur de données AAM pour la plateforme de données clients en temps réel.
[ !INFO]
Cette vidéo fait partie d’un cours Ingestion de données pour les ingénieurs de données, disponible gratuitement sur Experience League !
Lorsque vous reconfigurez vos processus et votre personnel pour passer de Adobe Audience Manager à la plateforme de données clients en temps réel (CDP en temps réel), vous pouvez utiliser le connecteur de données d’Audience Manager pour importer les caractéristiques et les segments d’AAM dans Platform, les combiner avec d’autres données riches (y compris les PII) et les envoyer aux partenaires de destination. Cette vidéo vous guide tout au long de la configuration du connecteur de données AAM pour la plateforme de données clients en temps réel.
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Cette vidéo fait partie d’un cours Ingestion de données pour les ingénieurs de données, disponible gratuitement sur Experience League !
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