Data Distiller 101
Esta descripción general del destilador de datos mostrará cómo superar los desafíos comunes del destilador de datos, así como los usos clave y las prácticas recomendadas para el éxito.
Puntos clave de debate
- Resumen del destilador de datos
- Preguntas frecuentes sobre Data Distil y sus soluciones
- Casos de uso clave
Puntos clave
Información general y propósito de Data Distiller
Data Distiller está diseñado para proporcionar una visión general de sus casos de uso clave y las soluciones de los clientes. Admite arquitectos, ingenieros de datos, científicos de datos y entidades de marketing de datos, ya que permite la segmentación de datos, la depuración y la adición de datos contextuales.
Casos de uso principales
El seminario web destacó cinco casos de uso principales de Data Distiller:
- Creación de modelos de datos centrados en la marca para una empresa minorista de América del Sur.
- Enriquecimiento de correos electrónicos de próxima mejor oferta con datos personalizados para una compañía de telecomunicaciones.
- Optimización de datos para el modelado de informes y atribuciones para un retailer de lujo.
- Personalización de perspectivas para el tablero operativo.
- Aprovechamiento de las canalizaciones de funciones de IA y ML para modelos de formación y puntuación.
Capacidades clave
Data Distiller ofrece procesamiento basado en SQL, administración de datos escalable, funciones definidas por Adobe, automatización y programación, supervisión y alertas, e integración con herramientas de terceros para obtener perspectivas ampliadas.
Transformación y enriquecimiento de datos
Data Distiller permite limpiar, dar forma, manipular y enriquecer datos. Esto incluye la estandarización de datos, la remodelación de formatos de datos, el aumento de la granularidad de datos y la derivación de atributos adicionales para su uso descendente.
Paneles operativos e integración AI/ML
Data Distiller permite crear paneles operativos en tiempo real y admite canalizaciones de funciones AI/ML. Esto permite a los usuarios entrenar modelos con datos de Adobe, modelos de puntuación e integrar predicciones de nuevo en Adobe Experience Platform para mejorar la toma de decisiones basada en datos.