Distiller de données 101
Créé pour :
- Intermédiaire
- Administration
- Développeur
- Leader
- Utilisateur ou utilisatrice
Cette présentation de Data Distiller vous montrera comment surmonter les défis courants rencontrés par Data Distiller ainsi que les bonnes pratiques à appliquer pour réussir.
Points clés de la discussion
- Présentation de Data Distiller
- Questions fréquentes sur Data Distiller et leurs solutions
- Cas d’utilisation clés
Principaux points à retenir
Présentation et objectif de Data Distiller
Data Distiller est conçu pour fournir un aperçu de ses principaux cas d’utilisation et de ses solutions client. Il prend en charge les architectes de données, les ingénieurs de données, les spécialistes des données et les entités marketing en permettant la segmentation des données, le traitement et l’ajout de données contextuelles.
Cas d’utilisation de Principal
Le webinaire a mis en évidence cinq principaux cas d’utilisation de Data Distiller :
- Création de modèles de données centrés sur la marque pour une société de vente au détail sud-américaine.
- Enrichissement des e-mails de meilleure offre avec des données personnalisées pour une société de télécommunications.
- Optimisation des données pour la création de rapports et la modélisation d’attribution pour un détaillant de luxe.
- Personnalisation des informations pour le tableau de bord opérationnel.
- Utilisation des pipelines de fonctionnalités d’IA et de ML pour les modèles de formation et de notation.
Fonctionnalités clés
Data Distiller offre un traitement basé sur SQL, une gestion des données évolutive, des fonctions définies par Adobe, une automatisation et une planification, une surveillance et des alertes, ainsi qu’une intégration à des outils tiers pour obtenir des informations étendues.
Transformation et enrichissement des données
Data Distiller permet de nettoyer, de mettre en forme, de manipuler et d’enrichir les données. Cela inclut la normalisation des données, la redéfinition des formats de données, l’augmentation de la granularité des données et la dérivation d’attributs supplémentaires pour une utilisation en aval.
Tableaux de bord opérationnels et intégration de l’IA/ML
Data Distiller permet la création de tableaux de bord opérationnels en temps réel et prend en charge les pipelines de fonctionnalités d’IA/ML. Cela permet aux utilisateurs d’entraîner des modèles avec des données Adobe, de noter des modèles et d’intégrer des prédictions dans Adobe Experience Platform pour une prise de décision améliorée axée sur les données.