Choisir la bonne fonctionnalité de gestion du cycle de vie des données
Découvrez comment gérer la durée pendant laquelle les données restent dans Adobe Experience Platform en fonction de vos besoins en termes d’exploitation, de conservation et de stockage. Ce guide explique les options de conservation et de suppression disponibles et vous aide à déterminer lesquelles correspondent à votre objectif et quand les utiliser, en fonction de vos besoins. Pour obtenir des instructions détaillées, suivez les liens d’implémentation de chaque section.
Ce guide est destiné aux administrateurs et aux développeurs qui gèrent les volumes de données, la rétention et les droits dans Experience Platform. Il suppose que vous connaissez les concepts de base d’Experience Platform, notamment jeux de données, identités, profils et sandbox. La disponibilité et les autorisations requises pour chaque action sont décrites sur les pages d’interface utilisateur et d’API liées.
Pourquoi gérer le cycle de vie des données ? why-manage
Adobe Experience Platform ingère des données en continu et la quantité de données que vous stockez augmente au fil du temps. La gestion de votre cycle de vie des données aligne ces données sur vos cas d’utilisation actifs, de sorte que vous conserviez ce qui continue à fournir de la valeur et supprimiez ce qui ne fait plus. Une stratégie de conservation bien définie vous aide également à répondre aux exigences de conservation des données de votre entreprise et à maintenir les volumes de données dans les limites de vos droits de licence.
Lorsque les données s’accumulent au-delà de ce dont vos cas d’utilisation ont besoin, vous êtes confronté à plusieurs risques :
- Pertinence réduite : conserver les signaux au-delà de la période pendant laquelle ils restent utiles peut réduire la pertinence et l’exploitabilité de la segmentation, de l’activation et de la personnalisation.
- Pression sur les coûts : l’augmentation des volumes de données peut vous pousser à obtenir ou à dépasser vos droits de licence, ce qui peut entraîner des dépassements.
- Performances dégradées : un excès de données augmente la charge du système et peut ralentir le traitement.
- Exposition à la confidentialité : la conservation des données plus longtemps qu’elles ne sont utiles augmente les risques pour la confidentialité et l’exposition réglementaire.
Pour éviter ces résultats, Adobe recommande de ne conserver les données que tant qu’elles prennent en charge un cas d’utilisation actif. Appliquez le même principe à l’ingestion en utilisant des filtres d’ingestion pour importer uniquement les données dont vos cas d’utilisation ont besoin. Les données comportementales, telles que les données d’événement, consomment généralement beaucoup plus de stockage que les données d’enregistrement. Les données comportementales non gérées ont donc généralement le plus grand impact sur la croissance du stockage. Les profils pseudonymes peuvent également s’accumuler au fil du temps et augmenter le nombre de profils. Pensez donc à utiliser l’expiration des données de profils pseudonymes pour supprimer les profils pseudonymes inactifs lorsqu’ils ne sont plus nécessaires.
Toutes les données ingérées sont conservées dans Experience Platform et un élément essentiel de la gestion de votre cycle de vie des données consiste à les faire correspondre au workflow qu’elles desservent. Experience Platform stocke les données dans deux référentiels qui servent des objectifs différents :
Un jeu de données peut prendre en charge les workflows analytiques, les workflows d’engagement, ou les deux. Lorsque des données d’événement d’expérience sont disponibles dans la banque de profils et le lac de données, chaque référentiel a sa propre politique de conservation. L’expiration des données d’un référentiel ne supprime pas automatiquement les mêmes données de l’autre. Conservez les données uniquement tant que les workflows qui les utilisent l’exigent et assurez-vous que les politiques de conservation appropriées sont configurées pour les deux référentiels.
Pour obtenir des conseils sur le suivi et la gestion des droits de licence, voir Bonnes pratiques relatives aux droits de licence de gestion des données .
Choisir la bonne fonctionnalité choose-a-capability
Votre objectif de gestion des données détermine l’option de conservation ou de suppression à utiliser. Le tableau suivant mappe les objectifs courants, y compris les demandes de suppression de confidentialité ou de réglementation, à l’option qui convient. Les sections qui suivent décrivent chaque option de conservation et de suppression.
Parmi les options avancées de gestion du cycle de vie des données, la suppression des enregistrements et l’expiration des jeux de données sont des actions ciblées et ponctuelles que vous soumettez lorsque vous en avez besoin. L’expiration des événements d’expérience supprime automatiquement les anciens événements d’expérience de la banque de profils, tandis que l’expiration des données de profils pseudonymes supprime les profils inconnus inactifs de manière continue. Une politique de rétention du lac de données applique l’expiration au niveau des lignes aux jeux de données ExperienceEvent du lac de données. Si votre objectif nécessite plusieurs options, par exemple la suppression d’enregistrements spécifiques tout en réduisant la croissance continue des événements, combinez-les comme décrit dans la section Planifier votre stratégie de rétention.
Suppression d’enregistrements record-delete
Lorsque vous devez supprimer des enregistrements associés à une identité principale à des fins opérationnelles, telles que le nettoyage des données ou la minimisation des données, utilisez la suppression d’enregistrements. Il supprime des enregistrements individuels d’Experience Platform en fonction de leur identité principale. Par défaut, la suppression des enregistrements affecte le lac de données, le service d’identités et le profil client en temps réel. La suppression d’enregistrements n’est pas un outil de conformité. Pour les requêtes de titulaires de données ou de droits de clients, utilisez plutôt 🔗.
La suppression d’enregistrements agit sur l’identité principale utilisée par le service cible. Avant de l’utiliser, notez les restrictions suivantes :
- Seule l’identité principale est mise en correspondance et tous les enregistrements correspondant à l’identité principale sont supprimés. Les enregistrements ne peuvent pas être ciblés par des identités secondaires.
- Les enregistrements sans identité principale renseignée sont ignorés.
- Les données ingérées avant la configuration de l’identité principale dans le schéma du jeu de données ne peuvent pas être supprimées de cette manière.
- Un jeu de données avec une expiration de jeu de données planifiée ou en cours ne peut pas recevoir de requête de suppression d’enregistrement. Annulez l’expiration planifiée ou attendez qu’elle soit terminée avant de soumettre la demande de suppression d’enregistrement.
- Pour les jeux de données de schéma relationnel synchronisés avec un système source externe via Data Mirror, les enregistrements supprimés peuvent être réingérés s’ils existent toujours dans le système source. Mettez à jour la source dans le cadre de votre workflow de suppression. Voir 🔗 et considérations relatives aux schémas relationnels.
Selon la configuration de votre organisation, vous pouvez supprimer des enregistrements d’un seul jeu de données ou de tous les jeux de données.
Après l’envoi d’une demande, Experience Platform la transfère par lots avant traitement. Le traitement se termine dans le service level agreement (SLA) pour vos droits. Pour connaître les étapes de traitement et la durée de chacune d’elles, voir Chronologies de traitement du cycle de vie des données. Les demandes de suppression d’enregistrements sont également soumises à des limites de soumission d’identifiants quotidiennes et mensuelles. Pour connaître les limites actuelles, voir identifier les quotas d’envoi.
Vous pouvez créer des demandes de suppression d’enregistrements dans l’espace de travail Cycle de vie des données ou à l’aide de l’API. Voir Créer une requête de suppression d’enregistrement pour le workflow de l’interface utilisateur et le guide de point d’entrée d’ordre de travail pour l’API.
Expiration du jeu de données dataset-expiration
Lorsque vous devez supprimer un jeu de données complet qui n’est plus nécessaire pour vos cas d’utilisation, utilisez l’expiration du jeu de données. Il planifie la suppression du jeu de données à une date que vous choisissez et vous pouvez modifier ou annuler l’expiration planifiée à tout moment avant le début du processus d’expiration. Lorsque le jeu de données atteint sa date d’expiration, le lac de données, le service d’identités et le profil client en temps réel commencent chacun à supprimer le contenu du jeu de données et l’expiration se termine une fois les trois services terminés.
Vous ne pouvez avoir qu’un nombre limité d’expirations de jeux de données planifiées en attente à la fois. La limite dépend de votre produit et de tout droit de Shield. Pour connaître la limite actuelle, voir limites d’expiration en attente. La gestion avancée du cycle de vie des données ne prend pas en charge la suppression de jeux de données par lots.
Vous pouvez planifier l’expiration des jeux de données dans l’espace de travail Cycle de vie des données ou à l’aide de l’API. Voir Planifier l’expiration d’un jeu de données pour le workflow de l’interface utilisateur et le guide de point d’entrée d’expiration du jeu de données pour l’API.
Rétention et expiration automatiques automatic-expiration
Lorsque vous souhaitez supprimer automatiquement dans le temps les données obsolètes de la banque de profils ou du lac de données, utilisez l’expiration des événements d’expérience, l’expiration des données de profils pseudonymes ou une politique de rétention du lac de données pour l’expiration au niveau des lignes. Une fois configurés, ces paramètres suppriment automatiquement les données éligibles en fonction de la période de conservation ou d’inactivité que vous avez définie, sans que vous ayez à envoyer de requêtes individuelles. Les paramètres continuent de s’appliquer jusqu’à ce que vous les modifiiez ou les supprimiez.
L’expiration des événements d’expérience et l’expiration des données de profils pseudonymes sont des fonctionnalités complémentaires, mais elles sont configurées différemment. L’expiration des événements d’expérience est configurée par jeu de données dans l’espace de travail Jeux de données , tandis que l’expiration des données de profils pseudonymes est configurée séparément au niveau du sandbox dans les paramètres de profil.
Expiration de l’événement d’expérience experience-event-ttl
L’expiration des événements d’expérience supprime les événements d’expérience de la banque de profils après la période de conservation configurée. Pour un jeu de données ExperienceEvent, vous configurez sa période de conservation dans l’espace de travail Jeux de données. Ce paramètre s’applique au niveau du jeu de données et supprime uniquement les événements, et non les attributs de profil. Si un profil ne possède pas d’attributs propres, le profil cesse d’exister une fois tous ses événements supprimés. La période de conservation minimale est d’un jour. Consultez le document Définir une politique de conservation des données pour obtenir des conseils sur la configuration.
Expiration des données de profils pseudonymes pseudonymous-profile-ttl
L’expiration des données de profils pseudonymes s’applique au niveau du sandbox et supprime les profils pseudonymes (inconnus) après leur inactivité pendant la période que vous avez définie. Cela supprime les événements et les enregistrements de profil. Vous pouvez configurer le paramètre vous-même. La période d’expiration par défaut est de 14 jours pour les sandbox de production et de 3 jours pour les sandbox de développement. Le processus de suppression s’exécutant sur un cycle récurrent, les profils éligibles ne sont pas supprimés immédiatement. Pour obtenir des conseils sur la configuration, voir Expiration des données de profils pseudonymes .
Les deux mécanismes d’expiration diffèrent en termes de portée et de ce qu’ils suppriment :
Les deux paramètres se complètent. Définissez une période d’expiration des événements d’expérience sur vos jeux de données afin de contrôler la durée pendant laquelle les données d’événement restent dans la banque de profils, et utilisez l’expiration des données de profils pseudonymes pour supprimer les profils inactifs inconnus en fonction de leur durée d’utilité. Pour obtenir des conseils sur le choix des durées, voir Planifier votre stratégie de rétention.
Politique de rétention du lac de données data-lake-retention
Pour un jeu de données ExperienceEvent, la période de conservation configurée détermine à quel moment les événements d’expérience expirent du magasin de profils. Un jeu de données ExperienceEvent peut également avoir une politique de rétention de lac de données distincte. Les deux sont configurés à partir du même workflow Définir la politique de conservation des données dans l’espace de travail Jeux de données.
Utilisez les conseils suivants pour distinguer les options de conservation disponibles :
Ces périodes de conservation étant indépendantes, vous pouvez conserver les événements dans le lac de données pour une analyse à long terme après leur expiration à partir de la banque de profils. Pour obtenir des conseils sur la rétention du lac de données, y compris la configuration des API, voir Gérer la rétention du jeu de données des événements d’expérience (TTL).
Planifier votre stratégie de rétention plan-retention
La gestion de votre cycle de vie des données est une pratique courante et non une tâche ponctuelle. Conservez les données uniquement tant qu’elles prennent en charge un cas d’utilisation actif et configurez les périodes de conservation et les dates d’expiration pour qu’elles correspondent à la durée d’utilité des données.
Considérations clés pour guider votre stratégie de données
Répondez aux questions suivantes pour chaque jeu de données avant de configurer les paramètres de conservation ou d’expiration :
- Ces données sont-elles toujours nécessaires pour un cas d’utilisation actif ? La conservation des données au-delà de ce dont vos cas d’utilisation ont besoin augmente les coûts de stockage et de traitement sans valeur ajoutée.
- Ces données prennent-elles en charge les workflows analytiques, les workflows d’engagement ou les deux ? Alignez chaque jeu de données sur le workflow qu’il diffuse et gérez la conservation en conséquence.
- Pendant combien de temps ces données doivent-elles être conservées pour rester utiles ? Définissez les périodes de conservation et les dates d’expiration en fonction de la durée pendant laquelle les données prennent en charge votre cas d’utilisation, plutôt que de vous fier à une période par défaut ou indéfinie.
- À quelle fréquence vérifiez-vous l’utilisation des données ? Passez régulièrement en revue l’utilisation afin de déceler les inefficacités et d’ajuster les paramètres de rétention avant qu’ils n’affectent les coûts ou les performances.
Suivez les instructions suivantes lorsque vous définissez des durées de rétention :
- Expiration de l’événement d’expérience : définissez la période de conservation afin de couvrir la recherche en amont la plus longue dont vos audiences ont besoin, et conservez les intervalles de recherche en amont de votre audience au cours de cette période afin que la segmentation reste précise.
- Expiration des données de profils pseudonymes : si les profils inconnus inactifs perdent de la valeur plus tôt que les événements d’expérience que vous conservez, définissez une période d’expiration plus courte pour supprimer ces profils plus tôt.
- Politique de rétention du lac de données : définissez une période plus longue pour les données d’événement dont vous avez encore besoin pour l’analyse, indépendamment du moment où les mêmes données expirent de la banque de profils. Faire correspondre la durée avec la manière dont les données sont utilisées : plus courte pour les données fréquemment consultées, plus longue pour les besoins d’archivage. Consultez Gérer la rétention du jeu de données d’événement d’expérience (TTL) pour connaître les durées et les minimums recommandés.
Appliquez ces fonctionnalités en fonction de vos exigences de conservation des données. Par exemple, pour les données de parcours de navigation à volume élevé, définissez une période d’expiration d’événement d’expérience et, si les profils inactifs inconnus perdent plus rapidement de la valeur, une période d’expiration plus courte des données de profil pseudonyme pour contrôler l’empreinte de votre banque de profils. Définissez une période de conservation du lac de données plus longue séparément afin de conserver les mêmes événements pour une analyse à long terme.
Utilisez l’expiration du jeu de données pour supprimer des jeux de données entiers dont vous n’avez plus besoin et la suppression des enregistrements pour supprimer des enregistrements spécifiques sur demande.
Pour obtenir des conseils sur le suivi et la gestion des droits de licence, voir Bonnes pratiques relatives aux droits de licence de gestion des données .
Étapes suivantes next-steps
Une fois que vous avez choisi la bonne option de conservation ou de suppression, utilisez les conseils de mise en œuvre associés pour la réaliser. Si vous utilisez l’API pour la suppression d’enregistrements ou l’expiration de jeux de données, consultez également la section Bonnes pratiques pour les demandes de suppression d’enregistrements et d’expiration de jeux de données pour obtenir des conseils sur le traitement par lots, le ralentissement et la surveillance.