Ingestion par lots
Dans Experience Platform, un lot est un ensemble de données collectées sur une période de temps et traitées ensemble comme une seule unité. Les jeux de données sont constitués de lots. Vous pouvez utiliser l’ingestion par lots pour ingérer des données dans Experience Platform sous forme de fichiers de lots. Une fois ingérés, les lots fournissent des métadonnées qui décrivent le nombre d’enregistrements correctement ingérés ainsi que les enregistrements ayant échoué et les messages d’erreur associés.
Les fichiers de données chargés manuellement, tels que les fichiers CSV plats (mappés à des schémas XDM) et les fichiers parquet, doivent être ingérés à l’aide de cette méthode.
Pour plus d’informations, consultez la présentation de l’ingestion par lots.
Sources
Vous pouvez également ingérer des données en vous connectant aux sources Experience Platform. Experience Platform conserve un catalogue de différentes sources de données auxquelles vous pouvez vous connecter et à partir desquelles vous pouvez ingérer des données. Ces sources peuvent être des applications Adobe natives telles que la source Adobe Analytics ou la source Marketo Engage. Vous pouvez également vous connecter à des sources tierces telles que la source de Amazon S3 et la source de Google Cloud Storage.
Les sources sont regroupées en différentes catégories, telles que les stockages dans le cloud, les bases de données et les systèmes CRM. Une source donnée peut prendre en charge l’ingestion par lots ou par flux.
Avec les sources, vous pouvez ingérer des données provenant de plusieurs sources de données différentes et de différentes catégories de cas d’utilisation. En outre, l’ingestion de données via une source vous donne la possibilité de vous authentifier auprès de la source de données externe, de configurer un planning d’ingestion et de gérer le débit d’ingestion.
Pour plus d’informations, reportez-vous à la présentation des sources.
Création de schémas assistée par ML
Pour intégrer rapidement de nouvelles sources de données, vous pouvez désormais utiliser des algorithmes de machine learning pour générer un schéma à partir de données d’exemple. Cette automatisation simplifie la création de schémas précis, réduit les erreurs et accélère le processus de la collecte de données à l’analyse et aux informations.
Pour plus d’informations sur ce workflow🔗 consultez le guide de création de schéma assistée par machine learning .
Préparation des données
Bien que la préparation des données ne soit pas une méthode d’ingestion, elle constitue une partie importante du processus d’ingestion des données. Utilisez les fonctions de préparation de données pour mapper, transformer et valider les données vers et depuis le modèle de données d’expérience (XDM) avant de créer un flux de données pour ingérer vos données dans Experience Platform. La préparation des données apparaît comme l’étape de « mappage » dans l’interface utilisateur d’Experience Platform au cours du processus d’ingestion des données.
Pour plus d’informations, consultez la présentation de la préparation des données.
Méthodes d’ingestion en flux continu
Le tableau suivant décrit les différentes méthodes que vous pouvez utiliser pour ingérer des données de flux vers Experience Platform.
Méthodes d’ingestion par lots
Le tableau suivant décrit les différentes méthodes que vous pouvez utiliser pour ingérer des données par lots vers Experience Platform.
