Créer une connexion source Adobe Analytics dans l’interface utilisateur
Ce tutoriel décrit les étapes à suivre pour créer une connexion source Adobe Analytics dans l’interface utilisateur afin d’importer les données de suite de rapports Adobe Analytics dans Adobe Experience Platform.
Prise en main
Ce tutoriel nécessite une compréhension du fonctionnement des composants suivants d’Adobe Experience Platform :
- Système de modèle de données d’expérience (XDM) : cadre normalisé selon lequel Experience Platform organise les données d’expérience client.
- Profil client en temps réel : fournit un profil client en temps réel unifié basé sur des données agrégées issues de plusieurs sources.
- Sandbox : Experience Platform fournit des sandbox virtuels qui divisent une instance de plateforme unique en environnements virtuels distincts pour favoriser le développement et l’évolution d’applications d’expérience digitale.
Terminologie clé
Il est important de comprendre les termes clés suivants utilisés dans ce document :
- Attribut standard : les attributs standard sont tous les attributs prédéfinis par Adobe. Ils renferment la même signification pour tous les clients et sont disponibles dans les groupes de champs des données sources Analytics et du schéma Analytics.
- Attribut personnalisé : les attributs personnalisés sont tout attribut de la hiérarchie des variables personnalisées dans Analytics. Les attributs personnalisés sont utilisés dans une mise en oeuvre Adobe Analytics pour capturer des informations spécifiques dans une suite de rapports. Leur utilisation peut différer d’une suite de rapports à l’autre. Les attributs personnalisés comprennent les eVars, les props et les listes. Pour plus d’informations sur les eVars, consultez la Analytics documentation sur les variables de conversion.
- Tout attribut dans les groupes de champs personnalisés : les attributs qui proviennent de groupes de champs créés par les clients sont tous définis par l’utilisateur et sont considérés comme des attributs ni standard ni personnalisés.
- Noms conviviaux : les noms conviviaux sont des libellés fournis par l’utilisateur pour les variables personnalisées dans le cadre dʼune implémentation Analytics. Pour plus d’informations sur les noms conviviaux, consultez la Analytics documentation sur les variables de conversion.
Créer une connexion source avec Adobe Analytics
- Flux de données qui effectue un renvoi de 13 mois des données de suite de rapports historiques dans le lac de données. Ce flux de données se termine une fois le renvoi terminé.
- Flux de données qui envoie des données actives au lac de données et à Real-Time Customer Profile. Ce flux de données s’exécute en continu.
Dans l’interface utilisateur de Platform, sélectionnez Sources dans le volet de navigation de gauche pour accéder à l’espace de travail Sources. L’écran Catalogue affiche diverses sources avec lesquelles vous pouvez créer un compte.
Vous pouvez sélectionner la catégorie appropriée dans le catalogue sur le côté gauche de votre écran. Vous pouvez également utiliser la barre de recherche pour réduire les sources affichées.
Dans la catégorie des applications Adobe, sélectionnez Adobe Analytics, puis Ajouter des données.
Sélectionner les données
L’étape Ajout de données source Analytics vous fournit une liste de Analytics données de suite de rapports avec lesquelles créer une connexion source.
Une suite de rapports est un conteneur de données qui constitue la base de la création de rapports Analytics. Une organisation peut comporter de nombreuses suites de rapports, chacune contenant différents jeux de données.
Vous pouvez ingérer des suites de rapports provenant de n’importe quelle région (États-Unis, Royaume-Uni ou Singapour) tant qu’elles sont mappées à la même organisation que l’instance de sandbox Experience Platform dans laquelle la connexion source est créée. Une suite de rapports peut être ingérée à l’aide d’un seul flux de données actif. Une suite de rapports qui n’est pas sélectionnable a déjà été ingérée, que ce soit dans l’environnement de test que vous utilisez ou dans un autre environnement de test.
Plusieurs connexions entrantes peuvent être établies pour importer plusieurs suites de rapports dans le même environnement de test. Si les suites de rapports comportent des schémas différents pour les variables (comme les eVars ou les événements), elles doivent être mappées à des champs spécifiques dans les groupes de champs personnalisés et éviter les conflits de données à l’aide de Data Prep. Les suites de rapports ne peuvent être ajoutées qu’à un seul environnement de test.
Pour créer une connexion source Analytics, sélectionnez une suite de rapports, puis Suivant pour continuer.
<!: les suites de rapports Analytics peuvent être configurées pour un environnement de test à la fois. Pour importer la même suite de rapports dans un environnement de test différent, le flux du jeu de données doit être supprimé et instancié à nouveau via la configuration pour un autre environnement de test.—>
Mappage
Avant de pouvoir mapper vos données Analytics à un schéma XDM cible, vous devez d’abord déterminer si vous utilisez un schéma par défaut ou un schéma personnalisé.
Un schéma par défaut crée un schéma à votre place, contenant le groupe de champs Adobe Analytics ExperienceEvent Template. Pour utiliser un schéma par défaut, sélectionnez Schéma par défaut.
Un schéma personnalisé vous permet de choisir n’importe quel schéma disponible pour vos données Analytics, à condition que ce schéma contienne le groupe de champs Adobe Analytics ExperienceEvent Template. Pour utiliser un schéma personnalisé, sélectionnez Schéma personnalisé.
La page Mappage fournit une interface permettant de mapper les champs source aux champs de schéma cible appropriés. Dans cette interface, vous pouvez mapper des variables personnalisées à de nouveaux groupes de champs de schéma et appliquer des calculs pris en charge par la préparation des données. Sélectionnez un schéma cible pour démarrer le processus de mappage.
La section Mappage des champs standard affiche des panneaux pour les Mappages standard appliqués, les Mappages standard non correspondants et les Mappages personnalisés. Consultez le tableau suivant pour obtenir des informations spécifiques sur chaque catégorie :
Pour prévisualiser le groupe de champs de schéma de modèle Analytics ExperienceEvent, sélectionnez Affichage dans le panneau Mappages standard appliqués.
La page Groupe de champs de schéma de modèle Adobe Analytics ExperienceEvent fournit une interface permettant dʼexaminer la structure de votre schéma. Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Fermer.
Platform détecte automatiquement tout conflit de noms conviviaux dans vos jeux de mappages. Si aucun conflit nʼest détecté, sélectionnez Suivant pour continuer.
Mappings personnalisés
Vous pouvez utiliser les fonctions de préparation de données pour ajouter un nouveau mappage personnalisé ou des champs calculés pour les attributs personnalisés. Pour ajouter des mappages personnalisés, sélectionnez Personnalisé.
Selon vos besoins, vous pouvez sélectionner Ajouter un nouveau mappage ou Ajouter un champ calculé et continuer à créer des mappages personnalisés pour vos attributs personnalisés. Pour obtenir des instructions complètes sur l’utilisation des fonctions de préparation de données, consultez le guide de l’interface utilisateur de la préparation de données.
La documentation suivante fournit d’autres ressources sur la compréhension de la préparation des données, des champs calculés et des fonctions de mappage :
Filtrage pour le profil client en temps réel filtering-for-profile
Une fois que vous avez terminé les mappages pour les données de vos suites de rapports Analytics, vous pouvez appliquer des règles et conditions de filtrage pour inclure ou exclure de manière sélective les données de l’ingestion vers Real-time Customer Profile. La prise en charge du filtrage n’est disponible que pour les données Analytics et les données ne sont filtrées qu’avant d’entrer dans Profile. Toutes les données sont ingérées dans le lac de données.
Informations supplémentaires sur la préparation des données et le filtrage des données Analytics pour Real-Time Customer Profile
- Vous pouvez utiliser la fonctionnalité de filtrage pour les données qui vont dans Profile, mais pas pour les données qui vont dans le lac de données.
- Vous pouvez utiliser le filtrage des données actives, mais vous ne pouvez pas filtrer les données de renvoi.
- La source Analytics ne renverse pas les données dans Profile.
- Si vous utilisez des configurations de prépréparation de données lors de la configuration initiale d’un flux Analytics, ces modifications sont également appliquées au renvoi automatique de 13 mois.
- Cependant, ce n’est pas le cas pour le filtrage, car celui-ci est réservé uniquement aux données actives.
- La préparation de données est appliquée aux chemins d’ingestion par lots et en flux continu. Si vous modifiez une configuration de prépréparation de données existante, ces modifications sont ensuite appliquées aux nouvelles données entrantes sur les chemins de diffusion en continu et d’ingestion par lots.
- Toutefois, les configurations de prép de données ne s’appliquent pas aux données qui ont déjà été ingérées dans Experience Platform, qu’il s’agisse de données en flux continu ou de données par lots.
- Les attributs standard d’Analytics sont toujours mappés automatiquement. Par conséquent, vous ne pouvez pas appliquer de transformations aux attributs standard.
- Cependant, vous pouvez filtrer les attributs standard tant qu’ils ne sont pas requis dans Identity Service ou dans Profile.
- Vous ne pouvez pas utiliser le filtrage au niveau des colonnes pour filtrer les champs obligatoires et les champs d’identité.
- Bien que vous puissiez filtrer les identités secondaires, en particulier AAID et AACustomID, vous ne pouvez pas exclure ECID.
- Lorsqu’une erreur de transformation se produit, la colonne correspondante génère une valeur NULL.
Filtrage au niveau de la ligne
Vous pouvez filtrer les données pour l’ingestion Profile au niveau des lignes et des colonnes. Le filtrage au niveau des lignes vous permet de définir des critères tels que chaîne contenant, égal à, commence ou se termine par. Vous pouvez également utiliser le filtrage au niveau des lignes pour joindre des conditions en utilisant AND ainsi que OR et annuler des conditions en utilisant NOT.
Pour filtrer vos données Analytics au niveau de la ligne, sélectionnez Filtre de ligne.
Utilisez le rail de gauche pour parcourir la hiérarchie de schémas et sélectionnez l’attribut de schéma de votre choix pour approfondir l’analyse d’un schéma particulier.
Une fois que vous avez identifié l’attribut que vous souhaitez configurer, sélectionnez-le et faites glisser l’attribut du rail de gauche vers le panneau de filtrage.
Pour configurer différentes conditions, sélectionnez equals , puis sélectionnez une condition dans la fenêtre déroulante qui s’affiche.
La liste des conditions configurables inclut :
- equals
- n’est pas égal à
- commence par
- se termine par
- ne se termine pas par
- contains
- ne contient pas
- exists
- n’existe pas
Saisissez ensuite les valeurs à inclure en fonction de l’attribut que vous avez sélectionné. Dans l’exemple ci-dessous, Apple et Google sont sélectionnés pour ingestion dans le cadre de l’attribut Fabricant .
Pour préciser davantage vos conditions de filtrage, ajoutez un autre attribut du schéma, puis ajoutez des valeurs basées sur cet attribut. Dans l’exemple ci-dessous, l’attribut Model est ajouté et les modèles tels que iPhone 13 et Google Pixel 6 sont filtrés pour ingestion.
Pour ajouter un nouveau conteneur, sélectionnez les ellipses (...) en haut à droite de l’interface de filtrage, puis sélectionnez Ajouter un conteneur.
Une fois qu’un nouveau conteneur est ajouté, sélectionnez Inclure, puis Exclure dans la fenêtre déroulante qui s’affiche.
Suivez la même procédure en faisant glisser les attributs de schéma et en ajoutant les valeurs correspondantes que vous souhaitez exclure du filtrage. Dans l’exemple ci-dessous, les iPhone 12, iPhone 12 mini et Google Pixel 5 sont tous filtrés de l’exclusion de l’attribut Model, le paysage est exclu de l’orientation d’écran et le numéro de modèle A1633 est exclu de l’attribut Model number.
Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Suivant.
Filtrage au niveau des colonnes
Sélectionnez Filtre de colonnes dans l’en-tête pour appliquer un filtrage au niveau de la colonne.
La page se met à jour dans une arborescence de schéma interactive, affichant vos attributs de schéma au niveau de la colonne. À partir de là, vous pouvez sélectionner les colonnes de données que vous souhaitez exclure de l’ingestion Profile. Vous pouvez également développer une colonne et sélectionner des attributs spécifiques à exclure.
Par défaut, tous les Analytics accèdent à Profile et ce processus permet d’exclure des branches de données XDM de l’ingestion Profile.
Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Suivant.
Filtrage des identités secondaires
Utilisez un filtre de colonne pour exclure les identités secondaires de l’ingestion des profils. Pour filtrer les identités secondaires, sélectionnez Filtre de colonnes, puis _identities.
Le filtre s’applique uniquement lorsqu’une identité est marquée comme secondaire. Si des identités sont sélectionnées, mais qu’un événement arrive avec l’une des identités marquées comme primaires, elles ne sont pas filtrées.
Fournir des détails sur le flux de données
Dans lʼécran des Détails du flux de données qui s’affiche, vous devez fournir un nom et une description facultative du flux de données. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Suivant.
Révision
L’écran de Révision s’affiche, vous permettant dʼexaminer votre nouveau flux de données Analytics avant sa création. Les détails de la connexion sont regroupés par catégories, notamment :
- Connexion : affiche la plateforme source de la connexion.
- Type de données : affiche la suite de rapports sélectionnée et l’identifiant de suite de rapports correspondant.
Surveiller votre flux de données monitor-your-dataflow
Une fois votre flux de données terminé, sélectionnez Flux de données dans le catalogue de sources pour surveiller l’activité et l’état de vos données.
Une liste des flux de données Analytics existants dans votre organisation s’affiche. À partir de là, sélectionnez un jeu de données cible pour afficher son activité d’ingestion respective.
La page Activité du jeu de données fournit des informations sur la progression des données envoyées d’Analytics à l’Experience Platform. L’interface affiche des mesures telles que le total des enregistrements du mois précédent, le total des enregistrements ingérés au cours des sept derniers jours et la taille des données du mois précédent.
La source instancie deux flux de jeux de données. L’un représente les données de renvoi, l’autre les données actives. Les données de renvoi ne sont pas configurées pour être ingérées dans Real-Time Customer Profile, mais sont envoyées au lac de données à des fins d’analyse et de cas d’utilisation en science des données.
Pour plus d’informations sur le renvoi, les données en direct et leurs latences respectives, consultez la présentation des sources Analytics.
Supprimer le flux de données delete-dataflow
Pour supprimer votre flux de données Analytics, sélectionnez Flux de données dans l’en-tête supérieur de l’espace de travail des sources. Utilisez la page des flux de données pour localiser le flux de données Analytics que vous souhaitez supprimer, puis sélectionnez les ellipses (...) à côté. Ensuite, utilisez le menu déroulant et sélectionnez Supprimer.
- La suppression du flux de données Analytics actif supprimera également son jeu de données sous-jacent.
- La suppression du flux de données Analytics de renvoi ne supprime pas le jeu de données sous-jacent, mais arrête le processus de renvoi pour sa suite de rapports correspondante. Si vous supprimez le flux de données de renvoi, les données ingérées peuvent toujours être consultées par le biais du jeu de données.
Étapes suivantes et ressources supplémentaires
Une fois la connexion créée, le flux de données est automatiquement créé pour contenir les données entrantes et renseigner un jeu de données avec votre schéma sélectionné. En outre, un remplissage de données se produit et ingeste jusqu’à 13 mois de données historiques. Une fois l’ingestion initiale terminée, les données Analytics peuvent être utilisées par les services de Platform en aval, tels que Real-Time Customer Profile et Segmentation Service. Consultez les documents suivants pour plus d’informations :
La vidéo suivante est destinée à vous aider à comprendre l’ingestion de données à l’aide du connecteur source Adobe Analytics :