Mécanismes de sécurisation de la durée de vie (TTL) des jeux de données ttl-guardrail

Quels types de jeux de données sont soumis à une durée de vie ?

La durée de vie s’applique uniquement aux jeux de données de série temporelle. Les jeux de données de type enregistrement (tels que les jeux de données d’entité et de classification) ne sont pas soumis à une durée de vie. Ils sont répertoriés dans le tableau ci-dessus à titre de référence, avec les n/a indiquées dans les colonnes TTL du lac de données et TTL du magasin de profils .

Cette modification s’appliquera-t-elle uniquement aux sandbox de production ou s’appliquera-t-elle également aux sandbox de développement ?

Cette modification s’applique à tous les types de sandbox.

Pour la durée de vie de 90 jours dans la banque de profils, les profils eux-mêmes sont-ils affectés ?

Les données du jeu de données généré par le système dans le profil sont ignorées au bout de 90 jours, et non pas les profils eux-mêmes.

Si les données d’un jeu de données généré par le système sont transmises à Customer Journey Analytics (CJA), les données de CJA seront-elles également affectées par la durée de vie ?

Les données de Customer Journey Analytics restent synchronisées avec Experience Platform. Par conséquent, la suppression de données en raison d’une durée de vie sur les données de jeu de données généré par le système aura également un impact sur les données dans Customer Journey Analytics.

La clientèle peut-elle augmenter la durée de vie des données du jeu de données système de Journey Optimizer dans la banque de profils ?

Les extensions de la durée de vie ne sont actuellement pas prises en charge. Cependant, il est prévu d’optimiser le processus de durée de vie afin de permettre ces demandes d’extension à partir de la seconde moitié de 2025.

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NOTE
Les données stockées dans le profil sont soumises aux droits relatifs au volume total de données. Par conséquent, toute augmentation du stockage de données sur le profil suite à une extension de la durée de vie est comptabilisée dans les droits relatifs au volume total de données. En savoir plus

La clientèle peut-elle augmenter la durée de vie des données du jeu de données système de Journey Optimizer dans le lac de données ?

Les extensions de la durée de vie ne sont actuellement pas prises en charge. Les clientes et clients peuvent exporter des données via les destinations pour conserver les données plus longtemps. En savoir plus. En outre, les clientes et clients disposant de droits Data Distiller peuvent créer des jeux de données dérivés pour stocker les données dans le lac de données sans TTL. En savoir plus

Les durées de vie auront-elles une incidence sur les fonctionnalités suivantes ?

• Recherche dans une banque : non

• Limitation de parcours : non

• Limitation d’offre : non

• Optimisation de l’heure d’envoi (STO) : non

• Capping de la fréquence des messages (règles métier) : non

• Reporting : non

  note
  NOTE
  Une durée de vie est déjà implémentée sur la connexion Customer Journey Analytics (CJA), ce qui réduit à 13 mois la période de recherche en amont maximale effective des données du jeu de données concerné.

• Source de données Experience Platform : sans objet - La récupération des événements d’expérience n’est pas prise en charge via les sources de données.

• Attributs calculés : oui - le calcul du renvoi initial sera limité aux 90 derniers jours de données ; l’attribut calculé sera mis à jour en fonction des événements incrémentiels pour les mises à jour ultérieures. Dès que les mises à jour suivantes atteignent la période de recherche en amont (6 mois max.), la durée de vie n’affecte pratiquement plus l’attribut calculé. En savoir plus.

• Segmentation et reciblage : oui - la segmentation dépend des données de la banque de profils. Par conséquent, la recherche en amont a été limitée à 90 jours sur les données des jeux de données affectés.

• Suivi : oui - réduit à 90 jours la période de recherche en amont maximale effective des données du jeu de données concerné. Les données des jeux de données affectés résident pendant 13 mois dans le lac de données.

Quelles dates est heures sont utilisées pour l’application de la durée de vie (par exemple, pour les cas d’utilisation de renvoi) ?

La date et l’heure de l’événement sont utilisées (et non la date d’ingestion).

Comment la nouvelle durée de vie affecte-t-elle les cas d’utilisation qui nécessitent une conservation des données plus longue (par exemple, en excluant les profils qui ont reçu un e-mail au cours des 120 derniers jours ou en limitant les e-mails sur un an) ?

La nouvelle politique de durée de vie limite la période de consultation des données des jeux de données générés par le système à 90 jours dans la banque de profils et à 13 mois dans le lac de données. Les cas d’utilisation qui nécessitent l’accès aux données au-delà de ces périodes seront affectés. Par exemple, la segmentation d’audience ou le capping de la fréquence en fonction des événements de plus de 90 jours dans la banque de profils ne sera plus possible à l’aide des jeux de données système.

Quelles sont les alternatives disponibles pour conserver les données plus longtemps que leur durée de vie ?

Les clients qui ont besoin d’une rétention plus longue ont deux options :

• Exporter vers un stockage externe : exportez les données pertinentes des jeux de données AJO avant l’expiration de la TTL. Adobe Journey Optimizer prend en charge l’export de jeux de données vers diverses destinations d’espace de stockage (Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage, etc.). En savoir plus
• Jeux de données dérivés de Data Distiller : les clients et clientes disposant de droits Data Distiller peuvent configurer des requêtes automatisées pour copier des données critiques dans un jeu de données dérivé du lac de données, qui peut être stocké sans TTL. En savoir plus

Que devons-nous faire en tant que clients et clientes pour nous préparer au changement de durée de vie ?

• Passez en revue vos cas d’utilisation et identifiez ceux qui nécessitent une conservation des données au-delà des nouvelles durées de vie.
• Configurez des requêtes automatisées pour copier des données critiques vers des jeux de données dérivés avant que les données ne soient supprimées.
• Contactez votre représentant ou représentante Adobe pour discuter des besoins supplémentaires ou des extensions de durée de vie potentielles (prévues pour les prochaines versions).

Comment les clients sont-ils avertis avant l’application de la TTL sur les sandbox existants ?

Adobe avertit les clients concernés avant d’appliquer la TTL sur les sandbox existants. Pour ce déploiement, Adobe a envoyé une notification intégrée au produit et publié cette modification dans les notes de mise à jour du produit, donnant aux clients un préavis d’environ deux mois avant que le mécanisme de sécurisation ne prenne effet le 1er octobre 2026.

Puis-je supprimer des jeux de données générés par le système Journey Optimizer ?

Les jeux de données générés par le système Journey Optimizer sont protégés et ne peuvent pas être supprimés via l’interface d’utilisation Adobe Experience Platform standard. Ces jeux de données sont essentiels aux fonctionnalités de Journey Optimizer et sont gérés par le système.

Si vous devez supprimer définitivement un jeu de données système Journey Optimizer (par exemple, pour les environnements d’assurance qualité, le nettoyage des sandbox ou des exigences spécifiques en matière d’hygiène des données), contactez l’ingénierie Adobe ou l’assistance clientèle Adobe. Ces jeux de données nécessitent des procédures back-end spécialisées pour garantir une suppression complète et sécurisée.

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NOTE
Pour le nettoyage régulier des données dans ces jeux de données système, utilisez les opérations Cycle de vie des données disponibles via Privacy Service pour supprimer des enregistrements ou des identités spécifiques. En savoir plus

AI Knowledge Reference

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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.

• TL;DR: This page explains the time-to-live (TTL) retention guardrails on Journey Optimizer system-generated datasets in the profile store (90 days) and the data lake (13 months), including rollout timing and options for retaining data longer.

Intents:

• Understand how long system-generated dataset data is retained in the profile store versus the data lake.
• Identify which datasets are subject to TTL.
• Plan for the enforcement on existing customer sandboxes starting October 1, 2026.
• Retain data beyond the TTL using dataset export through Destinations or Data Distiller derived datasets.
• Understand the impact on segmentation, computed attributes, tracking, and Customer Journey Analytics.

Glossary:

• Time-to-live (TTL): retention guardrail after which system-generated dataset data is dropped (product-specific)
• Profile store: store subject to the 90-day TTL for impacted datasets (product-specific)
• Data lake: store subject to the 13-month TTL for impacted datasets (product-specific)
• Time-series dataset: dataset type that is subject to TTL
• Record-type dataset: dataset type not subject to TTL (marked n/a in both TTL columns)
• Data Distiller: entitlement that allows creating derived datasets stored in the data lake without a TTL (product-specific)

Guardrails:

• Profile store TTL: 90 days for Journey Optimizer system-generated dataset data (hard limit; TTL extensions are not currently supported).
• Data lake TTL: 13 months for Journey Optimizer system-generated dataset data (hard limit; TTL extensions are not currently supported).
• AJO Message Export Dataset and AJO Message Event Metadata Dataset: 30 days data lake TTL (hard limit; both require the Message Export add-on).
• TTL is enforced on new sandboxes and new organizations as of February 2025, and on existing customer sandboxes starting October 1, 2026 (hard enforcement date).
• TTL applies only to time-series datasets; record-type datasets are n/a in both the Data Lake TTL and Profile Store TTL columns.
• TTL enforcement uses the event timestamp, not the ingestion date.
• Journey Optimizer system-generated datasets are protected and cannot be deleted through the standard Adobe Experience Platform UI.
• Computed attributes: initial backfill calculation is limited to the last 90 days of data; subsequent look-back is a maximum of 6 months.
• Segmentation and retargeting look-back is limited to 90 days on affected profile store data.

Terminology:

• Canonical name: Time-to-live — Acronym: TTL
• Do not confuse: “profile store TTL” (90 days) ≠ “data lake TTL” (13 months)
• Do not confuse: “time-series dataset” (subject to TTL) ≠ “record-type dataset” (n/a, not subject to TTL)
• Do not confuse: dataset TTL (drops system-generated dataset data in the profile after 90 days) ≠ deletion of the profiles themselves (the profiles are not dropped)

FAQ:

• Q: Which datasets are subject to TTL? — Only time-series datasets; record-type datasets (such as entity and classification datasets) are not subject to TTL and are marked n/a.
• Q: Does the 90-day profile store TTL delete profiles? — No; the system-generated dataset data in the profile is dropped after 90 days, not the profiles themselves.
• Q: Can I increase the TTL? — TTL extensions are not currently supported; you can export data through Destinations, or, with a Data Distiller entitlement, create derived datasets stored without a TTL.
• Q: When does enforcement reach existing sandboxes? — Starting October 1, 2026.
• Q: Which timestamp is used for enforcement? — The event timestamp, not the ingestion date.
• Q: Can I delete Journey Optimizer system-generated datasets? — No; they are protected and cannot be deleted through the standard Adobe Experience Platform UI; contact Adobe Engineering or Adobe Customer Care for permanent removal.