Data Distiller 101
Questa panoramica del distillatore di dati illustra come superare le problematiche comuni relative al distillatore di dati e illustra le best practice per gli utilizzi chiave per il successo.
Punti principali di discussione
- Panoramica di Data Distiller
- Domande frequenti su Data Distil e relative soluzioni
- Casi d’uso principali
Punti chiave da eliminare
Panoramica e scopo di Data Distiller
Data Distiller è progettato per fornire una panoramica dei suoi casi d’uso chiave e delle soluzioni dei clienti. Supporta gli architetti di dati, i data engineer, i data scientist e le entità di marketing consentendo la segmentazione, la cura e l’aggiunta di dati contestuali.
Casi d’uso principali
Il webinar ha evidenziato cinque casi d’uso principali per Data Distiller:
- Creazione di modelli di dati incentrati sul brand per una società di vendita al dettaglio sudamericana.
- Arricchimento delle e-mail con la migliore offerta successiva con dati personalizzati per un’azienda di telecomunicazioni.
- Ottimizzazione dei dati per la generazione di rapporti e modelli di attribuzione per un retailer di lusso.
- Personalizzazione di insights per il dashboard operativo.
- Sfruttare le pipeline delle funzioni AI e ML per i modelli di apprendimento e valutazione.
Funzionalità principali
Data Distiller offre elaborazione basata su SQL, gestione scalabile dei dati, funzioni definite da Adobe, automazione e pianificazione, monitoraggio e avvisi e integrazione con strumenti di terze parti per approfondimenti estesi.
Trasformazione e arricchimento dei dati
Data Distiller consente di pulire, modellare, manipolare e arricchire i dati. Ciò include la standardizzazione dei dati, la ridefinizione del formato dei dati, l’aumento dei dati per la granularità e la derivazione di attributi aggiuntivi per l’utilizzo a valle.
Dashboard operativi e integrazione AI/ML
Data Distiller consente di creare dashboard operativi in tempo reale e supporta le pipeline delle funzioni AI/ML. Questo consente agli utenti di addestrare i modelli con dati di Adobe, valutare i modelli e integrare nuovamente le previsioni in Adobe Experience Platform per un processo decisionale basato sui dati migliorato.