Panoramica di Query Service e Data Distiller
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Adobe Experience Platform Query Service consente agli utenti di esplorare, convalidare e trasformare i dati sull’esperienza del cliente memorizzati nel data lake utilizzando SQL, con funzionalità avanzate come output e pianificazione dei dati disponibili tramite il componente aggiuntivo Data Distiller. Questo video fornisce una panoramica delle funzioni di base per aiutare gli utenti a comprendere come sfruttare Query Service in diverse applicazioni basate su Platform. Per ulteriori informazioni, visitare la documentazione di Query Service.
Utilizzo di base
Esegui query con Query Service
Scopri come utilizzare Adobe Experience Platform Query Editor per creare, eseguire e gestire le query SQL in modo efficiente. I visualizzatori impareranno a utilizzare funzioni quali il browser di oggetti, il completamento automatico, le query con parametri e gli strumenti di pianificazione per semplificare i flussi di lavoro dei dati e generare informazioni fruibili all’interno dell’organizzazione.
Convalida dati con Query Service
Scopri come convalidare i dati acquisiti utilizzando le funzioni SQL.
Derivazione dei dati con Data Distiller
Scopri come i data engineer possono utilizzare il servizio di query per trasformare i dati e generare nuovi set di dati. Esegui queste query in base a una pianificazione per potenziare dashboard e segmentazione automatizzati.
Visualizzazione dei dati in strumenti esterni
Connettere Tableau a Query Service
Scopri come connettersi a Query Service da diverse applicazioni client desktop che supportano il protocollo PostgreSQL e come utilizzare gli strumenti e i driver PostgreSQL per connettersi e scrivere query.
Analizzare e visualizzare informazioni omnicanale in Tableau utilizzando Query Service
Con un esempio di churn analysis, scopri come utilizzare il servizio query dell'Adobe Experience Platform con strumenti di visualizzazione dei dati esterni.
Ricarica i dati del cliente per fornire esperienze elettrizzanti
Scopri come mitigare l’impatto di dati di bassa qualità, ridurre il time-to-value e moltiplicare il ROI utilizzando gli stessi dati per molti casi d’uso.