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Experience Platform Data Mirrorの概要
Data Mirrorは、モデルベースのスキーマを使用して、外部データベースからデータレイクに行レベルの変更を取り込めるExperience Platform機能です。 アップストリームの抽出、変換、読み込み（ETL）プロセスを必要とせずに、データの関係を保持し、一意性を確保し、バージョン管理をサポートします。
Experience Platform Data Mirrorを使用して、外部 Data Warehouse ネイティブソリューション（Snowflake、Azure Databricks、Google BigQuery）からの挿入、更新、削除（可変データ）をExperience Platformのデータと直接同期します。 Data Mirrorを使用すると、データをExperience Platformに取り込む際に、既存のデータベースモデル構造とデータ整合性を維持できます。
機能とメリット
Data Mirrorには、データベース同期に必要な次の機能が用意されています。
- プライマリキーが適用されています。 データセット内の一意性を確保し、取り込み中にレコードが重複するのを防ぎます。
- 行レベルの変更取り込み。 正確な制御によるアップサートや削除を含む、きめ細かいデータ変更をサポートします。
- スキーマの関係。 記述子を使用してデータセット間の外部キーとプライマリキーの関係を有効にします。
- 順不同のイベント処理。 プロセスは、順不同で到着した場合でも、バージョンとタイムスタンプの記述子を使用してイベントを変更します。
- ウェアハウスの直接統合。 は、サポートされているクラウドデータウェアハウスと接続して、リアルタイムの変更同期を実現します。
Data Mirrorを使用して、ソースシステムから直接変更内容を取り込み、スキーマの整合性を適用し、分析、journey orchestration、コンプライアンスワークフローでデータを使用できるようにします。 Data Mirrorを使用すると、既存のデータベースモデルを直接ミラーリングできるので、複雑なアップストリーム ETL プロセスが不要になり、実装が迅速化されます。 この排除により、削除やデータハイジーン操作を正確に制御して、データガバナンスを強化できます。
Data Mirrorに関する Experience Platformのドキュメントも参照してください。
Customer Journey AnalyticsのData Mirror
この機能へのアクセスをリクエストするには、Adobe アカウントチームにお問い合わせください。
Customer Journey Analytics用Experience Platform Data Mirrorは、選択した data warehouse ネイティブソリューション（Azure Databricks、Google BigQuery および Snowflake）で使用できます。 Customer Journey Analytics版のExperience Platform Data Mirrorでは、次のアプリケーションまたはコンポーネントを適切に設定する必要があります。