Data Distiller 101

このData Distillerの概要では、一般的なdata distillerの課題を克服する方法と、成功のための主なユースケースについて説明します。

主な討議ポイント

重要な留意点

Data Distillerの概要と目的

Data Distillerでは、主要なユースケースと顧客ソリューションを包括的に解説しています。 データアーキテクト、データエンジニア、データサイエンティスト、マーケティングエンティティをサポートし、データのセグメンテーション、キュレーション、コンテクストにもとづくデータ追加を可能にします。

プライマリユースケース

このウェビナーでは、Data Distillerの主なユースケースを5つ紹介します。

主な機能

Data Distillerは、SQL ベースの処理、スケーラブルなデータ管理、Adobe定義の機能、自動化とスケジューリング、モニタリングとアラート、サードパーティツールとの統合など、高度なインサイトを提供します。

データの変換と強化

Data Distillerでは、データのクリーニング、整形、操作、強化が可能です。 これには、データの標準化、データ形式の再形成、データを拡張して詳細な把握、下流で使用するための追加属性の取得などが含まれます。

運用ダッシュボードとAI/マシンラーニングの統合

Data Distillerは、リアルタイムの運用ダッシュボードの構築を可能にし、AI/マシンラーニング機能パイプラインをサポートします。 これにより、Adobeのデータでモデルをトレーニングし、モデルをスコアリングしたり、予測をAdobe Experience Platformに統合したりして、データ主導の意思決定を強化することができます。