データ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、成功のための主な使用方法のベストプラクティスを示します。

主な議論のポイント

重要ポイント

Data Distillerの概要と目的

Data Distillerは、主なユースケースとお客様のソリューションの概要を説明するように設計されています。 データのセグメント化、キュレーション、コンテキストデータの追加を可能にし、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およびマーケティングエンティティをサポートします。

プライマリのユースケース

このウェビナーでは、Data Distillerの 5 つの主なユースケースを重点的に説明しました。

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によりインサイトの拡張を実現します。

データ変換とエンリッチメント

Data Distillerを使用すると、データのクリーニング、シェイプ、操作、エンリッチメントを行うことができます。 これには、データの標準化、データ形式の再編成、精度に合わせたデータの拡張、ダウンストリームで使用するための追加属性の取得が含まれます。

操作ダッシュボードと AI/ML 統合

Data Distillerは、リアルタイムのオペレーショナルダッシュボードの作成を可能にし、AI/ML 機能パイプラインをサポートします。 これにより、Adobe データを使用してモデルのトレーニングを行い、モデルのスコアリングを行い、予測をAdobe Experience Platformに統合して、データに基づく意思決定の強化を図ることができます。