Last update: Wed Feb 05 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
Adobe Experience Platform では、カスタマーエクスペリエンスを調整するために、大規模で複雑なデータ操作を管理するための堅牢なツールのセットを提供しています。長い期間をかけてデータがシステムに取り込まれるにつれて、データが期待通りに使用され、間違ったデータを修正する必要がある場合は更新され、組織のポリシーで必要と判断された場合は削除されるように、データストアを管理することがますます重要になります。
これらのアクティビティは、 データライフサイクル UI ワークスペースまたは Data Hygiene API を使用して実行できます。 データ・ライフサイクル・ジョブが実行されると、システムはプロセスの各ステップで透明性を更新します。 各ジョブタイプがシステム上でどのように表現されるかについて詳しくは、タイムラインと透明性の節を参照してください。
データライフサイクル UI ワークスペース ui
Platform UI の データライフサイクル ワークスペースを使用すると、データライフサイクル操作の設定とスケジュール設定ができ、レコードが期待どおりに維持されていることを確認するのに役立ちます。
UI でデータライフサイクルタスクを管理する手順について詳しくは、 データライフサイクル UI ガイドを参照してください。
Data Hygiene API api
データライフサイクル UI は、Data Hygiene API をベースに構築されており、そのエンドポイントは、データライフサイクルアクティビティを自動化したい場合に、直接使用できます。 詳しくは、Data Hygiene API ガイドを参照してください。
タイムラインと透明性 timelines-and-transparency
レコードの削除リクエストとデータセット有効期限リクエストには、それぞれ独自の処理タイムラインがあり、それぞれのワークフローの主要なポイントで透明性を更新します。
データセット有効期限切れリクエストが作成されると、次のプロセスが実行されます。
段階
スケジュールされた有効期限後の経過時間
説明
リクエストが送信される
0 時間
データセットが指定の時間に有効期限切れになるように求めるリクエストをデータスチュワードまたはプライバシーアナリストが送信します。 リクエストは送信後、 データライフサイクル UI に表示され、スケジュールされた有効期限まで保留状態のままになり、期限後にリクエストが実行されます。
データセットに削除フラグが設定されています
0 ～ 2 時間
リクエストが実行されると、データセットに削除のフラグが付けられます。 Amazon Web Services（AWS）のデータストレージを使用する場合、このプロセスには最大 2 時間かかります。 この間、バッチやストリーミングのセグメント化、プレビューや見積もり、書き出し、アクセスなどの操作では、このデータセットが無視されます。
データセットがドロップされる
3 時間
データセットに削除のフラグが付けられてから 1 時間後、データセットはシステムから完全に削除されます。 この時点で、UI の
データセットインベントリページからデータセットがドロップされます。 ただし、データレイク内のデータは、この段階でソフト削除されるだけで、ハード削除プロセスが完了するまで残ります。
プロファイル数が更新される
30 時間
削除するデータセットの内容に応じて、すべてのコンポーネント属性がそのデータセットに関連付けられている場合、一部のプロファイルがシステムから削除されることがあります。 データセットが削除されてから 30 時間が経過すると、結果として生じるプロファイル数全体の変更が、
ダッシュボードウィジェットやその他のレポートに反映されます。
オーディエンスが更新される
48 時間
影響を受けるすべてのプロファイルが更新されると、関連するすべての
オーディエンスが更新されて、新しいサイズが反映されます。削除したデータセットとセグメント化しようとしている属性に応じて、削除の結果、各オーディエンスのサイズが増減する場合があります。
Amazon Web Services（AWS）のデータセット削除は、変更が完全に適用されるまで、約 3 時間の遅延の影響を受けます。 これには、データセットに削除のフラグが立てられるまでの最大 2 時間と、その後システムから完全に削除されるまでの追加の 1 時間が含まれます。 これに対し、Azure Data Lake を使用する Platform インスタンスの削除リクエストでは、ビジネス機能全体に即時の変更が生じます。
AWS ユーザーの場合、この遅延は、バッチセグメント化、ストリーミングセグメント化、プレビュー、予測、書き出し、データアクセスに影響を与える可能性があります。 Azure Data Lake ユーザーは即時に更新を行うので、この待ち時間はAWSを使用しているお客様にのみ影響します。 AWS ユーザーの場合、影響を受けたすべてのシステムに削除リクエストが完全に反映されるまで、最大 3 時間かかる場合があります。 それに応じて期待値を調整します。