既存の XDM スキーマへの CSV ファイルのマッピング

NOTE
このドキュメントでは、既存の XDM スキーマに CSV ファイルをマッピングする方法について説明します。AI 生成のスキーマレコメンデーションツール(現在はベータ版)の使用方法について詳しくは、機械学習のレコメンデーションを使用した CSV ファイルのマッピングを参照してください。

CSV データを Adobe Experience Platform に取り込むには、データを Experience Data Model(XDM)スキーマにマッピングする必要があります。このチュートリアルでは、Platform ユーザーインターフェイスを使用して、CSV ファイルを XDM スキーマにマッピングする方法について説明します。

はじめに

このチュートリアルでは、Platform の次のコンポーネントに関する十分な知識が必要です。

  • Experience Data Model (XDM System):Platform が、カスタマーエクスペリエンスデータを整理する際に使用する、標準化されたフレームワーク。
  • バッチ取得:Platform がユーザー指定のデータファイルからデータを取り込む方法。
  • Adobe Experience Platform データ準備:取り込んだデータを XDM スキーマに準拠するようにマッピングおよび変換できる一連の機能。データ準備関数に関するドキュメントは、特にスキーママッピングに関連しています。

また、このチュートリアルでは、CSV データの取り込み先のデータセットを既に作成している必要があります。UI でデータセットを作成する手順については、データ取得のチュートリアルを参照してください。

宛先の選択

Adobe Experience Platform にログインし、左側のナビゲーション バーから「ワークフロー」を選択して、ワークフロー ​ワークスペースにアクセスします。

ワークフロー ​画面から、「データ取り込み」セクションで「XDM スキーマに CSV をマッピング」を選択し、「起動」を選択します。

XDM スキーマに CSV をマッピング」ワークフローが表示されるので、宛先 ​手順を開始します。取り込むインバウンドデータのデータセットを選択します。既存のデータセットを使用することも、新しいデータセットを作成することもできます。

既存のデータセットを使用する

CSV データを既存のデータセットに取り込むには、「既存のデータセットを使用」を選択します。検索機能を使用するか、パネル内の既存のデータセットのリストをスクロールすると、既存のデータセットを取得できます。

CSV データを新しいデータセットに取り込むには、「新しいデータセットを作成」を選択し、表示されたフィールドにデータセットの名前と説明を入力します。検索機能を使用するか、提供されたスキーマのリストをスクロールして、スキーマを選択します。「次へ」を選択して次に進みます。

データの追加

データを追加 ​手順が表示されます。CSV ファイルを指定されたスペースにドラッグ&ドロップするか、「ファイルを選択」を選択して CSV ファイルを手動で入力します。

ファイルがアップロードされると、「サンプルデータ」セクションが表示され、データの最初の 10 行が表示されます。データが期待どおりにアップロードされたことを確認したら、「次へ」を選択します。

XDM スキーマフィールドへの CSV フィールドのマッピング

マッピング」手順が表示されます。CSV ファイルの列は「ソースフィールド」の下にリストされ、対応する XDM スキーマフィールドが「ターゲットフィールド」の下にリストされます。

Platform は、選択したターゲットスキーマまたはデータセットに基づいて、自動マッピングされたフィールドに対してインテリジェントなレコメンデーションを自動的に提供します。 マッピングルールは、ユースケースに合わせて手動で調整できます。

すべての自動生成マッピング値を承認するには、「すべてのターゲットフィールドを承認」というラベルの付いたチェックボックスを選択します。

ソーススキーマに複数のレコメンデーションが使用できる場合があります。 これが発生すると、マッピングカードに最も目立つレコメンデーションが表示され、その後に使用可能なレコメンデーションの数を含む青い円が表示されます。電球アイコンを選択すると、追加のレコメンデーションのリストが表示されます。代わりに、マッピング先のレコメンデーションの横にあるチェックボックスをオンにして、代替レコメンデーションの 1 つを選択できます。

または、ソーススキーマをターゲットスキーマに手動でマッピングすることもできます。マッピングするソーススキーマにポインタを合わせて、プラスアイコンを選択します。

ソースをターゲットフィールドにマッピング ​ポップオーバーが表示されます。ここから、マッピングするフィールドを選択し、「保存」を選択して新しいマッピングを追加します。

マッピングの 1 つを削除する場合は、そのマッピングにポインタを合わせて、マイナスアイコンを選択します。

計算フィールドの追加 add-calculated-field

計算フィールドでは、入力スキーマの属性に基づいて値を作成できます。 これらの値をターゲットスキーマの属性に割り当て、名前と説明を指定して参照を容易にできます。

計算フィールドを追加」ボタンを選択して続行します。

計算フィールドの作成 パネルが表示されます。 左側のダイアログボックスには、計算フィールドでサポートされるフィールド、関数、演算子が含まれています。タブの 1 つを選択して、式エディターに関数、フィールドまたは演算子を追加します。

タブ
説明
フィールド
「フィールド」タブには、ソーススキーマで使用できるフィールドと属性が表示されます。
関数
「関数」タブには、データの変換に使用できる関数が一覧表示されます。計算フィールド内で使用できる関数の詳細については、 データ準備(マッパー)関数の使用 に関するガイドを参照してください。
演算子
「演算子」タブには、データの変換に使用できる演算子が一覧表示されます。

中央にある式エディターを使用して、フィールド、関数、演算子を手動で追加できます。 式の作成を開始するには、エディターを選択します。

保存」を選択して次に進みます。

マッピング画面が再表示され、新しく作成したソースフィールドが表示されます。 対応するターゲットフィールドを適用し、「完了」を選択してマッピングを完了します。

データ取得の監視

CSV ファイルがマッピングされ、作成されたら、CSV ファイルを通じて取り込まれるデータを監視できます。データ取り込みの監視について詳しくは、データ取り込みの監視に関するチュートリアルを参照してください。

次の手順

このチュートリアルに従うと、フラットな CSV ファイルを XDM スキーマにマッピングし、Platform に取り込むことができます。Real-Time Customer Profile などのダウンストリームの Platform サービスで、このデータを使用できるようになりました。詳しくは、Real-Time Customer Profile の概要を参照してください。

TIP
また、機械学習(ML)アルゴリズムを使用して、スキーマ ワークスペースから サンプルデータからスキーマを生成 することもできます。 このワークフローは、ファイルの構造とコンテンツに基づいて新しいスキーマを自動的に作成し、スキーマがデータの形式と一致するようにします。 これにより、大規模で複雑なデータセットの構造、フィールド、データタイプを定義する際の時間が節約され、精度が向上します。 このワークフローについて詳しくは、ML-Assisted schema creation guide を参照してください。
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