クエリサービス UI ガイド
Adobe Experience Platform クエリサービスは、クエリの書き込みと実行、以前に実行したクエリの表示、組織内のユーザーが保存したクエリへのアクセスに使用できるユーザーインターフェイスを提供します。 Adobe Experience Platform 内の UI にアクセスするには、左側のナビゲーションで「クエリ」を選択します。 クエリ 概要 が表示さ ます。
概要 overview
概要 タブを使用すると、クエリやデータDistillerテンプレートを使用する際の効率的なエントリポイントが得られます。 ここでは、クエリの記述、データセットの調査、オーディエンスデータの分析に必要なすべての機能にアクセスして、データ分析とオーディエンスインサイトのスムーズなワークフローを確保できます。 この概要では、Data Distillerで実現できることを確認し、クエリサービスの使用状況に関する主要指標を見つけます。
メインパネル main-panels
概要 ページには、開始に役立つ以下の主な節が含まれています。
- クエリを作成 を選択すると、クエリエディターにすばやく移動し、新しいクエリを書き込んで実行できます。
- クエリの書き込み 方法に関する詳細なドキュメントを表示するには、「詳細情報」を選択します。
- Data Distillerの確認 セクションで 基本を学ぶ を選択して、Data Distillerの概要を開き、使用可能な機能について確認してください。
Data Distiller の機能 data-distiller-capabilities
Data Distillerの機能 の節では、より高度な Data Distiller機能へのドキュメントリンクを提供しています。
- データの調査:SQL を使用して取り込んだバッチデータを調査、トラブルシューティングおよび検証する方法について説明します。
- Experience Platform アプリケーション用の派生データセット：派生データセットを作成して、データユーティリティを最大化する複雑で多様なユースケースをサポートする方法について説明します。
- AI/ML パイプライン：優先する機械学習ツールの背後にある重要な概念と、マーケティングのユースケースをサポートするカスタムモデルの構築方法について説明します。 このシリーズのガイドでは、機械学習環境でカスタムモデルにフィードするExperience Platformのデータを準備する機能パイプラインを構築するために必要な手順を説明します。
- SQL インサイト:Data Distillerを使用して SQL からインサイトダッシュボードを作成するために必要な、主な機能と手順について説明します。
推奨される Data Distiller アクセラレーター recommended-accelerators
クイックリンクを選択して、関連する Data Distiller ダッシュボード テンプレート に移動します。 各アクセラレーターは、オーディエンスデータの分析、セグメント化の最適化、ターゲティング戦略の強化に役立つ強力なツールとビジュアライゼーションを提供します。
- 高度なオーディエンスの重複：このダッシュボードでは、複数のオーディエンスセグメント間のオーディエンスの交差を分析し、有益なインサイトを明らかにし、セグメント化戦略を最適化できます。 また、オフラインでの分析やレポート作成を目的としてインサイトをエクスポートすることもできます。
- オーディエンス比較：このダッシュボードでは、主要なオーディエンス指標を並べて比較およびコントラスト化し、2 つのオーディエンスグループを詳細に分析できます。 これらのインサイトは、オーディエンスサイズ、成長およびその他の主要なパフォーマンス指標を理解するのに役立ち、セグメント化を調整し、データ駆動型の決定でターゲティング戦略を最適化できます。
- オーディエンスの傾向: オーディエンスの傾向 ダッシュボードを使用すると、オーディエンスの増加、ID 数、単一 ID プロファイルなどの主要指標を通じて、オーディエンスが時間の経過と共にどのように進化するかを視覚化できます。 トレンドを追跡して、オーディエンスの行動に関する貴重なインサイトを引き出し、セグメント化の調整、エンゲージメントの強化、より効果的なキャンペーンのためのターゲティング戦略の最適化を行えるようにします。
オーディエンス指標を経時的に追跡して、オーディエンスサイズ、ID の増加および全体的なエンゲージメントの変化を監視します。 - オーディエンス ID の重複：オーディエンス ID の重複ダッシュボードを使用すると、選択したオーディエンス内での ID の重複を分析できます。 ビジュアライゼーションと表形式のデータは、ID のステッチを最適化し、冗長性を軽減し、セグメント化を改善するためのインサイトを提供します。 これらのインサイトにより、より効果的なターゲティング、パーソナライゼーションの強化、顧客インタラクションの合理化が可能になります。
Data Distiller の例 data-distiller-examples
カードを選択すると、データDistillerを最大限に活用するのに役立つドキュメントガイドと例が開きます。
- デシルベースの派生データセット:Adobe Experience Platformでセグメント化とオーディエンス作成用にデシルベースの派生データセットを作成する方法を説明します。 航空会社のロイヤルティシナリオを使用して、スキーマのデザイン、十分位数の計算、データのランキングおよび集計のクエリ例について説明します。
- 顧客の生涯価値:Real-Time CDPとカスタムダッシュボードを使用して、顧客の生涯価値を追跡および視覚化する方法について説明します。 これらのインサイトを使用して、新規顧客を獲得するための戦略を開発し、既存の顧客を保持し、利益率を最大化します。
- 傾向スコア：機械学習予測モデルを使用して傾向スコアを決定する方法を説明します。 このガイドでは、トレーニング用のデータ送信、SQL を使用したトレーニング済みモデルの適用、および顧客購入の可能性の予測について説明します。
- 同意分析:Real-Time CDP、クエリサービス、Data Distillerを使用して、顧客の同意を分析およびトラッキングする方法について説明します。 このガイドでは、同意ダッシュボードの構築、セグメント化の絞り込み、傾向の追跡およびコンプライアンスの確保について説明し、パーソナライズされたエクスペリエンスの構築と提供を支援します。
- あいまい一致:Experience Platform データに対して「あいまい」一致を実行して、近似の一致を見つけ、データセット間の文字列の類似性を分析する方法を説明します。 このガイドに従うと、時間を節約し、データにアクセスしやすくなります。 この例では、2 つの旅行代理店データセット間でホテルの部屋の属性を照合する方法を示しており、大規模で複雑なデータセットについて、一貫性と精度を確保するための効率的な照合、比較および調整を行う方法を示しています。
主要指標 key-metrics
「主要指標」セクションには、クエリサービスの使用状況を監視するのに役立つ重要なデータのビジュアライゼーションが表示されます。 各グラフでは、右上の省略記号（...）に続いて さらに表示 を選択して、結果の表形式を表示するか、データを CSV ファイルとしてダウンロードしてスプレッドシートに表示できます。 詳しくは、 詳細を表示ガイドを参照してください。
日付フィルターの設定 set-date-filter
これらのビジュアライゼーションにグローバル日付フィルターを適用するには、フィルターアイコン（
Distiller バッチクエリ distiller-batch-queries
Distiller バッチクエリ グラフでは、クエリアクティビティの日別分類が提供され、処理された CTAS および ITAS （インタラクティブおよびスケジュール済み）クエリの数が強調表示されます。 このグラフには、特定の日にインタラクティブクエリの急激な増加や、スケジュールされたクエリの使用頻度が低いなどのパターンが示されています。 これらのインサイトを使用して、ピークアクティビティ期間を特定し、スケジュール戦略を調整し、クエリ実行のバランスを取ってワークフロー効率とリソース使用率を向上させることによってパフォーマンスを最適化します。
消費時間を計算 compute-hours-consumed
消費時間を計算 グラフでは、クエリサービス操作の処理に使用される計算時間の日別ビジュアライゼーションが提供されます。 これらの計算時間のトレンドを使用して、リソース消費を監視し、需要の高い期間を特定し、クエリの実行を最適化して、効率的なリソース割り当てとパフォーマンスを確保します。
データ調査クエリ
データ探索的クエリ グラフには、1 日あたりにオンデマンドで処理される SELECT クエリの数が表示されます。 このビジュアライゼーションでは、特定の日の使用のスパイクなど、クエリアクティビティのトレンドを強調表示し、データ調査の取り組みが最もアクティブなタイミングを理解するのに役立ちます。 これらのインサイトを使用して、クエリの使用パターンを監視し、ワークロードを分散し、探索的データ分析のためのリソース割り当てを最適化します。 この分析により、クエリサービスをより効率的に使用し、需要の多い期間の計画を改善できます。
クエリエディター
外部クライアントを使用せずにクエリを書き込んだり、実行したりするには、クエリエディターを使用します。 「クエリを作成」を選択してクエリエディターを開き、新しいクエリを作成します。 また、「ログ」タブまたは テンプレート タブからクエリを選択して、クエリエディターにアクセスすることもできます。 以前に実行または保存したクエリを選択すると、クエリエディターが開き、選択したクエリの SQL が表示されます。
クエリエディターに入力すると、テーブル内の SQL 予約語、テーブル、およびフィールド名が自動的に入力されます。 クエリの作成が完了したら、再生アイコン（
スケジュール済みクエリ scheduled-queries
テンプレートとして既に保存されているクエリは、定期的に実行するようにスケジュールできます。 クエリをスケジュールする際に、実行頻度、開始日と終了日、スケジュールされたクエリが実行される曜日およびクエリのエクスポート先のデータセットを選択できます。 クエリスケジュールは、クエリエディターを使用して設定します。
UI を使用してクエリをスケジュールする方法については、 スケジュールされたクエリガイドを参照してください。 API を使用してスケジュールを追加する方法について詳しくは、スケジュールされたクエリのエンドポイントガイドを参照してください。
クエリがスケジュールされると、「 スケジュール済みクエリ タブのスケジュール済みクエリのリストに表示されます。 リストからスケジュール済みクエリを選択すると、クエリ、実行、作成者およびタイミングに関する詳細を確認できます。
Run once と Scheduled です。クエリは、実行頻度に従ってフィルタリングできます。successful、failed、in progress のいずれかです。クエリサービス UI を使用してクエリを監視する方法について詳しくは、ドキュメントを参照してください。
テンプレート browse
「テンプレート」タブには、組織のユーザーによって保存されたクエリが表示されます。これらをクエリプロジェクトと考えると便利です。ここで保存したクエリは、まだ作成中の可能性があります。「テンプレート」タブに表示されるクエリは、「ログ」タブに実行クエリとしても表示されます（以前にクエリサービスによって実行されている場合）。
Experience Platform UI のテンプレートについて詳しくは、 クエリテンプレートのドキュメントを参照してください。
ログ log
「ログ」タブには、以前に実行されたクエリのリストが表示されます。デフォルトでは、ログはクエリを逆年代順にリストします。
鉛筆アイコン（
）を選択し、クエリログの任意の行からクエリエディターに移動します。 クエリは、編集に便利なように事前設定されています。 
クエリイベントによって自動生成されるログファイルについて詳しくは、 クエリログのドキュメントを参照してください。
資格情報
「資格情報」タブには、有効期限のある資格情報と有効期限のない資格情報の両方が表示されます。これらの資格情報を使用して外部クライアントと接続する方法について詳しくは、資格情報ガイドを参照してください。
次の手順
これで Experience Platform のクエリサービスのユーザーインターフェイスをよく理解したので、次に、クエリエディターにアクセスして、独自のクエリプロジェクトの作成を開始し、組織内の他のユーザーと共有することができます。 クエリエディターでのクエリの作成と実行について詳しくは、クエリエディターのユーザーガイドを参照してください。