作成対象：
- Developer
- User
- Admin
- Leader
リリース日：2019年6月28日（PT）
Adobe Experience Platform の新機能：
既存の機能の更新：
Data Science Workspace dsw
Adobe Experience Platform Data Science Workspaceは、Experience Platform内のフルマネージドサービスで、データサイエンティストは、マシンラーニングモデルを構築および運用することで、Adobe ソリューションやサードパーティシステムをまたいで、データとコンテンツからインサイトをシームレスに生成できます。 Data Science WorkspaceはExperience Platformと緊密に統合されており、XDM データの探索と準備を含むエンドツーエンドのデータサイエンスライフサイクルを強化し、続いてモデルの開発と運用を行い、Real-Time Customer Profileを機械学習インサイトで自動的に強化します。
主な特長
プロビジョニングと分離の計算
データサイエンティストがExperience Platform内の信頼できないコードを安全な方法で実行するために必要な専用のコンピューティングリソースをプロビジョニングします。
初めてのユーザーエクスペリエンス
Python、R、PySpark、Scala Sparkなど、様々なマシンラーニングフレームワークや言語用の、すぐに使用できるサンプルが含まれています。
ノート
データサイエンティストやデータエンジニア向けにカスタマイズされた環境。これにより、Jupyter Notebooksが提供するデータの準備、機能の抽出、ライブラリの厳選されたリストや一般的なマシンラーニングフレームワークを使用したマシンラーニングモデルの開発が可能になります。
データの調査
Experience Platformに取り込まれたXDM データへのシームレスなアクセスは、Experience Platform Data Access SDKと統合されています。
データの視覚化
データ準備と機能エンジニアリングを高速化するために、Jupyter NotebooksでSQL クエリを実行する機能です。
パイプライン機能
コア XDM データを機能スキーマに変換するための機能エンジニアリングパイプラインをデプロイするための Scala／PySpark 用 API／SDK。
モデルオーサリング
データ科学者がデータやコンピューティングリソースにアクセスするためのインフラストラクチャコードを導入しなくても、モデル開発に集中できるテンプレートとランタイム。モデル コードをインポートして操作し、Experience Platformのデータからインサイトを取得できます。
エンタープライズモデル管理
マルチテナントデータモデルをサポートし、モデルのバージョンと関連するハイパーパラメーターの設定を追跡して、パートナーエコシステムの基盤を提供します。
モデル評価
Python、PySpark、R、Scalaで回帰モデルと分類モデルを評価して最適化します。
モデルの導入
複数のテストの実行間で評価指標と設定を比較し、最適なモデルをサービスとして発行する機能。
バッチスコア
機械学習インサイトでReal-Time Customer Profileを充実させるか、Experience Platformにデータセットとして書き込みます
スケジュール設定
Experience Platform Orchestration Serviceと統合され、APIを介してユーザー定義のスケジュールを使用して、モデルのトレーニング、スコアリング、機能パイプラインを自動化します。
既知の問題
- 現在、スケジュールと機能のパイプラインは API でのみ使用できます。今後のリリースで UI が追加される予定です。
詳しくは、「Data Science Workspace の概要」を参照してください。
Decisioning Service decisioning
Adobe Experience Platform Decisioning Serviceでは、個人の利用可能な一連のオプションから「次善のエクスペリエンス」をプログラムでインテリジェントに選択し、任意のチャネルまたはアプリケーションに配信し、レポートと分析を実行する機能を提供します。
事前に組み込まれたリッチデータモデルを使用すると、「次に最適なオファー」の判定を、チャネルに依存しない方法でおこなうことができます。
主な特長
ビジネスオブジェクトリポジトリー
JSON リポジトリーモデルによって駆動されるスキーマを使用すると、開発者は様々なビジネスオブジェクトを作成、読み取り、更新、削除できます。リポジトリーは、汎用の表現型クエリ API と、スキーマ対応検索を提供します。
リポジトリーコンテナ
開発者は、ビジネスオブジェクトリポジトリ内で、プロジェクト、ビジネスまたは組織単位、またはプロジェクトのライフサイクルステージ（開発と統合、ステージング、本番稼働用など）に関する懸念を分離できます。これらの分離は、リポジトリーコンテナと呼ばれます。
役割と権限
Admin Consoleを使用すると、組織はプロファイルを作成および管理して、タイプ、アクセス操作、コンテナごとにリソースへのターゲットアクセスを許可できます。 ユーザーをこれらのアクセスプロファイルに追加し、有効なアクセス権限をそれらのポリシーから自動的に計算できます。
事前ビルドオファーオブジェクトモデル
最初にデータモデルを構築する必要がないため、Experience Platform開発者は、事前に構築されたJSON スキーマと関係を活用して、オファーカタログを作成し、決定ルールと制約を定義し、決定のためにオファーコレクションを組み立てることができます。
プロファイルデータと非プロファイルデータに基づく判定ルール
Real-Time Customer Profileとの緊密な統合により、開発者はプロファイルデータを活用する決定ルールを作成できます。 プロファイル属性を使用して判定できるだけでなく、プロファイルのエクスペリエンスイベント履歴や、ユーザー ID に関係のない事業体（トラフィック状況、製品在庫など）に基づいて判定することもできます。Experience Data Modelにスキーマが存在するSchema Registry （XDM） エンティティは、決定ルールに使用できます。 ルールはファーストクラスエンティティであり、どの判定オプションやアクティビティでも再利用できます。
ランク付けとキャップ
特定のユーザーの実施要件およびその他の制約をすべて満たす判定オプションがランク付けされ、最適なオプションが選択されます。ユーザーごとの追加制約とグローバルキャップ制約を使用して、使用可能なオプションの公開をキャップできるので、リソースの制約やユーザーの疲労を考慮したパーソナライズ機能が可能です。
Decisioning個のREST API
Decisioning Serviceは、シンプルなREST APIを使用して呼び出し、特定の個人に対する次善のオファーを取得できます。 指標 API を使用して、リアルタイムのオファーの提案とキャップの値を確認できます。
決定イベントをData LakeおよびQuery Serviceにストリーミングしています
Decisioning Serviceは、すべてのXDM決定イベントを自動的にData Lakeにストリーミングするためのデータセットを自動作成します。 データセットは、Query Serviceを使用して分析とレポートに使用できます。
開発者の有効化
様々なトピックのチュートリアルを含む Adobe I/O に関するドキュメントのセルフサービスへのオプトイン。
既知の問題
- オファーデータモデルはSchema Registryを通じて公開されないため、限られた方法でのみ拡張できます。 モデルスキーマには、カスタムデータを添付するためのビルトインの構造があります。今後、独自のカスタム判定ドメインを定義するために、ベース XDM モデルクラスを拡張できます。
- オファー管理ドメインモデルを使用してプロビジョニングする必要があり、ユーザーと統合はこの製品コンテキストで管理する必要があります。
Query Service query
Query Serviceでは、標準のSQLを使用してAdobe Experience Platformのデータをクエリし、さまざまな分析およびデータ管理ユースケースをサポートする機能を提供しています。 これは、Data Lake内の任意のデータセットを結合し、クエリの結果を、レポート、Data Science WorkspaceまたはProfile Serviceへの取り込みに使用する新しいデータセットとして取得できるサーバーレスツールです。
Query Serviceを使用してデータ分析エコシステムを構築し、様々なインタラクションチャネルにまたがる消費者の全体像を作成できます。 次のチャネルが含まれます。
- POS システム
- Web
- Mobile
- CRM システム
主な特長
クエリ編集者
Web ベースのツールを使用して、クエリの書き込み、検証、テスト、実行をおこないます。コンソールには、クエリの実行に関する詳細情報と、クエリ結果のプレビュー機能が含まれます。
データセットの作成
標準のSQL構文を使用して、Experience Platformにデータセットを作成します。
アドビ定義関数
セッションの識別やアトリビューションの設定など、一般的なタスクに対してショートカット機能を使用します。
BI ツール接続
一般的なBI ツールにあるPostgreSQL （Postgres） ドライバーを使用してQuery Serviceに接続し、レポートとビジュアライゼーションを作成します。 サポートされているツールには、Tableau、Power BI、Lookerなどがあります。 「資格情報」タブで資格情報を検索します。
データベース管理ツールの接続
データ探索とデータセット作成機能のためにAqua Data StudioまたはDB VisualizerをQuery Serviceに接続します。 Query ServiceはR Studioからの接続もサポートしています。 「資格情報」タブで資格情報を検索します。
コマンドラインクエリツール
PSQL に接続して、コマンドラインからクエリを実行できるようにします。
クエリログ
Query Serviceによって実行されたクエリの履歴を保持し、編集、実行、または結果からデータセットを作成するための以前のSQLを検索できます。
クエリスケジュール API
この API を使用してクエリを定期的に実行するようにスケジュールします。
既知の問題
- Query Editorには、クエリの結果の100行のサンプルが表示されます。 結果セット全体を保持するには、クエリログのデータセット作成機能を使用します。
- 近期リリースでは、ビューのサポートと、クエリにスケジュールを適用するための UI が追加されます。
Query Serviceについて詳しくは、製品ドキュメント を参照してください。
Experience Data Model（XDM） xdm
標準化と相互運用性は、Experience Platform の背後にある重要な概念です。アドビが推進する Experience Data Model（XDM）は、顧客体験データを標準化し、顧客体験管理のスキーマを定義する取り組みです。
XDM はパブリックに文書化された仕様であり、デジタルエクスペリエンスのパワーを向上させるために設計されています。Adobe Experience Platform 上のサービスと通信するすべてのアプリケーションに共通の構造と定義を提供します。XDM 標準規格に準拠することで、すべての顧客体験データを共通の表現に反映させて、迅速かつ統合的な方法でインサイトを提供できます。顧客アクションから有益なインサイトを得たり、セグメントを通じて顧客オーディエンスを定義したり、パーソナライズ機能のために顧客属性を使用したりできます。
XDMは、Adobe Experience Platformを活用したExperience Cloudが、適切なチャネルで、適切なユーザーにタイミングよく適切なメッセージを配信できるようにする仕組みです。
Experience Platformが構築される方法では、XDM SystemはExperience Data Model個のコンポーネントで使用するためにExperience Platform個のスキーマを操作します。
新機能
JSON スキーマの制約
次のデータ型に、制約を定義する追加のオプションがユーザーインターフェイスに追加されました：
string最小／最大長、パターン、デフォルト値、形式（
JSON スキーマドラフト 6 で定義）、
double最小／最大、デフォルト値。
カスタム $id
POST リクエストでリソースを作成する際に、独自の $id 値を指定できるようになりました。
スキーマレジストリのパフォーマンスの改善
和集合スキーマの生成を最適化し、API の応答時間を大幅に改善するためにスキーマキャッシングを改善しました。
バグの修正
- identityMap フィールドをコンテキスト/プロファイルから独自のスキーマフィールドグループに移動し、IDの定義をより直感的にしました。
- コンテキスト／ID マップを使用して、スキーマ／プロファイルに基づいて既存のすべてのパッチを適用しました。
- バージョンが指定されていない場合のエラーメッセージを修正しました。
- プロファイル結合スキーマ呼び出しに対してSchema Registryがランダムな応答を与えていたバグを修正しました。
- Schema Registryで結合スキーマが正しいフィールドを表示しないバグを修正しました。
- ID 記述子が有効な名前空間で作成できないことがあるバグを修正しました。
- オブジェクトが
allOf の代わりに properties を使用する場合の逆参照の問題を修正しました。
既知の問題
- フィールドを追加して、指定されたExperience Platform個のフィールドグループを拡張できません。
- フィールドグループをスキーマ構成から削除しても、記述子は削除されません。
- ラベルのない列挙フィールドを作成できません。
Schema Registry APIとSchema Editorを使用したXDMの操作について詳しくは、XDM システムのドキュメント を参照してください。
Segmentation Service segmentation
Segmentation Serviceは、プロファイルストアから特定のプロファイルのサブセットを定義し、プロファイルストア内の市場性のあるグループを区別するための基準を記述します。 セグメントは、レコードデータ（人口統計情報など）や、ブランドの顧客タッチポイントを表す時系列イベントに基づいて作成できます。
例えば、ランニングシューズに重点を置いたメールキャンペーンでは、過去 30 日間にランニングシューズを検索したが購入を完了しなかったすべてのオーディエンスのユーザーセグメントを使用できます。別の例として、セグメントを使用してターゲットサイトのコンテンツを作成し、特定の層の報酬プログラムに属する訪問者にのみ表示することもできます。
新機能
相対時間ルール
14 日前、3 ～ 5 時間前など、周期的な時間枠を選択できるようになりました。
XDM フィールドの概要
左側のパネルの属性については、基礎となるデータのビューを提供する要約が利用可能になりました。
左パネルの検索
左パネルのセグメント部分の検索機能を改善しました。
eVar のわかりやすい名前
わかりやすい名前のサポートを強化し、Adobe Analytics からカスタムイベントやディメンション内で取り込まれた情報をより簡単に確認できるようにしました。
結合ポリシーのサポート
シンプルなドロップダウンを使用して、セグメント定義に適用する結合ポリシーを選択できるようになりました。
バグの修正
- 左パネルで属性とイベントの構築ブロックの読み込みが遅くなる断続的な問題を修正しました。
- 見積もりが「NaN」応答を返す問題を修正しました。
- 一部のフィールドで、誤ったルール作成キャンバスが開くエラーを修正しました。
既知の問題
詳しくは、「セグメント化サービスの概要」を参照してください。