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UI での Merkury Enterprise Identity Resolution ソース接続とデータフローの作成

このチュートリアルでは、Adobe Experience Platform ユーザーインターフェイスを使用して Merkury Enterprise Identity Resolution ソース接続とデータフローを作成する手順を説明します。

基本を学ぶ

このチュートリアルは、 Experience Platform の次のコンポーネントを実際に利用および理解しているユーザーを対象としています。

必要な資格情報の収集

Experience Platformのバケットにアクセスするには、次の資格情報に対して有効な値を指定する必要があります。

Merkury の設定およびその他の前提条件について詳しくは、Merkury ソースの概要を参照してください。

Merkury アカウントを接続

Platform の UI で、左側のナビゲーションバーで「Sources」を選択し、Sources ​のワークスペースにアクセスします。カタログ画面には、アカウントを作成できる様々なソースが表示されます。

画面の左側にあるカタログから適切なカテゴリを選択することができます。または、使用する特定のソースを検索オプションを使用して探すこともできます。

データパートナー カテゴリで、「Merkury」を選択し、次に「設定」を選択します。

Merkury に接続 ページが表示されます。 このページでは、新しい資格情報または既存の資格情報を使用できます。

新しいアカウントを作成

新しい資格情報を使用している場合は、「新しいアカウント」を選択します。 表示される入力フォームで、名前、説明（オプション）、Merkury 資格情報を入力します。 終了したら「ソースに接続」を選択し、新しい接続が確立されるまでしばらく待ちます。

既存のアカウントを使用

既存のアカウントを使用するには、「既存のアカウント」を選択して、使用したい Merkury アカウントを選択します。 「次へ」を選択して次に進みます。

サポートされているファイル形式

Merkury ソースを使用して、次のファイル形式を取り込むことができます。

データの追加

Merkury アカウントを作成すると、データを追加 手順が表示され、Merkury ファイル階層を調べ、Experience Platformに取り込むフォルダーまたは特定のファイルを選択するためのインターフェイスが表示されます。

ルートフォルダーを選択して、フォルダー階層にアクセスします。 ここから 1 つのフォルダーを選択して、フォルダー内のすべてのファイルを再帰的に取り込むことができます。 フォルダー全体を取り込む場合、そのフォルダー内のすべてのファイルでデータ形式とスキーマが同じであることを確認する必要があります。

フォルダーを選択すると、右側のインターフェイスが更新され、選択したフォルダー内の最初のファイルの内容と構造のプレビューが表示されます。

この手順の間に、続行する前にデータに対していくつかの設定を行うことができます。 まず、データ形式 を選択し、表示されるドロップダウンパネルでファイルに適したデータ形式を選択します。

次の表に、サポートされるファイルタイプに適したデータ形式を示します。

列区切り記号を選択

圧縮ファイルの取り込み

データフローの詳細を入力

データフロー詳細ページでは、既存のデータセットと新しいデータセットのどちらを使用するかを選択できます。このプロセスの間に、データがプロファイルに取り込まれるように設定し、​ エラー診断 ​、​ 部分取り込み ​、​ アラート ​ などの設定を有効にすることもできます。

既存のデータセットを使用する

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 ​を選択します。「詳細検索」オプションを使用するか、ドロップダウンメニューで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。データセットを選択したら、データフローの名前と説明を入力します。

新しいデータセットの使用

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」を選択して、出力データセット名とオプションの説明を入力します。次に、「詳細検索」オプションを使用するか、ドロップダウンメニューで既存のスキーマのリストをスクロールして、マッピングするスキーマを選択します。スキーマを選択したら、データフローの名前と説明を指定します。

プロファイルおよびエラー診断の有効化

アラートの有効化

XDM スキーマへのデータフィールドのマッピング

マッピング手順が表示され、ソーススキーマのソースフィールドを、ターゲットスキーマの適切なターゲット XDM フィールドにマッピングするためのインターフェイスが提供されます。

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。 必要に応じて、フィールドを直接マッピングするか、データ準備機能を使用してソースデータを変換して計算値を導き出すかを選択できます。マッパーインターフェイスと計算フィールドの使用に関する包括的な手順については、 データ準備 UI ガイドを参照してください。

ソースデータが正常にマッピングされたら、「次へ」を選択します。

取り込み実行のスケジュール

​ スケジュール ​ 手順が表示され、設定されたマッピングを使用して選択したソースデータを自動的に取り込むための取り込みスケジュールを設定できます。 デフォルトでは、スケジュールは Once に設定されています。 取り込み頻度を調整するには、「頻度 を選択し、ドロップダウンメニューからオプションを選択します。

取り込み頻度を Minute、Hour、Day、Week のいずれかに設定した場合は、取り込みごとに設定された時間枠を確立する間隔を設定する必要があります。 例えば、取り込み頻度を Day に設定し、間隔を 15 に設定すると、データフローは 15 日ごとにデータを取り込むようにスケジュールされます。

この手順の間に、バックフィル を有効にし、データの増分取り込みの列を定義することもできます。 バックフィルは履歴データの取り込みに使用しますが、増分取り込みのために定義した列を使用すると、新しいデータを既存のデータと区別することができます。

スケジュール設定について詳しくは、次の表を参照してください。

取り込みスケジュールの設定が完了したら、「次へ」を選択します。

データフローのレビュー

レビュー ​手順が表示され、新しいデータフローを作成する前に確認できます。詳細は、次のカテゴリに分類されます。

データフローをレビューしたら、「終了」をクリックし、データフローが作成されるまでしばらく待ちます。

次の手順

このチュートリアルでは、Merkury ソースからExperience Platformにバッチデータを取り込むデータフローを正常に作成しました。 その他のリソースについては、以下に概要を説明するドキュメントを参照してください。

データフローの監視

データフローを作成したら、そのデータフローを通じて取り込まれるデータを監視し、取り込み率、成功、エラーに関する情報を表示できます。 データフローのモニタリング方法について詳しくは、UI でのアカウントとデータフローのモニタリングのチュートリアルを参照してください。

データフローの更新

データフローのスケジュール、マッピング、一般情報の設定を更新するには、UI でのソースデータフローの更新に関するチュートリアルを参照してください。

データフローの削除

不要になったデータフローや誤って作成されたデータフローは、データフロー ​ワークスペース内にある​ 削除 ​機能で削除できます。データフローの削除方法について詳しくは、UI でのデータフローの削除のチュートリアルを参照してください。