XDM システムの概要

標準化と相互運用性は、Adobe Experience Platform の背後にある重要な概念です。 アドビが推進するエクスペリエンスデータモデル（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。 任意のアプリケーションがExperience Platform サービスとの通信に使用できる共通の構造と定義を提供します。 XDM 標準に準拠することで、すべての顧客体験データを共通の表現に組み込み、より迅速かつ統合的な方法でインサイトを得ることができます。 顧客のアクションから貴重なインサイトを得たり、セグメントを使用して顧客のオーディエンスを定義したり、パーソナライゼーションを目的として顧客属性を表すことができます。

XDM は、Experience Platform が提供する Adobe Experience Cloud が、適切なタイミングに、適切なチャネル経由で、適切な相手へと適切なメッセージを届けることを可能にする、基本的なフレームワークです。 Experience Platformの構築方法であるXDM Systemは、Experience Platform サービスで使用するExperience Data Model スキーマを運用します。

Experience PlatformにおけるXDM システムの役割について説明します。

XDM スキーマ xdm-schemas

Experience Platform では、スキーマを使用して、一貫性のある再利用可能な方法でデータの構造を記述します。 あらゆるシステムにわたって一貫した形式でデータを定義することで、意味を保持しやすくなり、したがってデータから価値を得やすくなります。

データをExperience Platformに取り込む前に、データの構造を説明するスキーマを作成し、各フィールドに含めることができるデータタイプに制約を与える必要があります。 スキーマは、基本クラスと 0 個以上のスキーマフィールドグループで構成されます。

デザインの原則やベストプラクティスなど、スキーマ構成モデルについて詳しくは、​ スキーマ構成の基本を参照してください。

標準 XDM コンポーネント Standard-xdm-components

XDM は、標準的なフィールドグループとデータタイプの堅牢なコレクションを提供します。これらは、様々な業界にわたる共通の概念およびユースケースを把握することを目的としています。 Experience Platform を使用すると、これらのコンポを業界別にフィルタリングでき、特定のビジネスニーズをサポートする最適なスキーマを迅速かつ確実に構築できます。

Experience Platform UI でスキーマを構築する場合、リストされたフィールドグループが人気度指標と共に表示されます。 この指標は、他のExperience Platform ユーザーがスキーマでフィールドグループを採用する頻度によって決まります。 数値が大きくなるほど、フィールドグループの人気度が高くなります。 デフォルトでは、最も人気のあるものから順に結果が表示されるので、業界のデータモデリングのトレンドを常に把握できます。

Schema Library schema-library

Experience Platform は、Experience Platform Schema Library にある、スキーマ関連のすべてのリソースを表示および管理できるユーザーインターフェイスと RESTful API を提供します。 Schema Library には、アドビが提供する標準 XDM コンポーネントに加え、Experience Platform パートナーや、お客様が使用するアプリケーションのベンダーからのリソースが含まれています。

また、Experience Platform UIのSchema Registry APIまたは​ スキーマ ​ ワークスペースを使用して、組織に固有の新しいスキーマとリソースを作成および管理することもできます。

Experience Platformでスキーマを管理および操作する方法について詳しくは、次のドキュメントを参照してください。

XDM システムでのデータの動作 data-behaviors

Experience Platform 用のデータは、次の 3 つの動作タイプに分類されます。

すべての XDM スキーマは、レコードまたは時系列として分類できるデータを記述します。 スキーマのデータ動作は、スキーマのクラスによって定義され、スキーマの作成時に割り当てられます。 XDM クラスは、特定のデータ動作を表すためにスキーマに格納される必要がある最小の数のプロパティを記述します。

Schema Registry内で独自のクラスを定義できますが、レコードと時系列データにそれぞれ標準クラス XDM Individual Profile​と​ XDM ExperienceEvent ​を使用することをお勧めします。 これらのクラスの詳細については、以下で説明します。

XDM 個人プロファイル xdm-individual-profile

XDM個人プロファイル ​は、識別された被写体と部分的に識別された被写体の両方の属性を単一形式で形成するレコードベースのクラスです。 高度に識別されたプロファイルは、個人のコミュニケーションやターゲットを絞ったエンゲージメントに使用できます。 高度に識別されたプロファイルには、名前、性別、生年月日、場所、電話番号やメールアドレスなどの連絡先情報などの詳細な個人情報が含まれます。

識別されにくいプロファイルは、ブラウザーの cookie のように、匿名の行動シグナルのみで構成される場合があります。 この場合、少ないプロファイルデータを使用して、匿名プロファイルの興味や好みを照合し、格納する情報ベースを構築します。 これらの識別子は、時間が経過すると、主体が通知、購読、購入などに新規登録するため、より詳細になる場合があります。 これによってプロファイル属性が増加すると、最終的に対象項目が特定され、ターゲットを絞ったエンゲージメントの度合いが高くなる可能性があります。

プロファイルが増え続けるに従って、ある人物の個人情報、識別情報、連絡先の詳細、コミュニケーションの環境設定を含む堅牢なリポジトリとなります。

クラスで提供されるフィールドの構造とユースケースについて詳しくは、XDM Individual Profile リファレンスガイド ​を参照してください。

XDM ExperienceEvent xdm-experience-event

XDM ExperienceEvent は、イベント（または一連のイベント）が発生したときのシステムの状態（主体が関与する時点や ID など）を取り込むために使用される、時系列ベースのクラスです。 エクスペリエンスイベントは、その時点で起こったことを集約や解釈なしに表現した、変更できない事実の記録です。 特定の時間枠内で発生した変更を分析し、複数の時間枠を比較してトレンドを追跡するために使用できるので、時間ドメイン分析には非常に重要です。

エクスペリエンスイベントは、明示的または暗黙的に指定できます。 明示的なイベントは、ジャーニーのある時点で起きた人間のアクションを直接観察できます。 暗黙的なイベントとは、直接的な人間のアクションなしで発生するけれど、個人に関わるイベントです。 暗黙的なイベントの例としては、電子メールニュースレターのスケジュールされた送信や、特定のしきい値に到達するバッテリーの電圧などがあります。

すべてのイベントがすべてのデータソースをまたいで簡単に分類できるとは限りませんが、類似したイベントを、できる限り似たタイプのイベントと調和させるとは非常に便利です。

クラスで提供されるフィールドの構造とユースケースについて詳しくは、XDM ExperienceEvent リファレンスガイド ​を参照してください。

XDM スキーマと Experience Platform サービス schemas-and-platform-services

Experience Platformはスキーマに依存しません。つまり、XDM標準に準拠するすべてのスキーマがExperience Platform サービスで使用できるようになります。 Experience Platformの様々なサービスでスキーマを使用する方法について、以下で詳しく説明します。

カタログサービス、データ収集、データレイク ingestion-catalog-and-storage

カタログサービスは、Experience Platform のアセットとその関連するスキーマの記録システムです。 カタログは、実際のデータファイルやディレクトリを含まず、これらのファイルやディレクトリのメタデータや説明を保持します。

カタログデータは、データレイクに保存されます。データレイクは、データソースやファイル形式を問わず、Experience Platformが管理するあらゆるデータを格納する、詳細なデータストアです。

Experience Platform へのデータ取り込みを開始するには、カタログサービスを使用してデータセットを作成します。 データセットは、取り込むデータの構造を記述した XDM スキーマを参照します。 スキーマを使用せずにデータセットを作成した場合、Experience Platform は、取り込んだデータフィールドのタイプと内容を調べることで、「観察されたスキーマ」を派生します。 その後、データセットはカタログサービスで追跡され、そのデータセットがベースとするスキーマや観察されたスキーマと並行して、データレイクに保存されます。

詳しくは、「カタログサービスの概要」を参照してください。 Adobe Experience Platform Data Ingestionについて詳しくは、Data Ingestionの概要を参照してください。

Data Mirrorと関係スキーマ relational-schemas

Data Mirrorは、リレーショナルスキーマを使用した高度なデータベース同期を可能にするAdobe Experience Platform機能です。 Data Mirrorの機能とユースケースについて詳しくは、Data Mirrorの概要を参照してください。

Data Mirrorは、構造化されたリレーショナルスタイルのデータパターン用に設計されたリレーショナルスキーマを通じて動作します。 プライマリキーを適用し、バージョン識別子をサポートし、プライマリキーと外部キーを使用してスキーマとスキーマの関係を定義します。 標準のXDM スキーマとは異なり、クラスやフィールドグループは必要なく、変更データキャプチャの取り込みワークフロー用に最適化されます。

スキーマとスキーマの関係を定義する方法について詳しくは、記述子エンドポイントのドキュメント ​を参照してください。

必要に応じて、Data Mirrorを使用します。

リレーショナルスキーマを作成するには、スキーマの作成時に「リレーショナル」を選択します。 関係スキーマでは、クラスやフィールドグループは使用されません。 代わりに、構造を手動で定義するか、DDL ファイルをアップロードします。 リレーショナルスキーマには、プライマリキー、バージョン識別子、および該当する場合はタイムスタンプ識別子フィールドが必要です。 その後、追加のフィールドを設定し、他のスキーマとの関係を定義できます。

詳細な手順とユースケースのガイダンスについては、次を参照してください。

クエリサービス query-service

標準のSQLを使用してExperience Platformデータをクエリし、Adobe Experience Platform Query Serviceの様々なユースケースをサポートできます。

スキーマを構成し、そのスキーマを参照するデータセットを作成した後、データはデータレイクに取り込まれ、保存されます。 その後、クエリサービスを使用してデータレイク内の任意のデータセットを結合し、クエリ結果を新しいデータセットとして取得して、レポート作成、マシンラーニング作成、リアルタイム顧客プロファイルへの取り込みに使用できます。

サービスについて詳しくは、クエリサービスの概要を参照してください。

リアルタイム顧客プロファイル real-time-customer-profile

リアルタイム顧客プロファイルは、ターゲットを絞ったパーソナライズされたエクスペリエンスを管理するための一元的な顧客プロファイルを提供します。 各プロファイルには、すべてのシステムをまたいで集計されたデータが含まれ、プロファイルの件名に関連するイベントの使用可能なタイムスタンプ付きアカウントが含まれます。 これらのイベントは、Experience Platformで使用しているどのシステムでも発生している可能性があります。

Real-Time Customer Profileは、XDM Individual ProfileおよびXDM ExperienceEvent クラスに基づいてスキーマ形式のデータを使用し、そのデータに基づいてクエリに応答します。

システムは、各顧客プロファイルのインスタンスを維持し、データを結合して個人の「信頼できる唯一の情報源」を形成します。 この統合データは、「結合スキーマ」と呼ばれるもの（「結合ビュー」と呼ばれることもあります）を使用して表現されます。 結合スキーマは、同じクラスを実装するすべてのスキーマのフィールドを単一のスキーマに集約します。 UI または API を使用してスキーマを構成する際には、スキーマをリアルタイム顧客プロファイルで使用できるようにしたり、タグ付けして結合に含めたりできます。 その後、タグ付きスキーマは、プロファイルにフィードされるスキーマ定義に追加されます。

XDM個人プロファイル ​およびXDM ExperienceEventのデータがデータレイクに取り込まれると、Real-Time Customer Profileは、その使用に対して有効になっているデータを取り込みます。 取り込まれるインタラクションや詳細が多いほど、個人プロファイルは正確になります。

XDM個人プロファイル ​ データは、あらゆるチャネルやAdobe製品との統合でアクションに情報を提供し、権限を与えるのに役立ちます。 豊富な行動履歴とインタラクションデータを組み合わせることで、このデータを機械学習に活用できます。 リアルタイム顧客プロファイル API は、サードパーティソリューション、CRM および独自ソリューションの機能を強化するためにも使用できます。

詳しくは、リアルタイム顧客プロファイルの概要を参照してください。

データサイエンスワークスペース data-science-workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace は、機械学習と人工知能を使用して、Experience Platform 内に保存されたデータからインサイトを得ます。 Data Science Workspaceを使用すると、顧客とそのアクティビティに関するXDM Individual ProfileおよびXDM ExperienceEvent データに基づいてレシピを作成できます。 これらのレシピにより、購入傾向や、オーディエンスが喜んで利用する可能性が高い推奨オファーなどの予測が容易になります。

Data Science Workspace を使用すれば、データサイエンティストは、機械学習を活用したインテリジェントサービス API を簡単に作成できます。 これらのサービスは、Adobe Target や Adobe Analytics Cloud などの他のアドビソリューションと連携して、パーソナライズされ、ターゲットを絞ったデジタルエクスペリエンスを自動化します。

Experience Platform データを使用してインサイトを強化する方法について詳しくは、Data Science Workspace の概要を参照してください。

次の手順とその他のリソース

これで、Experience Platform 全体でのスキーマの役割についての理解を深めることができ、独自のスキーマの作成を開始する準備が整いました。

Experience Platform で使用するスキーマを構成するためのデザインの原則とベストプラクティスを学ぶには、まずスキーマ構成の基本をお読みください。 スキーマの作成手順については、API を使用したまたはユーザーインターフェイスを使用したスキーマの作成に関するチュートリアルを参照してください。

Experience Platform の XDM System の理解を深めるために、次のビデオを視聴してください。