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マシンラーニングによるスキーマの構築

AVAILABILITY
  • マシンラーニングを活用したスキーマ作成は現在ベータ版です。 ドキュメントと機能は変更される場合があります。

マシンラーニングアルゴリズムを使用して、サンプルデータからスキーマを生成します。 このプロセスは、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を節約し、精度を高めます。

マシンラーニングスキーマ生成機能を利用すれば、新しいデータソースをすばやく統合し、手作業による作成のミスを減らすことができます。 技術的な知識がなくても、スキーマの生成や、大規模で複雑なデータセットの管理に、追加の労力を費やすことなく利用できます。 これにより、データを取得してインサイトを獲得するプロセスが高速化され、新しいデータソースを組み合わせてデータ分析を実行することが容易になります。

はじめに

このチュートリアルでは、スキーマ作成の要件を実際に理解する必要があります。 このガイドを続ける前に、​ スキーマの作成と編集に関するUI ガイド ​をお読みください。

このガイドでは、マシンラーニング(機械学習)アルゴリズムを使用して、サンプルデータからスキーマを生成するスキーマの作成方法について説明します。 スキーマ作成プロセスの理解を深めるために、スキーマの作成に関する情報や、​ スキーマエディターのフィールドベースのワークフローに関するドキュメントについては、手動スキーマ作成ワークフローガイド ​を参照してください。

NOTE
Schema Registry APIを使用してスキーマを構成することもできます。 APIを使用して手動でスキーマを作成するには、APIを使用したスキーマの作成に関するチュートリアルを試す前に、まずSchema Registry 開発者ガイド ​を読んでください。

「スキーマを作成」ワークフローに移動します navigate-to-schema-creation-workflow

Experience Platform UIの左側のナビゲーションから、Schemas ワークスペースを選択します。 スキーマ ワークスペースが表示されます。 「スキーマを作成」を選択して新しいスキーマを追加し、スキーマ作成ワークフローを開始します。

左側のナビゲーションとスキーマの作成がハイライト表示されたスキーマワークスペース。

スキーマの作成 create-a-schema

「​ スキーマを作成」ダイアログが表示されます。 [ML-Assisted] スキーマ作成オプションを選択し、続いて​ Select ​を選択して選択を確定します。

ML – 支援が強調表示された​ スキーマの作成 ダイアログ。

基本クラスを選択 select-base-class

​ スキーマの作成 ワークフローが表示されます。 スキーマの基本クラスを選択し、次へ​を選択します。

​ クラスと次にハイライト表示されたスキーマの詳細ワークスペース。

CSV ファイルのアップロード upload-csv

作成ワークフローの​データの選択 ステージが表示されます。 「ファイルをアップロード」セクションから、「ファイルを選択」または「ファイルをドラッグ&ドロップ」セクションを選択します。 コンピューターから.csv ファイルを選択して、スキーマを生成します。

​ ファイルのアップロードセクションがハイライト表示されたスキーマ作成ワークフローの「データの選択」ステージ。

データのプレビュー preview-data

「​ ファイルをアップロード ​」セクションには、インポートしたCSV ファイルの名前が表示され、「プレビュー」セクションには、アップロードしたファイルのサンプルデータの行が表示されます。 ワークフローを続行するには、次へ​を選択してください。

​ プレビューセクションでサンプルデータの行がハイライト表示され、次にハイライト表示されます。

スキーマのレビューと編集 review-schema

作成ワークフローの​レビューと編集 ステージが表示され、機械学習を支援した​ スキーマのレコメンデーション ​が表形式で表示されるようになりました。 この段階では、マシンラーニングモデルによって生成された推奨スキーマにフィールドを編集、追加、削除できます。 テーブルには、次のフィールドが含まれています。

フィールド名
説明
​ データテーブル ​
フィールドの元のデータセットまたはデータベース。
Source フィールド ​
ソースシステムの元のフィールド名。
​ ターゲットフィールド ​
データがマッピングされるターゲットシステムのフィールド名。
表示名
ユーザーインターフェイスにフィールドを表示するために使用される名前。 この名前は、より使いやすいか、わかりやすいものにする必要があります。
​ データタイプ ​
フィールドに保存されているデータの種類(例:StringDate)。
​ フィールドグループ ​
使用またはコンテキストに基づくフィールドの分類(例:​ デモグラフィックの詳細、Commerceの詳細)。

​ スキーマ作成ワークフローのレビューと編集ステージ。

フィールドを追加 add-field

スキーマにフィールドを追加するには、新しいフィールドを追加​を選択します。

新しいフィールドの追加がハイライト表示されたスキーマ作成ワークフローのレビューと編集ステージ。

「​ フィールドを選択」ダイアログが表示されます。 ダイアログには、現在のスキーマのダイアグラムが含まれています。 目的のフィールドを選択し、[選択]​を選択して、スキーマに新しいフィールドを追加します。 必要に応じて、[キャンセル]​を選択してダイアログを閉じます。

​ フィールドが選択され、選択が強調表示されたフィールドを選択ダイアログ。

推奨スキーマに新しい行が表示されます。 フィールドを編集できるようになりました。

フィールドの編集 edit-field

フィールドを編集するには、編集する行の鉛筆アイコンを選択します。 詳細パネルが右側に表示され、カスタムフィールドマッピングを編集できます。 詳細パネルには、​ ターゲットフィールド ​、表示名、​ データタイプ ​および​ フィールドグループ ​が含まれています。 必要な変更を行い、適用​を選択して確認します。 鉛筆アイコンをもう一度選択して、詳細パネルを閉じます。

鉛筆アイコンと詳細パネルがハイライト表示されたスキーマ作成ワークフローのレビューと編集ステージ。

フィールドの削除 remove-field

フィールドを削除するには、削除する行のマイナスアイコンを選択します。

CAUTION
この項目を削除しても確認ダイアログは表示されません。

​ マイナスアイコンがハイライト表示されたスキーマ作成ワークフローのレビューと編集ステージ。

推奨スキーマを承認 approve

推奨されるスキーマを承認し、スキーマの作成 ワークフローを続行するには、[次へ]​を選択します。

次が強調表示されたスキーマ作成ワークフローのレビューと編集ステージ。

スキーマの名前と保存 name-and-save

作成ワークフローの​名前と保存 ステージが表示されます。 [スキーマの表示名]​と、オプションの説明を入力します。 [Schema generated] セクションには、ML生成スキーマの図が表示されます。 「[完了]」を選択して、スキーマ作成ワークフローを完了します。

完了がハイライト表示されたスキーマ作成ワークフローの名前とスキーマの保存ステージ。

スキーマエディターでの表示 view-in-editor

スキーマエディターが表示され、新しく作成したスキーマがキャンバスに表示されます。 保存​を選択して、​ スキーマ ​ ワークスペースに戻ります。

名前付きML生成スキーマを表示するスキーマエディター。

次の手順

スキーマを作成した後、必要に応じてスキーマエディターを使用してさらに変更を加えることができます。 これで、新しいスキーマをデータソースと統合し、データ分析に使用する準備が整いました。

スキーマエディターの使用について詳しくは、既存のスキーマガイドの編集を参照してください。

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