バッチデータの取得

luma-data.zipを​Luma Tutorial Assets フォルダーにダウンロードします。

ファイルを解凍し、このレッスンで使用する4つのデータファイルを含むluma-dataというフォルダーを作成します

テキストエディターでluma-loyalty.jsonを開き、_techmarketingdemosのすべてのインスタンスを、独自のスキーマで見られるように、独自のアンダースコアテナント IDに置き換えます。

更新したファイルを保存

Platform ユーザーインターフェイスで、左側のナビゲーションで​ データセット ​を選択します

Luma Loyalty Datasetを開きます

右側の列に「データを追加」セクションが表示されるまで、下にスクロールします

luma-loyalty.json ファイルをアップロードします。

ファイルをアップロードすると、バッチの行が表示されます

数分後にページを再読み込みすると、バッチが正常に1000件のレコードと1000件のプロファイルフラグメントをアップロードしたことがわかります。

データを取り込んだページで、右上の「データセットをプレビュー」ボタンを選択します

「プレビュー」ボタンを選択すると、取り込んだデータの一部が表示されます。

Data Ingestion API.postman_collection.jsonをLuma Tutorial Assets フォルダーにダウンロードします

コレクションをPostmanにインポートします

リクエスト Data Ingestion API > Batch Ingestion > Create a new batch in Catalog Service.​を選択

以下をリクエストの​ Body ​として貼り付け、datasetId値を独自の​に置き換えます。

{
    "datasetId":"REPLACE_WITH_YOUR_OWN_DATASETID",
    "inputFormat": {
        "format": "json"
    }
}

「送信」ボタンを選択します

新しいバッチのIDを含む201作成済み応答が表示されます。

新しいバッチのidをコピーします

リクエスト Data Ingestion API > Batch Ingestion > Upload a file to a dataset in a batch.​を選択

「パラメーター」タブで、データセット IDとバッチ IDをそれぞれのフィールドに入力します

「パラメーター」タブに、luma-crm.jsonを​ ファイルパス ​として入力します

Body タブで、バイナリ オプションを選択します

ローカルのLuma Tutorial Assets フォルダーからダウンロードしたluma-crm.jsonを選択します

Send​を選択すると、応答本文に「1」を含む200 OK応答が返されます

リクエスト Data Ingestion API > Batch Ingestion > Finish uploading a file to a dataset in a batch.​を選択

「パラメーター」タブに、COMPLETEを​ アクション ​として入力します

「パラメーター」タブで、バッチ IDを入力します。 データセット IDまたはfilePathが存在する場合は、心配しないでください。

POSTのURLがhttps://platform.adobe.io/data/foundation/import/batches/:batchId?action=COMPLETEであること、およびdatasetIdまたはfilePathへの不要な参照がないことを確認してください

Send​を選択すると、応答本文に「1」を含む200 OK応答が返されます

Platform ユーザーインターフェイスで、​ ソース ​ カタログを​ クラウドストレージ ​にフィルタリングします

...の下のドキュメントへの便利なリンクがあります

希望するクラウドストレージベンダーのボックスで、「設定」ボタンを選択します

認証​が最初の手順です。 アカウントの名前（例：Luma's FTP Account）と認証の詳細を入力します。 フィールドは多少異なる場合がありますが、このステップは、すべてのクラウドストレージソースに対してかなり類似している必要があります。 アカウントの認証の詳細を入力したら、同じアカウント内の他のファイルから異なるスケジュールに関する異なるデータを送信している可能性がある他のソース接続に再利用できます

「ソースに接続」ボタンを選択

PlatformがSourceに正常に接続されたら、次へ ボタンを選択します

データを選択​手順では、ユーザーインターフェイスが資格情報を使用して、クラウドストレージソリューション上のフォルダーを開きます

取り込むファイル（例：luma-offline-purchases.json）を選択します

データ形式​として、XDM JSONを選択します

次に、ファイル内のjson構造とサンプルデータをプレビューできます

「次へ」ボタンを選択

マッピング ステップで、Luma Offline Purchase Events Datasetを選択し、次へ ボタンを選択します。 取り込むデータはJSON ファイルなので、ソースフィールドをターゲットフィールドにマッピングするマッピングステップはありません。 JSON データは既にXDMにある必要があります。 CSVを取り込む場合は、次の手順で完全なマッピングユーザーインターフェイスが表示されます。

スケジュール設定​の手順で、Sourceからデータを再取得する頻度を選択します。 選択肢を確認する必要があります。 1回限りの取り込みを行うので、Once​に​ Frequency ​を残し、Next ボタンを選択します。

データフローの詳細 ステップで、データフローの名前を選択し、オプションの説明を入力し、エラー診断をオンにして、部分的な取り込みを行うことができます。 設定はそのままにして、次へ ボタンを選択します。

レビュー ステップでは、すべての設定を同時にレビューし、編集するか、終了 ボタンを選択できます

保存すると、次のような画面が表示されます。