Experience Platform Data Mirror 개요

Data Mirror은 관계형 스키마를 사용하여 외부 데이터베이스에서 데이터 레이크로 행 수준 변경 사항을 수집할 수 있는 Experience Platform 기능입니다. ETL(업스트림 추출, 변환 및 로드) 프로세스 없이도 데이터 관계를 유지하고, 고유성을 적용하며, 버전 관리를 지원합니다.

Experience Platform Data Mirror을 사용하여 외부 데이터 웨어하우스 네이티브 솔루션(Snowflake, Azure Databricks 또는 Google BigQuery)에서 삽입, 업데이트 및 삭제(변경 가능한 데이터)를 Experience Platform의 데이터와 직접 동기화할 수 있습니다. Data Mirror을 사용하면 데이터를 Experience Platform으로 가져올 때 기존 데이터베이스 모델 구조와 데이터 무결성을 유지할 수 있습니다.

기능 및 이점

Data Mirror은 데이터베이스 동기화를 위한 다음과 같은 필수 기능을 제공합니다.

  • 기본 키 적용. 데이터 세트 내에서 고유성을 보장하고 수집 중에 중복 레코드를 방지합니다.
  • 행 수준 변경 수집입니다. 정밀한 제어를 통해 업데이트 및 삭제를 포함하여 세부적인 데이터 변경 사항을 지원합니다.
  • 스키마 관계 설명자를 통해 데이터 세트 간 외래 및 기본 키 관계를 활성화합니다.
  • 잘못된 이벤트 처리. 버전 및 타임스탬프 설명자가 순서를 벗어나도 변경 이벤트를 처리합니다.
  • 직접 웨어하우스 통합. 실시간 변경 동기화를 위해 지원되는 클라우드 데이터 웨어하우스와 연결합니다.

Data Mirror을 사용하여 소스 시스템에서 직접 변경 사항을 수집하고, 스키마 무결성을 적용하며, 분석, 여정 오케스트레이션 및 규정 준수 워크플로우에 데이터를 사용할 수 있도록 합니다. Data Mirror은 기존 데이터베이스 모델의 직접 미러링을 활성화하여 복잡한 업스트림 ETL 프로세스를 제거하고 구현 시간을 단축합니다. 이를 통해 삭제 및 데이터 위생 작업을 정확하게 제어하여 데이터 거버넌스를 향상시킬 수 있습니다.

Data Mirror의 Experience Platform 설명서도 참조하세요.

Customer Journey Analytics용 Data Mirror

NOTE
Data Mirror은 Customer Journey Analytics에서 분석할 CDC(변경 데이터 캡처)를 사용하여 선택한 데이터 웨어하우스의 데이터 동기화를 지원하는 기능입니다.
해당 제품 설명을 참조하여 이 기능이 연간 수집 제한 소비에 미치는 영향을 알아보십시오.
IMPORTANT
Data Mirror for Customer Journey Analytics을 위해 Experience Platform에서 생성하는 변경 데이터 캡처 데이터 세트는 Real-Time Customer Data Platform 또는 Journey Optimizer과 같은 다른 Experience Platform 솔루션에서 재사용해서는 안 됩니다. 이러한 솔루션에 동일한 데이터를 사용하려면 동일한 데이터로 대체 데이터 세트를 만드는 것이 좋습니다.

Customer Journey Analytics용 Experience Platform Data Mirror은 선택한 데이터 웨어하우스 네이티브 솔루션(Azure Databricks, Google BigQuery 및 Snowflake)에 사용할 수 있습니다. Experience Platform Data Mirror의 Customer Journey Analytics 버전에는 다음 애플리케이션 또는 구성 요소를 적절히 구성해야 합니다.

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