Adobe Analytics 및 Customer Journey Analytics 간의 데이터 처리를 비교합니다

보고에 도움이 되기 전에 데이터를 처리해야 하는 경우가 있습니다. 데이터 수집과 보고서 또는 시각화 생성에 걸쳐 여정의 여러 단계에서 해당 데이터를 처리할 수 있습니다.

Adobe Analytics에서 해당 데이터 처리는 대부분 데이터가 수집되면 발생합니다. VISTA 규칙, 처리 규칙, 마케팅 채널 처리 규칙과 같은 기능을 사용하여 이 수집 시간 처리 ​를 지원할 수 있습니다.
그런 다음 데이터를 저장하고 보고서 시간에 추가 처리를 적용할 수 있습니다. 보고 시 처리 차원을 분류하고 세분화를 적용하거나 다른 속성 모델을 선택합니다. 이 보고 시 처리 ​는 작동 중에 발생합니다.

Adobe Analytics에서 보고 시 처리는 일반적으로 수집 시 발생하는 양보다 적은 처리량을 나타냅니다.

Adobe Analytics 수집 처리 시간

반면 Customer Journey Analytics은 데이터를 구성하고 저장하기 전에 미리 수집하는 시간을 최소화하도록 설계되었습니다. Customer Journey Analytics의 기본 아키텍처는 보고서 시간에 저장된 데이터로 작동하도록 설계되었습니다. Customer Journey Analytics은 Analysis Workspace뿐만 아니라 강력한 보고서 시간 처리 기능을 제공합니다. 데이터 보기에서 구성 요소파생 필드의 정의를 통해 추가 보고서 시간 처리 기능을 사용할 수 있습니다.

Customer Journey Analytics 보고 시 처리

다양한 보고 기능에 대한 데이터 처리의 차이를 이해하면 사용 가능한 지표와 차이가 발생할 수 있는 이유를 파악할 수 있습니다.

예를 들어 방문 횟수 ​는 데이터 처리 시간에 Adobe Analytics에서 지표로 정의됩니다. 그리고 세션 ​은(는) 보고서 시간에 Customer Journey Analytics에서 지표로 계산됩니다. 따라서 Customer Journey Analytics 데이터 보기의 세션 정의에 대한 규칙에 따라 두 지표가 다를 수 있습니다.

또한 Analytics 소스 커넥터에서 만든 데이터 세트에서는 방문 및 세션을 지표로 사용할 수 없습니다. 비교를 수행하려면 쿼리 논리에서 세션을 정의해야 합니다.

용어 terms

아래 테이블은 Adobe Analytics 및 Customer Journey Analytics에 적용되는 다양한 유형의 처리 논리에 대한 용어를 정의합니다.

용어
정의
참고
수집 시간 처리
데이터가 수집 및 처리될 때 보고 및 분석 목적으로 저장되기 전에 수행되는 논리입니다.
이 논리는 내역 데이터에 '반영되며' 일반적으로 쉽게 변경할 수 없습니다.
보고 시 처리
보고서가 실행되는 시간에 수행되는 논리입니다.
이 논리는 보고서 실행 시 비파괴적인 방식으로 미래 및 내역 데이터에 적용할 수 있습니다.
히트 수준 논리
행별 수준에서 적용된 논리입니다.
예: 처리 규칙, VISTA, 특정 마케팅 채널 규칙.
방문 수준 논리
방문 수준에서 적용되는 논리입니다.
예: 방문 및 세션 정의.
방문자 수준 논리
개인 수준에서 적용되는 논리입니다.
예: 크로스 디바이스/크로스 채널 개인 결합.
세그먼트 논리
이벤트/방문/개인(이벤트/세션/개인) 세그먼트 규칙의 평가입니다.
예: 빨간 신발을 구입한 사람.
계산된 지표
고객이 만든 사용자 지정 지표의 평가입니다. 계산된 지표는 세그먼트를 포함한 복잡한 공식을 기반으로 할 수 있습니다.
예를 들어 빨간 신발을 구입한 사람의 수입니다.
기여도 논리
기여도를 계산하는 논리입니다.
예: eVar 지속성.
구성 요소 설정
속성, 동작, 형식 등과 같은 지표 또는 차원에 사용자 지정 적용
예: 범위를 기준으로 숫자 값을 조합할 수 있는 값 버킷팅
파생 필드
데이터 보기에서 구성 요소를 정의할 때 스키마 또는 표준 필드에 적용되는 논리입니다.
예: 마케팅 채널 차원 새로 만들기

시간이 지나면서 Adobe Analytics 및 이제 Customer Journey Analytics는 보고서 런타임에 방문 및 개인 수준의 데이터 논리를 수행할 수 있게 되어 유연성이 향상되었습니다.

데이터 처리 유형 types

Adobe Analytics 및 Customer Journey Analytics에서 수행하는 데이터 처리 단계와 이러한 단계의 타이밍은 기능마다 다릅니다. 아래 표에는 각 기능에 대한 데이터 처리 유형 및 데이터 처리 적용 시기가 요약되어 있습니다.

기능
처리 시간에 적용
보고서 시간에 적용
사용할 수 없음
참고
Adobe Analytics 보고
(보고서 시간이 처리되는 고급 속성 기능 또는 가상 보고서 세트를 포함하지 않음)
  • 세그먼트 논리
  • 계산된 지표
  • Cross-Device Analytics (메모 참조)
  • 교차 디바이스 분석을 사용하려면 보고서 처리 시간이 포함된 가상 보고서 세트를 사용해야 합니다.
  • “방문 수준 마케팅 채널 규칙”에는 방문의 첫 번째 페이지임, 마지막 접촉 채널 무시마케팅 채널 만료 ​가 포함됩니다. (설명서를 참조하십시오.)
Adobe Analytics 데이터 웨어하우스
  • 처리 규칙
  • VISTA 규칙
  • 히트 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 정의
  • 기여도 논리
  • 세그먼트 논리
  • 계산된 지표
  • Cross-Device Analytics
Adobe Analytics 데이터 피드
  • 처리 규칙
  • VISTA 규칙
  • 히트 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 정의(visitnum 필드)
  • 기여도 논리(이후 열에서)
  • 세그먼트 논리
  • 계산된 지표
  • Cross-Device Analytics
  • 데이터 피드의 특정 마케팅 채널 관련 열에 대한 ID 매핑은 데이터 피드에 포함되지 않습니다. (데이터 피드 설명서를 참조하십시오.)
Adobe Analytics 라이브스트림
  • 처리 규칙
  • VISTA 규칙
  • 히트 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 논리
  • 기여도 논리
  • 세그먼트 논리
  • 계산된 지표
  • Cross-Device Analytics
Adobe Analytics 고급 속성 기능
  • 처리 규칙
  • VISTA 규칙
  • 방문 정의 (메모 참조)
  • Cross-Device Analytics (메모 참조)
  • 히트 수준 마케팅 채널 규칙 (메모 참조)
  • 방문 수준 마케팅 채널 규칙 (메모 참조) 기여도 논리
  • 세그먼트 논리
  • 계산된 지표
  • 교차 디바이스 분석을 사용하려면 보고서 처리 시간이 포함된 가상 보고서 세트를 사용해야 합니다.
  • 코어 Analytics의 고급 속성 기능은 보고서 시간에 완전히 파생된 마케팅 채널(즉, 파생된 중간 값)을 사용합니다.
  • 고급 속성 기능은 보고서 시간 처리 가상 보고서 세트에 사용되는 경우를 제외하고 처리 시간 방문 정의를 사용합니다.
보고 시 처리 기능이 있는 Adobe Analytics 가상 보고서 세트
  • 방문 정의
  • 기여도 논리
  • 세그먼트 논리
  • 계산된 지표
  • 기타 가상 보고서 세트 보고 시 처리 설정
  • 히트 수준 마케팅 채널 규칙
  • 방문 수준 마케팅 채널 규칙
  • 가상 보고서 세트 보고 시 처리 설명서를 참조하십시오.
Adobe Experience Platform 데이터 레이크의 Analytics 소스 커넥터 기반 데이터 세트
  • 처리 규칙
  • VISTA 규칙
  • 히트 수준 마케팅 채널 규칙
  • 필드 기반 결합 (메모 참조)
  • 자체 세그먼트 논리 및 계산된 지표 적용
  • 필드 기반 결합은 Analytics 소스 커넥터에서 만든 데이터 세트 외에 별도의 결합된 데이터 세트를 만듭니다.
Customer Journey Analytics 보고
  • Adobe Experience Platform 데이터 수집의 일부로 구현
  • 세션 정의
  • 데이터 보기 설정
  • 기여도 논리
  • 계산된 지표
  • 세그먼트 논리
  • 방문 수준 마케팅 채널 규칙
  • 결합된 데이터 세트를 사용하여 크로스 채널 분석을 활용합니다.
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