데이터 레이크 보존 관리
CX Coworker을 사용하여 샌드박스에 있는 Experience Event 데이터의 가치를 이해하고 최적화의 이점을 얻을 수 있는 데이터를 식별합니다. 먼저 Coworker에 샌드박스 데이터를 최적화하거나 데이터 세트를 정리하도록 요청하는 등의 광범위한 요청으로 시작할 수 있습니다. Coworker는 Data Management Agent를 사용하여 조사할 가치가 있는 데이터 세트를 표시하고, 데이터 세트가 얼마나 활발하게 사용되는지 분석하고, 보존 기간의 영향을 모델링하고, 적절한 경우 데이터 레이크 보존 정책을 관리하는 데 도움이 됩니다.
시작하기에 앞서 before-you-begin
검토할 데이터 세트가 포함된 샌드박스에서 작업 중인지 확인합니다. 또한 데이터 관리 에이전트에 대한 액세스 권한과 필요한 Adobe Experience Platform 권한이 필요합니다. 데이터 관리 에이전트 필수 구성 요소를 참조하십시오.
샌드박스의 데이터 최적화 optimize-data-in-your-sandbox
이러한 기술을 워크플로우로 함께 사용합니다. 데이터의 가치를 이해하거나 샌드박스의 데이터를 최적화하는 등 광범위한 데이터 관리 목표로 시작합니다. Coworker는 조사할 가치가 있는 데이터 세트를 찾고, 데이터 세트 사용 빈도를 확인하고, 잠재적인 보존 기간의 영향을 모델링한 다음 준비가 되면 보존 정책을 설정, 변경 또는 제거할 수 있도록 지원합니다.
최적화할 가치가 있는 데이터 찾기 find-data-worth-optimizing
시작할 위치를 결정하려면 Coworker에게 조사할 가치가 있는 경험 이벤트 데이터 세트를 식별하도록 요청하십시오. 데이터의 가치, 데이터 최적화 또는 데이터 세트 정리에 대해 질문하여 광범위하게 시작할 수 있습니다. 목록 데이터 세트 기술을 사용하여 스토리지 크기, 행 수, 기존 보존 상태 및 프로필 활성화를 검토할 수 있습니다. 데이터 세트 크기, 행 수 또는 최근 액세스 등의 기준으로 결과를 필터링하여 목록을 좁힐 수 있습니다. 이 기술은 읽기 전용입니다. Coworker는 크기, 행 수 및 데이터 기간별로 데이터 세트를 강조 표시하는 시각화와 함께 스캔하고 비교할 수 있는 테이블을 반환합니다.
목록의 범위를 좁히면 데이터 세트 분석 사용 기술을 사용하여 특정 데이터 세트가 얼마나 활발하게 사용되는지 알아보십시오.
이 기술로 인해 표시된 사용하지 않거나 중단된 모든 데이터 세트가 데이터 레이크 보존 정책에 적합한 후보자는 아닙니다. 전체 데이터 세트를 제거하거나 다른 Experience Platform 스토어에서 데이터를 관리해야 하는 경우 적합한 데이터 수명 주기 관리 기능 선택을 참조하십시오. 데이터 레이크 보존 정책을 설정하기 전에 데이터 세트가 경험 이벤트 데이터 세트인지 확인하십시오.
프롬프트 예:
- “데이터가 최적화될 수 있다고 생각합니다.”
- “내 데이터의 가치를 이해하는 데 도움이 됩니다.”
- “내 샌드박스 데이터 최적화.”
- “내 샌드박스 데이터 세트를 정리합니다.”
- “가장 큰 이벤트 데이터 세트를 표시합니다.”
- “데이터 레이크 보존이 설정되지 않은 100GB보다 큰 데이터 세트를 표시합니다.”
- “2TB 정도의 데이터를 제거해야 합니다. 어디에서 시작해야 합니까?”
- “고립되었거나, 버려졌거나, 사용되지 않은 데이터를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니까?”
- “지난 90일 동안 액세스하지 않은 데이터 세트의 우선 순위를 지정하십시오.”
데이터 세트가 얼마나 활발하게 사용되는지 확인 check-how-actively-a-dataset-is-used
데이터 세트가 데이터 레이크 보존 정책에 적합한 후보인지 결정하기 전에 데이터 세트가 얼마나 적극적으로 사용되는지 확인하십시오. 데이터 세트 분석 사용 기술을 사용하여 여러 사용 신호에서 특정 데이터 세트를 평가합니다. 이러한 신호에는 최근 수집 활동, 쿼리 활동, 스키마 안정성 및 데이터 세트가 다른 Adobe Experience Platform 애플리케이션을 피드하는지 여부가 포함됩니다. 이 기술은 읽기 전용입니다. Coworker는 전체 사용 계층, 신호 분류 및 데이터 세트에 대해 표시되는 내용에 대한 일반 언어 요약을 반환합니다.
프롬프트 예:
- “웹 이벤트 데이터 세트가 얼마나 활발하게 사용되고 있습니까?”
보존 기간의 영향 모델링 model-the-impact-of-a-retention-period
특정 보존 기간을 커밋하기 전에 보관 또는 제거할 데이터의 양을 확인하십시오. 데이터 세트 유지 분석 기술을 사용하여 데이터 세트의 스토리지 지표와 데이터 보존 기간 분포를 검토할 수 있습니다. 그런 다음 해당 분포를 사용하여 제안된 보존 기간이 유지하거나 제거하는 데이터의 양을 모델링합니다. Coworker는 행 수 및 저장소 크기별로 예상되는 영향을 보여줍니다.
이 기술은 읽기 전용입니다. 동료는 데이터 나이 및 영향 분석을 대화에서 직접 반환하므로 변경 여부를 결정하기 전에 데이터 세트의 현재 보존 설정과 결과를 비교할 수 있습니다.
프롬프트 예:
- “이 데이터 세트에 60일 보존 기간을 설정하면 어떤 영향이 있습니까?”
보존 정책 설정, 변경 또는 제거 set-change-or-remove-a-retention-policy
보존 기간을 결정하면 데이터 세트 보존 관리 기술을 사용하여 데이터 세트에 대한 데이터 레이크 보존 정책을 설정, 변경 또는 제거합니다. 이 스킬은 변경 사항이 적용되기 전에 제안된 영향을 보여 줍니다. 요청을 명시적으로 승인한 후에만 정책이 적용됩니다. 원하는 변경 사항을 설명하는 것은 적용되지 않습니다.
보존 정책을 확인한 후 변경 사항이 Adobe Experience Platform UI에 표시되는 데 시간이 조금 걸릴 수 있습니다. 보존 정책은 만료된 데이터를 즉시 삭제하지 않습니다. 정책이 적용된 후 24시간 내에 초기 보존 작업이 시작됩니다. 초기 실행 후 예약된 작업은 30일마다 만료된 레코드를 평가하고 삭제합니다. 유지 및 삭제에 대한 자세한 내용은 경험 이벤트 TTL(데이터 세트 유지) 안내서를 참조하십시오.
정책을 설정, 변경 또는 제거할 때를 포함하여 모든 보존 정책 변경 사항이 감사 추적에 기록됩니다. 감사 추적은 각 변경을 수행한 사용자, 발생 시기 및 수정된 내용을 기록합니다. Coworker에서 제공하는 링크를 따라 Adobe Experience Platform에 있는 데이터 세트의 감사 로그 탭에서 이러한 이벤트를 검토할 수 있습니다. 자세한 내용은 감사 로그 개요를 참조하십시오.
프롬프트 예:
- “이 데이터 세트의 보존을 60일로 설정합니다.”
- “이 데이터 세트에 대한 보존 정책을 제거합니다.”
모범 사례 best-practices
데이터 관리 에이전트를 사용할 때는 다음 사항을 염두에 두십시오.
- 광범위한 목표로 시작합니다. 주의가 필요한 데이터 세트를 모르는 경우 Coworker에 데이터의 가치를 이해하거나 샌드박스의 데이터를 최적화할 수 있도록 도와달라고 요청하십시오. 개별 데이터 세트를 분석하기 전에 데이터 세트 목록 기술을 사용하여 최근 사용량 낮음 또는 전혀 사용을 제안하는 신호가 있는 데이터 세트를 식별합니다.
- 확인하기 전에 영향 미리 보기를 검토합니다. 보존 변경을 승인하기 전에 보관 및 제거할 내용을 검토하십시오.
- 변경 내용을 표시할 시간을 허용합니다. CX Coworker에서 보존 변경 사항을 확인한 후 Adobe Experience Platform UI에 변경 사항을 반영할 수 있는 짧은 시간을 제공합니다.
다음 단계 next-steps
데이터 관리 에이전트의 기술, 범위, 동작 및 제한 사항에 대한 자세한 내용은 데이터 관리 에이전트 개요를 참조하십시오. Adobe Experience Platform에서 데이터 레이크 보존 정책이 작동하는 방법에 대한 자세한 내용은 경험 이벤트 TTL(데이터 세트 보존) 안내서를 참조하십시오.