데이터 Distiller 101

이 Data Distiller 개요에서는 일반적인 데이터 Distiller의 문제를 해결하는 방법과 Best Practices를 활용한 주요 성공 사례를 보여 줍니다.

주요 토론 요점

주요 개선 사항

Data Distiller 개요 및 목적

Data Distiller은 주요 사용 사례와 고객 솔루션에 대한 개요를 제공하기 위해 설계되었습니다. 데이터 세분화, 큐레이션 및 컨텍스트 기반 데이터 추가를 활성화하여 데이터 설계자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 마케팅 주체를 지원합니다.

기본 사용 사례

웨비나에서는 Data Distiller에 대한 5가지 주요 사용 사례를 강조 표시했습니다.

주요 기능

Data Distiller은 SQL 기반 처리, 확장 가능한 데이터 관리, Adobe 정의 기능, 자동화 및 예약, 모니터링 및 경고, 확장된 통찰력을 위한 서드파티 도구와의 통합을 제공합니다.

데이터 변환 및 데이터 보강

Data Distiller을 사용하면 데이터를 정리하고, 구성하고, 조작하고, 보강할 수 있습니다. 여기에는 데이터 표준화, 데이터 형식 재구성, 세부기간을 위한 데이터 보강 및 다운스트림 사용을 위한 추가 속성 도출이 포함됩니다.

운영 대시보드 및 AI/ML 통합

Data Distiller을 사용하면 실시간 운영 대시보드를 만들 수 있으며 AI/ML 기능 파이프라인을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 Adobe 데이터로 모델을 교육하고, 모델을 점수화하고, 예측을 Adobe Experience Platform에 다시 통합하여 데이터 기반 의사 결정을 개선할 수 있습니다.