Adobe Experience Platform 용어 adobe-experience-platform-glossary

A

액세스 제어: 역할 기반 액세스 제어를 사용하면 관리자가 Experience Platform 사용자에게 액세스 및 권한을 할당할 수 있습니다. 권한에는 샌드박스 생성, 스키마 정의 및 데이터 세트 관리와 같은 Experience Platform 기능을 보거나 사용할 수 있는 기능이 포함됩니다.

액세스 키 ID: 액세스 키 ID는 와 연결된 고유 식별자입니다. Amazon S3 비밀 액세스 키. 액세스 키 ID와 비밀 액세스 키를 함께 사용하여 서명합니다 Amazon Web Services (AWS) 요청.

작업: 태그 컨텍스트에서 작업은 이벤트가 발생하고 조건이 평가 및 전달된 후 수행해야 하는 작업을 정의하는 특정 유형의 규칙 구성 요소입니다.

활성화: 활성화 는 사용자가 세그먼트나 프로필을 대상에 매핑하기 위해 수행하는 작업입니다. Oracle Eloqua, Google, 또는 Salesforce Marketing Cloud.

활동: 위치 Offer Decisioning활동에는 오퍼의 선택을 알려주는 논리가 포함되어 있습니다.

관리자: Adobe Admin Console에서 Experience Platform에 대한 권한을 구성하고 사용자 지정할 수 있는 조직의 한 명 이상의 개인 사용자.

Adobe Admin Console: Adobe Admin Console은 조직의 Adobe 제품 권한 및 액세스를 관리하기 위한 중앙 위치를 제공합니다. 관리자는 콘솔을 통해 사용자 그룹에 "데이터 세트 관리", "데이터 세트 보기" 또는 "프로필 관리"와 같은 다양한 Platform 기능에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platform은 기업 전체의 데이터 및 콘텐츠를 표준화하므로 실시간 고객 프로필을 기반으로 데이터 과학을 구현하고 콘텐츠 속도를 가속화하여 고객 여정 전반에 걸쳐 경험 개인화를 촉진합니다.

Adobe Experience Platform 쿼리 서비스: 데이터 분석가가 분석 및 머신 러닝에 사용할 이벤트 및 프로필을 쿼리할 수 있습니다. Query Service를 사용하면 데이터 과학자와 분석가가 Experience Platform에 저장된 모든 데이터 세트(행동 데이터와 POS(판매점), CRM(고객 관계 관리) 등)를 가져와서 해당 데이터 세트를 쿼리하여 데이터에 대한 특정 질문에 답변할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform 세그멘테이션 서비스: 실시간 고객 프로필 데이터에서 세그먼트를 작성하고 대상을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 대상을 데이터 레이크 내의 자체 데이터 세트로 내보낼 수 있습니다.

Adobe Intelligent Services: Attribution AI 및 Customer AI와 같은 지능형 서비스는 머신 러닝, 인공 지능 기반 모델로 특별히 빌드되어 실행 및 운영을 위한 Experience Platform이 필요합니다.

Adobe I/O: Adobe I/O은 Experience Platform의 일부이며 API, 이벤트, 개발자 콘솔 및 유용한 도구를 포함하여 개발자가 플랫폼을 통합, 확장 및 맞춤화하는 데 필요한 모든 항목에 액세스할 수 있습니다.

Adobe Sensei: Adobe Sensei은 Experience Platform을 지원하는 인텔리전스 프레임워크입니다. 또한 브랜드가 개인화된 실시간 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 서비스 세트를 제공합니다.

Amazon S3 버킷: Amazon S3 버킷은 다음에 저장된 데이터의 기본 컨테이너입니다. Amazon 에코시스템. 버킷에는 객체가 들어 있으며 각 객체는 고유한 개발자가 할당한 키를 사용하여 저장되고 검색됩니다.

Amazon S3 커넥터: Amazon S3 커넥터를 통해 Experience Platform 고객은 Amazon S3 데이터입니다.

APA: Australia Privacy Act (Privacy Act) 개인의 프라이버시를 보호하고, 호주 정부 기관 및 조직이 개인 정보를 처리하는 방식을 규제한다. 다음 Privacy Act 민간 부문 조직에 적용되는 원칙을 포함합니다. 예를 들어 개인에게는 개인정보가 수집되는 이유와 그 이용 방식, 데이터에 접근하고 지우는 기능, 개인정보 수정 등을 이해할 수 있는 권리가 주어진다.

저장 전략 추가: "추가" 저장 전략은 연결을 통해 수집할 타사 데이터를 지정하고 데이터 세트 끝에 새 데이터 또는 행을 추가할 때 사용되는 옵션입니다. 이전에 수집된 행은 그대로 유지되며 마지막으로 예약된 실행 이후 생성된 행만 Experience Platform에 수집됩니다. 소스 시스템에서 변경된 모든 행은 Experience Platform 시 변경되지 않습니다.

배열: 배열은 데이터 형식이 동일한 정렬된 요소에 사용됩니다.

인공 지능: 인공 지능은 시각 지각, 음성 인식, 의사 결정, 언어 간 번역과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발입니다.

속성: 속성은 프로필을 나타내는 지정된 특성입니다.

속성 병합: 실시간 고객 프로필 API를 사용하여 병합 정책을 정의할 때 다음을 수행합니다. attributeMerge 오브젝트는 데이터 충돌 시 병합 정책이 프로필 속성에 우선 순위를 매기는 방식을 나타냅니다. 이는 을 선택하는 것과 같습니다 병합 방법 플랫폼 UI에서 병합 정책을 정의할 때.

Attribution AI: Attribution AI 는 Adobe Sensei에서 제공하는 인텔리전트 서비스로, 전체 고객 라이프사이클에 걸쳐 알고리즘 방식의 다채널 속성 기능을 제공합니다.

대상자: 대상자는 세그먼트 정의의 기준을 충족하는 결과 프로필 세트입니다.

대상 크기: Audience size는 세그먼트 정의의 기준을 충족하고 대상 멤버십에 적합한 총 프로필 수입니다.

대상 스냅숏: 대상 스냅샷은 세분화 시 세그먼트 기준에 적합한 모든 프로필을 캡처합니다.

B

채우기: 예약된 소스의 경우 채우기 옵션을 사용하면 내역 데이터를 수집할 수 있습니다.

채우기 기간: 채우기 기간은 소스 연결을 통해 서드파티 내역 데이터를 수집하는 시간을 설정하는 옵션입니다. 채우기 기간을 "영구적"으로 선택하면 소스 데이터의 전체 기록이 Experience Platform에 수집됩니다.

일괄 처리: 일괄 처리는 일정 기간 동안 수집된 데이터 세트로서 단일 단위로 함께 처리됩니다. 데이터 세트는 여러 배치로 구성됩니다.

일괄 처리 ID: 배치 ID는 데이터 배치에 대해 Adobe이 생성한 식별자입니다.

일괄 처리 수집: 일괄 처리 수집을 사용하면 데이터를 일괄 처리 파일로 Experience Platform에 수집할 수 있습니다. 배치는 단일 단위로 수집할 하나 이상의 파일로 구성된 데이터 단위입니다.

일괄 처리 세분화: 배치 세그멘테이션은 진행 중인 데이터 선택 프로세스의 대안이며 세그먼트 정의를 통해 모든 프로필 데이터를 한 번에 이동하여 해당 대상자를 생성합니다. 세그먼트를 만든 후에는 사용하기 위해 내보낼 수 있도록 이 세그먼트가 저장되고 저장됩니다.

빌드: 태그와 관련하여 빌드는 라이브러리 내에 포함된 비즈니스 논리를 실행하는 데 필요한 모든 구성 및 코드를 포함하는 파일 또는 파일 세트로서, 웹 사이트 또는 모바일 앱에 해당 라이브러리를 배포할 수 있도록 해 줍니다.

비즈니스 인텔리전스 도구: 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구는 주로 Experience Platform Query Service. BI 툴은 내부 및 외부 시스템에서 대량의 비정형 데이터를 수집하고 처리하는 애플리케이션 소프트웨어의 일종입니다.

C

캡핑: 위치 Offer Decisioning, 최대 가용량 (빈도 제한이라고도 함)은 의사 결정 규칙에서 오퍼가 표시되는 횟수를 정의하는 데 사용됩니다. 두 가지 유형의 최대 가용량이 있습니다. 결합된 타겟 대상자 전체에 걸쳐 오퍼를 제안할 수 있는 횟수("전역 최대 가용량") 및 동일한 최종 사용자에게 오퍼를 제안할 수 있는 횟수("프로필 최대 가용량")입니다.

카탈로그: 소스 및 대상 컨텍스트에서 카탈로그는 Adobe 애플리케이션 및 서드파티 기술에 대한 사용 가능한 연결이 있는 갤러리입니다. 와 혼동하지 마십시오. Catalog Service.

Catalog Service: Catalog Service (때때로 호출됨) Catalog)는 Adobe Experience Platform 내의 데이터 위치와 계보를 위한 기록 시스템입니다. Experience Platform에 수집되는 모든 데이터는 데이터 레이크에 파일 및 디렉토리로 저장되지만 Catalog 조회, 모니터링 및 데이터 거버넌스 목적으로 이러한 파일 및 디렉터리에 대한 메타데이터 및 설명을 보유합니다.

CCPA: California Consumer Privacy Act (CCPA) 미국 캘리포니아주 거주자들의 사생활 보호권과 소비자 보호를 강화한다. CCPA는 개인 데이터가 판매되었거나 공개되었는지의 여부 및 그 대상을 확인하거나 개인 데이터를 제3자에게 판매하지 않도록 선택할 수 있는 개인 데이터 액세스 및 삭제 권한과 같은 새로운 데이터 개인 정보 권한을 캘리포니아 거주자에게 제공합니다.

클래스: XDM(Experience Data Model)에서 클래스는 스키마를 빌드하는 데 사용되는 가장 작은 필드 세트를 정의하고 스키마가 나타내는 비즈니스 개체의 기본 동작을 정의합니다.

클라이언트: 클라이언트는 를 연결하는 외부 도구 또는 애플리케이션입니다. Query Service 경유 PostgreSQL 프로토콜 또는 HTTP API입니다.

컬렉션: 위치 Offer Decisioning, 컬렉션은 오퍼의 카테고리와 같이 마케터가 정의한 사전 정의된 조건을 기반으로 하는 오퍼의 하위 집합입니다.

PII 마케팅 액션과 결합: PII(개인 식별 정보)를 익명 데이터와 결합하는 마케팅 작업입니다. 광고 네트워크, 광고 서버 및 서드파티 데이터 공급자로부터 가져온 데이터에 대한 계약에는 직접 식별할 수 있는 데이터가 있는 이러한 데이터의 사용에 대한 특정 계약 금지가 포함되는 경우가 많습니다.

명령줄 인터페이스: 명령줄 인터페이스는 연결하는 데 사용할 수 있는 텍스트 기반 도구입니다. Query Service 원시 쿼리 실행용.

컴포지션: 컴포지션은 스키마를 구성하기 위해 함께 구성되는 구성 요소 그룹입니다.

조건: 태그의 컨텍스트에서 조건은 반환해야 하는 논리 문을 평가하는 규칙 구성 요소입니다 true 또는 false. 모든 조건은 다음으로 평가되어야 합니다. true 및 모든 예외 조건은 다음으로 평가되어야 합니다. false 규칙에 대한 작업이 실행되기 전에

콘솔: 위치 Query Service콘솔에서 쿼리의 상태 및 작업에 대한 정보를 제공합니다. 콘솔에 대한 연결 상태가 표시됩니다. Query Service, 실행 중인 쿼리 작업 및 이러한 쿼리로 인한 오류 메시지.

약정("C") 레이블: Contract ("C") 데이터 사용 레이블은 계약 의무가 있거나 조직의 데이터 거버넌스 정책과 관련된 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

CPRA: California Consumer Privacy Rights Act (CPRA) 의 일부를 확장하고 수정합니다. California Consumer Privacy Act (CCPA). 다음 CPRA 소비자 권리를 높이고 민감한 개인 정보에 대한 광범위한 정의를 통해 적용되는 데이터 유형을 확장하여 캘리포니아 주 소비자 데이터 개인정보 보호에 대한 새로운 기준선을 수립합니다. 또한 CPRA 데이터 개인 정보 보호 규칙을 구현하고 적용하는 전담 기관인 캘리포니아 개인 정보 보호 기관 을 설립했습니다.

C1 계약 레이블: A C1 contract data usage 레이블은 개별 또는 장치 식별자를 포함하지 않고 집계된 양식으로 Adobe Experience Cloud에서만 데이터를 내보낼 수 있도록 지정합니다. 예를 들어 소셜 네트워크에서 시작된 데이터입니다.

C2 계약 레이블: A C2 계약 데이터 사용 레이블은 서드파티로 내보낼 수 없는 데이터를 지정합니다. 일부 데이터 제공업체는 원래 수집된 위치에서 데이터 내보내기를 금지하는 조건을 계약서에 포함합니다. 예를 들어, 소셜 네트워크 계약은 종종 그들로부터 받는 데이터의 전송을 제한합니다. C2는 C1보다 더 제한적이므로 집계와 익명 데이터만 필요합니다.

C3 계약 레이블: A C3 계약 데이터 사용 레이블은 직접 식별 가능한 정보와 결합하거나 사용할 수 없는 데이터를 지정합니다. 일부 데이터 공급자는 직접 식별할 수 있는 정보와 함께 해당 데이터를 결합하거나 사용하는 것을 금지하는 약관을 계약서에 명시하고 있습니다. 예를 들어 광고 네트워크, 광고 서버 및 서드파티 데이터 공급자로부터 가져온 데이터에 대한 계약에는 직접 식별할 수 있는 데이터의 사용에 대한 특정 계약 금지가 포함되는 경우가 많습니다.

C4 계약 레이블: A C4 contract data usage 레이블은 온사이트 또는 크로스 사이트에서 광고 또는 콘텐츠를 타겟팅하는 데 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. C4는 C5, C6 및 C7 레이블을 포함하므로 가장 제한적인 레이블입니다.

C5 계약 레이블: A C5 계약 데이터 사용 레이블은 관심 기반 콘텐츠 또는 광고의 사이트 간 타겟팅에 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 다음 세 가지 조건이 충족되는 경우 관심 기반 타기팅 또는 개인화가 발생합니다. 사이트에서 수집된 데이터는 사용자의 관심 사항을 추론하는 데 사용되며, 다른 사이트 또는 앱과 같은 다른 컨텍스트에서 사용되며, 이러한 추론을 기반으로 제공되는 콘텐츠 또는 광고를 선택하는 데 사용됩니다.

C6 계약 레이블: A C6 계약 데이터 사용 레이블은 온사이트 광고 타깃팅에 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 온사이트 광고 타기팅에는 조직의 웹 사이트 또는 앱에서 광고를 선택하고 게재하거나 해당 광고의 게재 및 효과를 측정하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 사용자의 관심사에 대해 이전에 수집된 현장 데이터를 사용하여 광고를 선택하고, 광고가 표시된 내용에 대한 데이터를 처리하고, 광고를 언제 어디서 표시했는지 및 사용자가 광고를 선택하거나 구매했는지 등 광고와 관련된 작업을 수행했는지 여부가 포함됩니다.

C7 계약 레이블: A C7 계약 데이터 사용 레이블은 온사이트 콘텐츠 타겟팅에 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 온사이트 콘텐츠 타겟팅에는 조직의 웹 사이트 또는 앱에서 콘텐츠를 선택하고 전달하거나 해당 콘텐츠의 전달 및 효과를 측정하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 컨텐츠를 선택하기 위한 사용자의 관심, 컨텐츠가 표시된 내용에 대한 데이터 처리, 컨텐츠가 표시된 빈도 또는 기간, 컨텐츠가 표시된 시기 및 위치, 사용자가 컨텐츠 선택을 포함하여 컨텐츠와 관련된 작업을 수행했는지 여부에 대한 이전에 수집된 정보가 포함됩니다.

C8 계약 레이블: A C8 약정 데이터 사용 레이블은 조직의 웹 사이트 또는 앱을 측정하는 데 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 여기에는 기타 컨텍스트에서 콘텐츠 및/또는 광고를 개인화하기 위해 이 서비스를 사용하는 것에 대한 정보의 모음인 관심 기반 타깃팅이 포함되지 않습니다.

C9 계약 레이블: A C9 contract data usage 레이블은 데이터 과학 워크플로우에서 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 일부 계약에는 데이터 과학에 사용되는 데이터에 대한 명시적 금지가 포함되어 있습니다. 간혹 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 모델링 등에 데이터 사용을 금지하는 용어로 표현된다.

C10 계약 레이블: A C10 계약 데이터 사용 레이블은 결합된 id 활성화에 데이터를 사용할 수 없음을 지정합니다. 일부 데이터 사용 정책은 개인화를 위해 결합된 ID 데이터의 사용을 제한합니다. 다음 C10 레이블은 병합 정책에서 "비공개 그래프" 옵션을 사용하는 경우 세그먼트에 자동으로 적용됩니다.

만든 날짜 열: 소스 연결을 통해 타사 데이터를 지정할 때 만든 날짜 열을 선택하는 옵션이 있습니다. 추가 저장 전략을 선택하고 데이터 세트 스키마에 여러 날짜 필드가 포함된 경우 사용 가능한 스키마에서 생성 날짜 키 열을 선택해야 합니다. 덮어쓰기 저장 전략을 선택한 경우 [만든 날짜] 옵션은 사용할 수 없습니다.

선택 항목으로 표 만들기: CTAS(Create Table as Select)는 완전하고 유효한 SQL 쿼리의 일부로 실행될 때 Query Service 을 눌러 데이터 세트에서 쿼리 결과를 유지합니다. 새 결과 세트를 만들거나 이전 결과를 덮어쓰거나 이전 결과에 추가할 수 있습니다.

크로스 사이트 데이터: 교차 사이트 데이터는 온사이트 데이터와 오프사이트 데이터의 조합 또는 여러 오프사이트 소스의 데이터 조합을 포함하여 여러 사이트의 데이터 조합입니다.

크로스 사이트 타겟팅 마케팅 액션: 사이트 간 광고 타겟팅에 데이터를 사용하는 마케팅 작업입니다. 온사이트 데이터와 오프사이트 데이터의 조합 또는 여러 오프사이트 소스의 데이터 조합을 포함하는 여러 사이트의 데이터 조합을 크로스 사이트 데이터라고 합니다. 크로스 사이트 데이터는 일반적으로 고객의 관심사를 추론하기 위해 수집 및 처리됩니다.

사용자 정의 ID 네임스페이스: 조직에서 특정 조직 또는 비즈니스 사례의 ID를 나타내기 위해 사용자 지정 ID 네임스페이스를 만들 수 있습니다.

사용자 정의 레이블: 사용자 정의 데이터 사용 레이블을 사용하면 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데이터 필드에 특정 레이블을 만들고 적용할 수 있습니다.

고객 AI: 고객 AI는 AI 기반 성향으로 고객 프로필을 강화하고 고객 세분화 및 타기팅 노력을 강화하는 Adobe Sensei 기반의 지능형 서비스입니다.

D

매일: 예약된 파일 내보내기의 컨텍스트에서 전체 또는 증분 파일 내보내기를 사용자가 지정한 시작 날짜부터 종료 날짜까지 매일 한 번 예약합니다.

데이터 사전: 태그와 관련하여 데이터 사전(데이터 맵이라고도 함)은 속성 내에 정의된 데이터 요소 세트입니다.

데이터 요소: 태그와 관련하여 데이터 요소는 클라이언트 장치에 있는 특정 데이터를 가리키도록 규칙 및 확장 내에서 사용되는 포인터입니다.

데이터 수집: 데이터 수집은 소스의 데이터를 Experience Platform에 추가하는 프로세스입니다. 데이터는 스트리밍, 일괄 처리, 소스 커넥터를 통한 추가 등 다양한 방식으로 플랫폼에 수집될 수 있습니다.

데이터 레이어: 태그의 컨텍스트에서 데이터 계층은 페이지 또는 화면을 보는 컨텍스트에 대한 메타데이터를 포함하는 클라이언트 장치에 존재하는 데이터 구조입니다.

데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스는 데이터가 데이터 사용과 관련된 규정 및 조직 정책을 준수하도록 하는 데 사용되는 전략 및 기술을 포함합니다.

데이터 통합 파트너: 데이터 통합 파트너는 코드를 작성하지 않고도 200개가 넘는 소스에서 Experience Platform으로 대량의 데이터를 간편하게 로드하고 변환할 수 있습니다.

데이터 세트 레이블: 데이터 세트에 데이터 사용 레이블을 추가할 수 있습니다. 해당 데이터 세트 내의 모든 필드는 데이터 세트의 레이블을 상속합니다.

데이터 과학 작업 영역: Data Science Workspace within Experience Platform을 사용하면 고객이 플랫폼 및 Adobe 애플리케이션에서 데이터를 활용하여 머신 러닝 모델을 만들어 지능형 세그먼트를 생성하고 인사이트를 생성하며 예측을 제공할 수 있으므로 최종 사용자의 디지털 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

데이터 소스: 데이터 소스는 사용자가 지정한 데이터 원본입니다. 데이터 소스의 예로는 모바일 앱, 프로필 및/또는 경험 이벤트, 웹 사이트 프로필 이벤트 또는 CRM이 있습니다.

데이터 관리자: 데이터 관리자는 조직의 데이터 에셋 관리, 감독 및 집행을 담당하는 사람입니다. 또한 데이터 관리자는 데이터 거버넌스 정책이 정부 규정 및 조직 정책을 준수하도록 안전하게 보호되고 유지되도록 합니다.

데이터 스트림: 데이터 스트림은 동일한 스키마를 공유하고 동일한 소스에서 전송되는 메시지 집합 또는 컬렉션입니다.

데이터 유형: 데이터 유형은 계층 구조 표현에서 여러 속성이 포함된 오브젝트 유형 필드를 정의하는 재사용 가능한 XDM 리소스입니다.

데이터 사용 레이블: 데이터 사용 레이블을 사용하면 규정 및 기업 정책을 준수하도록 개인 정보 보호 관련 고려 사항 및 계약 조건을 반영하여 데이터를 분류할 수 있습니다. 데이터 세트에 추가된 데이터 사용 레이블은 상속되거나 해당 데이터 세트 내의 모든 필드에 적용됩니다. 데이터 사용 레이블은 필드에 직접 적용할 수도 있습니다.

데이터 흐름: 데이터 흐름은 소스에서 플랫폼으로 이동하고 대상으로 이동하는 데이터의 가상 파이프라인입니다.

데이터 흐름 실행: 데이터 흐름 실행은 사용자가 지정한 일정에 따라 Experience Platform에 도착하는 데이터 흐름입니다.

데이터 세트: 데이터 세트는 스키마(열) 및 필드(행)를 포함하는 데이터 수집을 위한 저장소 및 관리 구성입니다.

데이터 세트 ID: 수집된 데이터 세트에 대한 Adobe 생성 식별자.

데이터 세트 출력: 데이터 세트 출력은 특정 대상에 대해 "선택 항목으로 테이블 만들기" 옵션이 사용될 것을 결정하는 메커니즘을 제공합니다 Query Service 도망쳐!

중복 제거 키: 사용자가 프로필을 중복 제거할 ID를 결정하는 사용자 정의 기본 키입니다​.

델타 열: 델타 열을 사용하면 증분 수집에 대한 타임스탬프를 나타내는 소스 데이터 필드를 선택할 수 있습니다.

델타 저장 전략: 델타 저장 전략은 소스 연결을 통해 서드파티 데이터를 수집하는 옵션입니다. 옵션을 사용하면 소스 데이터의 새 행이나 변경된 행을 Experience Platform 대상으로 수집하도록 지정할 수 있습니다. 새 행은 데이터 세트의 끝에 추가되고 변경된 행은 Experience Platform 시 데이터 세트에서 업데이트됩니다.

설명자: XDM(Experience Data Model)에서 설명자는 필드에 대한 특정 동작을 설명하는 스키마 관련 메타데이터의 추가 세트입니다. 설명자는 Experience Platform에서 두 스키마 간의 관계와 같은 의도된 스키마 동작을 이해하는 데 사용할 수 있습니다.

대상: 대상은 Adobe 애플리케이션, 광고 플랫폼, 클라우드 스토리지 서비스 또는 마케팅 서비스와 같이 대상이 활성화되고 전달되는 끝점에 대한 일반적인 용어입니다.

대상 범주: 대상 카테고리는 유사한 특성을 가진 대상을 그룹화한 것입니다.

대상 카탈로그: 대상 카탈로그는 Experience Platform에서 사용할 수 있는 대상 목록입니다.

직접 호출 규칙: 태그의 컨텍스트에서 직접 호출 규칙은 이벤트 감지 및 조회 시스템을 무시하고 페이지에서 직접 호출 시 실행되는 규칙입니다.

표시 이름: XDM(Experience Data Model)에서 표시 이름은 UI에 표시되는 필드에 대한 사용자에게 친숙한 이름입니다.

E

적격 오퍼: 적격한 오퍼는 업스트림에 정의된 제약 조건을 충족하므로 프로필에 일관되게 오퍼할 수 있습니다.

자격 규칙: 위치 Offer Decisioning, 자격 규칙은 달력, 일정 및 한도 제한과 관련된 프로필에 적용됩니다.

이메일 타겟팅 마케팅 액션: 이메일 타겟팅 캠페인에서 데이터를 사용하는 마케팅 활동입니다.

포함 코드: 태그와 관련하여 포함 코드는 사이트 또는 환경의 HTML 내에 있는 스크립트 태그입니다. 포함 코드는 브라우저에 빌드를 검색할 위치를 지시합니다.

열거형: 열거형(열거형)은 사전 정의된 값 세트로 제한되는 XDM 필드입니다.

환경: 태그와 관련하여 환경은 빌드의 호스트 전달 및 파일 형식을 지정하는 배포 지침 세트입니다. 라이브러리를 빌드하려면 먼저 환경과 쌍을 이루어야 합니다.

오류 진단: 오류 진단을 통해 수집된 일괄 처리에 대한 자세한 오류 메시지를 생성할 수 있습니다. 오류 임계값을 사용하면 일괄 처리가 실패하기 전에 허용되는 오류의 백분율을 구성할 수 있습니다.

이벤트: 태그와 관련하여 이벤트는 규칙 실행을 시작하기 위해 클라이언트 장치에서 발생하는 트리거인 특정 유형의 규칙 구성 요소입니다.

이벤트 엔티티: 데이터 모델링의 컨텍스트에서 이벤트 엔티티는 고객이 수행할 수 있는 작업과 관련된 개념, 시스템 이벤트 또는 시간에 따른 변경 사항을 추적할 수 있는 다른 개념을 나타냅니다. 이 범주에 속하는 엔터티는 다음을 기반으로 하는 스키마로 표현되어야 합니다. XDM ExperienceEvent 클래스.

이벤트: 이벤트는 프로필과 연결된 동작 데이터입니다.

경험 데이터 모델(XDM) Experience Data Model (XDM)은 표준 스키마를 사용하여 Experience Platform 및 Adobe Experience Cloud 애플리케이션과 사용할 데이터를 통합하는 오픈 소스 프레임워크입니다. XDM은 데이터 구성 방식을 표준화하고 대량의 데이터에서 통찰력을 얻는 프로세스를 가속화하고 간소화합니다.

실험: 실험은 라이브 프로덕션 데이터의 샘플 부분으로 인스턴스를 교육하여 훈련된 모델을 만드는 프로세스입니다. 이는 홀드아웃 테스트 데이터 세트에 대해 테스트되는 훈련된 모델과 다릅니다. 이는 실제 샘플 모델링 프로젝트를 의미하는 일부 머신러닝 프레임워크에서의 실험 개념과도 다르다.

경험 이벤트: 경험 이벤트는 고객 경험과 관련된 상호 작용 또는 이벤트가 발생할 때 시스템의 스냅샷을 나타냅니다. 경험 이벤트는 발생한 사항에 대한 변경 불가능한 사실 기록이며 집계 또는 해석 없이 발생한 사항을 나타냅니다. XDM(경험 데이터 모델)에서 이 개념은 XDM ExperienceEvent 클래스.

전체 파일 내보내기: 선택한 세그먼트에 대한 모든 프로필 자격의 전체 스냅샷이 포함된 내보내기 파일입니다.

증분 파일 내보내기: 첫 번째 파일이 선택한 세그먼트에 대한 모든 프로필 자격의 전체 스냅샷이고 후속 파일이 이전 내보내기 이후 증분 프로필 자격인 일련의 내보낸 파일.

확장: 태그와 관련하여 확장은 태그 속성에 추가된 기능 패키지입니다. 확장은 일반적으로 특정 마케팅 또는 분석 솔루션에 중점을 두며 해당 기술을 클라이언트 환경에 배포하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

확장 패키지: 태그와 관련하여 확장 패키지는 확장 개발자가 작성 및 업로드한 ZIP 파일로, 태그 사용자가 속성 내에 확장을 설치하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 확장 패키지에는 확장, 최종 사용자가 태그 확장의 동작을 구성하는 데 필요한 HTML/JavaScript, 클라이언트 환경에 제공되는 실행 가능한 JavaScript에 대한 정보를 지정하는 매니페스트가 포함되어 있습니다(필요한 경우).

F

대체 오퍼: 대체 오퍼는 최종 사용자가 사용된 컬렉션에 있는 오퍼에 대한 자격이 없을 때 표시되는 기본 오퍼입니다.

기능 매핑: 기능 매핑은 데이터의 기능을 머신 러닝 모델에 필요한 입력 및 대상 기능으로 매핑하는 프로세스를 말합니다.

필드: 필드는 데이터 세트의 XDM 스키마에 의해 정의된 데이터 세트의 최하위 레벨 요소입니다. 각 필드에는 참조를 위한 이름과 포함된 데이터의 형식을 나타내는 형식이 있습니다. 필드 유형에는 정수, 숫자, 문자열, 부울 및 개체가 포함될 수 있습니다(이에 제한되지 않음).

필드 그룹: "스키마 필드 그룹"을 참조하십시오.

필드 레이블: 필드 레이블은 데이터 세트에서 상속되거나 필드에 직접 적용되는 데이터 거버넌스 레이블입니다.

필드 이름: 필드 이름은 쿼리 및 다운스트림 서비스의 필드 값을 참조하는 데 사용됩니다.

빈도: 위치 Query Service빈도 는 반복 예약된 쿼리의 실행 빈도를 결정합니다.

G

Geofence: 지오펜스는 GPS 또는 RFID 기술로 정의되는 가상 지리적 경계로, 모바일 장치가 특정 지역으로 들어오거나 나갈 때 소프트웨어가 응답을 트리거할 수 있습니다.

GDPR(일반 데이터 보호 규정): GDPR(General Data Protection Regulation)은 유럽 연합(EU) 내에서 개인의 개인 정보를 수집하고 처리하는 지침을 설정하는 법적 프레임워크입니다. GDPR은 데이터 관리의 원칙과 개인의 권리를 제시하며, EU 시민의 데이터를 다루는 모든 기업을 망라한다.

보호 기능: 가드레일은 Adobe Experience Platform에서 데이터 및 시스템 사용, 성능 최적화 및 오류나 예기치 않은 결과의 회피를 위한 지침을 제공하는 임계값입니다. 보호 기능은 라이선스 권한과 관련하여 데이터 사용 또는 소비 및 처리를 의미할 수 있습니다.

H

HIPAA: Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) 는 의료 효율성을 개선하고 건강 보험의 휴대성을 개선하며 환자 및 의료 계획 구성원의 개인 정보를 보호하기 위해 만들어진 미국 연방 법률입니다. HIPAA에 따라 개인은 자신의 정보에 액세스하고 수정할 수 있으며 자신의 의료 기록 또는 건강 정보의 사본을 얻을 수 있습니다. 적용 대상 및 적용 대상 비즈니스 연관자는 HIPAA 규정을 준수해야 합니다.

호스트: 태그와 관련하여 호스트는 시스템이 빌드를 전달하는 데 필요한 위치, 도메인 및 사용자 자격 증명을 지정합니다.

시간별: 예약된 파일 내보내기의 컨텍스트에서 3, 6, 8 또는 12시간마다 증분 파일 내보내기를 예약합니다.

I

신원: ID는 쿠키 ID, 장치 ID 또는 이메일 ID와 같이 개별 고객을 고유하게 나타내는 식별자입니다.

ID 필드: ID 필드는 여러 데이터 소스에서 가져온 개별 고객에 대한 정보를 결합하는 데 사용되는 XDM 필드입니다. 실시간 고객 프로필에서 스키마를 사용하려면 단일 기본 ID를 정의해야 합니다.

ID("I") 레이블: ID("I") 데이터 사용 레이블은 특정 사용자를 식별하거나 연결할 수 있는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

ID 그래프: ID 그래프는 개별 고객에 대해 존재하는 결합된 ID와 연결된 ID 간의 관계에 대한 맵입니다. 각 ID 그래프는 고객 활동을 통해 거의 실시간으로 업데이트됩니다. 데이터에서 ID 관계의 일반적인 구조는 비공개 그래프: 각 개별 id 그래프의 구조적 블루프린트 역할을 합니다.

ID 네임스페이스: ID 네임스페이스는 이메일 주소 또는 CRM ID와 같은 식별자의 컨텍스트를 정의합니다.

ID 서비스: Experience Platform Identity Service id 유형을 만들고 관리하여 여러 장치와 채널에서 고객 id를 연결할 수 있습니다. ID를 함께 연결하는 이 서비스의 기능을 통해 실시간 고객 프로필을 통해 각 개별 고객에 대한 전체 표현을 제공할 수 있습니다.

ID 결합: ID 결합은 데이터 조각을 식별하고 함께 결합하여 전체 프로필 레코드를 형성하는 프로세스입니다.

ID 심볼: ID 기호는 API에서 참조로 사용할 수 있는 ID 네임스페이스의 약어입니다.

ID 값: ID 네임스페이스와 결합된 ID 값은 고유한 개인, 조직 또는 에셋을 나타내는 식별자입니다. 프로필 조각 간에 레코드 데이터를 일치시킬 때 네임스페이스와 ID 값이 일치해야 합니다.

I1 데이터 사용 레이블: I1 데이터 사용 레이블은 디바이스가 아닌 특정 사용자를 직접 식별하거나 연결할 수 있는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

I2 데이터 사용 레이블: I2 데이터 사용 레이블은 다른 데이터와 함께 사용하여 간접적으로 특정 사용자를 식별하거나 연결할 수 있는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

IMS 조직: IMS 조직(경우에 따라 IMS 조직이라고도 함)은 Adobe 제품에서 회사 또는 회사 내의 특정 그룹을 식별하는 데 사용되는 이름입니다. 관리자는 조직의 사용자에 대한 기능의 액세스 및 권한을 구성하고 관리할 수 있습니다.

수집: 데이터 수집 을 참조하십시오.

수집 일정: 수집 예약은 소스에서 Experience Platform으로 수집할 때 시간 기반 옵션을 제공합니다.

입력 기능: 입력 기능은 기능 매핑에 지정되며 기계 학습 모델에서 예측을 수행하는 데 사용됩니다.

Intelligent Services: Intelligent Services 과 같은 Attribution AI 및 Customer AI 는 실행 및 운영을 위해 Experience Platform(또는 Adobe Real-time Customer Data Platform과 같은 플랫폼 위에 구축된 애플리케이션)이 필요한 머신 러닝, 인공 지능 기반 모델입니다.

관심 기반 타기팅 또는 개인화: 다음 세 가지 조건이 충족되는 경우 관심사 기반 타깃팅(개인화)이 발생합니다.

J

JupyterLab: 프로젝트를 위한 오픈 소스 웹 기반 인터페이스 Jupyter Platform UI에 통합됩니다.

Jupyter Notebook: JupyterLab과 통합된 Jupyter Notebooks를 통해 데이터 정리 및 변환, 수치 시뮬레이션, 통계 모델링, 데이터 시각화, 머신 러닝 등을 Python, Scala 및 PySpark와 같은 다양한 언어로 Experience Platform 데이터에 수행할 수 있습니다.

K

L

LGPD: Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) 브라질에 있는 모든 개인 또는 자연인의 개인 데이터 처리를 규제하는 것을 목표로 합니다. LGPD는 브라질 시민에게 개인 데이터를 액세스하고 삭제할 수 있는 권한, 개인 데이터가 판매되었는지 공개되었는지 여부(및 공개된 대상)를 알 수 있는 권한 및 제3자에게 데이터를 판매하는 것을 거부할 수 있는 권한을 부여합니다.

라이브러리: 태그와 관련하여 라이브러리는 태그 라이브러리가 클라이언트 디바이스에서 작동하는 방식에 대한 지침을 포함하는 비즈니스 논리 세트입니다.

엔터티 조회: 데이터 모델링의 컨텍스트에서 조회 엔티티는 개별 사용자와 관련될 수 있는 개념을 나타내지만 개인을 식별하는 데 직접 사용할 수 없습니다. 이 카테고리에 속하는 엔터티는 사용자 지정 XDM(경험 데이터 모델) 클래스를 기반으로 한 스키마로 표현되고 를 통해 프로필 엔티티에 연결되어야 합니다. 스키마 관계.

M

머신 러닝(ML): 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 연구 분야입니다.

머신 러닝 모델: 머신 러닝 모델은 비즈니스 사용 사례를 해결하기 위해 이전 데이터 및 구성을 사용하여 교육되는 머신 러닝 레시피의 인스턴스입니다. Adobe Experience Platform Data Science Workspace에서 머신 러닝 모델을 레시피라고 합니다.

필수 속성: 모든 프로필 레코드에 선택한 속성이 포함되어 있는지 확인하는 사용자 활성화 확인란입니다. 예를 들어 내보낸 모든 프로필에는 이메일 주소가 들어 있습니다.

매핑: 데이터 매핑은 소스 데이터 필드를 대상의 관련 대상 필드에 매핑하는 프로세스입니다.

마케팅 액션: 데이터 거버넌스 프레임워크에서 마케팅 작업(마케팅 사용 사례라고도 함)은 Experience Platform 데이터 소비자가 수행하는 작업으로서 데이터 사용 정책 위반을 확인해야 합니다.

병합 방법: 플랫폼 UI를 사용하여 병합 정책을 정의할 때 병합 방법은 충돌이 발생할 때 데이터 조각의 우선 순위를 지정하는 방법을 지정합니다. 실시간 고객 프로필 API를 사용하여 병합 정책을 정의하는 경우 attributeMerge 개체.

병합 정책: 병합 정책은 Experience Platform이 여러 소스의 고객 데이터 조각을 결합하여 개별 프로필을 만드는 방법을 결정하는 데 사용하는 규칙입니다. 데이터 충돌이 발생하면 병합 정책에서 프로필에 포함하기 위해 우선 순위를 지정해야 하는 데이터를 결정합니다.

MHMDAa: Washington My Health My Data Act 건강 데이터에 대한 소비자의 개인 정보 보호 권한을 강화합니다. 건강 데이터에 대한 공개, 소비자 동의, 삭제 권한을 의무화하고, 허가 없이 건강 데이터를 판매하는 것을 금지한다. 또한, 이 법은 의료 시설 주변에서 지오펜싱을 사용하는 것을 불법으로 만듭니다.

Mixin: "스키마 필드 그룹"을 참조하십시오.

모듈: 태그와 관련하여 모듈은 확장에서 제공하는 실행 가능한 JavaScript 코드 조각이며, 규칙을 만들 필요 없이 클라이언트 환경에서 작업을 수행합니다.

N

New Zealand Privacy Act: New Zealand Privacy Act 기관이 뉴질랜드 시민과 조직의 개인 정보를 수집, 사용, 공개, 저장 및 액세스 권한을 부여하는 방법을 제어합니다. 2020년, 이 법의 최신 버전에서는 새로운 위반, 벌금 인상, 데이터 위반에 대한 필수 알림, 개인정보 보호위원의 권한 강화 등 이러한 개인정보 보호법에 대한 중요한 업데이트를 도입했습니다.

비프로덕션 샌드박스: 비프로덕션 샌드박스는 일반적으로 개발 실험, 테스트 또는 체험에 사용되는 샌드박스입니다. 프로덕션 샌드박스와 달리 비프로덕션 샌드박스를 재설정하고 삭제할 수 있습니다.

Notebooks: Notebooks 다음을 사용하여 작성됨 Jupyter Notebook 를 실행하여 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

O

오퍼: 오퍼는 (잠재적) 고객에게 비즈니스 또는 판매 제안을 포함하는 마케팅 메시지입니다. 오퍼에는 오퍼를 보거나 받을 자격이 있는 사용자를 결정하는 특정 규칙이 있는 경우가 많습니다.

Offer Decisioning: Offer Decisioning 은 마케터가 채널 및 애플리케이션에서 수집된 데이터를 기반으로 최종 사용자와 참여할 때 규칙 및 훈련된 오퍼 제안 모델을 관리할 수 있도록 합니다.

오퍼 라이브러리: 오퍼 라이브러리는 개인화된 오퍼 및 대체 오퍼와 의사 결정 규칙 및 활동을 관리하는 데 사용되는 중앙 라이브러리입니다.

온사이트 개인화 마케팅 작업: 온사이트 콘텐츠 개인화에 데이터를 사용하는 마케팅 작업입니다. 온사이트 개인화는 사용자의 관심 분야에 대한 추론을 수행하는 데 사용되는 모든 데이터이며 이러한 추론을 기반으로 어떤 콘텐츠 또는 광고를 제공할지 선택하는 데 사용됩니다.

온사이트 타기팅 마케팅 액션: 조직의 웹 사이트 또는 앱에서 광고를 선택하고 게재하는 작업을 포함하여 온사이트 광고에 대한 데이터를 사용하거나, 광고의 전달 및 효과를 측정하는 마케팅 작업입니다.

한 번: 예약된 파일 내보내기의 컨텍스트에서 는 일회성, 온디맨드, 전체 파일 내보내기를 예약합니다.

저장 전략 덮어쓰기: "덮어쓰기" 저장 전략은 연결을 통해 서드파티 데이터를 수집하는 옵션이며, 이 경우 수집된 데이터를 지정된 일정에 따라 덮어쓸지 여부를 지정할 수 있습니다.

P

부분 수집: 부분 수집을 사용하면 지정된 오류 임계값 내에서 배치 데이터의 유효한 레코드를 수집할 수 있습니다. 실패한 레코드에 대한 오류 진단은에서 다운로드하거나 액세스할 수 있습니다. 모니터링 또는 소스 데이터 흐름 실행 개요.

Parquet 파일: Parquet 파일은 복잡한 중첩된 데이터 구조가 있는 열 형식 스토리지 파일 형식입니다. 데이터를 추가하여 스키마 데이터 세트를 채우려면 Parquet 파일이 필요합니다.

PDPA: Personal Data Protection Act (PDPA) 태국의 데이터 소유자를 불법 수집, 사용 또는 개인 데이터 공개로부터 보호하기 위해 도입되었습니다. 유럽 연합의 GDPR에서 영감을 얻어, 이 규정은 태국 시민에게 저장된 개인 데이터에 대한 액세스 또는 삭제를 요청할 수 있는 권리를 부여합니다.

개인화된 오퍼: 개인화된 오퍼는 적격성 및 제약 조건을 기반으로 한 맞춤형 마케팅 메시지입니다.

배치: 배치는 최종 사용자에게 나타나는 오퍼의 위치 및 컨텍스트입니다.

정책 작업 영역: 데이터 관리자가 조직의 데이터 사용 레이블 및 정책을 보고 관리할 수 있도록 하는 Platform UI의 작업 영역입니다.

정책: 데이터 사용 정책은 플랫폼 데이터에 적용되는 사용 레이블의 적용에 따라 제한되는 마케팅 작업을 지정하는 규칙입니다.

정책 시행: 마케팅 작업이 적용된 데이터 사용 정책을 적용하여 조직 내에서 정책 위반을 구성하는 데이터 작업을 방지할 수 있습니다.

기본 키: 기본 키는 모든 레코드를 고유하게 식별하기 위한 스키마의 지정입니다.

우선 순위: 위치 Offer Decisioning, 우선 순위는 자격, 일정 및 한도 등과 같은 모든 제약 조건을 충족하는 오퍼의 등급을 지정하는 데 사용됩니다.

개인 ID 그래프: 비공개 ID 그래프(비공개 그래프라고도 함)는 자사 데이터를 기반으로 구축되고 조직에서만 볼 수 있는 결합된 ID와 연결된 ID 간의 관계에 대한 비공개 맵입니다. 각 조직에 대해 하나의 개인 그래프만 존재하며 브랜드와 상호 작용하는 각 고객을 위해 생성된 개별 ID 그래프의 구조적 블루프린트 역할을 합니다.

제품 프로필: 제품 프로필을 사용하면 관리자가 Experience Platform과 연관된 서비스의 전체 또는 하위 집합에 대한 사용자 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

프로덕션 샌드박스: 프로덕션 샌드박스는 프로덕션 환경에서 사용하기 위한 샌드박스입니다. 비프로덕션 샌드박스와 달리 프로덕션 샌드박스는 재설정하거나 삭제할 수 없습니다.

프로필: 서비스로서의 실시간 고객 프로필과 혼동하지 않도록 하십시오. 프로필은 여러 소스의 병합된 레코드 및 시계열 데이터로 구성된 개별 고객을 완전히 표현한 것입니다.

프로필 액세스: /entities 실시간 고객 프로필 API의 끝점을 사용하면 프로필 데이터 저장소의 레코드 데이터 및 시계열 이벤트에 액세스할 수 있습니다. 참조: 프로파일 엔티티

프로필 데이터: 프로필 데이터 는 프로필 데이터 저장소 내에 있는 모든 데이터를 나타냅니다.

프로필 데이터 저장소: 프로필 데이터 저장소(프로필 저장소라고도 함)는 데이터 레이크와 별개인 데이터 저장소 시스템으로, 실시간 고객 프로필에서 프로필을 만들고 저장하는 데 사용됩니다.

프로필 엔티티: 프로필 엔티티는 개인(일반적으로 고객)과 관련된 속성을 나타냅니다. 이 범주에 속하는 엔터티는 다음을 기반으로 하는 스키마로 표현되어야 합니다. XDM Individual Profile 클래스. 참조: 프로파일 액세스

프로필 내보내기: Profile 내보내기는 Experience Platform의 두 가지 대상 유형 중 하나입니다. Profile export 는 프로필 및 속성이 포함된 파일을 생성하고, 마케팅 및 이메일 자동화 플랫폼과 통합하기 위해 원시 PII 데이터를 이메일에 사용합니다.

프로필 조각: 프로필 조각은 특정 고객에 대해 존재하는 ID 목록 중 하나의 ID에 대한 프로필 정보입니다.

프로필 ID: 프로필 ID는 ID 유형과 연관된 자동 생성된 식별자이며 프로필을 나타냅니다.

속성: 태그와 관련하여 속성은 태그 세트를 배포하는 데 필요한 모든 것에 대한 컨테이너입니다.

Q

쿼리: 쿼리는 데이터베이스 테이블의 데이터에 대한 요청입니다.

쿼리 편집기: 쿼리 편집기는에서 SQL 문을 작성, 확인 및 제출하기 위한 도구입니다 Query Service.

R

Real-time Customer Data Platform: Adobe Real-time Customer Data Platform(Real-Time CDP)는 디지털 고객 여정 전반에서 간소화된 통합, 지능적인 세분화 및 실시간 활성화를 통해 신뢰할 수 있는 고객 프로필을 만들기 위해 알려진 고객과 알 수 없는 고객 데이터를 통합합니다.

실시간 고객 프로필: 실시간 고객 프로필(프로필이라고도 함)은 온라인, 오프라인, CRM 및 서드파티를 비롯한 여러 채널의 데이터를 결합하여 각 개별 고객에 대한 거시적인 보기를 제공합니다. 프로필을 사용하면 고객 데이터를 개별 프로필로 통합하여 모든 고객 상호 작용에 대해 실행 가능한 타임스탬프 계정을 제공할 수 있습니다.

레시피: 레시피는 모델 사양에 대한 Adobe의 용어이며 훈련된 모델을 구축하고 실행하여 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 특정 머신 러닝 프로세스, AI 알고리즘, 처리 논리 및 구성 매개 변수를 나타내는 최상위 컨테이너입니다.

기록: 레코드는 데이터 세트에서 행으로 유지되는 데이터입니다.

레코드 데이터: 제목의 속성에 대한 정보를 제공합니다. 주제는 조직 또는 개인일 수 있습니다.

반복: 위치 Query Service, 반복은 쿼리가 한 번만 실행되도록 예약되었는지 또는 반복적으로 실행되도록 예약되었는지를 정의합니다.

표시: 위치 Offer Decisioning는 위치 또는 언어와 같이, 오퍼를 표시하기 위해 채널에서 사용하는 정보입니다.

리소스: 태그와 관련하여 리소스는 확장, 데이터 요소 및 규칙을 포함하여 tagsa 사용자가 클라이언트 환경 내에서 구성할 수 있는 옵션을 참조하는 일반 용어입니다.

역할 기반 액세스 제어: 역할 기반 액세스 제어를 사용하면 관리자가 Experience Platform 사용자에게 액세스 및 권한을 할당할 수 있습니다. 권한에는 샌드박스 생성, 스키마 정의 및 데이터 세트 관리와 같은 Experience Platform 기능을 보거나 사용할 수 있는 기능이 포함됩니다.

규칙: 태그의 컨텍스트에서 규칙은 논리적으로 그룹화해야 하는 특정 이벤트, 조건 및 작업 세트를 정의하는 구성 요소의 컬렉션입니다.

규칙 구성 요소: 태그 컨텍스트에서 규칙 구성 요소는 규칙을 구성하는 이벤트, 조건 및 작업입니다.

런타임: 런타임은 머신 러닝 레시피의 런타임 환경을 지정합니다. Python, R, Spark, PySpark 및 Tensorflow 런타임을 사용하면 레시피 소스의 도커 이미지에 URL을 입력할 수 있습니다.

S

샘플 데이터: 샘플 데이터는 데이터 파일(일반적으로 첫 100행)의 미리보기로서, 데이터 과학자나 엔지니어에게 데이터 파일에 있는 스키마나 데이터에 대한 아이디어를 제공합니다.

샌드박스: 샌드박스는 디지털 경험 애플리케이션을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되도록 단일 플랫폼 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하는 가상 구성입니다.

샌드박스 재설정: 샌드박스를 재설정하면 샌드박스 내의 데이터, 프로필 및 세그먼트를 포함한 모든 데이터가 삭제됩니다. 샌드박스 재설정은 내부 또는 외부 대상에 연결된 데이터에 영향을 줄 수 있습니다.

샌드박스 전환기: Experience Platform의 샌드박스 전환기 컨트롤을 사용하면 액세스할 수 있는 샌드박스 간을 탐색할 수 있습니다. 샌드박스를 전환하면 모든 컨텐츠가 변경되고 권한에 따라 기능 액세스가 변경될 수 있습니다.

예약: 예약은 서드파티 데이터 소스에서 Adobe Experience Platform으로 데이터 수집의 빈도 또는 케이던스에 대한 사용자 정의 사양입니다.

채점: 채점은 훈련된 모델을 사용하여 데이터에서 통찰력을 생성하는 프로세스입니다.

스키마: 스키마는 데이터의 구조 및 형식을 나타내고 유효성을 검사하는 규칙 세트입니다. 스키마는 클래스와 선택적 필드 그룹으로 구성되며 데이터 세트와 데이터 스트림을 만드는 데 사용됩니다. 스키마에는 행동 속성, 타임스탬프, ID, 속성 정의, 관계 등이 포함될 수 있습니다.

스키마 필드 그룹: XDM(Experience Data Model)에서 스키마 필드 그룹을 사용하면 재사용 가능한 필드를 확장하여 스키마에 포함할 하나 이상의 속성을 정의할 수 있습니다.

스키마 라이브러리: 스키마 라이브러리에는 조직에서 정의한 사용자 정의 리소스뿐만 아니라 Adobe에서 사용할 수 있는 업계 표준 XDM 리소스가 포함되어 있습니다.

스키마 레지스트리: 스키마 레지스트리는 스키마 라이브러리의 모든 스키마 관련 리소스를 보고 관리하는 데 사용되는 사용자 인터페이스와 RESTful API를 제공합니다.

비밀 액세스 키: 비밀 액세스 키는 Amazon AWS 요청에 서명하기 위해 액세스 키 ID와 함께 사용되는 S3 키입니다.

세그먼트: 세그먼트는 여러 프로필을 대상자로 선정하는 속성 및 이벤트 데이터를 포함하는 규칙 세트입니다.

세그먼트 빌더: Segment Builder 는 세그먼트 정의를 작성하는 데 사용되는 시각적인 개발 환경입니다. Experience Platform 세분화 서비스를 사용하는 모든 애플리케이션의 공통 구성 요소 역할을 합니다.

세그먼트 정의: 세그먼트 정의는 타겟 대상의 주요 특성 또는 동작을 설명하는 데 사용되는 규칙 세트입니다. 개념화되면 세그먼트 정의에 요약된 규칙을 사용하여 세그먼트에 대한 자격 있는 대상 구성원을 결정합니다.

세그먼트 평가 방법: 세그먼트 평가 방법에는 예약과 온디맨드, 이렇게 두 가지가 있습니다. 예약된 평가에서는 특정 시간에 내보내기 작업을 실행하기 위해 반복적으로 일정을 잡을 수 있지만, 온디맨드 평가에서는 대상을 즉시 빌드하기 위해 세그먼트 작업을 만드는 작업이 포함됩니다.

세그먼트 내보내기: 세그먼트 내보내기는 Experience Platform의 두 가지 대상 유형 중 하나입니다. 세그먼트 내보내기를 사용하여 대상에 매핑되고 자격을 갖춘 프로필을 보낼 수 있습니다. 세그먼트 및 사용자 ID와 익명 데이터를 사용하며 일반적으로 소셜 네트워크 및 기타 디지털 미디어 대상 플랫폼과 통합됩니다.

세그먼트 ID: 세그먼트 ID는 세그먼트와 연결된 자동 생성된 식별자입니다.

세그먼트 멤버십: 세그먼트 멤버십은 프로필이 현재 속해 있는 세그먼트를 표시합니다.

세그먼트 규칙: 세그먼트 규칙은 프로필이 세그먼트에 적합한지 여부를 결정하는 조건을 정의합니다.

세분화: 세그먼테이션은 큰 고객, 잠재 고객 또는 소비자 그룹을 유사한 속성을 공유하고 특정 마케팅 전략에 유사하게 반응하는 작은 그룹으로 나누는 프로세스입니다.

Sensei ML 프레임워크: Sensei ML 프레임워크는 Experience Platform 데이터를 활용하여 데이터 과학자가 ML 기반 인텔리전스 서비스를 더 빠르고 확장 가능하며 재사용 가능한 방식으로 개발할 수 있도록 지원하는 통합 ML(기계 학습) 프레임워크입니다.

중요("S") 레이블: 중요("S") 레이블은 중요로 표시하려는 다른 유형의 행동 또는 지리적 데이터와 같이 중요하다고 간주되는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

서비스: Adobe 인텔리전트 서비스를 활용하여 AI 및 ML 서비스를 운영할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 서비스는 개인화된 실시간 고객 경험을 제공하거나 맞춤형 인텔리전트 서비스를 운영합니다.

단일 ID 개인화 마케팅 작업: 온사이트 콘텐츠 개인화를 위해 데이터를 사용하는 마케팅 작업입니다. 온사이트 개인화는 사용자의 관심 분야를 추론하는 데 사용되는 모든 데이터이며 이러한 추론을 기반으로 어떤 콘텐츠 또는 광고를 제공할지 선택하는 데 사용됩니다.

S1 데이터 사용 레이블: 안 S1 데이터 사용 레이블은 장치의 정확한 위치를 판별하는 데 사용할 수 있는 위도와 경도를 지정하는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

S2 데이터 사용 레이블: 안 S2 데이터 사용 레이블은 광범위하게 정의된 지오펜스 영역을 결정하는 데 사용할 수 있는 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

소스: 소스는 플랫폼의 입력 커넥터에 대한 일반적인 용어입니다. 참조: 소스 커넥터

소스 속성: 소스 속성은 소스 데이터 세트의 필드입니다. 소스 속성은 대상 스키마 필드에 매핑됩니다.

소스 카탈로그: 소스 카탈로그는 Experience Platform에서 사용 가능한 소스 커넥터 목록입니다.

소스 범주: 소스 카테고리는 유사한 특성을 가진 소스의 그룹입니다.

소스 커넥터: 소스 커넥터(소스라고도 함)는 사용자가 여러 소스의 데이터를 쉽게 수집할 수 있도록 지원하므로 Experience Platform 서비스를 사용하여 데이터의 구조, 레이블 지정 및 개선을 허용합니다. 클라우드 기반 스토리지, 타사 소프트웨어 및 CRM 시스템과 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

스트리밍 연결: 스트리밍 연결은 Adobe에서 제공하며 조직에 연결되어 데이터를 Experience Platform으로 스트리밍하는 고유한 엔드포인트입니다.

표준 ID 네임스페이스: 표준 ID 네임스페이스는 Adobe에서 제공하는 사전 정의된 ID 네임스페이스이며, 이는 고객을 식별하기 위해 일반적으로 사용되는 업계 표준 솔루션을 나타냅니다.

스트리밍 수집: 스트리밍 수집을 사용하면 클라이언트측 및 서버측 장치에서 실시간으로 Experience Platform으로 데이터를 보낼 수 있습니다.

스트리밍 세분화: 스트리밍 세분화는 사용자 활동에 대한 응답으로 세그먼트를 업데이트하는 지속적인 데이터 선택 프로세스입니다. 세그먼트를 작성하고 저장하면 수신 데이터에 대해 세그먼트 정의가 적용됩니다. Real-Time Customer Profile. 세그먼트 추가 및 제거는 정기적으로 처리되므로 타겟 대상자가 적절합니다.

시스템 보기: 시스템 보기는 소스 데이터 세트를 시각적으로 나타낸 것입니다 Real-Time Customer Profile 대상으로 이동합니다.

T

태그: Adobe Experience Platform에서 태그는 모든 클라이언트 장치에서 관련 고객 경험을 제공하는 데 필요한 분석, 마케팅 및 광고 통합 기능을 배포, 통합 및 관리하는 도구를 제공합니다.

Target 기능: 피쳐 매핑에서 대상 피쳐는 모델에서 예측되는 피쳐입니다.

시계열 데이터: 시계열 데이터는 레코드 주체가 직접 또는 간접적으로 작업을 수행한 시간에 시스템의 스냅샷을 제공합니다.

훈련된 모델: 훈련된 모델은 모델 학습 프로세스의 실행 가능한 출력을 나타내며, 여기서 학습 데이터 세트가 모델 인스턴스에 적용되었습니다. 숙련된 모델은 이 모델에서 생성된 모든 지능형 웹 서비스에 대한 참조를 유지 관리합니다. 훈련된 모델은 채점을 하고 지능형 웹 서비스를 만드는 데 적합합니다.

토큰: 토큰은 와 함께 컴퓨터 서비스 사용을 승인하는 데 사용할 수 있는 이중 인증 보안 유형입니다 Query Service.

U

UPA: Utah Consumer Privacy Act 소비자가 비즈니스가 수집하는 개인 데이터, 비즈니스가 개인 데이터를 사용하는 방법 및 비즈니스가 개인 데이터를 판매하는지 여부를 알 수 있는 권리를 만듭니다. 소비자는 비즈니스에 개인 데이터를 삭제하거나 판매를 중단하도록 요구할 수 있습니다.

유니온 스키마: 결합 스키마는 동일한 클래스를 공유하고 용으로 활성화된 스키마의 통합입니다. Real-Time Customer Profile. 조직에 대해 여러 유니온 스키마가 존재할 수 있지만, 클래스당 하나의 유니온 스키마만 있을 수 있습니다.

V

VCDPA: Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA) 개인 데이터에 대한 액세스, 삭제 및 수정 권한을 포함하여 버지니아 거주자("소비자")에게 새로운 데이터 개인 정보 보호 권한을 제공합니다. 소비자는 또한 개인 데이터의 판매를 거부하고, 개인 데이터를 기반으로 한 프로파일링을 거부하며, 개인 광고 목적을 처리할 권리가 있습니다.

W

X

XDM: XDM(경험 데이터 모델) 을 참조하십시오.

XDM 결정 이벤트: XDM 의사 결정 이벤트 는 의사 결정 활동의 결과 및 컨텍스트에 대한 관찰을 캡처하는 데 사용되는 시계열 기반 클래스입니다. 여기에는 의사 결정 방법, 의사 결정이 언제 이루어졌는지, 어떤 선택 사항이 제안(및 선택)되었는지, 의사 결정에 영향을 주거나 의사 결정 과정 중에 관찰할 수 있는 상황적 상태가 무엇인지에 대한 정보가 포함됩니다.

XDM ExperienceEvent: XDM ExperienceEvent는 시점 및 관련 주체의 ID를 포함하여 이벤트(또는 이벤트 세트)가 발생했을 때 시스템 상태를 캡처하는 데 사용되는 시계열 기반 클래스입니다. 참조: 경험 이벤트

XDM 개별 프로필: XDM Individual Profile 는 식별된 주체와 부분적으로 식별된 주체의 속성을 단수로 나타내는 레코드 기반 클래스입니다. 식별이 잘되는 프로필은 개인 커뮤니케이션 또는 타겟팅 참여에 사용될 수 있으며 이름, 성별, 생년월일, 위치, 연락처 정보(전화번호 및 이메일 주소 포함)와 같은 자세한 개인 정보를 포함할 수 있습니다.

XDM 시스템: XDM 시스템은 다운스트림 Experience Platform 서비스에서 사용하기 위해 XDM 스키마를 운영하는 프레임워크를 나타냅니다.

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