쿼리 서비스 UI 안내서
Adobe Experience Platform 쿼리 서비스는 쿼리를 작성 및 실행하고, 이전에 실행한 쿼리를 보고, 조직 내에서 사용자가 저장한 쿼리에 액세스하는 데 사용할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공합니다. Adobe Experience Platform 내의 UI에 액세스하려면 왼쪽 탐색에서 Queries을(를) 선택하십시오. Queries Overview이(가) 나타납니다.
개요 overview
Overview 탭은 쿼리 및 Data Distiller 템플릿 작업을 위한 간소화된 진입점을 제공합니다. 여기에서 쿼리를 작성하고, 데이터 세트를 탐색하고, 대상 데이터를 분석하는 데 필요한 모든 기능에 액세스하여 데이터 분석 및 대상 통찰력을 위한 원활한 워크플로우를 확보할 수 있습니다. 이 개요를 사용하여 Data Distiller으로 달성할 수 있는 작업을 학습하고 쿼리 서비스 사용에 대한 주요 지표를 살펴보십시오.
기본 패널 main-panels
Overview 페이지에는 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 섹션이 있습니다.
- 새 쿼리를 작성하여 실행하려면 쿼리 편집기로 빠르게 이동하려면 Create query을(를) 선택하십시오.
- Learn more 방법에 대한 자세한 설명서를 보려면 Write queries을(를) 선택하십시오.
- Get started 섹션에서 Discover Data Distiller을(를) 선택하여 Data Distiller 개요를 열고 사용 가능한 기능에 대해 알아봅니다.
Data Distiller 기능 data-distiller-capabilities
Data Distiller capabilities 섹션에서는 고급 데이터 Distiller 기능에 대한 설명서 링크를 제공합니다.
- Data exploration: SQL을 사용하여 수집된 일괄 처리 데이터를 탐색, 문제 해결 및 확인하는 방법을 알아봅니다.
- Derived datasets for Experience Platform applications: 파생된 데이터 세트를 만들어 데이터 유틸리티를 극대화하는 복잡하고 다양한 사용 사례를 지원하는 방법에 대해 알아봅니다.
- AI/ML pipelines: 기본 머신 러닝 도구에 포함된 중요한 개념과 마케팅 사용 사례를 지원하는 사용자 지정 모델을 만드는 방법에 대해 알아봅니다. 이 안내서 시리즈는 Experience Platform에서 머신 러닝 환경에 사용자 정의 모델을 피드하도록 데이터를 준비하는 기능 파이프라인을 빌드하는 데 필요한 단계를 설명합니다.
- SQL insights: Data Distiller을 사용하여 SQL에서 인사이트 대시보드를 개발하는 데 필요한 주요 기능 및 단계에 대해 알아봅니다.
추천 Data Distiller 액셀러레이터 recommended-accelerators
빠른 링크를 선택하여 관련 Data Distiller 대시보드 Templates(으)로 이동합니다. 각 가속기는 대상 데이터를 분석하고, 세그먼테이션을 최적화하고, 타깃팅 전략을 향상시키는 데 도움이 되는 강력한 도구와 시각화를 제공합니다.
- Advanced audience overlaps: 이 대시보드에서 여러 대상 세그먼트 간의 대상 교차를 분석하여 중요한 통찰력을 발견하고 세그멘테이션 전략을 최적화할 수 있습니다. 추가적인 오프라인 분석 또는 보고 목적으로 인사이트를 내보낼 수도 있습니다.
- Audience comparison: 이 대시보드에서 주요 대상 지표를 나란히 비교 및 대조하여 두 대상 그룹을 자세히 분석할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 대상자 크기, 증가 및 기타 주요 성과 지표를 이해하여 세분화를 세분화하고 데이터 기반 결정으로 타기팅 전략을 최적화할 수 있습니다.
- Audience trends: Audience trends 대시보드를 사용하여 대상 증가, ID 수 및 단일 ID 프로필과 같은 주요 지표를 통해 시간이 지남에 따라 대상이 어떻게 진화하는지 시각화하십시오. 트렌드를 추적하여 대상자 행동에 대한 중요한 통찰력을 발견하고, 세분화를 세분화하고, 참여를 강화하고, 보다 효과적인 캠페인을 위해 타깃팅 전략을 최적화할 수 있습니다.
시간 경과에 따른 대상 지표를 추적하여 대상 규모, ID 증가 및 전체 참여의 변화를 모니터링합니다. - Audience identity overlaps: 대상 ID 중복 대시보드를 사용하여 선택한 대상 내에서 ID 중복을 분석하십시오. 시각화 및 표로 작성된 데이터는 ID 결합을 최적화하고, 중복을 줄이고, 세그멘테이션을 개선하는 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력을 통해 보다 효과적인 타겟팅, 향상된 개인화 및 간소화된 고객 상호 작용을 수행할 수 있습니다.
Data Distiller 예시 data-distiller-examples
Data Distiller을 최대한 활용할 수 있는 설명서 가이드 및 예제를 열려면 카드를 선택하십시오.
- Decile-based derived datasets: Adobe Experience Platform에서 세분화 및 대상 생성을 위해 십분위수 기반 파생 데이터 세트를 만드는 방법을 알아봅니다. 항공사 충성도 시나리오를 사용하여 데이터의 순위 및 집계를 위한 스키마 디자인, 십분위수 계산 및 쿼리 예제를 다룹니다.
- Customer lifetime value: Real-Time CDP 및 사용자 지정 대시보드를 사용하여 고객 생애 가치를 추적하고 시각화하는 방법에 대해 알아봅니다. 이러한 통찰력을 사용하여 새로운 고객을 확보하기 위한 전략을 개발하고 기존 고객을 유지하며 이윤을 극대화하십시오.
- Propensity score: 머신 러닝 예측 모델을 사용하여 성향 점수를 결정하는 방법을 알아봅니다. 이 안내서에서는 교육을 위한 데이터 전송, SQL로 교육된 모델 적용 및 고객 구매 가능성 예측을 다룹니다.
- Consent analysis: Real-Time CDP, 쿼리 서비스 및 Data Distiller을 사용하여 고객 동의를 분석하고 추적하는 방법에 대해 알아봅니다. 이 안내서에서는 동의 대시보드 구축, 세분화, 추적 트렌드 및 규정 준수를 포함하여 신뢰를 구축하고 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.
- Fuzzy match: Experience Platform 데이터에서 '유사 항목 일치'를 수행하여 대략적인 일치 항목을 찾고 데이터 세트 간 문자열 유사성을 분석하는 방법에 대해 알아봅니다. 이 안내서를 따라 시간을 절약하고 데이터에 보다 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 예는 일관성과 정확성을 위해 크고 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 일치, 비교 및 조정하는 방법을 보여 주는 두 여행사 데이터 세트 간 호텔 객실 속성을 일치시키는 방법을 보여 줍니다.
주요 지표 key-metrics
주요 지표 섹션에는 쿼리 서비스 사용을 모니터링하는 데 도움이 되는 중요한 데이터의 시각화가 표시됩니다. 각 차트에 대해 오른쪽 상단의 생략 부호(...)를 선택한 다음 View more을(를) 선택하여 결과의 표로 작성된 양식을 보거나 데이터를 CSV 파일로 다운로드하여 스프레드시트에서 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 자세한 정보 보기를 참조하세요.
날짜 필터 설정 set-date-filter
이러한 시각화에 대한 전역 날짜 필터를 적용하려면 필터 아이콘(
Distiller batch queries distiller-batch-queries
Distiller batch queries 차트는 처리된 CTAS 및 ITAS(대화형 및 예약된) 쿼리 수를 강조 표시하여 일별 쿼리 활동 분류를 제공합니다. 이 차트는 특정 날짜의 대화형 쿼리 급증 및 예약된 쿼리의 드물게 사용과 같은 패턴을 강조 표시합니다. 이러한 통찰력을 사용하여 최대 활동 기간을 식별하고, 예약 전략을 구체화하고, 쿼리 실행을 조정하여 워크플로우 효율성과 리소스 활용률을 향상시켜 성능을 최적화합니다.
Compute hours consumed compute-hours-consumed
Compute hours consumed 차트는 쿼리 서비스 작업을 처리하는 데 사용되는 계산 시간을 일별로 시각화합니다. 이러한 계산 시간 트렌드를 사용하여 리소스 소비를 모니터링하고, 수요가 많은 기간을 식별하고, 쿼리 실행을 최적화하여 리소스 할당 및 성능을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
Data exploratory queries
Data exploratory queries 차트는 매일 요청 시 처리된 SELECT 쿼리 수를 표시합니다. 이 시각화는 특정 일의 사용량 급증과 같은 쿼리 활동 트렌드를 강조 표시하여 데이터 탐색 노력이 가장 활발한 시기를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력을 사용하여 쿼리 사용 패턴을 모니터링하고, 워크로드의 균형을 맞추고, 탐색적 데이터 분석을 위해 리소스 할당을 최적화합니다. 이 분석을 통해 쿼리 서비스를 보다 효율적으로 사용하고 수요가 많은 기간에 대한 계획을 개선할 수 있습니다.
쿼리 편집기
쿼리 편집기를 사용하여 외부 클라이언트를 사용하지 않고 쿼리를 작성하여 실행할 수 있습니다. Create Query을(를) 선택하여 쿼리 편집기를 열고 새 쿼리를 만듭니다. Log 또는 Templates 탭에서 쿼리를 선택하여 쿼리 편집기에 액세스할 수도 있습니다. 이전에 실행되었거나 저장된 질의를 선택하면 질의 편집기가 열리고 선택한 질의에 대한 SQL이 표시됩니다.
쿼리 편집기에 입력하면 SQL 예약어, 테이블 및 테이블 내 필드 이름이 자동으로 완료됩니다. 쿼리 쓰기가 끝나면 재생 아이콘(
결과 탭 정보 results-tab
Result 탭에는 실행 후 쿼리의 테이블 형식 출력이 표시됩니다. 이 탭을 사용하여 결과를 검토하고, 출력을 검증하고, 인터페이스에서 직접 후속 작업을 수행할 수 있습니다. 이 보기에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 오프라인 분석을 위해 결과를 CSV, XLSX 또는 JSON 형식으로 다운로드합니다. 쿼리 결과 다운로드를 참조하세요.
- 전체 화면으로 결과를 보고 크기 조정 가능한 그리드 레이아웃에서 큰 테이블 또는 넓은 데이터 세트를 검사합니다. 전체 화면에서 결과 보기를 참조하십시오.
- 스프레드시트 애플리케이션에 빠르게 붙여넣을 수 있도록 결과를 CSV 형식으로 클립보드에 복사합니다. 결과 복사를 참조하세요.
이러한 기능은 쿼리 편집기를 종료하지 않고도 원활한 데이터 유효성 검사, 보고 및 공유 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다.
매개변수화된 쿼리 parameterized-queries
쿼리 편집기는 매개 변수가 있는 쿼리를 지원하므로 변수를 SQL 문에 삽입하고 런타임 시 동적으로 값을 할당할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 재사용 가능한 쿼리를 단순화하고 워크플로우의 유연성을 향상시킬 수 있습니다.
쿼리를 작성할 때 매개 변수를 정의한 다음 실행하기 전에 Query parameters 탭을 통해 값을 할당할 수 있습니다. 매개 변수가 있는 쿼리는 조직 전체에서 공유되는 예약된 쿼리나 쿼리 템플릿에 특히 유용합니다.
매개 변수를 정의하고 사용하는 방법을 알아보려면 쿼리 편집기의 매개 변수가 있는 쿼리를 참조하세요.
예약된 쿼리 scheduled-queries
이미 템플릿으로 저장된 쿼리는 일반 케이던스에서 실행되도록 예약할 수 있습니다. 쿼리를 예약할 때 실행 빈도, 시작 및 종료 날짜, 예약된 쿼리가 실행되는 요일 및 쿼리를 내보낼 데이터 세트를 선택할 수 있습니다. 쿼리 일정은 쿼리 편집기를 사용하여 설정됩니다.
UI를 통해 쿼리를 예약하는 방법을 알아보려면 예약된 쿼리 안내서를 참조하십시오. API를 사용하여 일정을 추가하는 방법에 대해 알아보려면 예약된 쿼리 끝점 안내서를 읽어 보십시오.
쿼리가 예약되면 Scheduled Queries 탭의 예약된 쿼리 목록에 나타납니다. 쿼리, 실행, 작성자 및 시간에 대한 전체 세부 정보는 목록에서 예약된 쿼리를 선택하여 찾을 수 있습니다.
Run once 및 Scheduled입니다. 쿼리는 실행 빈도에 따라 필터링될 수 있습니다.successful failed 또는 in progress입니다.쿼리 서비스 UI를 통해 쿼리를 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
템플릿 browse
Templates 탭에는 조직의 사용자가 저장한 쿼리가 표시됩니다. 여기에 저장된 쿼리가 아직 생성 중일 수 있으므로 이를 쿼리 프로젝트로 고려하는 것이 유용합니다. Templates 탭에 표시된 쿼리는 이전에 쿼리 서비스에 의해 실행된 경우 Log 탭에 실행 쿼리로 표시됩니다.
Experience Platform UI의 템플릿에 대한 자세한 내용은 쿼리 템플릿 설명서를 참조하십시오.
로그 log
Log 탭은 이전에 실행된 쿼리 목록을 제공합니다. 기본적으로 로그에는 쿼리가 역연기로 나열됩니다.
쿼리 이벤트에 의해 자동으로 생성된 로그 파일에 대한 자세한 내용은 쿼리 로그 설명서를 참조하십시오.
자격 증명
Credentials 탭에는 만료되는 자격 증명과 만료되지 않는 자격 증명이 모두 표시됩니다. 이러한 자격 증명을 사용하여 외부 클라이언트에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 자격 증명 안내서를 참조하십시오.
관리 admin
Admin 탭을 사용하여 조직 전체에서 동시 쿼리 편집기 세션을 모니터링하고 관리합니다. 이 기능은 관리자를 위한 것으로, 쿼리를 작성하거나 실행하는 데 필요하지 않습니다.
관리자는 Admin 탭에서 샌드박스 간 활성 세션을 보고 유휴 세션을 종료하여 공유 용량을 확보할 수 있습니다. 이 작업은 현재 실행 중인 쿼리를 중단하지 않습니다. 자세한 지침 및 권한 요구 사항은 쿼리 서비스 세션 관리 가이드를 참조하세요.
다음 단계
Experience Platform의 쿼리 서비스 사용자 인터페이스에 익숙해졌으므로 쿼리 편집기에 액세스하여 조직의 다른 사용자와 공유할 자체 쿼리 프로젝트를 만들 수 있습니다. 쿼리 편집기에서 쿼리를 작성 및 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 편집기 사용 안내서를 참조하십시오.