Last update: Thu Jun 27 2019 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
릴리스 일자: 2019년 6월 28일 토요일
Adobe Experience Platform의 새로운 기능:
기존 기능에 대한 업데이트:
Data Science Workspace dsw
Adobe Experience Platform Data Science Workspace은(는) Experience Platform 내의 완전히 관리되는 서비스로, 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축하고 운영하여 Adobe 솔루션 및 서드파티 시스템의 데이터와 콘텐츠에서 인사이트를 원활하게 생성할 수 있습니다. Data Science Workspace은(는) Platform과(와) 긴밀하게 통합되어 있으며 XDM 데이터 탐색 및 준비, 머신 러닝 인사이트로 Real-Time Customer Profile을(를) 자동으로 보강하는 모델 개발 및 운영 등 엔드투엔드 데이터 과학 라이프사이클을 지원합니다.
주요 기능
프로비저닝 및 컴퓨팅 격리
데이터 과학자가 Experience Platform 내에서 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하는 데 필요한 전용 계산 리소스를 프로비저닝합니다.
최초 사용자 경험
Python, R, PySpark 및 Scala Spark과(와) 같은 다양한 머신 러닝 프레임워크 및 언어에 대한 기본 샘플을 포함합니다.
Notebooks
Jupyter Notebooks에서 제공하는 데이터 과학자/데이터 엔지니어가 데이터를 준비하고, 기능을 추출하고, 선별된 라이브러리 목록과 인기 있는 머신 러닝 프레임워크를 사용하여 ML 모델을 개발할 수 있도록 사용자 지정된 환경입니다.
데이터 탐색
Platform Data Access SDK와 통합된 Platform에 수집된 XDM 데이터에 원활하게 액세스합니다.
데이터 시각화
데이터 준비 및 기능 엔지니어링을 가속화하기 위해 Jupyter Notebooks에서 SQL 쿼리를 실행하는 기능.
기능 파이프라인
코어 XDM 데이터를 기능 스키마로 변환하는 기능 엔지니어링 파이프라인을 배포하기 위한 Scala/PySpark용 API/SDK입니다.
모델 작성
데이터 과학자가 데이터 액세스 및 컴퓨팅 리소스에 대한 인프라 코드를 구현하지 않고도 모델 개발에 집중할 수 있도록 해주는 템플릿 및 런타임 모델 코드를 가져와서 작업하여 Platform의 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.
엔터프라이즈 모델 관리
다중 테넌트 데이터 모델을 지원하여 모델 버전 및 관련 하이퍼파라미터 구성을 추적하여 파트너 에코시스템을 위한 기반을 제공합니다.
모델 평가
Python, PySpark, R 및 Scala에서 회귀 및 분류 모델을 평가하고 최적화합니다.
모델 배포
여러 실험 실행에서 평가 지표와 구성을 비교하고 최적의 모델을 서비스로 게시할 수 있습니다.
일괄 채점
기계 학습 통찰력으로 Real-Time Customer Profile을(를) 보강하거나 Platform에 데이터 세트로 다시 작성하십시오.
일정 조정
Platform 오케스트레이션 서비스와 통합되어 API를 통해 사용자 정의 일정으로 모델 교육, 채점 및 기능 파이프라인을 자동화합니다.
알려진 문제
- 예약 및 기능 파이프라인은 현재 API를 통해서만 사용할 수 있으며 UI는 향후 릴리스에 추가됩니다.
자세한 내용은 데이터 과학 Workspace 개요를 참조하세요.
Decisioning Service decisioning
Adobe Experience Platform Decisioning Service은(는) 지정된 개인에게 사용 가능한 옵션 세트에서 '다음 최상의 경험'을 프로그래밍 방식으로 지능적으로 선택하고, 이를 모든 채널 또는 애플리케이션에 전달하고, 보고 및 분석을 수행하는 기능을 제공합니다.
사전 구축된 풍부한 데이터 모델을 통해 채널에 관계없이 "다음 최적 오퍼" 의사 결정 사용 사례를 사용할 수 있습니다.
주요 기능
비즈니스 객체 저장소
JSON 스키마 모델을 기반으로 하는 저장소를 통해 개발자는 다양한 비즈니스 개체를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 저장소는 일반적인 목적의 표현 쿼리 API와 스키마 인식 검색을 제공합니다.
저장소 컨테이너
개발자는 비즈니스 객체 저장소 내에서 프로젝트, 비즈니스 또는 조직 단위 또는 프로젝트의 라이프 사이클 단계(예: 개발 및 통합, 스테이징 또는 라이브 프로덕션 사용)와 관련된 문제를 격리할 수 있습니다. 이러한 격리를 저장소 컨테이너라고 합니다.
역할 및 권한
조직은 Admin Console을(를) 사용하여 프로필을 만들고 관리하여 유형, 액세스 작업 및 컨테이너별로 리소스에 대한 대상 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 해당 액세스 프로필에 사용자를 추가할 수 있으며 해당 정책에서 유효 액세스 권한이 자동으로 계산됩니다.
사전 빌드된 오퍼 개체 모델
먼저 데이터 모델을 빌드할 필요 없이 Platform 개발자는 미리 빌드된 JSON 스키마 및 관계를 활용하여 오퍼 카탈로그를 만들고, 의사 결정 규칙 및 제약 조건을 정의하고, 의사 결정을 위해 오퍼 컬렉션을 조합할 수 있습니다.
프로필 및 비프로필 데이터 기반 의사 결정 규칙
개발자는 Real-Time Customer Profile과의 긴밀한 통합을 통해 프로필 데이터를 활용하는 의사 결정 규칙을 만들 수 있습니다. 프로필 속성을 사용하여 결정할 수 있을 뿐만 아니라 프로필의 경험 이벤트 내역 및 사용자 ID와 관련 없는 비즈니스 엔티티(예: 트래픽 조건, 제품 인벤토리)를 기반으로 결정할 수 있습니다. Schema Registry에 스키마가 있는 모든 Experience Data Model (XDM) 엔터티를 의사 결정 규칙에 사용할 수 있습니다. 규칙은 첫 번째 클래스 엔티티이며 모든 의사 결정 옵션 및 활동에 다시 사용할 수 있습니다.
순위 및 캡핑
주어진 사용자에 대한 모든 자격 조건 및 기타 제한을 충족하는 의사 결정 옵션에 순위가 지정되며 최상의 옵션이 선택됩니다. 사용자당 추가 제한 및 글로벌 제한 제한을 사용하여 사용 가능한 옵션의 노출을 제한할 수 있으므로 리소스 제한 및 사용자 피로를 고려한 개인화가 가능합니다.
Decisioning개의 REST API
간단한 REST API를 사용하여 Decisioning Service을(를) 호출하여 지정된 개인에게 다음 최상의 오퍼를 제공할 수 있습니다. 지표 API를 사용하여 실시간 오퍼 제안 및 한도 값을 확인할 수 있습니다.
Data Lake 및 Query Service (으)로 결정 이벤트 스트리밍
Decisioning Service은(는) 모든 XDM 결정 이벤트를 자동으로 Data Lake (으)로 스트리밍하는 데이터 세트를 자동으로 만듭니다. 그런 다음 Query Service을(를) 사용하여 분석 및 보고에 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
개발자 지원
다양한 주제에 대한 자습서를 포함하여 Adobe I/O에 대한 설명서를 통한 셀프서비스 옵트인.
알려진 문제
- 오퍼 데이터 모델은 Schema Registry을(를) 통해 노출되지 않으므로 제한된 방법으로만 확장할 수 있습니다. 모델 스키마에는 사용자 지정 데이터를 첨부할 수 있는 기본 구조가 있습니다. 향후에는 기본 XDM 모델 클래스를 확장하여 고유한 사용자 지정 의사 결정 도메인을 정의할 수 있습니다.
- 오퍼 관리 도메인 모델로 프로비저닝되어야 하며 사용자 및 통합은 이 제품 컨텍스트에서 관리되어야 합니다.
Query Service query
Query Service은(는) 표준 SQL을 사용하여 Adobe Experience Platform의 데이터를 쿼리하여 다양한 분석 및 데이터 관리 사용 사례를 지원하는 기능을 제공합니다. Data Lake의 데이터 세트에 참여하고 쿼리 결과를 보고, Data Science Workspace에 사용하거나 Profile Service에 수집하기 위한 새 데이터 세트로 캡처할 수 있는 서버를 사용하지 않는 도구입니다.
Query Service을(를) 사용하여 데이터 분석 에코시스템을 구축하고 다양한 상호 작용 채널에서 소비자의 그림을 그릴 수 있습니다. 이러한 채널에는 다음이 포함될 수 있습니다.
주요 기능
쿼리 편집기
웹 기반 도구를 사용하여 쿼리를 작성, 유효성 검사, 테스트 및 실행합니다. 여기에는 쿼리 실행에 대한 자세한 정보와 쿼리 결과를 미리 볼 수 있는 기능에 대한 콘솔이 포함되어 있습니다.
데이터 세트 만들기
표준 SQL 구문을 통해 Experience Platform에 데이터 집합을 만듭니다.
Adobe 정의 함수
세션 식별 또는 속성 설정과 같은 일반적인 작업에 바로 가기 기능을 활용합니다.
BI 도구 연결
일반적인 BI 도구에 있는 PostgreSQL(Postgres) 드라이버를 사용하여 Query Service에 연결하여 보고서와 시각화를 만듭니다. 지원되는 도구는 Tableau, Power BI 및 Looker입니다. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다.
데이터베이스 관리 도구 연결
데이터 탐색 및 데이터 세트 만들기 기능을 위해 Aqua Data Studio 또는 DB Visualizer을(를) Query Service에 연결합니다. Query Service은(는) R Studio의 연결도 지원합니다. 자격 증명 탭에서 인증 정보를 찾습니다.
명령줄 쿼리 도구
명령줄에서 쿼리를 실행할 수 있도록 PSQL을 연결합니다.
쿼리 로그
Query Service에서 실행한 쿼리 기록을 유지하고 편집, 실행 또는 결과에서 데이터 집합을 만들기 위한 이전 SQL을 찾을 수 있습니다.
쿼리 예약 API
이 API를 통해 반복 실행을 위한 쿼리를 예약합니다.
알려진 문제
- Query Editor은(는) 쿼리의 결과 샘플 100행을 보여 줍니다. 전체 결과 세트를 유지하려면 쿼리 로그에서 데이터 세트 만들기 기능을 사용하십시오.
- 단기 릴리스에는 보기에 대한 지원 및 쿼리에 일정을 적용하기 위한 UI가 추가됩니다.
Query Service에 대한 자세한 내용은 제품 설명서를 참조하세요.
Experience Data Model (XDM) xdm
표준화 및 상호 운용성은 Experience Platform의 핵심 개념입니다. Adobe 기반의 Experience Data Model (XDM)은 고객 경험 데이터를 표준화하고 고객 경험 관리를 위한 스키마를 정의하는 작업입니다.
XDM은 디지털 경험의 성능을 개선하기 위해 설계된 공개적으로 문서화된 사양입니다. Adobe Experience Platform의 서비스와 통신하는 모든 애플리케이션에 대한 일반적인 구조와 정의를 제공합니다. XDM 표준을 준수함으로써 모든 고객 경험 데이터를 일반적인 표현에 통합하여 더 빠르고 통합적인 방식으로 통찰력을 제공할 수 있습니다. 고객 조치에서 귀중한 인사이트를 얻고, 세그먼트를 통해 고객 대상자를 정의하고, 개인 설정 목적으로 고객 속성을 사용할 수 있습니다.
XDM은 Adobe Experience Platform에서 제공하는 Experience Cloud이(가) 정확한 순간에 정확한 채널에서 올바른 사람에게 올바른 메시지를 전달할 수 있도록 하는 메커니즘입니다.
Experience Platform이(가) 빌드된 방법론에서 XDM System은(는) Experience Platform 구성 요소에서 사용할 Experience Data Model 스키마를 운영합니다.
새로운 기능
JSON 스키마 제한
이제 다음 데이터 형식에는 제약 조건을 정의하는 추가 옵션이 있습니다.
string - 최소/최대 길이, 패턴, 기본값, 형식(
JSON 스키마 초안-6에 정의된 대로) 및
double - 최소/최대, 기본값.
사용자 지정 $id
이제 POST 요청에 리소스를 만들 때 고유한 $id 값을 제공할 수 있습니다.
스키마 레지스트리 성능 개선
API 응답 시간을 크게 개선하기 위해 유니온 스키마 생성 최적화 및 스키마 캐싱 개선.
버그 수정
- ID 정의를 보다 직관적으로 만들기 위해 identityMap 필드를 컨텍스트/프로필에서 자체 스키마 필드 그룹으로 이동했습니다.
- 컨텍스트/identitymap을 사용하여 컨텍스트/프로필을 기반으로 모든 기존 스키마를 패치했습니다.
- 제공된 버전이 없을 때 오류 메시지가 수정되었습니다.
- Schema Registry이(가) 프로필 유니온 스키마 호출에 무작위 응답을 보내는 버그를 수정했습니다.
- 유니온 스키마에 Schema Registry의 올바른 필드가 표시되지 않던 버그가 수정되었습니다.
- ID 설명자를 유효한 네임스페이스로 만들 수 없는 버그가 수정되었습니다.
- 개체에서
allOf 대신 properties을(를) 사용하는 경우 역참조 문제가 해결되었습니다.
알려진 문제
- 필드를 추가하여 Platform 제공 필드 그룹을 확장할 수 없습니다.
- 필드 그룹이 스키마 구성에서 제거되어도 설명자는 삭제되지 않습니다.
- 레이블이 없는 열거형 필드를 만들 수 없습니다.
Schema Registry API 및 Schema Editor을(를) 사용하여 XDM 작업에 대한 자세한 내용은 XDM 시스템 설명서를 참조하십시오.
Segmentation Service segmentation
Segmentation Service은(는) 프로필 스토어에서 프로필의 특정 하위 집합을 정의하며 프로필 스토어 내에서 마케팅 가능한 사용자 그룹을 구분하는 기준을 설명합니다. 세그먼트는 기록 데이터(예: 인구 통계학적 정보) 또는 브랜드에 대한 고객 접점을 나타내는 시계열 이벤트를 기반으로 할 수 있습니다.
예를 들어, 운동화에 초점을 맞춘 이메일 캠페인에서 지난 30일 이내에 운동화를 검색했지만 구매를 완료하지 않은 모든 사용자의 대상 세그먼트를 사용할 수 있습니다. 또 다른 예는 세그먼트를 사용하여 사이트 콘텐츠를 타깃팅하여 보상 프로그램의 특정 계층에 속하는 방문자에게만 표시되도록 하는 것입니다.
새로운 기능
상대 시간 규칙
이제 14일 전, 3~5시간 전 등과 같은 롤링 기간 을 선택할 수 있습니다.
XDM 필드 요약
왼쪽 레일의 속성에 대해 이제 기본 데이터를 볼 수 있는 요약을 사용할 수 있습니다.
왼쪽 레일 검색
왼쪽 레일의 세그먼트 부분에 대한 검색 기능이 개선되었습니다.
eVar 이름
친숙한 이름에 대한 지원이 개선되어 Adobe Analytics의 사용자 지정 이벤트 및 차원 내에서 캡처된 정보를 보다 쉽게 볼 수 있습니다.
병합 정책 지원
이제 간단한 드롭다운을 사용하여 세그먼트 정의에 적용할 병합 정책을 선택할 수 있습니다.
버그 수정
- 왼쪽 레일에서 속성 및 이벤트 빌딩 블록의 로드 속도가 느려지는 간헐적인 문제를 해결했습니다.
- 예측기가 "NaN" 응답을 반환하는 버그가 수정되었습니다.
- 일부 필드에서 잘못된 규칙 빌드 캔버스를 여는 오류를 수정했습니다.
알려진 문제
자세한 내용은 세그먼테이션 서비스 개요를 참조하세요.