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UI를 사용하여 Algolia User Profiles 데이터를 Experience Platform에 수집

마지막 업데이트: 2025년 5월 27일
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작성 대상:

  • 개발자

이 자습서에서는 사용자 인터페이스를 사용하여 Algolia User Profiles 계정의 데이터를 Adobe Experience Platform으로 수집하는 과정을 안내합니다.

시작

중요
시작하기 전에 Algolia User Profiles 개요에 설명된 필수 구성 요소를 완료했는지 확인하세요.

이 자습서에서는 다음 Experience Platform 구성 요소에 익숙하다고 가정합니다.

  • Experience Data Model (XDM) 시스템: Experience Platform에서 고객 경험 데이터를 구성하는 데 사용하는 표준화된 프레임워크입니다.

    • 스키마 컴포지션의 기본 사항: 주요 원칙 및 모범 사례를 포함하여 스키마 컴포지션에 대해 알아봅니다.
    • 스키마 편집기 튜토리얼: 스키마 편집기 UI를 사용하여 사용자 지정 스키마를 만드는 방법을 알아봅니다.
  • Real-Time Customer Profile: 여러 원본의 집계된 데이터를 기반으로 하는 통합된 실시간 고객 프로필입니다.

  • 소스: 다양한 소스의 데이터를 수집하고 Experience Platform 서비스를 사용하여 데이터를 구조화하고 레이블을 지정하고 향상시킵니다.

필요한 자격 증명 수집

Algolia을(를) Adobe Experience Platform에 연결하려면 다음 자격 증명을 제공하십시오.

자격 증명
설명
애플리케이션 ID
Algolia 계정에 할당된 고유 식별자입니다.
API 키
Algolia의 서비스에 대한 API 요청을 인증하고 인증하기 위한 자격 증명입니다.

자세한 내용은 Algolia 인증 설명서를 참조하세요.

Algolia 계정 연결

Experience Platform UI의 왼쪽 탐색에서 소스 ​를 선택하여 소스 작업 영역을 엽니다. 범주 패널 또는 검색 창을 사용하여 원하는 원본을 찾으십시오.

Algolia에 연결하려면 데이터 및 ID 파트너 ​에서 Algolia 소스 카드를 선택하고 설정 ​을 선택하세요.

팁
소스에 아직 인증된 계정이 없는 경우 설정 옵션이 표시됩니다. 인증되면 데이터 추가(으)로 변경됩니다.

Algolia 사용자 프로필 원본이 선택된 원본 카탈로그입니다.

인증

기존 계정 사용

기존 계정을 사용하려면 기존 계정 ​을(를) 선택하고 사용할 Algolia User Profiles 계정을 선택하십시오. 다음 ​을 선택합니다.

기존 계정 인터페이스

새 계정 만들기

새 계정을 만들려면 새 계정 ​을 선택한 다음 이름, 선택적 설명 및 Algolia 자격 증명을 입력하십시오. 소스에 연결 ​을 선택하고 연결이 설정될 때까지 기다립니다.

새 계정 인터페이스

데이터 추가

Algolia User Profiles 계정이 만들어지면 데이터 추가 단계가 나타납니다. 수집할 사용자 프로필 데이터를 선택하고 미리 보는 데 사용합니다.

  • 왼쪽에서 선택적 인덱스 및 선호도 ​를 입력합니다.
  • 오른쪽에서 최대 100개의 사용자 프로필 행을 미리 봅니다.

완료되면 다음 ​을 선택합니다.

워크플로의 데이터 선택 단계입니다.

데이터 흐름 세부 정보 제공

기존 데이터 집합을 사용하는 경우 Algolia Profile 필드 그룹을 포함하는 스키마와 연결된 데이터 집합을 선택하십시오. Algolia User Token 필드에서 Algolia User Token ID 네임스페이스를 사용하고 있는지 확인하십시오. Algolia User Token을(를) 현재 만들거나 할당하지 않은 경우 아래에 지침이 제공됩니다.

기존 데이터 집합 단계입니다.

새 데이터 집합을 만드는 경우 Algolia Profile 필드 그룹을 사용하여 스키마를 선택하세요.

새 데이터 집합 단계입니다.

Algolia User Token ID 네임스페이스 만들기

Algolia User Token ID 네임스페이스가 조직에 없는 경우 ID 네임스페이스를 만들어야 합니다.

왼쪽 탐색을 사용하여 ID ​를 선택하여 ID 서비스 UI 작업 영역에 액세스한 다음 ID 네임스페이스 만들기 ​를 선택합니다.

그런 다음 사용자 지정 네임스페이스에 표시 이름 및 ID 기호 ​를 제공하세요. 이 단계에서는 네임스페이스의 유형도 구성해야 합니다. 완료되면 만들기 ​를 선택합니다.

ID 네임스페이스 만들기 화면.

사용자 정의 네임스페이스 구성
값
표시 이름
Algolia User Token
ID 기호
AlgoliaUserToken
유형 선택
Cookie ID

추가되면 네임스페이스가 목록에 표시됩니다. 이제 스키마에서 적용할 수 있습니다.

Algolia ID 네임스페이스를 만들었습니다.

스키마에 네임스페이스 적용

왼쪽 탐색을 사용하고 스키마 ​을(를) 선택하여 스키마 UI 작업 영역에 액세스합니다. 스키마 작업 영역을 사용하여 Algolia Profile Details 필드 그룹으로 스키마를 만들거나 업데이트합니다. 그런 다음 사용자 토큰 필드로 이동하고 오른쪽 레일을 사용하여 ID 상자를 선택합니다. 또한 입력 상자를 사용하여 Algolia User Token ID 네임스페이스를 정의합니다. 완료되면 저장 ​을 선택합니다.

필드에 ID를 설정합니다.

사용자 토큰 필드에 Algolia User Token ID 네임스페이스가 할당되면 모든 프로필의 사용자 프로필에 ID가 표시됩니다.

사용자 프로필 인터페이스

데이터 필드를 XDM 스키마에 매핑

매핑 인터페이스를 사용하여 소스 데이터를 스키마 필드에 매핑합니다. 자세한 내용은 매핑 가이드를 참조하세요.

매핑 단계입니다.

수집 실행 예약

그런 다음 예약 인터페이스를 사용하여 데이터 흐름의 수집 일정을 정의합니다.

원본 워크플로의 예약 단계입니다.

구성 예약 중
설명
빈도

데이터 흐름이 실행되는 빈도를 구성하십시오. 빈도를 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

  • 한 번: 빈도를 once(으)로 설정하여 일회성 수집을 만듭니다. 일회성 수집 데이터 흐름을 만들 때는 간격 및 채우기 구성을 사용할 수 없습니다. 기본적으로 예약 빈도는 한 번으로 설정됩니다.
  • 분: 분 단위로 데이터를 수집하도록 데이터 흐름을 예약하려면 빈도를 minute(으)로 설정하십시오.
  • 시간: 빈도를 hour(으)로 설정하여 시간당 기준으로 데이터를 수집하도록 데이터 흐름을 예약합니다.
  • 일: 빈도를 day(으)로 설정하여 하루 단위로 데이터를 수집하도록 데이터 흐름을 예약합니다.
  • 주: 주별로 데이터를 수집하도록 데이터 흐름을 예약하려면 빈도를 week(으)로 설정하십시오.
간격

빈도를 선택하면 간격 설정을 구성하여 모든 수집 사이에 시간대를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 빈도를 일로 설정하고 간격을 15로 구성한 경우 데이터 흐름이 15일마다 실행됩니다. 간격을 0으로 설정할 수 없습니다. 각 주파수에 대해 허용되는 최소 간격 값은 다음과 같습니다.

  • 한 번: 해당 없음
  • 분: 15
  • 시간: 1
  • 일: 1
  • 주: 1
시작 시간
UTC 시간대로 표시되는 예상 실행의 타임스탬프입니다.
채우기
채우기 는 처음 수집되는 데이터를 결정합니다. 다시 채우기를 활성화하면 처음 예약된 수집 중에 지정된 경로의 모든 현재 파일이 수집됩니다. 다시 채우기를 비활성화하면 첫 번째 수집 실행과 시작 시간 사이에 로드된 파일만 수집됩니다. 시작 시간 이전에 로드된 파일은 수집되지 않습니다.

데이터 흐름 검토

수집 전에 데이터 흐름에 대한 요약을 보려면 검토 페이지를 사용하십시오. 세부 정보는 다음 카테고리로 그룹화됩니다.

  • 연결 - 원본 형식, 선택한 원본 파일의 관련 경로 및 해당 원본 파일에 있는 열의 수를 표시합니다.
  • 데이터 세트 및 맵 필드 할당 - 데이터 세트가 준수하는 스키마를 포함하여 소스 데이터가 수집되는 데이터 세트를 표시합니다.
  • 예약 - 수집 일정의 활성 기간, 빈도 및 간격을 표시합니다.

데이터 흐름을 검토한 후 완료 ​를 선택하고 데이터 흐름이 만들어지도록 잠시 기다립니다.

원본 워크플로의 검토 단계입니다.

다음 단계

이 자습서를 따라 Algolia 소스에서 Experience Platform으로 의도 데이터를 가져오기 위한 데이터 흐름을 만들었습니다. 추가 리소스는 아래 설명된 설명서를 참조하십시오.

데이터 흐름 모니터링

데이터 흐름이 만들어지면 데이터 흐름을 통해 수집되는 데이터를 모니터링하여 수집 비율, 성공 및 오류에 대한 정보를 볼 수 있습니다. 데이터 흐름을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 UI에서 계정 및 데이터 흐름 모니터링에 대한 자습서를 참조하십시오.

데이터 흐름 업데이트

데이터 흐름 예약, 매핑 및 일반 정보에 대한 구성을 업데이트하려면 UI에서 소스 데이터 흐름 업데이트에 대한 자습서를 참조하십시오.

데이터 흐름 삭제

데이터 흐름 작업 영역에서 사용할 수 있는 Delete 함수를 사용하여 더 이상 필요하지 않거나 잘못 만들어진 데이터 흐름을 삭제할 수 있습니다. 데이터 흐름을 삭제하는 방법에 대한 자세한 내용은 UI에서 데이터 흐름 삭제에 대한 자습서를 참조하십시오.

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