UI에서 데이터베이스 소스를 사용하여 데이터 흐름 만들기
데이터 흐름은 소스에서 Adobe Experience Platform의 데이터 세트로 데이터를 검색하고 수집하는 예약된 작업입니다. 이 자습서에서는 Platform UI를 사용하여 데이터베이스 소스에 대한 데이터 흐름을 만드는 방법에 대한 단계를 제공합니다.
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데이터 흐름을 만들려면 데이터베이스 원본이 있는 인증된 계정이 이미 있어야 합니다. UI에서 다양한 데이터베이스 소스 계정을 만드는 데 필요한 자습서 목록은 소스 개요에서 찾을 수 있습니다.
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Experience Platform이 데이터를 수집하려면 모든 테이블 기반 배치 소스의 시간대를 UTC로 구성해야 합니다. Snowflake source에 대해 지원되는 타임스탬프는 UTC 시간이 있는 TIMESTAMP_NTZ뿐입니다.
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이 자습서에서는 다음 플랫폼 구성 요소를 이해하고 있어야 합니다.
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소스: 플랫폼을 사용하면 Platform 서비스를 사용하여 들어오는 데이터를 구조화하고 레이블을 지정하고 향상시키는 기능을 제공하는 동시에 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
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Experience Data Model (XDM) 시스템: Experience Platform이 고객 경험 데이터를 구성하는 표준화된 프레임워크입니다.
- 스키마 컴포지션의 기본 사항: 스키마 컴포지션의 주요 원칙 및 모범 사례를 포함하여 XDM 스키마의 기본 구성 요소에 대해 알아봅니다.
- 스키마 편집기 튜토리얼: 스키마 편집기 UI를 사용하여 사용자 지정 스키마를 만드는 방법을 알아봅니다.
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Real-Time Customer Profile: 여러 원본의 집계된 데이터를 기반으로 통합된 실시간 소비자 프로필을 제공합니다.
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Data Prep: 데이터 엔지니어는 XDM(Experience Data Model)에서 데이터를 매핑, 변환 및 확인할 수 있습니다.
데이터 추가
데이터베이스 원본 계정을 만든 후 데이터 추가 단계가 표시되어 데이터베이스 원본 계정의 테이블 계층 구조를 살펴볼 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
- 인터페이스의 왼쪽 반은 브라우저이며, 계정에 포함된 데이터 테이블 목록을 표시합니다. 인터페이스에는 사용하려는 소스 데이터를 빠르게 식별할 수 있는 검색 옵션도 포함되어 있습니다.
- 인터페이스의 오른쪽 절반은 최대 100개의 데이터 행을 미리 볼 수 있는 미리 보기 패널입니다.
원본 데이터를 찾으면 테이블을 선택한 다음 다음 을 선택합니다.
데이터 흐름 세부 정보 제공
데이터 흐름 세부 정보 페이지에서 기존 데이터 집합을 사용할지 새 데이터 집합을 사용할지 여부를 선택할 수 있습니다. 이 프로세스 중에 프로필 데이터 세트, 오류 진단, 부분 수집 및 경고에 대한 설정을 구성할 수도 있습니다.
기존 데이터 세트 사용
기존 데이터 집합에 데이터를 수집하려면 기존 데이터 집합 을(를) 선택하십시오. 고급 검색 옵션을 사용하거나 드롭다운 메뉴에서 기존 데이터 세트 목록을 스크롤하여 기존 데이터 세트를 검색할 수 있습니다. 데이터 세트를 선택한 후에는 데이터 흐름의 이름과 설명을 입력합니다.
새 데이터 세트 사용
새 데이터 집합으로 수집하려면 새 데이터 집합 을 선택한 다음 출력 데이터 집합 이름과 선택적 설명을 입력하십시오. 그런 다음 고급 검색 옵션을 사용하거나 드롭다운 메뉴에서 기존 스키마 목록을 스크롤하여 매핑할 스키마를 선택합니다. 스키마를 선택하면 데이터 흐름의 이름과 설명을 입력합니다.
Profile 및 오류 진단 사용
프로필 데이터 세트 전환을 선택하여 Profile에 대한 데이터 세트를 사용하도록 설정합니다. 이를 통해 엔티티의 속성 및 동작을 전체적으로 볼 수 있습니다. Profile이(가) 활성화된 모든 데이터 세트의 데이터가 Profile에 포함되며 데이터 흐름을 저장할 때 변경 사항이 적용됩니다.
오류 진단을 사용하면 데이터 흐름에서 발생하는 모든 잘못된 레코드에 대해 자세한 오류 메시지를 생성할 수 있고, 부분 수집을(를) 사용하면 수동으로 정의하는 특정 임계값까지 오류가 포함된 데이터를 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 부분 일괄 처리 수집 개요를 참조하십시오.
경고 활성화
경고를 활성화하여 데이터 흐름 상태에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 목록에서 경고를 선택하여 데이터 흐름 상태에 대한 알림을 수신합니다. 경고에 대한 자세한 내용은 UI를 사용하여 소스 경고 구독에 대한 안내서를 참조하십시오.
데이터 흐름에 세부 정보를 제공했으면 다음 을 선택합니다.
데이터 필드를 XDM 스키마에 매핑
소스 스키마의 소스 필드를 대상 스키마의 해당 대상 XDM 필드에 매핑할 수 있는 인터페이스를 제공하는 매핑 단계가 나타납니다.
Platform은 선택한 대상 스키마 또는 데이터 세트를 기반으로 자동 매핑된 필드에 대한 지능형 권장 사항을 제공합니다. 사용 사례에 맞게 매핑 규칙을 수동으로 조정할 수 있습니다. 필요에 따라 필드를 직접 매핑하도록 선택하거나 데이터 준비 함수를 사용하여 소스 데이터를 변환하여 계산된 값 또는 계산된 값을 파생할 수 있습니다. 매퍼 인터페이스 및 계산된 필드 사용에 대한 포괄적인 단계는 데이터 준비 UI 안내서를 참조하십시오.
원본 데이터가 성공적으로 매핑되면 다음 을(를) 선택하십시오.
수집 실행 예약
구성된 매핑을 사용하여 선택한 원본 데이터를 자동으로 수집하도록 수집 일정을 구성할 수 있는 예약 단계가 나타납니다. 기본적으로 예약은 Once(으)로 설정됩니다. 수집 빈도를 조정하려면 빈도 를 선택한 다음 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택합니다.
수집 빈도를 Minute, Hour, Day 또는 Week(으)로 설정한 경우 모든 수집 사이에 일정 간격을 설정해야 합니다. 예를 들어 수집 빈도를 Day(으)로 설정하고 간격을 15(으)로 설정하면 데이터 흐름이 15일마다 데이터를 수집하도록 예약됩니다.
이 단계에서는 다시 채우기 를 사용하도록 설정하고 데이터의 증분 수집을 위한 열을 정의할 수도 있습니다. 채우기 기능은 내역 데이터를 수집하는 데 사용되며 증분 수집을 위해 정의하는 열은 새 데이터를 기존 데이터와 구별할 수 있도록 합니다.
예약 구성에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.
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.
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
데이터 흐름 검토
새 데이터 흐름을 만들기 전에 검토할 수 있는 검토 단계가 나타납니다. 세부 사항은 다음 범주 내에서 그룹화됩니다.
- 연결: 원본 형식, 선택한 원본 파일의 관련 경로 및 해당 원본 파일에 있는 열의 양을 표시합니다.
- 데이터 집합 및 맵 필드 할당: 데이터 집합이 준수하는 스키마를 포함하여 소스 데이터가 수집되는 데이터 집합을 표시합니다.
- 예약: 수집 일정의 활성 기간, 빈도 및 간격을 표시합니다.
데이터 흐름을 검토한 후 완료 를 선택하고 데이터 흐름이 만들어지도록 잠시 기다립니다.
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 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.
다음 단계
이 자습서에 따라 데이터베이스 소스에서 플랫폼으로 데이터를 가져오는 데이터 흐름을 만들었습니다. 이제 Real-Time Customer Profile 및 Data Science Workspace 등의 다운스트림 Platform 서비스에서 수신 데이터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.