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.

NOTE
  • 데이터 흐름을 만들려면 데이터베이스 원본이 있는 인증된 계정이 이미 있어야 합니다. UI에서 다양한 데이터베이스 소스 계정을 만들기 위한 자습서 목록은 소스 개요.

  • Experience Platform이 데이터를 수집하려면 모든 테이블 기반 배치 소스의 시간대를 UTC로 구성해야 합니다. 에 대해 지원되는 유일한 타임스탬프 Snowflake 소스 는 UTC 시간을 사용하는 TIMESTAMP_NTZ입니다.

시작하기

이 자습서에서는 다음 플랫폼 구성 요소를 이해하고 있어야 합니다.

  • 소스: 플랫폼을 사용하면 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있으며 을 사용하여 들어오는 데이터를 구조화하고, 레이블을 지정하고, 향상시킬 수 있습니다 Platform 서비스.

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

  • Real-Time Customer Profile: 여러 소스의 집계 데이터를 기반으로 통합 실시간 소비자 프로필을 제공합니다.

  • Data Prep: 데이터 엔지니어를 통해 XDM(Experience Data Model)과 데이터를 매핑, 변환 및 검증할 수 있습니다.

데이터 추가

데이터베이스 소스 계정을 만든 후 데이터 추가 데이터베이스 소스 계정의 테이블 계층 구조를 살펴볼 수 있는 인터페이스를 제공하는 단계가 나타납니다.

  • 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.
NOTE
소스 데이터 검색 옵션은 Adobe Analytics을 제외한 모든 테이블 기반 소스에서 사용할 수 있습니다. Amazon Kinesis, 및 Azure Event Hubs.

소스 데이터를 찾으면 테이블을 선택한 다음 을 선택합니다 다음.

select-data

데이터 흐름 세부 정보 제공

다음 데이터 흐름 세부 정보 페이지에서는 기존 데이터 세트를 사용할지 또는 새 데이터 세트를 사용할지 선택할 수 있습니다. 이 프로세스 도중에에 대한 설정을 구성할 수도 있습니다. 프로필 데이터 세트, 오류 진단, 부분 수집, 및 경고.

데이터 흐름 세부 정보

기존 데이터 세트 사용

기존 데이터 세트에 데이터를 수집하려면 다음을 선택합니다. 기존 데이터 세트. 다음을 사용하여 기존 데이터 세트를 검색할 수 있습니다. 고급 검색 또는 드롭다운 메뉴에서 기존 데이터 세트 목록을 스크롤하여 옵션을 선택할 수 있습니다. 데이터 세트를 선택한 후에는 데이터 흐름의 이름과 설명을 입력합니다.

기존 데이터 세트

새 데이터 세트 사용

새 데이터 세트로 수집하려면 다음을 선택합니다. 새 데이터 세트 그런 다음 출력 데이터 세트 이름과 선택적 설명을 제공합니다. 그런 다음 를 사용하여 매핑할 스키마를 선택합니다 고급 검색 또는 드롭다운 메뉴에서 기존 스키마 목록을 스크롤하여 선택합니다. 스키마를 선택하면 데이터 흐름의 이름과 설명을 입력합니다.

새 데이터 세트

사용 Profile 및 오류 진단

그런 다음 프로필 데이터 세트 에 대한 데이터 세트를 활성화하려면 전환 Profile. 이를 통해 엔티티의 속성 및 동작을 전체적으로 볼 수 있습니다. 모든 데이터 Profile-enabled 데이터 세트는에 포함됩니다. Profile 및 변경 사항은 데이터 흐름을 저장할 때 적용됩니다.

오류 진단 에서는 데이터 흐름에서 발생하는 모든 잘못된 레코드에 대해 자세한 오류 메시지를 생성할 수 있습니다. 부분 수집 을 사용하면 수동으로 정의하는 특정 임계값까지, 오류가 포함된 데이터를 수집할 수 있습니다. 다음을 참조하십시오. 부분 일괄 처리 수집 개요 추가 정보.

프로필 및 오류

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 다음 안내서를 참조하십시오. ui를 사용하여 소스 경고에 구독.

데이터 흐름에 세부 정보를 제공했으면 을 선택합니다. 다음.

경고

데이터 필드를 XDM 스키마에 매핑

다음 매핑 소스 스키마의 소스 필드를 타겟 스키마의 해당 타겟 XDM 필드에 매핑하는 인터페이스를 제공하는 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 안내서.

소스 데이터가 성공적으로 매핑되면 다음을 선택합니다. 다음.

매핑

수집 실행 예약

다음 예약 구성된 매핑을 사용하여 선택한 소스 데이터를 자동으로 수집하도록 수집 일정을 구성할 수 있는 단계가 나타납니다. 기본적으로 예약은 로 설정됩니다. Once. 수집 빈도를 조정하려면 다음을 선택합니다. 빈도 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택합니다.

TIP
일회성 수집 중에는 간격과 채우기가 표시되지 않습니다.

예약

수집 빈도를 다음으로 설정하면 Minute, Hour, Day, 또는 Week, 그런 다음 모든 수집 사이에 설정된 시간대를 설정하려면 간격을 설정해야 합니다. 예를 들어 수집 빈도를 로 설정합니다. Day 및 간격이 다음으로 설정됨 15 는 데이터 흐름이 15일마다 데이터를 수집하도록 예약되어 있음을 의미합니다.

이 단계에서 을 활성화할 수도 있습니다 채우기 증분 데이터 수집을 위한 열을 정의합니다. 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.

필드
설명
빈도
수집이 발생하는 빈도입니다. 선택 가능한 주파수는 다음과 같습니다. Once, Minute, Hour, Day, 및 Week.
간격
선택한 주파수의 간격을 설정하는 정수입니다. 간격 값은 0이 아닌 정수여야 하며 15보다 크거나 같게 설정해야 합니다.
시작 시간
첫 번째 수집이 발생하도록 설정된 시기를 나타내는 UTC 타임스탬프입니다. 시작 시간은 현재 UTC 시간보다 크거나 같아야 합니다.
채우기
처음 수집되는 데이터를 결정하는 부울 값입니다. 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.
증분 데이터 로드 기준
유형, 날짜 또는 시간의 소스 스키마 필드 세트가 필터링되어 있는 옵션. 선택한 필드 증분 데이터 로드 기준 증분 데이터를 올바르게 로드하려면 UTC 시간대의 날짜-시간 값이 있어야 합니다. 모든 테이블 기반 일괄 처리 소스는 델타 열 타임스탬프 값을 해당 흐름 실행 창 UTC 시간과 비교하여 증분 데이터를 선택한 다음 UTC 시간 창 내에 새 데이터가 있는 경우 소스에서 데이터를 복사합니다.

채우기

데이터 흐름 검토

다음 리뷰 새 데이터 흐름을 만들기 전에 검토할 수 있는 단계가 나타납니다. 세부 사항은 다음 범주 내에서 그룹화됩니다.

  • 연결: 소스 유형, 선택한 소스 파일의 관련 경로 및 해당 소스 파일 내의 열 양을 표시합니다.
  • 데이터 세트 할당 및 필드 매핑: 데이터 세트가 준수하는 스키마를 포함하여 소스 데이터가 수집되는 데이터 세트를 표시합니다.
  • 예약: 수집 일정의 활성 기간, 빈도 및 간격을 표시합니다.

데이터 흐름을 검토한 후 다음을 선택합니다 완료 데이터 흐름이 만들어지는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

리뷰

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 다음 자습서를 참조하십시오 ui에서 계정 및 데이터 흐름 모니터링.

데이터 흐름 삭제

를 사용하여 더 이상 필요하지 않거나 잘못 생성된 데이터 흐름을 삭제할 수 있습니다. 삭제 다음에서 사용할 수 있는 함수 데이터 흐름 작업 영역. 데이터 흐름을 삭제하는 방법에 대한 자세한 내용은 UI에서 데이터 흐름 삭제.

다음 단계

이 자습서에 따라 데이터베이스 소스에서 플랫폼으로 데이터를 가져오는 데이터 흐름을 만들었습니다. 이제 들어오는 데이터를 다운스트림에서 사용할 수 있습니다. Platform 다음과 같은 서비스 Real-Time Customer Profile 및 Data Science Workspace. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

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