Verwerkingsregels, VISTA, en classificaties versus Prep van Gegevens
Adobe Analytics verwerkingsregels en de regels van VISTAverstrekken een middel om gegevens om te zetten en te manipuleren die in Adobe Analytics gegevensinzamelingworden overgegaan. Deze transformaties maken deel uit van de gegevensverwerking van de Adobe voordat de gegevens voor rapportage- en analysedoeleinden in Adobe Analytics worden opgeslagen.
Prep van Gegevensis een hulpmiddel dat u op rij-gebaseerde afbeeldingen en transformaties op gegevens laat toepassen die in Adobe Experience Platformworden opgenomen. Vervolgens worden de gegevens ter beschikking gesteld van toepassingen in de Experience Platform, waaronder Customer Journey Analytics en andere. De gegevens prep is geïntegreerd met veel van de 2} bron van het Platform schakelaars, evenals met de Analyse bronschakelaar. Deze aansluiting biedt een manier om gegevens uit de rapportsuite van Adobe Analytics in Platform in te voeren.
Verdere transformatie met Data Prep data-prep
Gegevens die door Adobe Analytics worden verzameld en in worden opgeslagen, kunnen worden getransformeerd aan de hand van verwerkingsregels, VISTA-regels of beide. Maar de rapportsuites die dan aan Platform via de Analytics bronschakelaar worden doorgestuurd kunnen nog een tijd worden omgezet gebruikend Prep van Gegevens. Dit kan voor een aantal doeleinden wenselijk zijn:
- het oplossen van schemaverschillen tussen rapportreeksen voor gebruik in Customer Journey Analytics en/of RTCDP. Een rapportsuite A definieert
eVar1bijvoorbeeld als 'Zoekterm' en rapportsuite B definieerteVar2als 'Zoekterm'. U kunt data prep gebruiken om de twee verschillende eVars in een gemeenschappelijk gebied in kaart te brengen dat gegevens van beide eVars bevat. Dit maakt het mogelijk om rapportreeksen met verschillende schema'sin de verbinding van de a Customer Journey Analyticsof voor gebruik in Real-time Customer Data Platformte combineren. eVarsgebieden van 0} het in kaart brengen {aan semantisch betekenisvolle namen .eVarsenpropsdie door de bronschakelaar van de Analyse komen worden in kaart gebracht aan gebieden zoals _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1. Gegevensvoorbeeld kan worden gebruikt omeVar- enprop-velden toe te wijzen aan nieuwe velden die betekenisvollere namen voor uw gebruikers hebben, of die dezelfde namen hebben als andere gegevensbronnen. (Dit kan ook via andere middelen worden verwezenlijkt, zoals het anders noemen van de gebieden in a de gegevensmening van de Customer Journey Analytics.)- over het algemeen transformerend gegevens. Data prep heeft honderden toewijzingsfuncties die kunnen worden gebruikt om nieuwe gebieden te berekenen en te berekenen die op de gegevens worden gebaseerd die door de de bronschakelaar van de Analyse komen. U kunt gescheiden velden splitsen in afzonderlijke velden. U kunt velden combineren. U kunt tekenreeksen manipuleren. U kunt informatie uit een veld extraheren op basis van reguliere expressies en nog veel meer.
Gegevensprep en classificatie classifications
Prep van gegevens heeft oversteekplaats met classificatiesin sommige situaties.
In een veld met scheidingstekens kunt u bijvoorbeeld Data Prep gebruiken om dat veld in meerdere afzonderlijke velden te splitsen zonder classificaties te gebruiken. Over het algemeen zijn classificaties een manier om metagegevens aan een veld toe te voegen door een opzoekbestand te uploaden dat buiten de stroom van inkomende gebeurtenissen Analytics wordt geleverd.
U kunt bijvoorbeeld een classificatiebestand uploaden waarin SKU's worden gegroepeerd in 'grootte', 'merk', 'kleur' enzovoort. Een ander verschil tussen classificaties en Prep van Gegevens is dat classificaties op gegevens zowel historisch als vooruitgaand van toepassing zijn. De afbeeldingen van de Prep van gegevens, anderzijds, worden toegepast voorwaarts aan gegevens van de tijd de afbeelding wordt gecreeerd.