Data Distiller 101
In dit overzicht van de gegevensdistilleerder wordt aangetoond hoe de gemeenschappelijke uitdagingen voor de distilleerder kunnen worden overwonnen en hoe de beste praktijken voor succes worden gebruikt.
Belangrijke discussiepunten
- Overzicht van de gegevensdistilleerder
- Veelgestelde vragen over gegevensverwerking en de bijbehorende oplossingen
- Hoofdgebruik
Toetsen
Overzicht en doel van gegevens Distiller
Data Distiller is ontworpen om een overzicht te bieden van de belangrijkste gebruiksgevallen en oplossingen van klanten. Het steunt gegevensarchitecten, gegevensingenieurs, gegevenswetenschappers, en marketing entiteiten door gegevenssegmentatie, curatie, en contextuele gegevenstoevoeging toe te laten.
Primaire gebruikskwesties
Het webinar benadrukte vijf primaire gebruiksgevallen voor Data Distiller:
- Het creëren van merkgerichte gegevensmodellen voor een Zuid-Amerikaanse detailhandelsonderneming.
- Verrijking van de e-mails met de best mogelijke aanbieding met gepersonaliseerde gegevens voor een telecommunicatiebedrijf.
- Gegevens optimaliseren voor rapportage- en attributiemodellering voor een luxe retailer.
- Inzichten aanpassen voor operationele dashboarding.
- Hulpleidingen voor het gebruik van AI- en ML-functies voor training en scoring-modellen.
Belangrijkste mogelijkheden
Data Distiller biedt op SQL gebaseerde verwerking, schaalbaar gegevensbeheer, door Adobe gedefinieerde functies, automatisering en planning, bewaking en waarschuwingen en integratie met hulpmiddelen van derden voor uitgebreide inzichten.
Gegevenstransformatie en Verrijking
Met Data Distiller kunt u gegevens opschonen, vormgeven, manipuleren en verrijken. Dit omvat het standaardiseren van gegevens, het omvormen van gegevensformaten, het verhogen van gegevens voor granulariteit, en het afleiden van extra attributen voor downstreamgebruik.
Operationele dashboards en integratie AI/ML
Data Distiller maakt het mogelijk om real-time operationele dashboards te maken en biedt ondersteuning voor AI/ML-functiepijpleidingen. Hierdoor kunnen gebruikers modellen trainen met Adobe-gegevens, scoremodellen en voorspellingen weer integreren in Adobe Experience Platform voor verbeterde gegevensgestuurde besluitvorming.