Last update: Thu Jun 19 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
Gemaakt voor:
- Gebruiker
- Ontwikkelaar
- Beheerder
Adobe Experience Platform biedt een robuuste set hulpmiddelen voor het beheer van grote, gecompliceerde gegevensbewerkingen om de ervaringen van de consument te kunnen indelen. Aangezien het gegeven in tijd in het systeem wordt opgenomen, wordt het steeds belangrijker om uw gegevensopslag te beheren zodat de gegevens zoals verwacht worden gebruikt, wordt bijgewerkt wanneer de onjuiste gegevens moeten verbeteren, en wordt geschrapt wanneer het organisatorische beleid het noodzakelijk acht.
Deze activiteiten kunnen worden uitgevoerd gebruikend de Data Lifecycle werkruimte UIof Hygiene API van Gegevens. Wanneer een gegevenslevenscyclusbaan uitvoert, verstrekt het systeem transparantie updates bij elke stap van proces. Zie de sectie op chronologie en transparantievoor meer informatie over hoe elk baantype in het systeem wordt vertegenwoordigd.
Het geavanceerde Beheer van de Levenscyclus van Gegevens steunt datasetschrappingen door het
eindpunt van de gegevenssetvervalsingen identiteitskaart schrappingen (rij-vlakke gegevens) gebruikend primaire identiteiten via het
werkordeeindpunt. U kunt
datasetvervalingenen
verslagschrappingendoor Experience Platform UI ook beheren. Raadpleeg de gekoppelde documentatie voor meer informatie. Merk op dat de Levenscyclus van Gegevens geen partijschrapping steunt.
Data Lifecycle UI-werkruimte ui
Met de werkruimte van Data Lifecycle in de gebruikersinterface van Experience Platform kunt u bewerkingen tijdens de gegevenslevenscyclus configureren en plannen, zodat u zeker weet dat uw records op de verwachte manier worden onderhouden.
Voor gedetailleerde stappen bij het beheren van de taken van de gegevenslevenscyclus in UI, zie de gids UI van de gegevenslevenscyclus.
API voor gegevenshygiëne api
De gebruikersinterface van Data Lifecycle is gebaseerd op de API voor gegevenshygiëne, waarvan de eindpunten direct beschikbaar zijn voor u als u uw activiteiten tijdens de levenscyclus van gegevens liever wilt automatiseren. Zie de gids van de Hygiëne API van Gegevensvoor meer informatie.
Tijdlijnen en transparantie timelines-and-transparency
schrapt het Verslagen de verzoeken van de datasetvervalsing elk hun eigen verwerkingschronologie hebben en transparantie updates op zeer belangrijke punten in hun respectieve werkschema's verstrekken.
Het volgende vindt plaats wanneer het verzoek van de a datasetvervaldatumwordt gecreeerd:
Stadium
Tijd na geplande vervaldatum
Beschrijving
Verzoek is ingediend
0 uur
Een gegevensbeheerder of privacyanalist dient een verzoek in om een dataset op een bepaald tijdstip te laten verlopen. Het verzoek is zichtbaar in Data Lifecycle UI nadat het is voorgelegd, en blijft in een hangende status tot de geplande vervaltijd, waarna het verzoek zal uitvoeren.
Gegevensset is gemarkeerd voor verwijdering
0-2 uur
Zodra het verzoek wordt uitgevoerd, wordt de dataset gemarkeerd voor schrapping. Als u Amazon Web Services (AWS)-gegevensopslag gebruikt, duurt dit proces maximaal twee uur. Tijdens deze tijd, sluiten de verrichtingen zoals partij en het stromen segmentatie, voorproef of schatting, de uitvoer, en de toegang deze dataset.
Gegevensset wordt verwijderd
3 uur
Één uur nadat de dataset voor schrapping wordt gemarkeerd, wordt het volledig verwijderd uit het systeem. Op dit punt, wordt de dataset gelaten vallen van de
pagina van de datasetinventarisin UI. De gegevens in het datumpigment worden echter in dit stadium slechts weinig verwijderd en blijven dat zo totdat het proces voor het verwijderen van harde gegevens is voltooid.
Aantal profielen bijgewerkt
30 uur
Afhankelijk van de inhoud van de dataset die wordt geschrapt, kunnen sommige profielen uit het systeem worden verwijderd als alle hun componentenattributen aan die dataset worden gebonden. 30 uren nadat de dataset wordt geschrapt, worden om het even welke resulterende veranderingen in algemene profieltellingen weerspiegeld in
dashboard widgetsen andere rapporten.
Soorten publiek bijgewerkt
48 uur
Zodra alle beïnvloede profielen worden bijgewerkt, worden alle verwante
publiekbijgewerkt om op hun nieuwe grootte te wijzen. Afhankelijk van de gegevensset die is verwijderd en de kenmerken waarop u segmenteert, kan de grootte van elk publiek toenemen of afnemen als gevolg van de verwijdering.
Reizen en bestemmingen bijgewerkt
50 uur
Harde verwijdering voltooid
15 dagen
Verwijderingen van gegevenssets in Amazon Web Services (AWS) moeten zo'n drie uur duren voordat de wijzigingen volledig worden toegepast. Dit omvat tot twee uren voor de dataset die voor schrapping moet worden gemarkeerd, die door een extra uur wordt gevolgd alvorens het volledig van het systeem wordt gelaten vallen. In tegenstelling, leiden de schrappingsverzoeken voor de instanties van Experience Platform die het Azure meer van Gegevens gebruiken tot directe veranderingen over bedrijfsfuncties.
Voor AWS-gebruikers kan deze vertraging invloed hebben op batchsegmentatie, streamingsegmentatie, voorvertoningen, schattingen, export en gegevenstoegang. Deze latentie is alleen van invloed op klanten die AWS gebruiken, aangezien Azure Data Lake-gebruikers directe updates ervaren. Voor AWS-gebruikers kan het maximaal drie uur duren voordat verzoeken tot verwijdering volledig zijn doorgevoerd in alle betrokken systemen. Pas uw verwachtingen dienovereenkomstig aan.
Volgende stappen
Dit document biedt een overzicht van de mogelijkheden van de Experience Platform-levenscyclus van gegevens. Om begonnen te worden het maken van verzoeken van de gegevenshygiëne in UI, verwijs naar de gids UI. Leren hoe te om de banen van de Levenscyclus van Gegevens te creëren programmatically, naar de gids van de Hygiëne API van Gegevensverwijzen