Casos de uso de exportação de dados data-export-use-cases

Esta seção fornece casos de uso de exportação de dados e como implementá-los com uma ou mais funcionalidades do Customer Journey Analytics ou Experience Platform. Cada funcionalidade é detalhada em um artigo separado.

Introdução

Uma das diferenças exclusivas entre o Adobe Analytics e o Customer Journey Analytics está relacionada ao processamento de dados para atribuição e sessão. Consulte Comparar o processamento de dados entre o Adobe Analytics e o Customer Journey Analytics para obter mais informações.

Adobe Analytics: atribuição e sessão de tempo de coleta.

No Adobe Analytics, todos os eventos são processados em tempo real e em ordem por ID de dispositivo, permitindo que o Adobe gere, armazene e exporte dados de sequência de cliques com valores persistentes ou atribuídos no momento da coleta, incluindo:

  • Persistência do Dimension (por exemplo, códigos de rastreamento de campanha que expiram após 90 dias).
  • Número de visitas e sessão.
  • Valores do Dimension, calculados pelo processamento e pelas regras VISTA.

Isso afeta a exportação de dados do Adobe Analytics:

  • O processamento de dados é estático após a coleta inicial.
  • Os feeds de dados incluem colunas "post", que refletem o processamento do tempo de coleta.

Customer Journey Analytics: atribuição e sessão de tempo de consulta

No Customer Journey Analytics, os eventos não são coletados em ordem, e uma ID de pessoa é usada no lugar de uma ID de dispositivo, permitindo que o Customer Journey Analytics atualize a atribuição e a sessão no momento do relatório. Esse tipo de coleta de dados introduz flexibilidade, como:

  • A compilação pode reproduzir dados diariamente ou semanalmente, associando eventos anônimos a eventos conhecidos. Consulte Costura para obter mais informações.

  • A sessão e os valores persistentes mudam sempre

    • novos dados são coletados ou
    • a compilação adiciona eventos ao histórico de uma pessoa.

O processamento no tempo do relatório afeta a exportação de dados do Customer Journey Analytics. As exportações que incluem valores persistentes não corresponderão aos relatórios do Customer Journey Analytics e os valores desaparecerão com o tempo.

Para consistência de métrica, é preferível usar os novos recursos no Customer Journey Analytics. Em geral, a funcionalidade de exportação de dados do Experience Platform e do Customer Journey Analytics excede a funcionalidade de feed de dados do Adobe Analytics. A Experience Platform e a Customer Journey Analytics fornecem:

  • novas fontes de dados e processamento sujeitos à exportação de dados

    • incluir fontes de dados não digitais,
    • aplicar atribuição e sessão personalizadas com base em regras de negócios e
    • mantenha as jornadas do cliente atualizadas com a compilação.
  • realização de casos de uso de exportação de dados personalizados

    • exporte dados para onde precisar, incluindo ferramentas do Business Intelligence (BI) e destinos em nuvem,
    • manter os dados sincronizados com o Analysis Workspace por meio da integração de ferramentas de BI,
    • não é necessário replicar a lógica de processamento em seus próprios sistemas,
    • novo suporte para métricas calculadas, campos derivados e segmentação e
  • consideração da segurança e da governança de dados por projeto

    • monitorar todas as exportações de dados por usuário e destino,
    • definir limites sobre quais dados estão disponíveis para exportação e
    • definir alertas para problemas de entrega e limites nas janelas de entrega programada.

Casos de uso e funcionalidades

Em geral, a exportação de dados suporta vários casos de uso. Cada caso de uso é diferente em termos dos dados necessários e como acessá-los e exportá-los. O Experience Platform e o Customer Journey Analytics fornecem várias funcionalidades que, independentemente ou combinadas, podem resolver os vários casos de uso. A tabela abaixo fornece uma visão geral dos casos de uso da exportação de dados identificados e das funcionalidades do Experience Platform e do Customer Journey Analytics para implementar esses casos de uso.

Casos de uso de exportação de dados
Funcionalidades do Experience Platform e Customer Journey Analytics
Backup de dados
Mantenha uma cópia completa de seus dados digitais para fins de conformidade ou regulamentação.
Experience Platform: Exportar conjuntos de dados
Exporte dados coletados no Experience Platform diretamente para destinos em nuvem de acordo com um agendamento ou ad hoc.
Validação de Dados
Avalie os dados de sequência de cliques quanto à precisão da coleta de dados.
Experience Platform: Query Service (Data Distiller) e Exportar conjuntos de dados
Interface PostgreSQL interativa para executar consultas SQL ad-hoc usando sua ferramenta SQL favorita para validar os dados em seus conjuntos de dados.

Customer Journey Analytics: Exportar tabela completa
Validar dados processados do CJA com atribuição e sessão aplicadas.
Ferramentas do Data Lake, Data Warehouse ou BI
Traga dados digitais para suas próprias ferramentas de BI ou Data Lake para usar com conjuntos de dados adicionais.
Customer Journey Analytics: Extensão do BI
Adicione métricas processadas do Customer Journey Analytics a ferramentas de visualização de dados, como o Power BI, e combine com dados adicionais para relatórios personalizados

Experience Platform: Serviço de Consulta (Data Distiller) e Exportação de conjuntos de dados
Gere dados de sequência de cliques personalizados usando SQL para serem entregues aos destinos da nuvem.
Disponibilidade para inteligência artificial/aprendizado de máquina
Aprimore a inteligência artificial/modelos e tarefas de aprendizado de máquina com dados do Customer Journey Analytics.
Customer Journey Analytics: Exportar tabela completa
Exportar dimensões e métricas processadas do Customer Journey Analytics para destinos na nuvem uma vez ou recorrentes, incluindo métricas calculadas e segmentação.

Experience Platform: Serviço de consulta (Data Distiller) e conjuntos de dados de exportação
Gere dados de sequência de cliques personalizados usando SQL para enriquecer modelos de IA/ML.
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