Práticas recomendadas e insights para modelagem de esquemas XDM
Nesta sessão, conheça as práticas recomendadas e os atalhos essenciais para criar Adobe Experience Data Models (XDM) escaláveis e de alta qualidade que se alinhem aos padrões do Adobe Experience Platform. Obtenha insights sobre como mapear efetivamente a experiência do cliente e os dados de casos de uso para o XDM, para uma integração perfeita entre o Adobe e as ferramentas externas.
Pontos de discussão
- Como definir e organizar componentes XDM para garantir modelos de dados escaláveis e flexíveis
- Desafios comuns em design, evolução e manutenção do XDM
Principais pontos
Modelagem de Dados no Adobe Experience Platform (AEP)
O esquema XDM é a base para a modelagem de dados no AEP, permitindo a integração e o compartilhamento de dados em diferentes sistemas. Ela define a estrutura e o significado dos dados, como atributos de perfil e ações baseadas em eventos.
Identity Management
O gerenciamento adequado de identidades é fundamental para evitar problemas como o colapso de perfis. Hash de dados confidenciais, como email e o uso de identificadores exclusivos, pode ajudar a manter a integridade dos dados. Os mapas de identidade são recomendados para segmentação e personalização em tempo real.
Práticas recomendadas de design de esquema
Mantenha os esquemas simples e focados em casos de uso de marketing. Evite sobrecarregar esquemas com atributos desnecessários. Use grupos de campos padronizados e minimize personalizações para escalabilidade e à prova de obsolescência.
Evento vs. Atributos de Perfil
Decida se os dados serão modelados como atributos de perfil ou eventos com base em objetivos de marketing. Os atributos do perfil são adequados para o direcionamento em tempo real, enquanto os eventos fornecem insights históricos para segmentação baseada em tempo.
Manipulando Perfis e Escalabilidade Recolhidos
Os perfis recolhidos só podem ser corrigidos pelo suporte da Adobe, mas as regras de gráfico de identidade podem impedir futuros recolhimentos. Para reestruturar esquemas existentes, é recomendado extrair os dados necessários e começar do zero com um esquema limpo.