Guia da interface do usuário do Serviço de consulta
O Serviço de consulta da Adobe Experience Platform fornece uma interface que pode ser usada para gravar e executar consultas, exibir consultas executadas anteriormente e acessar consultas salvas por usuários em sua organização. Para acessar a interface de usuário no Adobe Experience Platform, selecione Queries na navegação à esquerda. O Queries Overview aparece.
Visão geral overview
A guia Overview fornece um ponto de entrada simplificado para trabalhar com consultas e modelos de Distiller de dados. Aqui, você pode acessar todos os recursos necessários para gravar consultas, explorar conjuntos de dados e analisar dados de público-alvo, a fim de garantir um fluxo de trabalho suave para sua análise de dados e insights de público-alvo. Use esta visão geral para saber o que você pode obter com o Data Distiller e descobrir as principais métricas sobre o uso do Serviço de consulta.
Painéis principais main-panels
A página Overview contém várias seções principais para ajudar você a começar:
- Selecione Create query para navegar rapidamente para o Editor de Consultas para gravar e executar novas consultas.
- Selecione Learn more para ver a documentação detalhada sobre como Write queries.
- Selecione Get started na seção Discover Data Distiller para abrir a visão geral do Data Distiller e saber mais sobre os recursos disponíveis.
Recursos do destilador de dados data-distiller-capabilities
A seção Data Distiller capabilities fornece links de documentação para recursos mais avançados do Data Distiller:
- Data exploration: Saiba como explorar, solucionar problemas e verificar dados assimilados em lote usando SQL.
- Derived datasets for Experience Platform applications: saiba como criar conjuntos de dados derivados para oferecer suporte a casos de uso complexos e diversos que maximizam sua utilidade de dados.
- AI/ML pipelines: saiba mais sobre os conceitos importantes por trás de suas ferramentas de aprendizado de máquina preferidas e como criar modelos personalizados que apoiam seus casos de uso de marketing. Esta série de guias descreve as etapas necessárias para criar pipelines de recursos que preparam dados do Experience Platform para alimentar modelos personalizados em seu ambiente de aprendizado de máquina.
- SQL insights: saiba mais sobre os principais recursos e as etapas necessárias para desenvolver um painel de insights do SQL com o Data Distiller.
Aceleradores recomendados do destilador de dados recommended-accelerators
Selecione um link rápido para navegar até os painéis relevantes do Data Distiller Templates. Cada acelerador fornece ferramentas e visualizações avançadas para ajudar você a analisar dados de público-alvo, otimizar a segmentação e aprimorar as estratégias de direcionamento.
- Advanced audience overlaps: neste painel, você pode analisar as interseções de público-alvo entre vários segmentos de público-alvo para descobrir insights valiosos e otimizar as estratégias de segmentação. Você também pode exportar seus insights para fins de análise offline ou relatórios adicionais.
- Audience comparison: neste painel, você pode comparar e contrastar as principais métricas de público-alvo lado a lado para analisar dois grupos de público-alvo em detalhes. Esses insights ajudam a entender o tamanho do público, o crescimento e outros indicadores principais de desempenho, permitindo refinar a segmentação e otimizar as estratégias de direcionamento com decisões orientadas por dados.
- Audience trends: use o painel Audience trends para visualizar como seus públicos-alvo evoluem com o tempo por meio de métricas principais, como crescimento de público-alvo, contagens de identidade e perfis de identidade única. Rastreie tendências para descobrir insights valiosos sobre o comportamento do público-alvo, permitindo refinar a segmentação, aprimorar o engajamento e otimizar as estratégias de direcionamento para campanhas mais eficazes.
Monitore as métricas de público-alvo ao longo do tempo para monitorar as alterações no tamanho do público-alvo, no crescimento da identidade e no engajamento geral. - Audience identity overlaps: Use o painel Sobreposições de Identidade de Público-Alvo para analisar sobreposições de identidade em públicos-alvo selecionados. As visualizações e os dados tabulados fornecem insights para otimizar a identificação, reduzir a redundância e melhorar a segmentação. Esses insights permitem direcionamento mais eficaz, personalização aprimorada e interações simplificadas com o cliente.
Exemplos do destilador de dados data-distiller-examples
Selecione um cartão para abrir guias de documentação e exemplos para ajudá-lo a aproveitar ao máximo o Data Distiller:
- Decile-based derived datasets: saiba como criar conjuntos de dados derivados baseados em decil para segmentação e criação de público no Adobe Experience Platform. Usando um cenário de fidelidade de linha aérea, ele abrange design de esquema, cálculos de decis e exemplos de consulta para classificação e agregação de dados.
- Customer lifetime value: saiba como rastrear e visualizar o valor vitalício do cliente com o Real-Time CDP e painéis personalizados. Use esses insights para desenvolver estratégias de aquisição de novos clientes, manter os existentes e maximizar as margens de lucro.
- Propensity score: saiba como determinar pontuações de propensão usando modelos preditivos de aprendizado de máquina. Este guia aborda o envio de dados para treinamento, a aplicação de modelos treinados com SQL e a previsão da probabilidade de compra do cliente.
- Consent analysis: saiba como analisar e rastrear o consentimento do cliente usando o Real-Time CDP, o Serviço de consulta e o Data Distiller. Este guia aborda a criação de painéis de consentimento, o refinamento da segmentação, o rastreamento de tendências e a garantia de conformidade, ajudando a criar confiança e a fornecer experiências personalizadas.
- Fuzzy match: Saiba como executar uma correspondência "difusa" nos dados do Experience Platform para encontrar correspondências aproximadas e analisar a similaridade da cadeia de caracteres entre conjuntos de dados. Siga este guia para economizar tempo e tornar seus dados mais acessíveis. O exemplo demonstra como corresponder atributos de quartos de hotel entre dois conjuntos de dados de agências de viagens, mostrando como corresponder, comparar e reconciliar com eficiência conjuntos de dados grandes e complexos para fins de consistência e precisão.
Métricas principais key-metrics
A seção Métricas principais exibe visualizações de dados importantes que ajudam a monitorar o uso do Serviço de consulta. Para cada gráfico, você pode selecionar as reticências (...) no canto superior direito seguido por View more para exibir um formulário tabulado dos resultados ou baixar os dados como um arquivo CSV para exibir em uma planilha. Para obter mais detalhes, consulte o Exibir mais guia.
Definir um filtro de datas set-date-filter
Para aplicar um filtro de data global a essas visualizações, selecione o ícone de filtro (
Distiller batch queries distiller-batch-queries
O gráfico Distiller batch queries fornece um detalhamento da atividade de consulta por dia, destacando o número de consultas CTAS e ITAS (interativas e programadas) processadas. O gráfico destaca padrões, como picos em consultas interativas em determinados dias e o uso pouco frequente de consultas programadas. Use esses insights para otimizar o desempenho, identificando períodos de pico de atividade, refinando estratégias de agendamento e equilibrando a execução de consultas para melhorar a eficiência do fluxo de trabalho e a utilização de recursos.
Compute hours consumed compute-hours-consumed
O gráfico Compute hours consumed fornece uma visualização diária das horas de computação usadas para processar operações do Serviço de Consulta. Use essas tendências de horas de computação para monitorar o consumo de recursos, identificar períodos de alta demanda e otimizar a execução de consultas para garantir a alocação e o desempenho eficientes dos recursos.
Data exploratory queries
O gráfico Data exploratory queries exibe o número de consultas SELECT processadas sob demanda diariamente. Essa visualização destaca as tendências da atividade de consulta, como picos de uso em dias específicos, para ajudar você a entender quando seus esforços de exploração de dados estão mais ativos. Use esses insights para monitorar os padrões de uso de consultas, equilibrar cargas de trabalho e otimizar a alocação de recursos para a análise exploratória de dados. Essa análise garante um uso mais eficiente do Serviço de consulta e um planejamento aprimorado para períodos de alta demanda.
Editor de consultas
Use o Editor de consultas para gravar e executar consultas sem usar um cliente externo. Selecione Create Query para abrir o Editor de Consultas e criar uma nova consulta. Você também pode acessar o Editor de consultas selecionando uma consulta nas guias Log ou Templates. Se você selecionar uma consulta executada ou salva anteriormente, o Editor de consultas abrirá e exibirá o SQL para a consulta selecionada.
À medida que você digita no Editor de consultas, o editor automaticamente conclui palavras reservadas SQL, tabelas e nomes de campos nas tabelas. Quando terminar de gravar a consulta, selecione o ícone de reprodução (
Sobre a guia Resultados results-tab
A guia Result exibe a saída em tabela de sua consulta após a execução. Use essa guia para revisar os resultados, validar a saída e realizar ações de acompanhamento diretamente na interface. Nessa visualização, é possível:
- Baixar resultados no formato CSV, XLSX ou JSON para análise offline. Consulte Baixar resultados da consulta.
- Visualize os resultados em tela cheia para examinar tabelas grandes ou conjuntos de dados amplos em um layout de grade redimensionável. Ver Exibir resultados em tela inteira.
- Copie os resultados para a área de transferência no formato CSV para colar rapidamente em aplicativos de planilha. Ver Copiar resultados.
Esses recursos foram projetados para oferecer suporte à validação de dados, à geração de relatórios e ao compartilhamento de workflows - tudo sem sair do Editor de consultas.
Consultas parametrizadas parameterized-queries
O Editor de consultas suporta consultas parametrizadas, que permitem inserir variáveis nas instruções SQL e atribuir valores dinamicamente no tempo de execução. Esse recurso ajuda a simplificar consultas reutilizáveis e a melhorar a flexibilidade em workflows.
Você pode definir parâmetros ao gravar consultas e atribuir valores por meio da guia Query parameters antes de executá-los. As consultas com parâmetros são especialmente úteis para consultas programadas ou modelos de consulta compartilhados em sua organização.
Para saber como definir e usar parâmetros, consulte Consultas parametrizadas no Editor de Consultas.
Consultas programadas scheduled-queries
As consultas que já foram salvas como um modelo podem ser agendadas para execução em uma cadência regular. Ao agendar uma consulta, você pode escolher a frequência de execuções, as datas de início e término, o dia da semana em que a consulta agendada é executada, bem como o conjunto de dados para o qual exportar a consulta. Os agendamentos de consulta são definidos com o Editor de consultas.
Para saber como agendar uma consulta por meio da interface, consulte o guia de consultas agendadas. Para saber como adicionar agendamentos usando a API, leia o manual de endpoint de consultas agendadas.
Depois que uma consulta é agendada, ela aparece na lista de consultas agendadas na guia Scheduled Queries. Detalhes completos sobre a consulta, execuções, criador e horários podem ser encontrados selecionando uma consulta agendada na lista.
Run once e Scheduled. As consultas podem ser filtradas de acordo com a frequência de execução.successful failed ou in progress.Consulte a documentação para obter mais informações sobre como monitorar consultas por meio da interface do Serviço de Consulta.
Modelos browse
A guia Templates mostra consultas salvas por usuários em sua organização. É útil imaginá-los como projetos de consulta, já que as consultas salvas aqui ainda podem estar em construção. As consultas exibidas na guia Templates também serão exibidas como consultas de execução na guia Log se tiverem sido executadas anteriormente pelo Serviço de Consulta.
Consulte a documentação dos modelos de consulta para obter mais informações sobre modelos na interface do usuário do Experience Platform.
Log log
A guia Log fornece uma lista de consultas que foram executadas anteriormente. Por padrão, o log lista as consultas na cronologia reversa.
Consulte a documentação dos logs de consulta para obter mais informações sobre os arquivos de log gerados automaticamente por um evento de consulta.
Credenciais
A guia Credentials exibe suas credenciais com e sem expiração. Para obter mais informações sobre como usar essas credenciais para conexão com clientes externos, leia o guia de credenciais.
Administração admin
Use a guia Admin para monitorar e gerenciar sessões simultâneas do Editor de Consultas em sua organização. Esse recurso destina-se a administradores e não é necessário para gravar ou executar consultas.
Na guia Admin, os administradores podem exibir sessões ativas em sandboxes e encerrar sessões ociosas para liberar capacidade compartilhada. Essa ação não interrompe as consultas que estão sendo executadas ativamente. Consulte o Guia de sessões Gerenciar Serviço de Consulta para obter instruções detalhadas e requisitos de permissão.
Próximas etapas
Agora que você está familiarizado com a interface de usuário do Serviço de Consulta em Experience Platform, pode acessar o Editor de Consultas para começar a criar seus próprios projetos de consulta para compartilhar com outros usuários em sua organização. Para obter mais informações sobre a criação e execução de consultas no Editor de Consultas, consulte o guia do usuário do Editor de Consultas.