Serviços financeiros ERD de modelo de dados do setor
O diagrama de relacionamento de entidade (ERD) a seguir representa um modelo de dados padronizado para o setor bancário, de serviços financeiros e de seguros (BFSI). O ERD é intencionalmente apresentado de forma desnormalizada e considerando a forma como os dados são armazenados no Adobe Experience Platform.
NOTE
O ERD, conforme descrito, é uma recomendação sobre como você deve modelar seus dados para esse caso de uso do setor. Para usar esse modelo de dados na Platform, você deve criar os esquemas recomendados e seus relacionamentos sozinho. Consulte os guias sobre gerenciamento de esquemas e relações na interface do usuário para obter mais informações.
Use a seguinte legenda para interpretar este ERD:
- Cada entidade mostrada no é baseada em uma classe do Experience Data Model (XDM) subjacente.
- Os campos recuados em um campo pai representam um campo filho, ou subcampo, que pertence ao grupo de campos do pai.
- Os campos mais importantes para uma determinada entidade são destacados em vermelho.
- Todas as propriedades que poderiam ser usadas para identificar clientes individuais são marcadas como "identidade", com uma dessas propriedades marcada como "identidade principal".
- Os relacionamentos de entidade são marcados como não dependentes, já que os eventos baseados em cookies geralmente não podem determinar a pessoa ou indivíduo que fez a transação.
NOTE
A entidade Evento de experiência inclui um campo "_ID", que representa o atributo de identificador exclusivo (
_id) fornecido pela classe XDM ExperienceEvent. Consulte o documento de referência em XDM ExperienceEvent para obter mais detalhes sobre o que é esperado para esse valor.Casos de uso de serviços financeiros
A tabela a seguir descreve as classes e os grupos de campos de esquema recomendados para vários casos de uso financeiro comuns.
Caso de uso
Classes e grupos de campos recomendados
Impulsione a personalização em escala para segmentos preferenciais por meio de insights de relatórios omnicanal e da automatização de jornadas para aumentar a inscrição em um programa de recompensas preferencial.
Otimize a personalização entre canais em canais online e offline.
Impulsionar novas oportunidades de receita usando insights obtidos da análise de comportamento entre canais, identificando padrões de uso do produto que podem levar a novas ofertas de produtos.
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