Introdução a esquemas relacionais e conjuntos de dados gs-schemas

Nesta página: conheça os principais conceitos e etapas para criar esquemas e conjuntos de dados relacionais, vinculá-los e assimilar dados para campanhas orquestradas.

Este guia orienta você pelo processo de criação de um esquema relacional, configuração de um conjunto de dados para campanhas orquestradas e assimilação de dados.

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Principais conceitos

No contexto de campanhas orquestradas, um conjunto de dados é uma construção de armazenamento e gerenciamento para uma coleção de dados, normalmente uma tabela, que contém um esquema (linhas) e campos (colunas). Os dados assimilados com sucesso na Experience Platform são armazenados no data lake como conjuntos de dados.

Um esquema representa e valida a estrutura e o formato dos dados. Ele fornece uma definição abstrata de um objeto do mundo real (como uma pessoa) e descreve quais dados devem ser incluídos em cada instância desse objeto (como nome, aniversário e assim por diante).

Um modelo de dados é o blueprint conceitual da normalização de seus dados

Ele descreve:

  • As entidades (por exemplo, cliente, campanha, segmento)
  • Os atributos dessas entidades (por exemplo, Nome do cliente, Data de início da campanha)
  • Os relacionamentos entre entidades (por exemplo, Clientes pertencem a Segmentos, Campanhas visam Segmentos)

Um modelo de dados é lógico e conceitual, não está vinculado a uma implementação física na Campanha orquestrada

Em um modelo de dados relacionais, os dados são organizados em tabelas relacionadas a outras tabelas.

  • Cada tabela tem linhas (registros) e colunas (atributos)
  • Cada tabela tem uma chave primária para identificar exclusivamente as linhas
  • As relações entre tabelas são expressas usando chaves estrangeiras

Um esquema relacional é a definição formal do modelo de dados relacional.

Especifica:

  • O conjunto de tabelas
  • As colunas em cada tabela
  • As restrições
  • As relações entre tabelas

Organizar esquemas ou tabelas em um modelo de dados relacional significa estruturar seus dados em várias tabelas. Certifique-se de que cada tabela armazene um tipo de entidade/esquema

➡️ Saiba mais sobre esquemas na documentação do Adobe Experience Platform

Etapas de implementação implementation

Para assimilar dados e criar esquema relacional, siga estas etapas:

  1. Criar esquema relacional manualmente ou usando um arquivo DDL

    Defina a estrutura do modelo de dados, incluindo tabelas, atributos e relações. Opte por criar o esquema manualmente na interface do usuário ou fazer upload de um arquivo DDL para uma configuração mais rápida.

    Ao criar o esquema manualmente, o conjunto de dados também deve ser criado e ativado manualmente. Ao usar um arquivo DDL, a criação e a ativação do conjunto de dados são automáticas.

  2. Vincular esquemas

    Estabeleça relacionamentos entre seus esquemas para garantir a consistência dos dados e habilitar consultas entre entidades. Por exemplo, vincule transações de fidelidade a recipients ou recompensas a marcas.

  3. Criar conjunto de dados

    Depois de definir seu esquema, você precisa criar um conjunto de dados com base nele. Esse conjunto de dados atua como o armazenamento para seus dados assimilados.

  4. Ativar campanhas orquestradas

    O conjunto de dados armazena seus dados assimilados e deve ser ativado para campanhas orquestradas para garantir que ele esteja acessível no Adobe Journey Optimizer.

  5. Assimilar dados

    Traga dados para a Adobe Experience Platform a partir de fontes compatíveis, como SFTP, armazenamento na nuvem ou bancos de dados.

AI Knowledge Reference

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  • TL;DR: This page outlines the key concepts and implementation steps for creating relational schemas and datasets, linking them, and ingesting data to support Orchestrated campaigns.

Intents:

  • Understand the key concepts of dataset, schema, data model, relational data model, and relational schema in the context of Orchestrated campaigns.
  • Create a relational schema either manually or by uploading a DDL file.
  • Link schemas to establish relationships between entities.
  • Create a dataset based on a schema and enable it for Orchestrated campaigns.
  • Ingest data into Adobe Experience Platform from supported sources.

Glossary:

  • Dataset: a storage and management construct for a collection of data, typically a table, that contains a schema (rows) and fields (columns); data successfully ingested into Experience Platform is stored within the data lake as datasets (product-specific)
  • Schema: represents and validates the structure and format of data, providing an abstract definition of a real-world object and outlining what data should be included in each instance of that object (product-specific)
  • Data model: the conceptual blueprint of normalizing your data, describing entities, their attributes, and the relationships between entities; it is logical and conceptual, not tied to a physical implementation in Orchestrated campaigns (product-specific)
  • Relational data model: a data model in which data is organized into tables relating to other tables, where each table has rows (records) and columns (attributes), every table has a primary key to uniquely identify rows, and relationships between tables are expressed using foreign keys (product-specific)
  • Relational schema: the formal definition of the relational data model, specifying the set of tables, the columns in each table, the constraints, and the relationships across tables (product-specific)

Guardrails:

  • Organizing schemas or tables in a relational data model means structuring data into multiple tables, and each table should store one type of entity/schema.
  • When creating a schema manually, the dataset must also be created and enabled manually.
  • When using a DDL file, dataset creation and enablement are automatic.
  • The dataset must be enabled for Orchestrated campaigns to be accessible in Adobe Journey Optimizer.

Terminology:

  • Do not confuse: “schema” (an abstract definition of a real-world object) ≠ “data model” (the conceptual blueprint describing entities, attributes, and relationships) ≠ “relational schema” (the formal definition of the relational data model, specifying tables, columns, constraints, and relationships)
  • Do not confuse: creating a schema “manually” (dataset must also be created and enabled manually) ≠ creating a schema “using a DDL file” (dataset creation and enablement are automatic)

FAQ:

  • Q: What is a dataset in the context of Orchestrated campaigns? — A storage and management construct for a collection of data, typically a table, that contains a schema (rows) and fields (columns).
  • Q: What are the two ways to create a relational schema? — Create it manually in the user interface, or upload a DDL file for faster setup.
  • Q: Does creating a schema manually also create the dataset automatically? — No; when creating a schema manually, the dataset must also be created and enabled manually. When using a DDL file, dataset creation and enablement are automatic.
  • Q: Why link schemas? — To establish relationships between schemas, ensure data consistency, and enable cross-entity queries, for example linking loyalty transactions to recipients or rewards to brands.
  • Q: What are the implementation steps to ingest data and create a relational schema? — Create the relational schema (manually or using a DDL file), link schemas, create a dataset, enable it for Orchestrated campaigns, and ingest data.
  • Q: Where can data be ingested from? — Supported sources such as SFTP, cloud storage, or databases.

Related pages:

  • To create a relational schema in the user interface: relational schema manually (orchestrated/manual-schema.md)
  • To create a relational schema by uploading a DDL file: using a DDL file (orchestrated/file-upload-schema.md)
  • To establish relationships between schemas: Link schemas (orchestrated/file-upload-schema.md)
  • To create a dataset based on a schema: Create Dataset (orchestrated/manual-schema.md)
  • To enable the dataset for Orchestrated campaigns: Enable Orchestrated campaigns (orchestrated/manual-schema.md)
  • To bring data into Adobe Experience Platform: Ingest Data (orchestrated/ingest-data.md)

Personas:

  • developer: Can create a relational schema manually or by uploading a DDL file, defining tables, attributes, and relationships. Can link schemas to establish relationships between entities, such as linking loyalty transactions to recipients or rewards to brands. Can ingest data into Adobe Experience Platform from sources such as SFTP, cloud storage, or databases. Where: “Implementation steps”.
  • admin: Can create a relational schema manually in the user interface or by uploading a DDL file for faster setup. The page states that creating a schema manually requires manually creating and enabling the dataset, while a DDL file automates dataset creation and enablement. Where: “Guardrails”.

Onboarding:

  • Level: Experienced
  • First minimal step: Create a relational schema manually or by uploading a DDL file.
  • Success check: The dataset is accessible in Adobe Journey Optimizer.
  • Next: Create a relational schema manually: Configuration steps (orchestrated/manual-schema.md); Ingest data into Adobe Experience Platform: Configuration steps (orchestrated/ingest-data.md)
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