报告包数据的Adobe Analytics source connector
Adobe Experience Platform允许您通过Analytics Source Connector摄取Adobe Analytics数据。 连接器可将报告包数据实时流式传输到Platform数据集中，并将其转换为XDM格式。
Analytics Source Connector的工作原理
您可以继续使用现有Adobe Analytics实施（如AppMeasurement或Adobe Analytics标记扩展），将数据收集到报表包中。 源连接器不会更改您收集或报告该数据的方式。 当您的数据到达Analytics数据收集服务器后，连接器会捕获其副本。
此副本是每次点击的部分处理形式，称为mid-values。 Analytics在预处理（例如处理规则）之后但在访问和访客级别处理之前生成中间值。 因此，它们不包括后处理的上下文，例如访问量。 原始点击继续通过管道，照常写入您的报表包。
连接器可实时将这些中间值流式传输到Experience Platform中的数据集中。 从数据湖中，数据可用于查询服务等数据发现应用程序，并能丰富实时客户档案。
有关Analytics如何收集和处理数据（包括中间值阶段）的详细信息，请参阅Adobe Analytics中数据的处理顺序。
将Adobe Analytics字段映射到XDM
在Experience Platform用户界面中创建源连接时，Analytics字段会自动映射到XDM并摄取到Platform数据集中。 有关说明，请参阅Analytics源连接器教程。
有关Analytics和Experience Platform之间发生的字段映射的详细信息，请参阅Adobe Analytics字段映射指南。
Analytics数据中的主要标识符
Analytics Source Connector的每个点击都包含一个主要标识符，该标识符取决于是ECID还是AAID存在。 如果存在ECID，则ECID被指定为主要标识符。 如果存在AAID，则将AAID指定为主要的。
下表提供了有关Analytics数据中的标识字段的更多信息。
s_vi Cookie ID。 尽管如此，即使不存在s_vi Cookie，也会创建AAID。 在Analytics数据馈送中，AAID由post_visid_high和post_visid_low列表示。 在任何给定事件中，AAID字段都包含单个标识，它可能是Analytics ID🔗操作顺序中描述的几种不同类型之一。 注意：在整个报表包中，AAID可能包含跨事件的多种类型。mcvisid表示。 有关ECID的详细信息，请参阅ECID概述。 有关ECID如何与Analytics配合使用的信息，请参阅有关Analytics和Experience Cloud ID请求的文档。Analytics源如何处理标识
Analytics源将这些标识以XDM形式传递到Experience Platform，如下所示：
endUserIDs._experience.aaid.idendUserIDs._experience.mcid.idendUserIDs._experience.aacustomid.id
这些字段未标记为标识。 相反，相同的标识（如果存在于事件中）将作为键值对复制到XDM的identityMap中：
{ "key": "AAID", "value": [ { "id": "<identity>", "primary": <true or false> } ] }{ "key": "ECID", "value": [ { "id": "<identity>", "primary": <true or false> } ] }{ "key": "AACUSTOMID", "value": [ { "id": "<identity>", "primary": false } ] }
将一个或多个身份复制到identityMap时，endUserIDs._experience.mcid.namespace.code也设置在同一事件上：
- 如果存在AAID，则
endUserIDs._experience.aaid.namespace.code设置为“AAID”。 - 如果存在ECID，则
endUserIDs._experience.mcid.namespace.code设置为“ECID”。 - 如果存在AACUSTOMID，则
endUserIDs._experience.aacustomid.namespace.code设置为“AACUSTOMID”。
在身份映射中，如果存在ECID，则将其标记为事件的主身份。 在这种情况下，由于Identity服务宽限期，AAID可能基于ECID。 否则，AAID将标记为事件的主标识。 绝不会将AACUSTOMID标记为事件的主ID。 但是，如果存在AACUSTOMID，则由于Experience Cloud操作顺序，AAID将基于AACUSTOMID。
点击时间戳精确度和事件排序
连接器以中间值形式接收Analytics数据，中间值带有二级点击时间戳。 由于Analytics仅以二级精度记录时间，并且不跟踪次秒计时，因此同一秒内收集的点击顺序不是确定性的。 因此，通过连接器摄取的相同秒事件的顺序可能与Analytics报表中显示的顺序不同。
Customer Journey Analytics将时间戳解析为毫秒，但Analytics源数据仅填充整秒。 因此，仅时间戳不能建立共享同一秒的事件的相对顺序。 在同一秒内收集多次点击时(例如，页面查看和Adobe Target (A4T)点击)，这种情况最为明显。
有关Analytics时间戳精度的更多信息，请参阅Adobe Analytics 时间戳变量和点击深度文档。 有关连接器映射到XDM （hit_time_gmt和post_cust_hit_time_gmt）的时间戳字段，请参阅Adobe Analytics字段映射指南。
时间戳精度选项包括：
- 接受较小的同秒排序差异。 对于大多数报表，该影响仅限于共享同一秒的事件，并且不会影响汇总量度。 推荐采用此方法，包括针对混合页面视图和Adobe Target (A4T)场景。
- 对于对订单敏感的用例，首选使用Web SDK。 通过Adobe Experience Platform Web SDK将数据直接发送到Experience Platform中，Customer Journey Analytics保留亚秒（毫秒）的时间戳精度，并避免Analytics重新处理。 当事件顺序很重要时，建议使用此方法。
数据延迟和回填
下表概述了Experience Platform上Analytics数据的预期延迟。 滞后时间因客户配置、数据卷和使用者应用程序而异。 例如，如果为Analytics实施配置A4T，则管道延迟将增加5 - 10分钟。
有关Customer Journey Analytics延迟的详细信息，请参阅：Customer Journey Analytics护栏。
生产沙盒的Analytics回填默认为13个月。 对于非生产沙盒中的Analytics数据，回填将设置为三个月。 上表中提到的100亿个事件的限制严格与预期延迟有关。
在生产沙盒中创建Analytics源数据流时，将创建两个数据流：
- 一个数据流，将历史报表包数据回填13个月到数据湖。 此数据流在回填完成后结束。
- 将实时数据发送到数据湖和Real-time Customer Profile的数据流。 此数据流持续运行。
最佳实践
请按照以下最佳实践操作，避免超出您的许可证权利范围，并避免超出您的总存储和数据丰富度指标：
- 一开始就设置体验事件数据集保留生存时间(TTL) ，以优化数据生命周期管理和存储效率。 有关更多详细信息，请参阅有关使用TTL在数据湖中管理Experience Event数据集保留的指南🔗。
- 创建Analytics源数据流时，首先要将连接器配置为仅将数据摄取到数据湖中。 确认数据流可以正常工作后，您可以为数据集启用配置文件摄取。 当行和列过滤器有效地减少数据量时，这种方法效果最佳。 请参阅将Adobe Analytics连接到Experience Platform文档以了解详情。