数据管理快速入门 about-data
数据是您通过 Adobe Journey Optimizer 交付的每个历程、决策和消息的基础。
本页面提供了一个实用的入门起点，帮助您了解以下内容：
- Journey Optimizer 使用的核心数据构建块（架构、数据集、身份标识、轮廓）
- Journey Optimizer 如何使用 Adobe Experience Platform 数据
- 在构建历程和营销活动之前，您的团队必须完成哪些数据设置步骤
- 有关详细配置和最佳做法的后续指引
请与您的数据工程师、管理员和营销人员一起使用本指南，以便大家对数据如何流入和流出 Journey Optimizer 形成共同的认识。
Journey Optimizer 如何使用 Adobe Experience Platform 数据 aep-data
Adobe Journey Optimizer 是基于 Adobe Experience Platform 构建的。 它不维护单独的、隔离的数据存储。 相反，它使用与其他 Experience Cloud 应用程序相同的数据基础。
架构和数据集均驻留在 Adobe Experience Platform 中。 身份标识和实时客户轮廓由身份标识服务和轮廓服务管理。 Journey Optimizer 从 Adobe Experience Platform 中读取轮廓和事件数据以评估历程条件、个性化消息并选择产品建议。 它将交互数据（例如发送、打开、点击和退回事件，以及历程步骤事件）写回到 Experience Platform 数据集。 它还可以在运行时查找其他数据集，而无需将该数据复制到轮廓中。
Journey Optimizer 中的关键数据概念 key-concepts
在 Journey Optimizer 中处理数据时，您将遇到几个相关概念。 下表为您提供了快速概览；后面的部分将更详细地解释每个概念。
架构（XDM 架构） schema
架构是一组用于表示、验证和格式化数据的规则。 它由一个类（定义基本行为：记录型或时间序列型）和可选的字段组（用于添加特定字段）组成。 架构是使用 Experience Data Model (XDM) 标准定义的，并且驻留在 Adobe Experience Platform 中。
XDM 的存在是为了解决一个实际问题：同一概念（客户、购买行为、产品）在不同的源系统中有不同的命名和结构。 XDM 提供了一种共享语言，可在单个定义下统一这些概念，而不管数据来自何处。 这使得 Journey Optimizer 能够以一致的方式处理来自 CRM、网站、移动设备应用程序和数据仓库的数据。
在 Journey Optimizer 中，您通常使用 XDM 个体轮廓架构来处理客户属性（姓名、偏好设置、同意），使用 XDM 体验事件架构来处理行为事件（购买、页面查看、注册）。
➡️详细了解架构
数据集 dataset
数据集是用于符合架构的数据的存储和管理结构，可将其视为具有一组已定义的列和行的表。 Journey Optimizer 使用的所有数据都存储在 Adobe Experience Platform 数据集中。 这些数据集可以是轮廓数据集（用于构建实时客户轮廓）、事件数据集（存储行为数据以用于历程和分析），或是 Journey Optimizer 自动创建的用于跟踪、反馈和历程步骤事件的系统数据集。
➡️详细了解数据集
源连接器 source-connector
源连接器（也称为源）可帮助您将数据从多个系统 – 例如 Adobe Analytics、Adobe Experience Platform Web SDK、云存储（S3、Azure Blob）或 CRM 数据库 – 摄取到 Adobe Experience Platform 中。 除了原始摄取，连接器还支持使用 Experience Platform 服务来构建、标记和增强数据，包括将字段映射到 XDM 架构以及进行数据治理标记。
➡️详细了解源连接器
数据源 (Journey Optimizer) data-source
Journey Optimizer 中的数据源定义了 Adobe Experience Platform（或外部 API）中的哪些字段会在历程和消息中公开。 在 Journey Optimizer UI 中配置的数据源通常包括内置的 Adobe Experience Platform 数据源（公开实时客户轮廓属性），以及在历程运行时调用的可选外部或自定义数据源，用于进一步扩充数据。 它们用于历程条件、自定义操作和消息个性化。
➡️详细了解数据源
身份标识和实时客户轮廓 identity
身份标识是唯一代表单个客户的标识符，如 Cookie ID、设备 ID、电子邮件地址或 CRM ID。 身份标识被划分到不同的命名空间（电子邮件、ECID、CRMID）中，并且同一人员的多个身份标识会被拼合到一个统一的身份标识图中。 实时客户轮廓利用该图来维护单个客户的整体视图 – 通过整合来自多个渠道（包括在线、离线、CRM 和第三方来源）的数据。
对于初学者来说，一个关键概念是 轮廓片段 模型。 每次客户在特定的设备或渠道（您的网站、移动设备应用程序、店面）上与您的品牌互动时，该互动就会被记录为轮廓片段：即基于特定接触点的该客户的部分视图。 实时客户轮廓根据共享身份值不断将这些片段拼合在一起，从而构建一个完整、最新的轮廓。 Journey Optimizer 从这一组合而成的轮廓中读取信息，以实时评估条件、选择产品建议并个性化消息。
查找数据集 lookup-dataset
借助查找数据集，Journey Optimizer 可在运行时从 Adobe Experience Platform 数据集检索引用或事务性数据，而无需将数据存储在实时客户轮廓中。 这很适合那些经常变动的参考数据（价格、库存、营业时间），或者是处理消息时需要用到、但又不应归入轮廓的事务性数据。 Journey Optimizer 在历程或消息执行期间会基于产品 ID 等键值进行查找。
数据准备清单 checklist
在营销人员开始构建历程和营销活动之前，您的组织应完成一组数据准备步骤。 这可以确保 Journey Optimizer 在正确的时间以合规的方式使用正确的数据。
以下六个步骤将指导您完成整个数据设置过程，从身份标识配置到验证数据是否正确流入 Journey Optimizer：
- 定义您的身份标识策略
- 针对轮廓和事件数据设计架构
- 创建启用了轮廓的数据集
- 从源中摄取数据
- 在 Journey Optimizer 中配置数据源
- 验证跟踪、反馈和历程数据集
为您的客户选择一个主要身份标识（例如 ECID、电子邮件或 CRMID），然后在 Adobe Experience Platform 身份标识服务中配置相应的命名空间。 确保启用了轮廓的架构中存在身份标识字段，并验证轮廓是否被正确拼合到身份标识图中。
创建 XDM 个体轮廓架构以捕获客户属性，例如姓名和联系信息、偏好和兴趣，以及生命周期阶段或同意状态。 创建 XDM 体验事件架构以捕获行为和事务性数据，例如 Web 和应用程序事件、购买行为和离线交互。 在适当的情况下，将正确的字段标记为身份标识和轮廓属性。
➡️详细了解架构
在 Adobe Experience Platform 中，根据您的 XDM 架构创建数据集，并对任何应为实时客户轮廓提供数据的数据集启用轮廓。 确认 Journey Optimizer 创建的系统生成数据集在数据集工作区中可见。
➡️详细了解数据集
为企业系统（例如 Adobe Analytics、Adobe Experience Platform Web SDK 或 CRM 和 POS 平台）配置源连接器，并将传入字段映射到 XDM 架构。 验证数据是否落入正确的数据集，并按预期出现在实时客户轮廓中。
➡️详细了解源连接器
数据源是 Journey Optimizer 特有的概念：它们并不是数据所在的位置，而是用来声明在历程和消息执行期间允许 Journey Optimizer 读取哪些字段的位置。 在历程可以评估“客户是忠诚会员吗？”之类的条件 或者使用名字对消息进行个性化之前，必须通过数据源配置公开相关的轮廓字段。
Journey Optimizer 包含内置的 Adobe Experience Platform 数据源，该数据源允许直接访问实时客户轮廓属性。 这涵盖了绝大多数用例：读取用于个性化的轮廓属性或检查同意和偏好设置字段。 您还可以将外部数据源配置为在历程运行时调用第三方 API – 例如，检索未存储在 Adobe Experience Platform 中的实时忠诚度分数、产品推荐或店面库存水平。
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| NOTE |
| 通过内置的 Adobe Experience Platform 数据源直接访问体验事件数据的方法已被弃用，并正在被逐步禁用。 了解详情。 |
配置数据源是一项管理任务，可为历程作者和营销人员解锁完整数据层。 字段通过数据源公开后，便可在历程条件生成器、消息个性化编辑器和产品建议决策规则中使用，无需在构建历程时执行任何额外的工程工作。
确认 Journey Optimizer 系统生成的数据集在数据集工作区中可用。 运行测试历程和营销活动，然后使用查询编辑器验证是否记录了发送、打开、点击和退回事件，以及是否正确捕获了历程步骤事件和状态。 使用这些数据集进行持续监控、故障排除和历程优化。
护栏和数据设计注意事项 guardrails
某些产品护栏和限制可能会影响您设计数据模型和历程的方式。 请尽早查看这些文档，避免后期返工。
Journey Optimizer 系统数据集和 TTL datasets-ttl
Journey Optimizer 会创建多个系统生成的数据集，用于跟踪、反馈和历程步骤事件。 自 2025 年 2 月起，会针对其中一些数据集推出生存时间 (TTL) 护栏，这可能会影响为进行分析和故障排除而保留数据的时长。
流式分段和 Journey Optimizer 事件 streaming-segmentation
自 2024 年 11 月 1 日起，流式分段已不再支持来自 Journey Optimizer 跟踪和反馈数据集的发送事件和打开事件。 对于频率上限和疲劳管理等用例，请使用业务规则，而不是基于发送/打开事件的流式分段。
➡️详细了解数据集
数据集查找和决策 lookup-guardrails
数据集查找适用于频繁变化的属性（库存、定价、天气）或不需要存储在实时客户轮廓中的数据。 在设计查找策略之前，请查看相关文档中的特定于产品的护栏，例如数据集大小限制和查询上限。
➡️ 详细了解查找数据集
示例：为欢迎历程准备数据 example
下面的示例展示了本页所述概念如何在一个简单场景中协同工作。
- 数据工程师创建一个用于客户属性（姓名、电子邮件、忠诚度级别、同意）的 XDM 个体轮廓架构，以及一个用于网站注册事件的 XDM 体验事件架构。
- 为每个架构创建启用了轮廓的数据集：一个用于 CRM 属性，一个用于注册事件。
- Web 和移动端团队通过 Adobe Experience Platform Web SDK 流式处理注册事件；而 CRM 数据则通过源连接器来摄取。
- 管理员在 Journey Optimizer 中配置 Adobe Experience Platform 数据源，并公开
profile.person.name.firstName、profile.personalEmail.address和profile.loyaltyTier等字段。 - 营销人员创建欢迎历程，该历程侦听注册事件并利用这些轮廓属性对欢迎电子邮件进行个性化设置。 Journey Optimizer 将发送和打开事件写入跟踪数据集，并将历程进度记录在历程步骤事件数据集中。
- 开发人员使用查询编辑器验证事件是否正确流动并分析效果（打开次数、点击次数、发送时间）。 团队根据这些洞察调整历程和内容。
此流程展示了在完整的、适合初学者的用例中，架构、数据集、源、数据源和查询是如何协同工作的。
相关资源 related-resources
创建数据集并摄取数据教程
一个实践式教程，演示如何在 Adobe Experience Platform 中创建数据集和使用源连接器摄取数据，其中包含您在自己的沙盒中操作时可以遵循的分步说明。
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