資料匯出使用案例
本節提供資料匯出使用案例，以及如何使用一或多個Customer Journey Analytics或Experience Platform功能實施這些使用案例。 每項功能都將在另一篇文章中進一步詳細說明。
簡介
Adobe Analytics和Customer Journey Analytics之間的其中一項獨特差異，與歸因和工作階段化的資料處理有關。 如需詳細資訊，請參閱比較Adobe Analytics和Customer Journey Analytics的資料處理。
Adobe Analytics：集合時間歸因和作業化。
在Adobe Analytics中，所有事件都會依裝置ID即時和順序處理，允許Adobe在收集時間產生、儲存和匯出具有持續或歸因值的點按資料流資料，包括：
- Dimension持續性（例如在90天後過期的促銷活動追蹤程式碼）。
- 造訪次數與工作階段化。
- Dimension值，由處理和VISTA規則計算。
這會影響從Adobe Analytics匯出資料：
- 初始收集後的資料處理是靜態的。
- 資料摘要包含「發佈」欄，以反映收集時間處理。
Customer Journey Analytics：查詢時間歸因和作業化
在Customer Journey Analytics中，系統不會依順序收集事件，而是使用人員ID而非裝置ID，讓Customer Journey Analytics在報告時更新歸因和作業化。 這類資料收集引進了彈性，例如：
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拼接可以每天或每週 重播 資料，將匿名事件與已知事件建立關聯。 如需詳細資訊，請參閱拼接。
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工作階段化和儲存值每次都會變更
- 收集新資料或
- 拼接會將事件新增到個人的歷程記錄中。
報表時間處理會影響資料從Customer Journey Analytics的匯出。 包含持續值的匯出內容不會符合Customer Journey Analytics報表，且值會隨著時間推移而消失。
為了量度一致性，建議您在Customer Journey Analytics中使用新功能。 一般而言，Experience Platform和Customer Journey Analytics資料匯出功能會超過Adobe Analytics的資料摘要功能。 Experience Platform和Customer Journey Analytics可提供：
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新資料來源及處理作業須匯出資料
- 包括非數位資料來源，
- 根據商業規則套用自訂歸因和作業化，以及
- 使用拼接功能保持客戶歷程更新。
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實現量身打造的資料匯出使用案例
- 將資料匯出至您所需的位置，包括Business Intelligence(BI)工具和雲端目的地，
- 透過BI工具整合，保持資料與Analysis Workspace同步，
- 您不需要在自己的系統中複製處理邏輯，
- 新支援計算量度、衍生欄位和區段，以及
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設計考量安全性和資料控管
- 依使用者和目的地監控所有資料匯出，
- 設定匯出資料的限制，以及
- 設定傳送問題的警示以及排程傳送期間的限制。
使用案例和功能
一般而言，資料匯出支援許多使用案例。 就所需的資料以及如何存取和匯出該資料而言，每個使用案例都不同。 Experience Platform和Customer Journey Analytics提供許多功能，不論是獨立或結合使用，皆可解決各種使用案例。 下表概略介紹已識別的資料匯出使用案例，以及實施這些使用案例的Experience Platform和Customer Journey Analytics功能。
保留您的數位資料完整復本，以供法規遵循之用。
依排程或臨機將以Experience Platform收集的資料直接匯出至雲端目的地。
目前限量發行，Customer Journey Analytics客戶的完整發行預計在2024年6月進行。
評估點按資料流資料的資料收集正確性。
Interactive PostgreSQL介面使用您最愛的SQL工具執行臨機SQL查詢，以驗證資料集中的資料。
Customer Journey Analytics： 匯出完整的資料表
驗證來自CJA且已套用歸因和工作階段化的已處理資料。
將數位資料帶入您自己的BI工具或Data Lake以搭配其他資料集使用。
將Customer Journey Analytics處理的量度加入Power BI等資料視覺化工具，並結合自訂報表的其他資料
Experience Platform： 查詢服務(資料Distiller)與匯出資料集
使用SQL產生自訂點按資料流資料，以傳送至雲端目的地。
增強人工智慧/機器學習模型和任務與Customer Journey Analytics資料。
將Customer Journey Analytics處理的維度和量度一次或循環匯出至雲端目的地，包括計算量度和細分。
Experience Platform： 查詢服務(Data Distiller)和匯出資料集
使用SQL產生自訂的點按資料流資料，以擴充AI/ML模型。