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Quick Audience:データインポートの概要

最終更新日:Jun 08, 2025

Quick Audience がデータソースに接続された後、インポートするデータテーブルを計算エンジンに格納できます。その後、Quick Audience でデータテーブルのテーブル構造を宣言し、スケジューリングタスクを実行して、テーブルから Quick Audience にデータをインポートし、後続の分析とアプリケーションに使用できます。

データインポートプロセス

  1. ID タイプ管理。Quick Audience がサポートするユーザー ID タイプと ID マッピングポリシーを設定します。

  2. ユーザー属性管理とユーザー属性情報システムの構築。

  3. 構成テーブル構造:

    説明

    以下のテーブルの形式要件の詳細については、「データテーブル要件」をご参照ください。

    • ユーザタグテーブル: ユーザタグテーブルは、ユーザーの一連の特性属性を記録し、視点分析およびオーディエンスフィルタリングに使用されます。

      ユーザタグテーブルのスキーマを構成する場合は、ユーザー属性を保持するタグを指定する必要があります。

    • 統計テーブル: 統計テーブルは、統計期間中のユーザー操作の統計データを記録します。統計テーブルのデータに基づいて、オーディエンスフィルタリングを実行できます。

    • ユーザー行動テーブル: ユーザー行動テーブルは、ユーザーの閲覧、購入、コレクション、購入行動を記録します。ユーザー行動データに基づいて、オーディエンスフィルタリングを実行できます。また、AIPL モデル嗜好タグなどのカスタムタグを生成することもできます。 AIPL モデルは、AIPL ユーザー分析、AIPL フロー分析、およびオーディエンスフィルタリングに使用できます。

    • 注文詳細テーブル: 注文詳細テーブルは、サブオーダーの粒度で注文情報を記録します。ユーザー行動データに基づいて、オーディエンスフィルタリングを実行し、RFM モデル嗜好タグなどのカスタムタグを生成できます。 RFM モデルは、RFM 分析およびオーディエンスフィルタリングに使用できます。

    • 注文概要テーブル: 注文概要テーブルは、過去 N 日間の注文データを記録します。インポートされたデータを使用して、RFM モデルを生成できます。 RFM モデルは、RFM 分析およびオーディエンスフィルタリングに使用できます。

    説明

    また、API 操作を通じて上記のすべてのデータテーブルをインポートすることもできます。 API の説明はユーザーから入手できます。

    次の図は、さまざまなテーブルから AIPL/RFM モデル、カスタムタグ、およびグループを生成するためのリンクを示しています。

    V4表&模型&人群&自定义标签

  4. スケジューリングタスクの実行:

    スケジューリングタスクを使用して、構成されたテーブル構造のデータを手動でスケジュールまたは定期的にスケジュールして、データをインポートし、計算データを統合できます。

    インポートタスクは、少なくとも 1 回はスケジュールおよび実行する必要があります。そうしないと、Quick Audience 側でデータが利用できません。ソース側のデータが更新された場合は、インポートタスクを再度スケジュールして、後続の分析で最新のデータを使用します。

    インポート中、システムは ID に基づいてユーザーを識別し (同じ ID を同じユーザーとして識別し、重複排除を実行し)、重複排除ユーザーに QAID を割り当てます。この計算プロセスは ID マッピングと呼ばれます。詳細な計算ロジックについては、「ID マッピングとユーザー固有識別子 QAID」をご参照ください。

    説明

    タスクがスケジュールされるたびに、すべてのデータテーブルに含まれるユーザーの ID を再計算する必要があります。計算リソースの頻繁な消費を避けるため、すべてのデータテーブルをスケジュールするために同じタスクを作成することをお勧めします。

    ユーザー分析やクラウドフィルタリングなどの後続の操作では、QAID がユーザーの一意の識別子として使用されます。ユーザーまたはグループの出身テーブルに関係なく、ID タイプ、タグ、行動などのすべてのデータは、QAID に基づいて照会され、クロスチャネルデータを統合し、オムニチャネルタグ付けシステムを構築します。image

    よくある質問

    データテーブルをインポートする際の注意事項は何ですか?

    データテーブル構造とスケジューリングタスクを構成する場合は、次の点に注意してください。

    • MaxCompute に格納されているデータテーブルの名前はすべて英語です。インポートされたテーブルを識別するために、データテーブルエイリアスを指定できます。データテーブルのエイリアスには、データソース、ブランド、テーブルタイプ、目的を追加できます。

    • テーブル構造を構成するときは、ID フィールドのタイプと暗号化ステータスを選択します。 MD5SHA256AES、または 暗号化なし を選択できます。

      ID フィールドが AES によって暗号化されている場合は、組織システム構成でキーを入力する必要があります。暗号文がインポートされると、システムは暗号文を復号化して元のテキストを使用します。

      プッシュやマーケティングなどの後続のシナリオでは、一部のチャネルは特定の ID タイプと暗号化タイプのみをサポートしています。

    • タスクがスケジュールされるたびに、すべてのデータテーブルに含まれるユーザーの ID を再計算する必要があります。計算リソースの頻繁な消費を避けるため、すべてのデータテーブルをスケジュールするために同じタスクを作成することをお勧めします。

      同じデータテーブルに複数のデータテーブル構造を構成することはできません。同じデータテーブルを複数のスケジューリングタスクに追加することはできません。

    • スケジューリングタスクに 実行済み と表示されている場合は、タスクに含まれるすべてのテーブルがインポートされています。 実行に失敗しました と表示されている場合は、ポインターを 実行に失敗しました に移動して、各テーブルのエラーメッセージを表示します。次に、エラーを修正し、432 アイコンをクリックして手動で再試行します。