Adobe Analytics的数据处理顺序

Adobe Analytics的数据处理顺序，主要可以分为三个环节:

• 发送数据
• 数据预处理（Pre-Pressing）
• 处理数据（Processing）

发送数据

• Web SDK/Mobile SDK/Edge Network Server API：这是服务端布署方式
• Data Collection DataStream：数据先会发送到DataStream
• Data Prep for Data Collection：
  • Event Forwading：通过服务端布署的方式，将数据发送给第三方平台
  • Legacy Tag Library：这种其实是AppMeasurement的布署方式，我是觉得这个是可以作为单独的与服务端并列的一种方式

数据预处理（Pre-Pressing）

• IP Obfuscation：IP混淆，就是将原始IP地址删除，但在删除之前，先会填充依赖于IP地址查找的维度（例如国家/地区维度）。虽然IP混淆在Pre-Pressing是第一个位置，但它实际执行是在Pre-Pressing最后一位。
• Processing Rules：应用处理规则。包括上下文数据变量与其相应变量的映射，如eVars、Props、Events，其实在应用自定义规则之前，Adobe Analytics会先执行如下几个操作：
  • 查找表：依赖于 Adobe 内部查找表的维度（例如浏览器维度）与其相应的值相配。
  • 动态变量：如果在图像请求的任何部分中发现动态变量，则将其值复制过来，并且以后它其视为独立的值。
  • 机器人规则：应用标准或自定义机器人筛选以从报表中排除这些数据。
• VISTA Rules：应用VISTA（Visitor Identification, Segmentation, and Transformation Architecture）规则，可以对数据做自定义调整，需要另付费，在Adobe端调整
• Marketing Channel Rules：应用营销渠道处理规则，需要注意Processing里还有一个Marketing Channel Rules，第一个Marketing Channel Rules的作用主要是为了确保和CJA和CDP里的数据减少差异，经过第一个Marketing Channel Rule处理后的数据是经过Data Prep进入Adobe Experience Platform，它最终是到CJA和CDP。

还有三个没有标记为橙色的步骤：

• Data Prep：数据准备，其实就是映射、转换和验证进出体验数据模型(XDM)的数据，被Adobe Experience Platform使用
• Real-time Reports/API：Adobe Analytics的实时报告或实时报告API，大概30~90秒就有数据
• Cross-Device Analytics Stitching：运行跨设备分析模块

处理数据（Processing）

• Marketing Channel Rules：可使用处理规则准备要用于营销渠道处理规则中的数据。
• Persistent Attribute（eVars）：持久化属性（eVars）是Adobe Analytics中的自定义变量，用于跟踪和存储用户行为或属性数据，这些数据可以在整个访问会话甚至更长时间内保持。
• Session Attributes & Metrics：会话属性和指标指的是与单个用户会话相关的属性和测量值。
• Success Attribution：成功归因是指将转化或成功事件（如购买或目标达成）归因到特定的营销渠道或用户互动

还有4个没有标记为绿色的步骤，这几个主要是数据应用了：

• Reports/API 1.4/ReportBuilder ：报告的生成与数据获取
• Workspace /dashboards/API 2.0：报告的生成与数据获取，大概30~90分就有数据
• Data Warehouse：数据导出，大概24小时就有数据
• Data Feed：导出原始未处理数据，大概6~24小时就有数据