Présentation des classifications de données

Datorama est désormais Marketing Cloud Intelligence. 

Objectifs de formation 

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Décrire les classifications des données
• Identifier pourquoi les classifications des données sont nécessaires
• Expliquer comment les classifications des données harmonisent les données

Classifications des données

La classification des données est le regroupement de certaines valeurs de dimension qui partagent un thème commun. Par exemple, les noms de sites suivants peuvent être classés selon un ensemble de classifications par type de site :

Une fois classées, les données peuvent être analysées au niveau des groupes de classification, plutôt qu’au niveau de chaque site individuel. Cela permet une couche d’analyse supplémentaire, avec des informations de plus haut niveau. Voici un exemple : imaginez que vous diffusiez une campagne publicitaire et que vous souhaitiez identifier le type de site qui génère le taux de clics le plus élevé. Ce type d’analyse peut être facilement réalisé en créant une classification basée sur le type de site (comme indiqué précédemment), puis en triant cette classification selon le taux de clics le plus élevé.  

Classifications et harmonisation des données 

Lorsqu’une classification des données est créée, elle s’applique à toutes les données de toutes les sources, tant que ces données sont conformes à la règle de classification. Utilisons l’exemple précédent des noms de sites. Imaginez que votre espace de travail contienne des données provenant de deux sources différentes, et que les deux se rapportent aux valeurs de noms de sites utilisées dans l’exemple de classification des données. La classification des données qui a été configurée pour le type de site s’applique à ces deux sources des données, car elles contiennent toutes deux des données conformes à cette règle. En visualisant ces données, vous verriez les données de ces deux sources parfaitement alignées pour chaque classification par type de site partagée. Cela signifie que les données sont bien harmonisées à l’aide de la classification des données.

Regardez cette vidéo pour en savoir plus sur la création de classifications de données.

Création d’une classification des données

Dans ce module, nous partons du principe que vous êtes un administrateur Marketing Cloud Intelligence qui dispose des autorisations adéquates pour créer des modèles et des classifications des données. Si ce n’est pas le cas, aucun problème. Lisez simplement cette section pour savoir quelles actions votre administrateur réaliserait dans une instance de production. N’essayez pas de suivre ces étapes dans votre Trailhead Playground : Marketing Cloud Intelligence n’y est pas disponible.

Afin de créer une classification des données à l’aide d’Harmonization Center, il vous suffit de télécharger un fichier de classification dans l’outil de classification des données. Ce fichier doit avoir une colonne avec les valeurs de dimension qui doivent être classées, appelée colonne clé. Vous avez aussi besoin d’au moins une colonne avec des valeurs de classification, appelée colonne de classification.

Vous pouvez glisser-déposer un fichier de classification externe dans une classification des données, ou en créer un à partir de l’outil lui-même.

Pour accéder à l’outil de classification des données, dans Marketing Cloud Intelligence, accédez à Connecter et unifier > Centre d’harmonisation > Classification des données. Sélectionnez ensuite Ajouter. Ensuite, nommez votre règle de classification (1), sélectionnez la dimension à appliquer à la classification (2), puis ajoutez votre fichier de classification (3).

Chaque fichier peut avoir plusieurs colonnes de classification, ce qui signifie que chaque valeur de dimension (sous la colonne clé) peut avoir plusieurs classifications. Dans l’exemple suivant, chaque nom de site a une classification par type de site et par tranche d’âge de l’audience.

Pour gérer et analyser efficacement des données, il faut être capable de les classer. Pouvoir le faire avec une telle facilité, en utilisant l’outil de classification des données, est un bonus. Dans l’unité suivante, nous présentons deux outils plus puissants qui font passer vos capacités d’harmonisation au niveau supérieur : les modèles et les dimensions harmonisées.