Adobe Analytics (с AI)

Обзор инфраструктуры оркестрации данных Adobe Analytics и AEP

Версия Adobe Analytics 2026 года представляет собой зрелый переход от автономного процессора кликстримов к ключевому компоненту Adobe Experience Platform (AEP). Система использует AEP Edge Network для высокоскоростной ингестии данных и Experience Data Model (XDM) для кросс-канальной совместимости 📑. Архитектурный фокус сместился в сторону 'агентного ИИ', где Agent Orchestrator координирует работу специализированных агентов для выполнения триггеров на основе пользовательских путешествий в реальном времени 📑.

Обработка данных и интеграция ИИ

Платформа использует гибридную модель обработки для согласования исторических пакетных данных с потоками поведенческих данных в реальном времени. Возможности ИИ реализуются через специализированные агенты AEP.

• Агент аналитики данных: Вход: Запрос на естественном языке → Процесс: Оркестрация механизма логического вывода и автоматическое сопоставление SQL-XDM → Выход: Визуализация в реальном времени в Analysis Workspace 📑.
• Прогнозирование намерений: Использует анализ энтропии на основе сессий для присвоения вероятностных оценок путям конверсии пользователей в реальном времени 🧠.
• Обнаружение аномалий: Вход: Многомерный поток временных рядов → Процесс: Ансамблевое обучение и анализ исторических дельт → Выход: Отчёты по корневым причинам и анализ вкладов 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Реализация кросс-канального анализа (CJA)

Современная архитектура акцентирует внимание на Customer Journey Analytics (CJA), который отделяет слой анализа от слоя сбора данных, позволяя ингестию из невеб-источников через gRPC и RESTful-коннекторы 📑.

• Оркестрация идентичности: Основана на AEP Identity Service для выполнения детерминированного и вероятностного сшивания кросс-девайсных профилей в реальном времени с использованием постоянных графов идентичности 📑.
• Суверенитет данных и безопасность: Многопользовательские операции управляются через логическую изоляцию на уровне AEP Sandbox с шифрованием AES-256 в состоянии покоя 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Защитные механизмы Edge Network: Сравнить пиковую пропускную способность потоковой ингестии (по умолчанию 1500 RPS) с ожидаемыми сезонными всплесками трафика 🌑.
• Валидация аналитики ИИ: Организации должны проверять точность запросов, генерируемых агентом аналитики данных, по сравнению с экспортами необработанных данных перед автоматизацией в продакшене 📑.
• Управление LLM: Запросить конкретную документацию по большим языковым моделям, используемым Agent Orchestrator, для обеспечения соответствия внутренним политикам обучения и хранения данных 🌑.