La abstracción transforma los registros brutos en eventos, perfiles y métricas.
Esta capa lee los datos del almacén de datos sin procesar y los abstrae de tres maneras simultáneamente. Primero, el comportamiento en bruto se abstrae en un modelo de eventos, donde se extraen las acciones del usuario para inferir intenciones y se organizan en una línea de tiempo por miembro. Segundo, los datos en bruto se abstraen en etiquetas de miembro que construyen el perfil o retrato del usuario. Tercero, se extraen en métricas, una capa semántica controlada que expresa la realidad del negocio. Las tres abstracciones se producen en paralelo a partir del mismo sustrato en bruto.
Los datos brutos se abstraen de tres maneras en paralelo: un modelo de eventos para la intención y la cronología, etiquetas de miembros para el perfil y métricas para la información empresarial.
El valor es operativo, no sólo técnico.
La IA no tiene que analizar registros sin procesar. Lee la intención y el cronograma inferidos de un miembro a partir del modelo de evento, su perfil a partir de etiquetas y números comerciales gobernados desde la capa de métricas, todos derivados consistentemente de la misma fuente sin procesar.
Abstrae el comportamiento en un modelo de eventos para la inferencia de intenciones y una cronología por miembro.
Resume datos sin procesar en etiquetas de miembros que ensamblan el perfil de usuario.
Extrae una capa de métricas gobernadas que expresa la verdad empresarial de forma coherente.
Genera las tres abstracciones a partir de una única tienda, de modo que se mantienen coherentes entre sí.
¿De qué se encarga esta capa?
El modelo de eventos extrae el comportamiento del usuario en señales de intención y una línea de tiempo ordenada por miembro.
El modelo de etiquetas transforma los atributos y el comportamiento en etiquetas de miembros que conforman el perfil.
La capa de métricas define medidas comerciales gobernadas, de modo que los números significan lo mismo en todas partes.
Los tres sistemas leen el mismo sustrato original en lugar de mantener una copia privada.
Funcionalidad
Así es como la capa mejora las decisiones de la IA.
Sin una capa de abstracción compartida, la lógica de intenciones, las etiquetas de perfil y las métricas de negocio se redefinen en cada herramienta. Esto genera cifras contradictorias, segmentos inconsistentes y un contexto de IA en el que nadie puede confiar plenamente.
Una secuencia de visualizaciones de productos se puede abstraer en una señal de intención en la cronología del miembro.
Los atributos y el comportamiento sin procesar de un miembro se pueden resumir como etiquetas de perfil en lugar de filas sin procesar.
Un panel y un flujo de trabajo de IA pueden hacer referencia a la misma definición de métrica gobernada.