추상화는 원시 데이터를 이벤트, 프로필 및 지표로 변환합니다.
이 계층은 원시 저장소에서 데이터를 읽어 세 가지 방식으로 동시에 추상화합니다. 첫째, 원시 동작은 이벤트 모델로 추상화되고, 사용자 동작은 의도 추론을 위해 추출되어 회원별 타임라인으로 구성됩니다. 둘째, 원시 데이터는 사용자 프로필 또는 사용자 초상을 구축하는 멤버 태그로 추상화됩니다. 셋째, 비즈니스 진실을 표현하는 관리되는 의미 계층인 메트릭으로 추출됩니다. 이 세 가지 추상화는 동일한 원시 기반에서 병렬적으로 생성됩니다.
원시 데이터는 세 가지 방식으로 병렬적으로 추상화됩니다. 의도와 타임라인을 위한 이벤트 모델, 프로필을 위한 회원 태그, 그리고 비즈니스 진실을 위한 지표입니다.
그 가치는 단지 기술적인 것이 아니라 운영적인 것입니다.
AI는 원시 레코드를 분석할 필요가 없습니다. 이 시스템은 이벤트 모델에서 회원의 추론된 의도와 타임라인을, 태그에서 프로필을, 메트릭 레이어에서 관리되는 비즈니스 수치를 읽어오는데, 이 모든 정보는 동일한 원시 소스에서 일관되게 도출됩니다.
사용자 행동을 이벤트 모델로 추상화하여 의도를 추론하고 회원별 타임라인을 생성합니다.
사용자 프로필을 구성하는 구성원 태그로 원시 데이터를 추상화합니다.
비즈니스 진실을 일관되게 표현하는 관리되는 측정항목 레이어를 추출합니다.
하나의 원시 매장에서 세 가지 추상화를 모두 생성하여 상호 일관성을 유지합니다.
이 계층의 역할
이벤트 모델은 사용자 행동을 의도 신호와 회원별 타임라인으로 추출합니다.
태그 모델은 원시 속성과 행동을 프로필을 구성하는 회원 태그로 변환합니다.
메트릭 계층은 관리되는 비즈니스 측정값을 정의하므로 숫자는 어디에서나 동일한 의미를 갖습니다.
세 곳 모두 각자 개인 사본을 유지하는 대신 동일한 원본 데이터를 읽습니다.
그것이 유용하게 만들어주는 것
이것이 레이어가 AI 결정을 향상시키는 방법입니다.
공유되는 추상화 계층이 없으면 의도 논리, 프로필 태그 및 비즈니스 지표가 각 도구마다 재정의됩니다. 그 결과 서로 모순되는 수치, 일관성 없는 세그먼트, 그리고 누구도 완전히 신뢰할 수 없는 AI 컨텍스트가 생성됩니다.
제품 조회 내역을 회원의 타임라인에서 의도 신호로 추상화할 수 있습니다.
회원의 기본적인 속성과 행동은 원시 행이 아닌 프로필 태그로 요약할 수 있습니다.
대시보드와 AI 워크플로는 동일한 관리되는 지표 정의를 참조할 수 있습니다.