Offrir des expériences client de qualité en temps réel dépend de la capacité d’une organisation à ingérer les données de manière rapide et efficace. Les entreprises doivent également s’assurer que les données sont actuelles, exploitables, connectées et de haute qualité. Cependant, le travail nécessaire pour offrir des expériences client reste souvent profondément technique, largement manuel et réparti sur plusieurs outils, et les ingénieurs et architectes de données ressentent la pression de suivre le rythme.
Beaucoup consacrent un temps considérable à concevoir des modèles de données scalables, à mettre en place des flux d’ingestion de ces données, à développer des logiques de transformation, à appliquer des règles de gouvernance et à maintenir la qualité des jeux de données. Ces processus sont indispensables. Toutefois, ils créent également des points de friction qui ralentissent les équipes dépendantes de données actualisées pour déployer des campagnes à fort impact et à gros volume.
Alors que les attentes augmentent et que les délais se réduisent, les équipes techniques ont besoin de systèmes intelligents capables de prendre en charge davantage de cette charge opérationnelle, pour mieux se concentrer sur les initiatives stratégiques, qui stimulent l’activité commerciale dans toute l’entreprise. C’est là qu’intervient l’agent Data Engineering d’Adobe.
Découvrez l’agent Data Engineering d’Adobe.
Optimisé par Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, l’agent Data Engineering rationalise les cycles de vie des données pour les ingénieurs, les architectes et les consommateurs de données, comme par exemple les spécialistes des opérations marketing. L’agent peut effectuer diverses tâches, notamment l’intégration de données, la préparation SQL, la collecte de données et le dépannage dans les applications Adobe Experience Platform, ce qui permet d’accélérer les workflows, d’améliorer la qualité des données et de réduire le besoin de compétences spécialisées. L’agent Data Engineering réduit également les tâches opérationnelles. Les experts techniques peuvent ainsi se concentrer sur le travail architectural et de gouvernance à plus forte valeur ajoutée, qui contribue à la réalisation des objectifs de l’entreprise.
Intégrez automatiquement et de bout en bout des ensembles de données complexes.
Traditionnellement, l’intégration d’ensembles de données tels que les transactions de e-commerce, l’activité des programmes de fidélité ou les profils client est lente et sujette aux erreurs. Les ingénieurs de données doivent manipuler des fichiers de source de données hétérogènes, réconcilier des conventions de dénomination incohérentes, faire avec les valeurs manquantes et appréhender des transformations complexes pour tout aligner sur le modèle de données d’expérience requis par les applications Adobe. De plus, l’intégration de données est manuelle et fragmentée, prenant souvent des semaines et parfois des mois, créant des retards en aval qui rendent difficile l’accès des spécialistes du marketing et des analystes aux données requises pour l’activation en temps réel.
L’agent Data Engineering réduit cette complexité en faisant passer la préparation des données de plusieurs semaines à seulement quelques jours. Les équipes peuvent rapidement intégrer de nouvelles données dans Adobe Experience Platform en toute confiance en guidant l’agent tout au long de l’analyse des données, de la modélisation de schémas, de la validation et de l’ingestion grâce à un workflow sécurisé, guidé par l’IA, impliquant une intervention humaine.
Quels processus d’intégration des données l’agent Data Engineering peut-il automatiser ?
L’agent automatise l’intégration de jeux de données complexes de bout en bout grâce à des conversations guidées. Il gère les composantes critiques du workflow, ce qui simplifie considérablement les processus tout en garantissant que les données respectent les normes d’Adobe. Le délai d’activation est réduit et la qualité des données améliorée grâce à :
- La sélection de fichiers et d’entités pour intégrer les données provenant de diverses sources telles qu’Amazon S3, Data Landing Zone et Marketo, entre autres.
- La validation de la qualité des données et l’approbation des champs recommandés par l’IA pour la création de schémas.
- La configuration de l’enrichissement sémantique.
- La création de schémas, la validation des modèles de schémas et la correction des erreurs de mapping grâce aux automatisations IA avant la publication des schémas.
- La création de flux de données utilisant l’assistant IA pour l’ingestion de données dans Adobe Experience Platform.
Une intégration plus rapide signifie qu’en aval les systèmes sont alimentés par des données client plus récentes. Cela permet d’offrir une personnalisation en temps réel, d’optimiser les offres et de proposer des programmes de fidélisation. En supprimant les efforts manuels et en réduisant les points de friction techniques, l’agent Data Engineering raccourcit non seulement le délai d’activation, mais améliore également la qualité et la fiabilité des données. Les équipes marketing et d’analystes peuvent ainsi travailler en s’appuyant sur les informations les plus récentes pour générer des résultats concrets, notamment l’amélioration mesurable des performances des campagnes, l’optimisation des expériences client, un ROI plus solide et une augmentation de la valeur client.
Simplifiez la préparation des données SQL grâce aux prompts en langage naturel.
Les équipes de données qui couvrent l’ingénierie, le marketing, les fonctions de production et bien plus sont responsables de la préparation et de la gestion de volumes massifs de données au sein d’Adobe Experience Platform. La préparation de données basée sur SQL est au cœur de ces workflows, mais l’exécution de requêtes SQL peut être chronophage, très technique et dépendante de spécialistes de la plateforme. Cela ralentit l’activation et crée des points de friction entre les équipes techniques et métier qui ont besoin de données fiables et prêtes à l’emploi pour opérer efficacement.
En utilisant des prompts en langage naturel sur l’interface conversationnelle de l’assistant IA optimisée par Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, les ingénieurs de données et autres utilisateurs peuvent tirer parti de l’agent Data Engineering pour automatiser le travail SQL, notamment :
- Création d’instructions SQL optimisées et adaptées aux schémas, avec aperçu pour les utilisateurs avant l’exécution.
- Surveillance et résolution des problèmes liés aux tâches SQL sans naviguer dans l’interface des requêtes ni changer d’outil.
- Validation de la disponibilité et de la qualité des jeux de données avant l’exécution des tâches SQL.
- Détection précoce des problèmes et accompagnement des utilisateurs dans la résolution automatique.
Cela garantit que seules des données fiables et prêtes à l’emploi alimentent les applications Adobe en aval, telles qu’Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP), Adobe Customer Journey Analytics et Adobe Journey Optimizer.
En automatisant la création SQL, en rationalisant les tâches répétitives et en détectant les erreurs de manière proactive, l’agent Data Engineering facilite l’accès des équipes non techniques aux fonctionnalités SQL. Cela accélère l’ensemble du cycle de préparation des données et réduit considérablement le délai d’obtention d’insights dans l’ensemble de l’entreprise. Les équipes gagnent ainsi en rapidité, collaborent plus efficacement et exploitent des cas d’usage en temps réel sans être freinées par la complexité technique.
Rationalisez la collecte de données et le diagnostic des incidents.
Les ingénieurs de mise en œuvre et les développeurs web consacrent souvent un temps considérable à comprendre comment les composantes de collecte de données s’articulent pour des cas d’usage complexes. Les équipes naviguent entre la documentation, les forums communautaires et les bases de connaissances internes, et planifient souvent plusieurs réunions avec des équipes transversales pour valider les exigences et harmoniser les détails de configuration. Lorsque des problèmes surviennent, la résolution est tout aussi laborieuse : les utilisateurs doivent tracer manuellement la lignée des données à travers chaque objet de la chaîne, en examinant les configurations une par une pour découvrir les incohérences ou les dépendances défaillantes. Ce processus entier est lent, fragmenté, fortement dépendant de la disponibilité de spécialistes et sujet aux erreurs de communication, entraînant des délais de mise en œuvre prolongés et une résolution retardée des problèmes.
L’agent Data Engineering fournit des connaissances produit contextuelles basées sur Adobe Experience League, les forums de la communauté et la documentation publique GitHub pour expliquer comment les composantes de collecte de données fonctionnent ensemble dans n’importe quel cas d’usage. Il propose une assistance conversationnelle lors de la configuration des objets de collecte de données, et offre des insights opérationnels qui permettent de visualiser la lignée, les dépendances et les relations. Grâce à une compréhension sémantique contextuelle des relations entre les objets, l’agent aide les utilisateurs à identifier rapidement les erreurs de configuration, à détecter les ressources inutilisées et à déterminer les causes profondes des problèmes liés aux données sans inspecter manuellement chaque composante.
Le résultat : des délais de mise en œuvre plus rapides, des configurations de collecte de données plus propres et une confiance accrue dans la précision et la fiabilité des données qui alimentent les applications en aval. Le tout permet des activations plus fluides et des expériences client plus résilientes.
Réinventez l’ingénierie des données grâce à l’intelligence agentique conversationnelle.
Les données constituent l’épine dorsale de chaque expérience personnalisée, et avec l’essor du web agentique, les entreprises ne peuvent plus se permettre d’avoir des workflows d’ingénierie des données lents, manuels et fragmentés.
L’agent Data Engineering propose un nouveau modèle opérationnel sur Adobe Experience Platform et les applications : un modèle où les tâches complexes deviennent conversationnelles, où la préparation des données devient proactive, et où les équipes d’ingénierie ont les moyens d’obtenir des résultats bien plus rapidement. En rationalisant l’intégration, en simplifiant la préparation des données SQL et en garantissant la qualité à chaque étape, l’agent permet aux équipes de passer d’une gestion des données réactive à une innovation stratégique des données.
Avec l’agent Data Engineering, les entreprises peuvent accélérer l’activation, renforcer l’intégrité des données et la collaboration transversale, ce qui permet de prendre de meilleures décisions, de générer de meilleures expériences et de meilleurs résultats sur l’ensemble du parcours client.
Découvrez comment Adobe façonne l’avenir de l’IA pour l’entreprise en optimisant l’avenir du marketing et de la créativité grâce à l’IA agentique.
Huong Vu est responsable marketing produit senior pour Adobe Experience Platform, elle est en charge de la direction des stratégies de déploiement pour les fonctionnalités innovantes d’Experience Platform et de l’IA, et œuvre à la sensibilisation et à l’adoption des offres Customer Experience Orchestration d’Adobe. Huong Vu possède plus de cinq années d’expérience en marketing produit et marque. Elle a rejoint Adobe en 2024 après avoir obtenu son MBA de la Kellogg School of Management à Northwestern University.
