简化 Oracle DMP 编辑流程（oracle dmp编辑）

随着数据驱动业务的普及，对于广告主而言，精准的投放需求变得越来越强烈，数据管理平台（DMP）作为数字广告投放的重要组成部分，更是成为众多广告主的首选。而以Oracle DMP为代表的一系列广告投放系统，相信大多数ADX厂商都已非常熟悉。

然而，随着数据投入的不断增加，广告主在使用DMP编辑的过程中，需要更多的时间和精力去梳理整理数据，从而影响了广告主的广告投放效果。今天，我们就来探讨一种简化Oracle DMP编辑流程的方法。

我们需要了解Oracle DMP的基本编辑流程。一般而言，Oracle DMP的编辑流程分为以下几个步骤：

1. 登录Oracle DMP。

2. 创建数据源（Data Source）。

3. 设置数据源的参数，如添加过滤器和创建数据源组。

4. 上传数据源。

5. 执行数据源的操作（如合并数据）。

6. 将操作后的数据源保存或导出到其他系统中。

在这个流程中，我们发现最繁琐的部分仍然是数据源的编辑。因此，我们可以考虑在此方面进行优化。下面，我们介绍一个简化Oracle DMP编辑流程的方法。

1. 使用 Python 编写数据处理脚本

在这一步中，我们需要使用Pyhton编写一个数据处理脚本。这个脚本的作用是对原始数据进行初步的清洗、整理和汇总。具体而言，我们可以使用Python来完成以下任务：

– 读取原始数据。

– 清洗数据、去重、格式转换等操作。

– 将数据写入宏观文件。

2. 利用 Oracle DMP 的自动数据源功能

DMP的自动数据源功能是针对原始数据进行过滤和转换的。使用它们时，我们需要将数据导入一个数据源的表中，并设置自动数据源规则。

3. 使用Data Loader上传数据

一旦所有数据源和数据源组规则准备就绪，只需使用Oracle DMP的Data Loader将数据源加载到Oracle DMP中。如下所示：

dataloader --scenario ready_to_load—data_file=file_with_data.csv—input_schema=input_schema—target_schema=target_schema

在这里，dataloader是Oracle DMP的一个命令行工具，而—scenario参数指定了已准备好上传的数据类型。—data_file参数指定了要上传的数据文件，—input_schema参数指定了上传数据文件中包含的数据源的名称，而—target_schema参数指定了将数据源加载到哪个数据表中。

4. 执行数据源编辑操作

现在，所有数据源都已上传到Oracle DMP中。我们可以使用它们，对其进行编辑和操作。在这个阶段中，我们可以继续使用Oracle DMP的过滤器和数据源组等功能，对数据源进行编辑和组合。

SELECT FILTER (数据源 A) → 数据源 B → JOIN (数据源 C) → 数据源 D

在这个例子中，我们首先过滤了数据源A，创建了数据源B，然后将其与数据源C进行合并，最终创建了数据源D。

5. 保存编辑后的数据源

编辑完成后，我们可以将编辑后的数据源存储在为编辑后的数据源命名的表中，供后续使用。

在这个方法中，我们将数据汇总、清洗和整理的任务转移到了Python脚本中，从而简化了Oracle DMP的编辑过程，提高了编辑效率，使广告主更快地创建自己的广告投放系统，从而更好地服务于其业务。