データ ストリーム A が親子関係で正しく設定されていると仮定します。
キャンペーン キー「CK_3」の合計インプレッション数を確認するには、データ ストリーム A を確認します。これには「インプレッション数」指標が含まれています。
提供されたデータによると、キャンペーン キー「CK_3」には 100 回のインプレッションがあります。

* スケーラビリティ: 計算ディメンションを使用すると、クライアントは同じ調整ロジックを将来のデータ ストリームに適用できるため、一貫性が確保され、個別の調整の必要性が軽減されます。
* メンテナンスの容易さ: 計算ディメンションにロジックが集中化されているため、調整や更新は 1 か所で適用され、継続的な管理が簡素化されます。
* パフォーマンス: 計算ディメンションは値が事前に計算されて保存されるため、ダッシュボードの読み込み時にリアルタイムの計算を行う必要性が減り、ダッシュボードのパフォーマンスが向上します。

「カラー」フィールドは「クリエイティブ名」フィールドから抽出され、クリエイティブレベルのデータの一部であると思われるため、最も論理的な方法は、EXTRACT式を作成し、それをクリエイティブカスタム属性にマッピングすることです。これにより、「カラー」の値を各クリエイティブエントリに直接関連付けることができます。Salesforce Marketing Cloud Intelligenceでは、EXTRACT式を使用してフィールド内のテキスト文字列を解析およびセグメント化できます。このプロセスは、既存のデータに基づいて新しいディメンションまたは属性を作成することでデータをハーモナイズするために使用されます。これがここで説明されていることです。この回答は、Salesforceの公式ドキュメントに記載されているデータのハーモナイゼーションと変換に関する説明にあるように、数式マッピングを通じてデータの変換とハーモナイゼーションを可能にするSalesforce Marketing Cloud Intelligenceの機能と一致しています。

Marketing Cloud Intelligenceにおいて、属性とは、環境やコンテキストを表すデータの特性を指しますが、分析対象データの範囲内では変化しません。「デバイスカテゴリー」は、使用されるデバイスの特性を表すものであり、特定のセッションやユーザーインタラクション内では変化しないため、一般的に属性と呼ばれます。一方、変数は、値が変化したり測定されたりする指標やディメンションを指します。

「マジシャン」フィールドの場合、エンジニアは「キャンペーン名」から値を抽出し、検証リストに照らし合わせて特定の値（「メッシ」または「ロナウド」）をチェックするロジックを実行する必要があります。これらの値が見つからない場合は、代わりに「メディア購入名」から値を抽出する必要があります。これを実現するために、エンジニアは以下の手順を実行する必要があります。
* 作成したパターンを「キャンペーン名」に使用します。
* フォールバック値を取得するために、「メディア購入名」の 2 番目のパターンを作成します。
* 調和ディメンションに2つの分類ルールを適用します。1つは「Messi」の値用、もう1つは「Messi」の値用です。
「ロナウド」。これは、抽出された「キャンペーン名」をこれらの特定の値と照合するためです。
これらの手順により、指定されたロジックに従って、それぞれのデータ ストリームからの正しい値が 'Magician' フィールドに入力されるようになります。