データ ストリーム C が信頼できるソースである場合は、データ ストリーム C の [メディア購入階層を上書きする] チェックボックスをオンにする必要があります。これは、データ ストリーム C 内で定義された階層が、データ ストリーム A または B にある他のメディア購入階層よりも優先されることを意味します。これにより、信頼できるソース (データ ストリーム C) の階層がデータセット全体で使用されるようになり、最も信頼性の高いデータ ソースによって定義された階層関係の整合性が維持されます。

命名規則は異なりますが、Harmonization Centerのパターンを使用することで、データの調和を図ることができます。各プラットフォームの命名規則から「市場」と「目的」の要素を抽出することで、Facebook広告、Twitter広告、Google広告のデータ全体でこれらの共通フィールドを一貫してマッピングするための3つの個別のパターンが作成されます。

データ ストリーム マッピング内の目標フィールドを調整することで、組織は次のメリットを得ることができます。
メンテナンスの容易さ：ハーモナイゼーションにより、異なるデータソースやストリーム間で一貫した命名規則を維持できます。つまり、ビジネスロジックや命名規則が変更された場合でも、更新を一箇所で行い、すべてのデータストリームに一貫して適用できます。また、複数のストリームを管理する複雑さを軽減し、正確なレポート作成と分析に不可欠なデータの一貫性を確保します。

データソースは共通のメディアバイ名でリンクされており、その他のすべての測定結果は追加の操作なしに適切なフィールドにマッピングされるため、Google DV360 の各固有のメディアバイ名は、Google Campaign Manager の対応するメディアバイ名とペアリングされます。Google Campaign Manager に一致する名前がある場合、結合されたテーブルのレコード数は、Google DV360 の固有のメディアバイ名の数と等しくなります。このサンプルでは、Google DV360 に 4 つの固有のメディアバイ名があるため、合計 4 つのレコードが生成されます。

Marketing Cloud Intelligence では、2 つのデータストリームをリンクする際に、親データストリーム（ファイル A）がメインの構造を提供します。ファイル A では「メディア購入階層を上書き」がオンになっているため、ファイル B の階層はファイル A に合わせて調整されます。ファイル B の「データ更新権限」が「属性と階層を更新」に設定されている場合、子ファイル（ファイル B）に基づいて親ファイルの属性と階層が更新されますが、子ファイルの指標は親ファイルの日付に関連付けられません。
したがって、日付範囲全体（8月1日～30日）でフィルタリングすると、結果のビューは親データストリームの構造と一致し、KPI（ファイルAの「完了したタスク」とファイルBの「割り当てられたタスク」）が、それぞれのファイルの従業員名とチーム名と並べて表示されます。従業員IDが一致しているため、データは適切にリンクされます。ただし、日付が一致していないため（ファイルAのデータは2019年8月1日、ファイルBのデータは2019年8月15日）、日付の関連付けなしでファイルBの属性のみが更新されます。
結果はオプションCのようになります。ファイルBのデータに基づいて従業員名が修正され、ファイルBからチームが追加され、それぞれのファイルから完了したタスクと割り当てられたタスクが表示されます。ファイルBの割り当てられたタスクは、ファイルBの日付がファイルAの日付と一致しないため、日付の関連付けなしで表示されます。