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sourceDocument: 横浜 アカウントライフサイクルイベント
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 Release :

    - yokohama

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    - 横浜 アカウントライフサイクルイベント

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    - Customer and Industry


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# データコンテキストエンジンのセットアップ

# データコンテキストエンジンのセットアップ {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
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* 更新日 2025年01月30日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：1分

メトリクスを定義して測定して、ヘルススコアを計算したり、1 つ以上のエンゲージメントのリスクシグナルを生成したりします。

データは、データソースで定義されているパフォーマンスインジケーターまたは外部ソースから収集され、健全性スコアの計算、リスクシグナルの生成、または成果の作成に使用されます。次の図は、データモデルの概要を示しています。  

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データを収集して使用するには、データを PA インジケーターから収集するか外部ソースから収集するかを指定するデータソースを設定する必要があります。コンテキストテーブルでは、データソースをエンゲージメントまたは成果テーブルに関連付ける必要があります。コンテキストに基づいて、このデータが適用されるコンテキストテーブルのレコードを指定する必要があります。データはコンテキストエンジンデータテーブルに保存され、スケジュール済みジョブが実行されると、健全性スコア、リスクシグナル、および成功の結果が更新されます。  
データコンテキストエンジンをセットアップするには、次の手順に従います。

* [データソースの定義](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UnMFfbxdIxW3D~WMQb2umQ "健全性スコアまたはリスクスコアを計算する前に、データの収集元のソースを指定する必要があります。データは、主要なパフォーマンスメトリクスまたは外部ソースのいずれかを通じて収集できます。")
* [コンテキストエンジンマッパーの設定](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/iqZw13cueZUJck6GD4jfQg "データソースを定義したら、次のステップでは、適用可能なコンテキストテーブルでレコードを指定します。")
{#account-lifecycle-setup-metric-data__ul_vsr_vn2_ydc}  
データコンテキストエンジンを設定した後、健全性とリスクの定義を構成できます。

* [エンゲージメント健全性定義のセットアップ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/z8njU5MliKKlvqgclnnd8w "エンゲージメント健全性定義を使用して、エンゲージメントの健全性スコアを計算するために必要なメトリクスを構成します。")
* [エンゲージメントリスク定義のセットアップ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/BPRXkH7ZEBtcUd9oJYrNOg "エンゲージメントリスク定義を使用して、エンゲージメントのリスクシグナルを定義するために必要なメトリクスを構成します。")
{#account-lifecycle-setup-metric-data__ul_n3g_cbm_ydc}