Daten und Datenschutz für die Personalisierung
Wichtig
Ab dem 20. September 2023 können Sie keine neuen Personalisierungsressourcen mehr erstellen. Der Personalisierungsdienst wird am 1. Oktober 2026 eingestellt.
In diesem Artikel finden Sie Informationen dazu, welche Daten die Azure KI Personalisierung zum Arbeiten verwendet, wie sie diese Daten verarbeitet und wie Sie diese Daten kontrollieren können. Es werden Grundkenntnisse vorausgesetzt, was die Personalisierung ist und wie die Personalisierung funktioniert. Spezifische Begriffe finden Sie in der Terminologie.
Welche Daten werden von der Personalisierung verarbeitet?
Die Personalisierung verarbeitet die folgenden Datentypen:
- Kontextmerkmale und Aktionsmerkmale: Ihre Anwendung sendet Informationen über Benutzer und die Produkte oder Inhalte, um sie in aggregierter Form zu personalisieren. Diese Daten werden in jedem Aufruf der Priorisierungs-API in Argumenten für Kontext und Aktionen an die Personalisierung gesendet. Sie entscheiden, was an die API gesendet und wie es aggregiert werden soll. Die Daten werden als Attribute oder Merkmale ausgedrückt. Sie stellen Informationen über Ihre Benutzer, z. B. ihr Gerät und ihre Umgebung, als Kontextmerkmale bereit. Sie sollten keine Merkmale senden, die für einen Benutzer spezifisch sind, z. B. eine Telefonnummer, eine E-Mail-Adresse oder Benutzer-IDs. Aktionsmerkmale enthalten Informationen zu Inhalten und Produkten, etwa das Genre eines Films oder den Preis eines Produkts. Weitere Informationen finden Sie unter Merkmale für Aktionen und Kontext.
- Relevanzinformationen: Mit einer Relevanzbewertung (einer Zahl zwischen 0 und 1) wird bewertet, wie gut die Benutzerinteraktion ist, die sich aus der einem Geschäftsziel zugeordneten Personalisierungsauswahl ergibt. Ein Ereignis kann beispielsweise eine Relevanz von „1“ erhalten, wenn auf einen empfohlenen Artikel geklickt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Belohnungen.
Weitere Informationen dazu, welche Informationen Sie in der Regel für die Personalisierung verwenden, finden Sie unter Merkmale sind Informationen über Aktionen und Kontext.
[TIPP] Sie entscheiden, welche Merkmale verwendet werden sollen, wie sie aggregiert werden sollen und woher die Informationen stammen, wenn Sie die Priorisierungs-API der Personalisierung in Ihrer Anwendung aufrufen. Sie bestimmen darüber hinaus, wie Relevanzbewertungen erstellt werden.
Wie verarbeitet die Personalisierung Daten?
Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie Ihre Daten verarbeitet werden.
Die Personalisierung verarbeitet Daten wie folgt:
Die Personalisierung empfängt jedes Mal Daten, wenn die Anwendung die Priorisierungs-API für ein Personalisierungsereignis aufruft. Die Daten werden über die Argumente für Kontext und Aktionen gesendet.
Die Personalisierung verwendet die Informationen in „Kontext“ und „Aktionen“, ihre internen KI-Modelle und die Dienstkonfiguration, um die Priorisierungsantwort für die ID der zu verwendenden Aktion zurückzugeben. Die Inhalte von „Kontext“ und „Aktionen“ werden maximal 48 Stunden lang in vorübergehenden Caches mit der in der Priorisierungs-API verwendeten oder generierten Ereignis-ID gespeichert.
Anschließend ruft die Anwendung die Belohnungs-API mit einer oder mehreren Relevanzbewertungen auf. Diese Informationen werden auch in vorübergehenden Caches gespeichert und mit den Informationen aus „Aktionen“ und „Kontext“ abgeglichen.
Nach erfolgter Korrelierung der Priorisierungs- und Relevanzinformationen für Ereignisse werden sie aus den vorübergehenden Caches entfernt und dauerhafter gespeichert. Sie verbleiben im permanenten Speicher, bis die Anzahl Tage verstrichen ist, die in der Einstellung für die Datenaufbewahrung angegeben ist. Zu diesem Zeitpunkt werden die Informationen gelöscht. Wenn Sie in der Einstellung für die Datenaufbewahrung keine Anzahl von Tagen angeben möchten, bleiben diese Daten bis zur Löschung der Azure-Personalisierungsressource gespeichert oder bis Sie sich für das Löschen der Daten über die Benutzeroberfläche oder APIs entscheiden. Sie können die Einstellung für die Datenaufbewahrung jederzeit ändern.
Die Personalisierung trainiert fortlaufend interne KI-Modelle für die Personalisierung, die für diese Personalisierungsschleife spezifisch sind, und verwendet dazu die Daten in den Konfigurationsparametern für die permanente Speicherung und die Konfiguration des maschinellen Lernens in den Lerneinstellungen.
Die Personalisierung erstellt Offlineauswertungen entweder automatisch oder bei Bedarf. Offlineauswertungen enthalten einen Bericht zu Belohnungen, die von Personalisierungsmodellen während eines Zeitraums in der Vergangenheit abgerufen wurden. Eine Offlineauswertung bettet die Modelle ein, die zum Zeitpunkt ihrer Erstellung aktiv sind, und die Lerneinstellungen, die zu ihrer Erstellung verwendet wurden, sowie ein historisches Aggregat der durchschnittlichen Belohnung pro Ereignis für das betreffende Zeitfenster. Zu den Bewertungen zählt auch die Featurerelevanz, bei der es sich um eine Liste der im Zeitraum beobachteten Merkmale und ihre relative Wichtigkeit im Modell handelt.
Unabhängigkeit von Personalisierungsschleifen
Jede Personalisierungsschleife ist getrennt und unabhängig von anderen, wie hier dargelegt:
- Keine Erweiterung externer Daten: Jede Personalisierungsschleife verwendet nur die ihr von Ihnen übergebenen Daten über Aufrufe der Priorisierungs- und Belohnungs-APIs zum Trainieren von Modellen. Die Personalisierung verwendet keine zusätzlichen Informationen gleich welchen Ursprungs, wie etwa andere Personalisierungsschleifen in Ihrem eigenen Azure-Abonnement, Microsoft, Drittanbieterquellen oder Unterauftragsverarbeitern.
- Keine Freigabe von Daten, Modellen oder Informationen: Eine Personalisierungsschleife gibt keine Informationen zu Ereignissen, Merkmalen und Modellen für andere Personalisierungsschleifen in Ihrem Abonnement, bei Microsoft, Drittanbietern oder Unterauftragsverarbeitern frei.
Wie werden Daten aufbewahrt und welche Kundensteuerelemente sind verfügbar?
Die Personalisierung bewahrt unterschiedliche Arten von Daten auf unterschiedliche Weise auf und stellt für jede die folgenden Steuerelemente zur Verfügung.
Priorisierungs- und Belohnungsdaten der Personalisierung
Die Personalisierung speichert die Merkmale zu Aktionen und Kontext, die über Priorisierungs- und Belohnungsaufrufe gesendet wurden, für die in der Konfiguration unter „Datenaufbewahrung“ angegebene Anzahl Tage. Zum Steuern dieser Datenaufbewahrung können Sie wie folgt vorgehen:
Geben Sie die Anzahl Tage für die Beibehaltung des Protokollspeichers im Azure-Portal für die Personalisierungsressource unter Konfiguration>Datenaufbewahrung oder mithilfe der API an. Die Standardeinstellung für die Datenaufbewahrung ist sieben Tage. Die Personalisierung löscht automatisch alle Priorisierungs- und Belohnungsdaten, die älter als diese Anzahl Tage sind.
Löschen Sie Daten für protokollierte Personalisierungs- und Belohnungsdaten im Azure-Portal unter Modell- und Lerneinstellungen>Löschen von Daten>Protokollierte Personalisierungs- und Belohnungsdaten oder über die API.
Löschen Sie die Personalisierungsschleife im Azure-Portal oder über die Azure-Ressourcenverwaltungs-APIs aus Ihrem Abonnement.
Sie können in der Personalisierungsressource nicht direkt auf frühere Daten aus Aufrufen der Priorisierungs- und Belohnungs-APIs in zugreifen. Wenn Sie alle gespeicherten Daten anzeigen möchten, konfigurieren Sie Protokollspiegelung, um eine Kopie dieser Daten in einer Azure Blob Storage-Ressource zu erstellen, die Sie erstellt haben und für deren Verwaltung Sie verantwortlich sind.
Vorübergehender Cache der Personalisierung
Die Personalisierung speichert partielle Daten zu einem Ereignis getrennt von Priorisierungs- und Belohnungsaufrufen in vorübergehenden Caches. Ereignisse werden aus dem vorübergehenden Cache 48 Stunden nach dem Zeitpunkt des Ereignisses automatisch gelöscht.
Zum Löschen vorübergehender Daten können Sie wie folgt vorgehen:
Löschen Sie Daten für protokollierte Personalisierungs- und Belohnungsdaten im Azure-Portal unter Modell- und Lerneinstellungen>Löschen von Daten oder über die API.
Löschen Sie die Personalisierungsschleife im Azure-Portal oder über die Azure-Ressourcenverwaltungs-APIs aus Ihrem Abonnement.
Personalisierungsmodelle und Lerneinstellungen
Eine Personalisierungsschleife trainiert Modelle mit Daten aus Aufrufen von Priorisierungs- und Belohnungs-APIs, die von den in Modell- und Lerneinstellungen angegebenen Hyperparametern und der Konfiguration gesteuert werden. Modelle sind veränderlich. Sie verändern sich ständig und werden in Echtzeit mit zusätzlichen Daten trainiert. Die Personalisierung speichert ältere Modelle nicht automatisch und überschreibt sie fortlaufend mit den neuesten Modellen. Weitere Informationen finden Sie unter (Verwalten von Modellen und Lerneinstellungen). Löschen von Personalisierungsmodellen und Lerneinstellungen:
Setzen Sie sie im Azure-Portal unter Modell- und Lerneinstellungen>Daten löschen oder über die API zurück.
Löschen Sie die Personalisierungsschleife im Azure-Portal oder über die Azure-Ressourcenverwaltungs-APIs aus Ihrem Abonnement.
Auswertungsberichte der Personalisierung
Die Personalisierung bewahrt ferner die in Offlineauswertungen generierten Informationen für Berichte auf.
Zum Löschen von Offlineauswertungsberichten können Sie folgendermaßen vorgehen:
Wechseln Sie zur Personalisierungsschleife im Azure-Portal. Wechseln Sie zu Auswertungen, und löschen Sie die relevante Auswertung.
Löschen von Auswertungen über die Auswertungs-API.
Löschen Sie die Personalisierungsschleife im Azure-Portal oder über die Azure-Ressourcenverwaltungs-APIs aus Ihrem Abonnement.
Weitere Speicheraspekte
- Kundenseitig verwaltete Schlüssel: Kunden können den Dienst so konfigurieren, dass ruhende Daten mit ihren eigenen verwalteten Schlüsseln verschlüsselt werden. Diese zweite Verschlüsselungsebene wird zusätzlich zur Microsoft-eigenen Verschlüsselung angewendet.
- Geographie: In allen Fällen werden die eingehenden Daten, Modelle und Auswertungen in derselben Geographie verarbeitet und gespeichert, in der die Personalisierungsressource erstellt wurde.
Siehe auch:
Nächste Schritte
Weitere Informationen zu den Datenschutz- und Sicherheitsverpflichtungen von Microsoft finden Sie imMicrosoft Trust Center.