Arbeiten mit Data Warehouse-Ansichten

In diesem Dokument werden Zweck und Verwendung von Data Warehouse Views beschrieben, auf die durch Navigieren zu Manage Data > Data Warehouse Views zugegriffen werden kann. Im Folgenden finden Sie eine Erläuterung dessen, was es tut und wie Ansichten erstellt werden, sowie ein Beispiel dafür, wie Sie mit Data Warehouse Views Facebook und AdWords Ausgabedaten konsolidieren können.

Allgemeiner Zweck

Die Funktion "Data Warehouse Views" ist eine Methode zum Erstellen neuer in Lagern gespeicherter Tabellen durch Ändern einer vorhandenen Tabelle oder durch Zusammenführen oder Konsolidieren mehrerer Tabellen mithilfe von SQL. Nachdem ein Data Warehouse View durch einen Aktualisierungszyklus erstellt und verarbeitet wurde, wird es in Ihrer Data Warehouse als neue Tabelle unter dem Dropdown-Menü Data Warehouse Views ausgefüllt, wie unten dargestellt:

Von hier aus funktioniert Ihre neue Ansicht wie jede andere Tabelle, sodass Sie neue berechnete Spalten erstellen oder Metriken und Berichte darüber erstellen können.

Data Warehouse Views wird hauptsächlich verwendet, um mehrere ähnliche, aber unterschiedliche Tabellen zusammenzufassen, sodass alle Berichte auf einer einzigen neuen Tabelle erstellt werden können. Einige gängige Beispiele sind das Konsolidieren der Tabellen aus einer Legacy-Datenbank und einer Live-Datenbank, um historische und aktuelle Daten zu kombinieren, oder das Kombinieren mehrerer Anzeigenquellen wie Facebook und AdWords zu einer einzigen Consolidated ad spend -Tabelle.

Wenn Sie mit SQL vertraut sind, verwenden beide dieser Konsolidierungsbeispiele die Funktion UNION, Sie können jedoch beim Erstellen einer neuen Ansicht jede PostgreSQL-Syntax und -Funktionen verwenden.

Erstellen und Verwalten von Data Warehouse-Ansichten

Neue Data Warehouse Views -Ansichten können erstellt und vorhandene gelöscht werden, indem Sie zu Manage Data > Data Warehouse Views navigieren, wie unten dargestellt:

Von hier aus können Sie eine Ansicht erstellen, indem Sie die folgenden Beispielanweisungen befolgen:

Es ist wichtig zu erwähnen, dass die zugrunde liegende Abfrage, die zum Generieren eines Data Warehouse View verwendet wird, nach dem Speichern nicht bearbeitet werden kann. Wenn Sie die Struktur eines Data Warehouse View anpassen müssen, müssen Sie eine Ansicht erstellen und alle berechneten Spalten, Metriken oder Berichte manuell von der ursprünglichen Ansicht zur neuen migrieren. Nach Abschluss der Migration können Sie die Originalansicht sicher löschen. Da Data Warehouse Views nicht bearbeitbar ist, empfiehlt Adobe, die Ausgabe Ihrer Abfrage mit dem SQL Report Builder zu testen, bevor Sie Ihre Abfrage als Data Warehouse-Ansicht speichern.

Beispiel: Facebook - und Google AdWords -Daten

Sehen Sie sich eines der oben in diesem Artikel erwähnten Beispiele an: Konsolidierung von Facebook und AdWords Ausgabedaten in einer neuen konsolidierten Anzeigentabelle. In den meisten Fällen umfasst dies die Konsolidierung von zwei Tabellen mit unten stehenden Beispieldatensätzen:

Ad source: Google AdWords

Table name: campaigns67890

Sample data:

Ad source: Facebook

Table name: facebook_ads_insights_12345

Sample data:

Um eine einzelne Tabelle mit Werbeausgaben zu erstellen, die sowohl Facebook als auch Google AdWords -Kampagnen enthält, müssen Sie eine SQL-Abfrage schreiben und die Funktion UNION ALL verwenden. Eine UNION ALL -Anweisung wird meist verwendet, um mehrere verschiedene SQL-Abfragen zu kombinieren und gleichzeitig die Ergebnisse jeder Abfrage an eine einzelne Ausgabe anzuhängen.

Es gibt einige Anforderungen an eine UNION -Anweisung, die erwähnt werden müssen, wie in der PostgreSQL- Dokumentation beschrieben:

Beim Ausführen einer UNION - oder UNION ALL -Anweisung spiegeln die Namen der Spalten in der endgültigen Ausgabe die Spaltenbenennung in Ihrer ersten Abfrage wider.

Normalerweise erfordert die Konsolidierung Ihrer Facebook- und Google AdWords-Ausgabedaten in einem Data Warehouse View die Erstellung einer Tabelle mit sieben Spalten, wobei eine Abfrage ähnlich der folgenden erstellt wird:

    SELECT
        "_id" as id,
        'AdWords' as ad_source,
        "date",
        "campaign",
        "adCost" as spend,
        "impressions",
        "adClicks" as clicks
    FROM campaigns67890
    UNION
    SELECT
        "_id" as id,
        'Facebook' as ad_source,
        "date_start" as date,
        "campaign_name" as campaign,
        "spend",
        "impressions",
        "clicks"
    FROM facebook_ads_insights_12345

Einige wichtige Punkte zu den oben genannten Themen:

Durch das Speichern der obigen Abfrage als Data Warehouse View wird eine Tabelle mit den Ausgaben Facebook und AdWords erstellt, die der folgenden ähnelt:

Anstatt für jede Anzeigenquelle einen separaten Satz von Marketing-Metriken zu erstellen, können Sie mit der obigen Tabelle nur einen einzigen Metriksatz erstellen, um alle Ihre Anzeigen zu erfassen.

Suchen Sie weitere Hilfe?

Das Schreiben von SQL und Erstellen von Data Warehouse Views ist nicht im technischen Support enthalten. Das Services-Team bietet jedoch Unterstützung bei der Erstellung von Ansichten. Von der Migration einer alten Datenbank mit einer neuen Datenbank bis hin zur Erstellung einer einzigen Data Warehouse-Ansicht für eine bestimmte Analyse kann das Supportteam behilflich sein.

Normalerweise erfordert die Erstellung eines neuen Data Warehouse View zur Konsolidierung von zwei bis drei ähnlich strukturierten Tabellen fünf Stunden Dienstzeit, was etwa 1.250 Dollar Arbeitszeit entspricht. Im Folgenden finden Sie jedoch einige gemeinsame Faktoren, durch die sich die erforderlichen Investitionen erhöhen können: