Arbeiten mit Data Warehouse-Ansichten

In diesem Dokument werden der Zweck und die Verwendungszwecke von Data Warehouse Views beschrieben, auf die durch Navigieren zu Manage Data > Data Warehouse Views zugegriffen werden kann. Im Folgenden finden Sie eine Erläuterung der Funktionen und das Erstellen von Ansichten sowie ein Beispiel für die Verwendung von Data Warehouse Views zur Konsolidierung von Facebook und AdWords.

Allgemeiner Zweck

Bei der Data Warehouse Views-Funktion handelt es sich um eine Methode zur Erstellung neuer, in einem Warehouse gespeicherter Tabellen, indem eine vorhandene Tabelle geändert oder mehrere Tabellen mithilfe von SQL zusammengefügt oder konsolidiert werden. Nachdem ein Data Warehouse View durch einen Aktualisierungszyklus erstellt und verarbeitet wurde, wird er in Ihrem Data Warehouse als neue Tabelle unter der Data Warehouse Views Dropdown-Liste 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 werden hauptsächlich verwendet, um mehrere ähnliche, aber unterschiedliche Tabellen zusammenzufassen, sodass alle Berichte auf einer einzigen neuen Tabelle erstellt werden können. Einige gängige Beispiele sind die Konsolidierung der Tabellen aus einer alten Datenbank und einer Live-Datenbank, um Verlaufsdaten und aktuelle Daten zu kombinieren, oder die Kombination mehrerer Anzeigenquellen wie Facebook und AdWords in einer einzelnen Consolidated ad spend.

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

Erstellen und Verwalten von Data Warehouse-Ansichten

Sie können neue Data Warehouse Views erstellen und vorhandene Ansichten löschen, indem Sie zu Manage Data > Data Warehouse Views gehen, wie unten dargestellt:

Von hier aus können Sie eine Ansicht erstellen, indem Sie den folgenden Beispielanweisungen folgen:

Beachten Sie, dass nach dem Speichern die zugrunde liegende Abfrage, die zum Generieren eines Data Warehouse View verwendet wird, nicht bearbeitet werden kann. Wenn Sie die Struktur einer 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 sind, empfiehlt Adobe, die Ausgabe Ihrer Abfrage mit dem SQL Report Builder zu testen, bevor Sie Ihre Abfrage als Data Warehouse-Ansicht speichern.

Beispiel: Daten Facebook und Google AdWords

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

Ad source: Google AdWords

Table name: campaigns67890

Sample data:

Ad source: Facebook

Table name: facebook_ads_insights_12345

Sample data:

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

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

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

Für die Konsolidierung Ihrer Facebook- und Google AdWords-Ausgabendaten in einer Data Warehouse View ist in der Regel die Erstellung einer Tabelle mit sieben Spalten mit einer Abfrage ähnlich der folgenden erforderlich:

    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 Punkten:

Beim Speichern der obigen Abfrage als Data Warehouse View wird eine Tabelle mit den Ausgaben für Facebook und AdWords erstellt, ähnlich wie unten dargestellt:

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

Suchen Sie zusätzliche Hilfe?

Das Schreiben von SQL und das Erstellen von Data Warehouse Views ist nicht im Lieferumfang des technischen Supports enthalten. Das Services-Team bietet jedoch Unterstützung bei der Erstellung von Ansichten an. Das Supportteam kann Ihnen bei allen Fragen behilflich sein, von der Migration einer alten Datenbank mit einer neuen Datenbank bis zur Erstellung einer einzigen Data Warehouse-Ansicht für bestimmte Analysezwecke.

Normalerweise erfordert die Erstellung eines neuen Data Warehouse View für die Konsolidierung von 2-3 ähnlich strukturierten Tabellen fünf Stunden Service-Zeit, was etwa 1.250 US-Dollar Arbeit entspricht. Im Folgenden finden Sie jedoch einige häufige Faktoren, die die erwarteten erforderlichen Investitionen erhöhen können: