Datenbank optimieren

Der Hauptvorteil der Verwendung einer operativen Datenbank für Adobe Commerce Intelligence ist, dass nichts erstellt oder geändert werden muss, um Daten zu erfassen. Wertvolle Informationen sind bereits vorhanden - Sie müssen sie nur freischalten.

Dieses Thema enthält einige Empfehlungen, mit denen Sie Ihre Datenbank für die Analyse optimieren und aus Rohdaten umsetzbare Einblicke gewinnen können.

Daten nicht löschen

TIP
Die lokalen und internationalen Gesetze, die Ihr Geschäft (und Ihre eigenen Servicebestimmungen) beeinflussen können, welche Datentypen Sie beibehalten können und wie lange Sie sie behalten können. Die Einhaltung dieser Gesetze sollte oberste Priorität haben.

Wenn eine Bestellung storniert, ein Benutzer sein Konto deaktiviert oder ein Produkt eingestellt wird, ist es versucht, die zugehörigen Informationen in der Datenbank zu löschen. Tabellen wachsen und beseitigen Unübersichtlichkeit scheint eine umsichtige Idee zu sein. Das Löschen von Zeilen bedeutet jedoch, dass diese Informationen für immer verloren gehen oder dass Sie alte Sicherungen durchsuchen müssen, um sie zu finden.

Stattdessen können Sie der Tabelle eine Statusspalte hinzufügen, die angibt, wann die Zeile nicht mehr aktiv oder relevant ist. Es wird außerdem empfohlen, eine Spalte hinzuzufügen, in der das Datum der Änderung gespeichert wird, oder ein Protokoll für historische Änderungen zu erstellen. Wenn Tabellen so groß sind, dass die Leistung langsam zunimmt, sollten Sie die alten Daten in einer für Analysen verwendeten Tabelle archivieren.

Daten selten überschreiben

Das Überschreiben von Daten sollte sparsam und mit Vorsicht erfolgen.

Unter Verwendung von Anmeldedaten als Beispiel speichern viele Unternehmen das letzte Anmeldedatum und nicht eine Tabelle historischer Anmeldungen. Auch wenn Sie für funktionale Zwecke möglicherweise nur das letzte Anmeldedatum benötigen, stellen überschriebene Daten aus der Sicht der Analyse einen enormen Verlust dar. Wenn Sie kein vollständiges Protokoll dieser Aktionen speichern, können Sie nicht mehr sehen, wie viele Benutzer lange Zeit weg blieben und dann reaktiviert wurden. Außerdem ist es unmöglich, auf der Grundlage von Anmeldungen Kohortenanalysen für die Benutzerinteraktion zu erstellen.

Wenn Sie einen Datensatz aufgrund einer Benutzeraktion aktualisieren, überschreiben Sie im Allgemeinen keine Informationen über eine vorherige oder separate Benutzeraktion.

Einschließen Updated_at Spalten für Daten, die im Zeitverlauf aktualisiert wurden

Wenn die Zeilen einer Tabelle Werte im Laufe der Zeit ändern, z. B.: order_status Änderungen vonprocessing nach complete, fügen Sie eine updated_at -Spalte, um aufzuzeichnen, wann die letzte Änderung erfolgt. Stellen Sie sicher, dass updated_at beim ersten Einfügen der neuen Datenzeile verfügbar ist, wenn die updated_at date entspricht dem created_at Datum.

Neben der Optimierung für die Analyse updated_at -Spalten können Sie auch Inkrementelle Replikationsmethoden, was dazu beitragen kann, die Länge Ihrer Aktualisierungszyklen zu verkürzen.

Store User Acquisition Source

Einer der häufigsten Fehler ist der Benutzerakquise-Quelle (UAS) nicht in der Betriebsdatenbank gespeichert. In den meisten Fällen, in denen dies ein Problem ist, wird die AS nur verfolgt Google Analytics oder einem anderen Webanalysetool. Diese Tools können zwar nützlich sein, doch gibt es einige Nachteile, die die ausschließliche Speicherung von UAS in ihnen mit sich bringt, wie z. B. die Extraktion von Daten auf Benutzerebene aus diesen Tools. Wenn es möglich ist, ist es normalerweise ein schwieriger Prozess. Es sollte einfach sein, diese Informationen zu erhalten und sie mit Daten aus anderen Quellen zu verbinden, z. B. mit den Verhaltens- und Transaktionsdaten, die ebenfalls in Ihrer Datenbank gespeichert sind.

Die Speicherung von UAS in Ihrer eigenen Datenbank ist oft die größte Verbesserung, die ein Online-Unternehmen an seinen analytischen Fähigkeiten vornehmen kann. Dies ermöglicht die Analyse von Vertrieb, Benutzerinteraktion, Payback-Zeiträumen, Kundenlebenszeitwert, Abwanderung und anderen kritischen Metriken nach UAS. Diese Daten sind bei der Entscheidung, wo Marketing-Ressourcen investiert werden, von entscheidender Bedeutung.

Zu viele Unternehmen konzentrieren sich ausschließlich auf die Suche nach Kanälen, die neue Benutzer zu niedrigsten Kosten anbieten. Wenn Sie die Qualität der von den einzelnen Kanälen erworbenen Benutzer nicht verfolgen, besteht das Risiko, Benutzer anzuziehen, die keinen Geschäftswert generieren.

Einrichten von Datentabellen

Primären Schlüssel festlegen

A Primärschlüssel ist eine unveränderliche Spalte (oder ein Satz von Spalten), die eindeutige Werte in einer Tabelle erzeugt. Primäre Schlüssel sind sehr wichtig, da sie sicherstellen, dass Ihre Tabellen ordnungsgemäß repliziert werden in Commerce Intelligence.

Verwenden Sie beim Erstellen von Primärschlüsseln einen ganzzahligen Datentyp für die Spalte, die automatisch erhöht wird. Adobe empfiehlt, die Verwendung von mehrspaltigen Primärschlüsseln zu vermeiden.

Wenn es sich bei Ihrer Tabelle um eine SQL-Ansicht handelt, fügen Sie eine Spalte hinzu, die als Primärschlüssel dienen kann. Commerce Intelligence kann diese Spalte automatisch als Primärschlüssel identifizieren.

Datentyp zu Ihrer Datenspalte zuweisen

Wenn einer Datenspalte keine Datentyp, Commerce Intelligence rät, welcher Datentyp verwendet werden soll. Wenn das System falsch einschätzt, können Sie die entsprechenden Analysen erst dann durchführen, wenn das Adobe-Supportteam die Spalte an den entsprechenden Datentyp anpasst. Wenn beispielsweise eine Datumsspalte als numerischer Datentyp betrachtet wird, können Sie mithilfe dieser Datumsdimension einen Trend im Zeitverlauf erstellen.

Hinzufügen von Präfixen zu Ihren Datentabellen, wenn mehrere Datenbanken vorhanden sind

Wenn mehrere Datenbanken mit Commerce Intelligenceempfiehlt Adobe, den Tabellen Präfixe hinzuzufügen, um Verwirrung zu vermeiden. Mit Präfixen können Sie sich merken, woher Metriken oder Datendimensionen stammen.

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