DokumentationExperience PlatformAnleitung zu Dashboards

[B2C Edition]{class="badge yellow"}

Real-Time Customer Data Platform Insights-Datenmodell B2C Edition

Letzte Aktualisierung: 6. April 2026

Erstellt für:

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Das Real-Time Customer Data Platform Insights-Datenmodell für B2C Edition stellt die Datenmodelle und SQL zur Verfügung, die die Insights für verschiedene Profil-, Ziel- und Segmentierungs-Widgets ermöglichen. Sie können diese SQL-Abfragevorlagen anpassen, um Real-Time CDP-Berichte für Ihre Marketing- und KPI-Anwendungsfälle zu erstellen. Diese Insights können dann als benutzerdefinierte Widgets für benutzerdefinierte Dashboards verwendet werden. Siehe die Dokumentation zu Reporting-Insights des abfragebeschleunigten Speichers , um zu erfahren​ wie man ein Reporting-Insights-Datenmodell über den Abfrage-Service zur Verwendung mit beschleunigten Speicherdaten und benutzerdefinierten Dashboards erstellt.

NOTE
Der Begriff „Segment“ wurde in allen Adobe Experience Platform-Systemen in „Zielgruppe“ geändert. Einige Verweise auf Segmente bleiben für Dateipfade und Konventionen zur Benennung von Datensätzen in Verwendung.

Voraussetzungen

Dieses Handbuch setzt ein Grundverständnis der benutzerdefinierten Dashboards-Funktion“ ​. Bitte lesen Sie die Dokumentation, bevor Sie mit diesem Handbuch fortfahren.

Real-Time CDP insight-Berichte und -Anwendungsfälle

Die Real-Time CDP-Berichterstellung bietet Einblicke in Ihre Profildaten und deren Beziehung zu Audiences und Zielen. Verschiedene Star-Schemamodelle wurden entwickelt, um eine Vielzahl gängiger Marketing-Anwendungsfälle zu beantworten, und jedes Datenmodell kann mehrere Anwendungsfälle unterstützen.

IMPORTANT
Die für Real-Time CDP-Berichte verwendeten Daten sind für eine ausgewählte Zusammenführungsrichtlinie und für den letzten täglichen Schnappschuss korrekt.

Profilmodell profile-model

Das Profilmodell besteht aus drei Datensätzen:

  • adwh_dim_date
  • adwh_fact_profile
  • adwh_dim_merge_policies

Die folgende Abbildung enthält die relevanten Datenfelder in jedem Datensatz.

Ein ERD des Profilmodells.

Anwendungsfall für die Profilanzahl profile-count

Die für das Widget Profilanzahl verwendete Logik gibt die Gesamtzahl der zusammengeführten Profile im Profilspeicher zum Zeitpunkt des Schnappschusses zurück. Weitere Informationen finden ​ in der Dokumentation ​Profilanzahl Widgets .

Das SQL-Widget, das Profilanzahl generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
       sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_profiles) CNT
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id=adwh_fact_profile.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key='2024-01-10'
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name;

Anwendungsfall: Einzelne Identitätsprofile single-identity-profiles

Die für das Widget Einzelne Identitätsprofile verwendete Logik gibt die Anzahl der Profile Ihres Unternehmens an, die nur über einen einzigen ID-Typ verfügen, mit dem ihre Identität erstellt wird. Weitere Informationen finden Sie in der WidgetDokumentation ​Einzelidentitätsprofile“.

Das SQL-Widget, das Einzelne Identitätsprofile generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
       sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_Single_Identity_profiles) CNT
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id=adwh_fact_profile.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key='2024-01-10'
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name;

Namespace-Modell namespace-model

Das Namespace-Modell besteht aus den folgenden Datensätzen:

  • adwh_dim_date
  • adwh_fact_profile_by_namespace
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_namespaces

Die folgende Abbildung enthält die relevanten Datenfelder in jedem Datensatz.

Ein ERD des Namespace-Modells.

Profile nach Identitäts-Anwendungsfall profiles-by-identity

Das Profile nach Identität zeigt die Aufschlüsselung der Identitäten in allen zusammengeführten Profile in Ihrem Profilspeicher an. Weitere Informationen dazu finden ​ in der WidgetDokumentation ​Profile nach Identität).

Der SQL-Code, der das Widget Profile nach Identität generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
          qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
  ORDER BY count_of_profiles DESC;

Einzelne Identitätsprofile nach Identitäts-Anwendungsfall single-identity-profiles-by-identity

Die für das Widget Einzelne Identitätsprofile nach Identität verwendete Logik veranschaulicht die Gesamtzahl der Profile, die mit nur einer einzigen eindeutigen Kennung identifiziert werden. Weitere Informationen dazu finden ​ in der Dokumentation ​ Identitäts-Widgets Einzelne Identitätsprofile .

Das SQL-Widget, das Einzelne Identitätsprofile nach Identität generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_Single_Identity_profiles) count_of_Single_Identity_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
          qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description;

Zielgruppenmodell audience-model

Das Zielgruppenmodell besteht aus den folgenden Datensätzen:

  • adwh_dim_date
  • adwh_fact_profile_by_segment
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_segments
  • adwh_dim_br_segment_destinations
  • adwh_dim_destination
  • adwh_dim_destination_platform

Die folgende Abbildung enthält die relevanten Datenfelder in jedem Datensatz.

Ein ERD des Zielgruppenmodells.

Trendlinienmetriken für Segmente segment-trendline-metrics

Die adwh_fact_profile_by_segment_trendlines Tabelle ist ein von Adobe verwalteter Systemdatensatz, der die Größe der Zielgruppenpopulation und die Mitgliedschaftsbewegung im Zeitverlauf verfolgt. Jede Zeile stellt einen täglichen Datensatz der Profilanzahl für eine bestimmte Zielgruppe und Zusammenführungsrichtlinie dar. Die folgenden Spalten sind für die Verwendung in benutzerdefinierten Abfragen und Berichten verfügbar.

IMPORTANT
Die Profilzählungs-Metriken in adwh_fact_profile_by_segment_trendlines werden aus den täglichen Zielgruppen-Qualifizierungs- und Mitgliedschaftsberechnungen abgeleitet. Einige Metriken, z. B. count_of_profiles, entsprechen möglicherweise der Gesamtanzahl der Zielgruppenzugehörigkeiten aus einem Profil-Schnappschuss-Export, während ereignisbasierte Metriken wie count_of_calculated_realized_profiles, count_of_calculated_existing_profiles und count_of_calculated_exited_profiles Qualifizierungsaktivitäten darstellen und nicht direkt mit der Gesamtanzahl der Schnappschuss-Zugehörigkeiten verglichen werden sollten.
Spalte
Definition
count_of_profiles
Die Gesamtzahl der Profile in der Zielgruppe zum Zeitpunkt des täglichen Datensatzes.
count_of_calculated_realized_profiles
Die Anzahl der Profile, bei denen gestern ein Qualifizierungsereignis aufgetreten ist. Die Anzahl der Profile, bei denen gestern ein Qualifizierungsereignis aufgetreten ist.
count_of_calculated_existing_profiles
Die Anzahl der Profile, deren letztes Qualifizierungsereignis vor dem Vortag stattgefunden hat. Diese Profile sind seit ihrem letzten Qualifizierungsereignis weiterhin im Segment vorhanden.
count_of_calculated_exited_profiles
Die Anzahl der Profile, die die Zielgruppe gestern verlassen haben.
NOTE
Vor einer kürzlich durchgeführten Berechnungsaktualisierung wurde die folgende Beziehung für diesen Datensatz beibehalten: count_of_profiles = count_of_calculated_realized_profiles + count_of_calculated_existing_profiles. Nach einer Aktualisierung der count_of_calculated_existing_profiles wird diese Beziehung nicht mehr garantiert. Wenn Sie benutzerdefinierte Dashboards oder Berichte haben, die auf dieser Identität basieren, überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Abfragen entsprechend.

Anwendungsfall für die Zielgruppengröße audience-size

Die für das Widget Zielgruppengröße verwendete Logik gibt die Gesamtzahl der zusammengeführten Profile innerhalb der ausgewählten Zielgruppe zum Zeitpunkt des letzten Schnappschusses zurück. Weitere Informationen finden Sie in ​ WidgetDokumentation ​Zielgruppengröße) .

Das SQL-Widget, das Zielgruppengröße generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT
  sum(
    qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.count_of_profiles
  ) count_of_profiles
FROM
  qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_id
WHERE
  qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = -1323307941
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 1914917902
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-12';

Anwendungsfall: Trend zur Änderung der Zielgruppengröße audience-size-change-trend

Die für das Widget Entwicklung der Zielgruppengröße verwendete Logik bietet eine Kantengraph-Illustration der täglichen count_of_profiles für eine bestimmte Zielgruppe unter Verwendung von Daten aus adwh_fact_profile_by_segment_trendlines. Im Segment-Trendlinienmetriken finden Sie die Definition von count_of_profiles und ihre Beziehung zu anderen Profilzählungsspalten in diesem Datensatz. Weitere Informationen finden ​ in der WidgetDokumentation ​Entwicklung der Zielgruppengröße“.

Das SQL-Widget, das Entwicklung der Zielgruppengröße generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT date_key,
      Profiles_added
  FROM
    (SELECT rn_num,
            date_key,
            (count_of_profiles-lag(count_of_profiles, 1, 0) over(
                                                                ORDER BY date_key))Profiles_added
    FROM
      (SELECT date_key,
              sum(x.count_of_profiles)count_of_profiles,
              row_number() OVER (
                                  ORDER BY date_key) rn_num
        FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines x
        INNER JOIN
          (SELECT MAX(process_date) last_process_date,
                  merge_policy_id
          FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
          WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
            AND process_status = 'SUCCESSFUL'
          GROUP BY merge_policy_id) y ON x.merge_policy_id = y.merge_policy_id
        WHERE segment_id = 1333234510
          AND x.date_key >= dateadd(DAY, -30 -1, y.last_process_date)
        GROUP BY x.date_key) a)b
  WHERE rn_num > 1;

Anwendungsfall für die am häufigsten verwendeten Ziele most-used-destinations

Die im Widget Am häufigsten verwendete Ziele verwendete Logik listet die am häufigsten verwendeten Ziele Ihres Unternehmens entsprechend der Anzahl der ihnen zugeordneten Zielgruppen auf. Diese Rangfolge bietet Einblicke, welche Ziele verwendet werden, und zeigt gleichzeitig, welche möglicherweise nicht genügend genutzt werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation ​ Widgets ​Am häufigsten verwendete Ziele .

Das SQL-Widget, das Am häufigsten verwendeten Ziele generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name,
       qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id,
       qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination,
       count(DISTINCT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations.segment_id) segment_count
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination
  JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations.destination_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name IS NOT NULL
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name,
           qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination,
           qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id
  ORDER BY segment_count DESC
  LIMIT 20;

Anwendungsfall für kürzlich aktivierte Zielgruppen recently-activated-audiences

Die Logik für das Widget Kürzlich aktivierte Zielgruppen stellt eine Liste der Zielgruppen bereit, die einem Ziel zuletzt zugeordnet wurden. Diese Liste enthält eine Momentaufnahme der Zielgruppen und Ziele, die aktiv im System verwendet werden, und kann bei der Fehlerbehebung bei fehlerhaften Zuordnungen hilfreich sein. Weitere Informationen finden Sie in der WidgetDokumentation ​Kürzlich aktivierte Zielgruppen“.

Das SQL-Widget, das Kürzlich aktivierte Zielgruppen generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT
  segment_name,
  segment,
  destination_name,
  a.create_time create_time
FROM
  qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations a
  INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments b ON a.segment_id = b.segment_id
  INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination c ON a.destination_id = c.destination_id
ORDER BY
  create_time DESC,
  segment
LIMIT
  20;

Namespace-Audience-Modell namespace-audience-model

Das Namespace-Zielgruppen-Modell besteht aus den folgenden Datensätzen:

  • adwh_dim_date
  • adwh_dim_namespaces
  • adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_segments
  • adwh_dim_br_segment_destinations
  • adwh_dim_destination
  • adwh_dim_destination_platform

Die folgende Abbildung enthält die relevanten Datenfelder in jedem Datensatz.

Ein ERD des Namespace-Zielgruppen-Modells.

Profile nach Identität für einen Anwendungsfall mit einer Audience audience-profiles-by-identity

Die im Widget Profile nach Identität verwendete Logik bietet eine Aufschlüsselung der Identitäten über alle zusammengeführten Profile in Ihrem Profilspeicher für eine bestimmte Zielgruppe hinweg. Weitere Informationen dazu finden ​ in der WidgetDokumentation ​Profile nach Identität).

Der SQL-Code, der das Widget Profile nach Identität generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
  ORDER BY count_of_profiles DESC;

Überlappendes Namespace-Modell

Das Überschneidungs-Namespace-Modell besteht aus den folgenden Datensätzen:

  • adwh_dim_date
  • adwh_dim_overlap_namespaces
  • adwh_fact_profile_overlap_of_namespace
  • adwh_dim_merge_policies

Die folgende Abbildung enthält die relevanten Datenfelder in jedem Datensatz.

Ein ERD des Überschneidungs-Namespace-Modells.

Anwendungsfall für Identitätsüberschneidung (Profile) profiles-identity-overlap

Die im Widget Identitätsüberschneidung verwendete Logik zeigt die Überschneidung von Profilen in Ihrem Profilspeicher an, die die beiden ausgewählten Identitäten enthalten. Weitere Informationen finden Sie im WidgetAbschnitt „Identitätsüberschneidung der Dokumentation zum Profile-Dashboard.

Das SQL-Widget, das Identitätsüberschneidung generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
        Sum(overlap_col2) overlap_col2,
        coalesce(Sum(overlap_count), 0) overlap_count
  FROM
    (SELECT 0 overlap_col1,
            0 overlap_col2,
            Sum(count_of_profiles) overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.overlap_id IN
        (SELECT a.overlap_id
          FROM
            (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
                    count(*) cnt_num
            FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
            WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 2027892989
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('avid',
                                                                                          'crmid')
            GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
          WHERE a.cnt_num>1 )
    UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'avid'
    UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
                      count_of_profiles overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'crmid' )a;

Überschneidung des Namespace nach Zielgruppenmodell overlap-namespace-by-audience-model

Der Überschneidungs-Namespace nach Zielgruppenmodell besteht aus den folgenden Datensätzen:

  • adwh_dim_date
  • adwh_dim_overlap_namespaces
  • adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_segments
  • adwh_dim_br_segment_destinations
  • adwh_dim_destination
  • adwh_dim_destination_platform

Die folgende Abbildung enthält die relevanten Datenfelder in jedem Datensatz.

Ein ERD des Überschneidungs-Namespace nach Zielgruppenmodell.

Anwendungsfall für Identitätsüberschneidung (Zielgruppen) audiences-identity-overlap

Die im Widget Zielgruppen-Dashboard Identitätsüberschneidung verwendete Logik veranschaulicht die Überschneidung von Profilen, die die beiden ausgewählten Identitäten für eine bestimmte Zielgruppe enthalten. Weitere Informationen finden Sie im WidgetAbschnitt „Identitätsüberschneidung der Dokumentation Zielgruppen-Dashboards.

Das SQL-Widget, das Identitätsüberschneidung generiert, wird im ausblendbaren Abschnitt unten angezeigt.

SQL-Abfrage
code language-sql 
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
        Sum(overlap_col2) overlap_col2,
        Sum(overlap_count) Overlap_count
  FROM
    (SELECT 0 overlap_col1,
            0 overlap_col2,
            Sum(count_of_profiles) Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.segment_id = 1333234510
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.merge_policy_id = 1709997014
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.overlap_id IN
        (SELECT a.overlap_id
          FROM
            (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
                    count(*) cnt_num
            FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
            WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 1709997014
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('crmid',
                                                                                          'email')
            GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
          WHERE a.cnt_num>1 )
    UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
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