Implementación de FDA Campaign gs-fda
En su implementación de FDA de Campaign (predeterminada), Adobe Campaign v8 se puede conectar a Snowflake para acceder a los datos a través de la capacidad Acceso de datos federado: a continuación, podrá acceder a los datos externos y a la información almacenada en su base de datos Snowflake y procesarlos sin cambiar la estructura de los datos de Adobe Campaign.
Ventajas fda-benefits
Este modelo de implementación ofrece las siguientes ventajas:
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Almacenamiento y rendimiento
Puede mover los datos históricos a Snowflake y, a continuación, reducir las dependencias al límite de Adobe Campaign ID. Esta arquitectura también reduce su dependencia de los límites de almacenamiento y rendimiento de PostgreSQL. A medida que se almacenan menos datos en la base de datos de Campaign, el rendimiento es mejor y las tareas de mantenimiento se realizan más rápido. -
Administración y extensión del modelo de datos
Puede crear tablas en Snowflake y vincularlas a Adobe Campaign, por ejemplo, para utilizar datos archivados durante períodos de retención o ejecutar procesos de segmentación con un rendimiento sobresaliente.Esta arquitectura también le permite usar las capacidades del flujo de trabajo de administración de datos en Snowflake. Solo los agregados y las tablas temporales se mueven a Campaign con fines de personalización y envío.
Arquitectura fda-archi
Con este modelo de implementación, los usuarios de Adobe Campaign pueden extender sus datos a Snowflake y aprovechar las ventajas de una sola plataforma de datos integrada para obtener información valiosa de los datos de las campañas de marketing en tiempo real. Proporciona a los usuarios la capacidad de desbloquear valores profundos de sus datos al ofrecer una plataforma única, unificada y fácil de usar para el análisis de datos. La plataforma de datos en la nube no requiere administración, ya que se escala infinitamente para admitir cualquier volumen de datos de marketing de Adobe Campaign.
La comunicación general entre servidores y procesos se realiza según el siguiente esquema:
PostgreSQL es la base de datos principal y Snowflake se puede utilizar como base de datos secundaria. Puede ampliar el modelo de datos y almacenar los datos en Snowflake. Posteriormente, puede ejecutar ETL, segmentación e informes en un conjunto de datos grande con un rendimiento sobresaliente.