16.4 Caricare dati da BigQuery in Adobe Experience Platform

Obiettivi

  • Mappatura dei dati BigQuery su uno schema XDM
  • Caricare dati BigQuery in Adobe Experience Platform
  • Acquisisci familiarità con l’interfaccia utente del connettore di origine BigQuery

Prima di iniziare

Dopo l’esercizio 16.3, dovrebbe essere aperta questa pagina in Adobe Experience Platform:

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Se è aperto, continua con l’esercizio 16.4.1.

Se non lo avete aperto, andate su Adobe Experience Platform.

Nel menu a sinistra, vai a Origini. Viene quindi visualizzata la home page Sources. Nel menu Origini, fai clic su Database.

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Seleziona il Connettore sorgente Google BigQuery e fai clic su + Configura.

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Viene quindi visualizzata la schermata di selezione dell’account Google BigQuery.

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Seleziona il tuo account e fai clic su Avanti.

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Verrà quindi visualizzata la vista Aggiungi dati .

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16.4.1 Selezione tabella BigQuery

Nella vista Aggiungi dati , seleziona il set di dati BigQuery .

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È ora possibile visualizzare un'anteprima di dati di esempio dei dati Google Analytics in BigQuery.

Fai clic su Avanti.

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Mappatura XDM 16.4.2

Viene ora visualizzata la schermata Mapping (Mappatura):

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È ora necessario creare un nuovo set di dati o selezionare un set di dati esistente in cui caricare i dati delle Google Analytics. Per questo esercizio, è già stato creato un set di dati e uno schema. Non è necessario creare un nuovo schema o set di dati.

Seleziona Set di dati esistente. Fai clic sull’icona del set di dati per selezionare un set di dati esistente.

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Cerca il set di dati denominato Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1) e selezionalo.

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Quindi, fai clic su Conferma.

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Scorri verso il basso. È ora necessario mappare ogni campo Origine da Google Analytics/BigQuery a un campo XDM Target, campo per campo.

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Utilizzare la tabella di mappatura riportata di seguito per questo esercizio.

Campo di origine Campo di destinazione
_id _id
_id channel._id
timeStamp timestamp
GA_ID --aepTenantId--.identity.core.gaid
customerID --aepTenantId--.identity.core.loyaltyId
Pagina web.webPageDetails.name
Dispositivo device.type
Browser environment.browserDetails.vendor
MarketingChannel marketing.trackingCode
TrafficSource channel.typeAtSource
TrafficMedium channel.mediaType
TransactionID commerce.order.payments.transactionID
Ecommerce_Action_Type eventType
Pageviews web.webPageDetails.pageViews.value
Acquisti_univoci commerce.purchases.value
Product_Detail_Views commerce.productViews.value
Add_To_Cart commerce.productListAdds.value
Product_Removes_From_Cart commerce.productListRemovals.value
Product_Checkouts commerce.checkouts.value

Dopo aver copiato e incollato la mappatura di cui sopra nell’interfaccia utente di Adobe Experience Platform, verifica se non vengono visualizzati errori a causa di errori di battitura o di spazi iniziali/finali.

Ora disponi di una mappatura come questa:

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I campi di origine GA_ID e customerID sono mappati su un identificatore in questo schema XDM. Questo ti consente di arricchire i dati delle Google Analytics (dati comportamentali web/app) con altri set di dati come i dati Fedeltà o Call Center.

Fai clic su Avanti.

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16.4.3 Pianificazione della connessione e dell'acquisizione dei dati

Ora verrà visualizzata la scheda Pianificazione :

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Nella scheda Pianificazione è possibile definire una frequenza per il processo di inserimento dei dati per questo Mapping e i dati.

Poiché in Google BigQuery utilizzi dati dimostrativi che non verranno aggiornati, non è necessario impostare una pianificazione in questo esercizio. Devi selezionare qualcosa e per evitare troppi processi inutili di inserimento dei dati, devi impostare la frequenza in questo modo:

  • Frequenza: Settimana
  • Intervallo: 200

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Importante: attivare il ​​Backfillswitch.

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Ultimo ma non meno importante, è necessario definire un campo delta.

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Il campo delta viene utilizzato per pianificare la connessione e caricare solo le nuove righe incluse nel set di dati BigQuery. Un campo delta è in genere sempre una colonna di marca temporale. Pertanto, per le future acquisizioni di dati pianificati, verranno acquisite solo le righe con una marca temporale nuova e più recente.

Seleziona timeStamp come campo delta.

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Ora avete questo.

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Fai clic su Avanti.

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16.4.4 Revisione e avvio della connessione

Nella visualizzazione Dettaglio flusso di dati . devi assegnare un nome alla connessione, che ti aiuterà a trovarla in un secondo momento.

Utilizza questa convenzione di denominazione:

Campo Denominazione Esempio
Nome del flusso di dati DataFlow - ldap - Interazione sito Web BigQuery Flusso di dati - vangeluw - Interazione del sito Web BigQuery
Descrizione DataFlow - ldap - Interazione sito Web BigQuery Flusso di dati - vangeluw - Interazione del sito Web BigQuery

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Fai clic su Avanti.

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Viene visualizzata una panoramica dettagliata della connessione. Assicurati che tutto sia corretto prima di continuare, in quanto alcune impostazioni non possono più essere modificate successivamente, come ad esempio la mappatura XDM.

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Fai clic su Fine.

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L'impostazione della connessione potrebbe richiedere un po' di tempo, quindi non preoccuparti se vedi questo:

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Una volta creata la connessione, verrà visualizzato quanto segue:

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Ora puoi continuare con il prossimo esercizio, in cui utilizzerai il Customer Journey Analytics per creare potenti visualizzazioni sui dati di Google Analytics.

Passaggio successivo: 16.5 Analizzare i dati delle Google Analytics utilizzando il Customer Journey Analytics

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