16.4 BigQueryからAdobe Experience Platformにデータを読み込む

目標

  • BigQueryデータをXDMスキーマにマップする
  • BigQueryデータをAdobe Experience Platformに読み込む
  • BigQuery Source ConnectorのUIについて理解する

事前準備

演習16.3の後、Adobe Experience Platformで次のページを開く必要があります。

デモ

開いている場合は、演習16.4.1を続けてください。

開いてない場合は Adobe Experience Platform

左側のメニューで「ソース」に移動します。 次に、ソース​のホームページが表示されます。 ソース​メニューで、データベース​をクリックします。

デモ

Google BigQuery​ソースコネクタを選択し、+設定​をクリックします。

デモ

次に、Google BigQueryアカウントの選択画面が表示されます。

デモ

アカウントを選択し、「次へ」をクリックします。

デモ

次に、追加data​表示が表示されます。

デモ

16.4.1 BigQueryテーブルの選択

追加data​表示ーで、BigQueryデータセットを選択します。

デモ

これで、BigQueryでGoogle Analyticsデータのサンプルデータプレビューを確認できます。

Next」をクリックします。

デモ

16.4.2 XDMマッピング

マッピング画面が表示されます。

デモ

次に、新しいデータセットを作成するか、Google Analyticsデータを読み込む既存のデータセットを選択する必要があります。 この演習では、データセットとスキーマが既に作成されています。 新しいスキーマやデータセットを作成する必要はありません。

既存のデータセット」を選択します。 データセットアイコンをクリックして、既存のデータセットを選択します。

デモ

Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1)という名前のデータセットを検索し、選択します。

デモ

次に、「確認」をクリックします。

デモ

下にスクロールします。 次に、各​ソースフィールド​をGoogle Analytics/BigQueryからXDM ターゲットフィールド​に、フィールドごとにマップする必要があります。

デモ

この演習では、次のマッピング表を使用します。

ソースフィールド ターゲットフィールド
_id _id
_id チャネル._id
timeStamp timestamp
GA_ID --aepTenantId--.identification.core.gaid
customerID --aepTenantId--.identification.core.loyaltyId
ページ web.webPageDetails.name
デバイス 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
Unique_Purchases commerce.purchases.value
Product_Detail_表示 commerce.productViews.value
Adds_To_Cart commerce.productListAdds.value
Product_Remove_From_Cart commerce.productListRemovals.value
Product_Checkouts commerce.checkouts.value

上記のマッピングをコピーしてAdobe Experience PlatformUIに貼り付けた後、入力ミスや先頭/末尾の空白が原因でエラーが表示されないかどうかを確認してください。

次のような​マッピング​が作成されました。

デモ

ソースフィールド​GA_ID​と​customerID​は、このXDMスキーマ内の識別子にマップされます。 これにより、Google Analyticsデータ(Web/Appの行動データ)を忠誠度やコールセンターデータなどの他のデータセットと強化できます。

Next」をクリックします。

デモ

16.4.3接続とデータ取り込みスケジュール

スケジュール」タブが表示されます。

デモ

スケジュール」タブでは、この​マッピング​とデータのデータ取り込み処理の頻度を定義できます。

Google BigQueryで更新されないデモデータを使用しているので、この演習でスケジュールを設定する必要はありません。 何かを選択する必要があり、データ取り込みプロセスが多くなりすぎないようにするには、次のように頻度を設定する必要があります。

  • 頻度:
  • 間隔:200

デモ

重要:必ず ​Backfillswitchをアクティブにしてください。

デモ

最後に、delta​フィールドを定義する必要があります。

デモ

delta​フィールドは、接続のスケジュールを設定し、BigQueryデータセットに含まれる新しい行のみをアップロードする場合に使用します。 deltaフィールドは、通常、常にタイムスタンプ列です。 したがって、今後スケジュールされたデータ取り込みを行う場合は、新しいタイムスタンプの新しい行のみが取り込まれます。

deltaフィールドとして​timeStamp​を選択します。

デモ

これです。

デモ

Next」をクリックします。

デモ

16.4.4接続の確認と起動

データセットフローの詳細​表示内。 接続に名前を付ける必要があります。後で見つけやすくなります。

次の命名規則を使用してください。

フィールド 命名
データセットフロー名 DataFlow - ldap - BigQuery Webサイトのインタラクション DataFlow - vangeluw - BigQuery Webサイトのインタラクション
説明 DataFlow - ldap - BigQuery Webサイトのインタラクション DataFlow - vangeluw - BigQuery Webサイトのインタラクション

デモ

Next」をクリックします。

デモ

これで、接続の詳細な概要が表示されます。 続行する前に、すべてが正しいことを確認してください。XDMマッピングのように、後で設定を変更することはできなくなります。

デモ

Finish​をクリックします。

デモ

接続の設定には時間がかかる場合があるので、次のような場合は心配しないでください。

デモ

接続が作成されると、次のように表示されます。

デモ

これで、次の演習に進む準備が整いました。この演習では、Customer Journey Analyticsを使用して、Google Analyticsデータの上に強力なビジュアライゼーションを構築します。

次の手順:16.5Customer Journey Analyticsを使用したGoogle Analyticsデータの分析

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