16.4 Carregar dados do BigQuery no Adobe Experience Platform

Objetivos

  • Mapear dados do BigQuery para um esquema XDM
  • Carregar dados do BigQuery no Adobe Experience Platform
  • Familiarize-se com a interface do usuário do Conector do BigQuery Source

Antes de começar

Após o exercício 16.3, você deve ter essa página aberta no Adobe Experience Platform:

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Se o tiver aberto, continue com o exercício 16.4.1.

Caso não o tenha aberto, acesse o Adobe Experience Platform.

No menu esquerdo, vá para Fontes. Você verá a página inicial Fontes. No menu Fontes, clique em Bancos de Dados.

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Selecione o Google BigQuery Conector de origem e clique em + Configurar.

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Você verá a tela de seleção de Conta do Google BigQuery .

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Selecione sua conta e clique em Next.

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Você verá a visualização Adicionar dados.

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16.4.1 Seleção de tabela BigQuery

Na visualização Adicionar dados, selecione o conjunto de dados BigQuery.

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Agora é possível ver uma amostra de visualização de dados do Google Analytics no BigQuery.

Clique em Próximo.

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Mapeamento XDM 16.4.2

Agora você verá a tela Mapeamento :

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Agora é necessário criar um novo conjunto de dados ou selecionar um conjunto de dados existente para carregar os dados do Google Analytics. Para este exercício, um conjunto de dados e um schema já foram criados. Não é necessário criar um novo esquema ou conjunto de dados.

Selecione Conjunto de dados existente. Clique no ícone do conjunto de dados para selecionar um conjunto de dados existente.

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Procure o conjunto de dados chamado Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1) e selecione-o.

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Em seguida, clique em Confirm.

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Role para baixo. Agora é necessário mapear cada Campo de origem de Google Analytics/BigQuery para um Campo de destino XDM, campo por campo.

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Use a tabela de mapeamento abaixo para este exercício.

Campo de origem Campo de destino
_id _id
_id canal._id
timeStamp carimbo de data e hora
GA_ID --aepTenantId--.identification.core.gaid
customerID --aepTenantId--.identification.core.loyaltyId
Página web.webPageDetails.name
Dispositivo device.type
Browser environment.browserDetails.vendor
Canal de marketing marketing.trackingCode
TrafficSource channel.typeAtSource
TráfegoMédio channel.mediaType
TransactionID commerce.order.payments.transactionID
Ecommerce_Action_Type eventType
Pageviews web.webPageDetails.pageViews.value
Unique_Purchases commerce.purchases.value
Product_Detail_Views commerce.productViews.value
Adiciona_Ao_Carrinho commerce.productListAdds.value
Product_Remove_From_Cart commerce.productListRemovals.value
Product_Checkouts commerce.checkouts.value

Depois de copiar e colar o mapeamento acima na interface do usuário do Adobe Experience Platform, verifique se você não vê erros devido a erros de digitação ou espaços à esquerda/direita.

Agora você tem um Mapeamento como este:

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Os campos de origem GA_ID e customerID são mapeados para um Identificador neste Esquema XDM. Isso permitirá enriquecer os dados do Google Analytics (dados de comportamento da Web/aplicativo) com outros conjuntos de dados, como dados do Loyalty ou do Call Center.

Clique em Próximo.

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16.4.3 Conexão e agendamento de assimilação de dados

Agora você verá a guia Scheduling:

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Na guia Scheduling, é possível definir uma frequência para o processo de assimilação de dados para esses dados Mapping e dados.

Como você está usando dados de demonstração no Google BigQuery que não serão atualizados, não há necessidade real de definir um agendamento neste exercício. Você precisa selecionar algo e, para evitar muitos processos de assimilação de dados inúteis, é necessário definir a frequência da seguinte maneira:

  • Frequência: Semana
  • Intervalo: 200

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Importante: certifique-se de ativar o ​Backfillswitch.

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Por último, mas não menos importante, você deve definir um campo delta.

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O campo delta é usado para agendar a conexão e fazer upload somente de novas linhas que entram em seu conjunto de dados BigQuery. Normalmente, um campo delta é sempre uma coluna de carimbo de data e hora. Portanto, para assimilações de dados agendados futuras, somente as linhas com um novo carimbo de data e hora mais recente serão assimiladas.

Selecione timeStamp como o campo delta.

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Agora você tem isso.

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Clique em Próximo.

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16.4.4 Conexão de revisão e inicialização

Na visualização Detalhes do fluxo do conjunto de dados. é necessário nomear sua conexão, o que ajudará você a encontrá-la posteriormente.

Use esta convenção de nomenclatura:

Campo Nomenclatura Exemplo
Nome do fluxo do conjunto de dados DataFlow - ldap - Interação do Site BigQuery DataFlow - vangeluw - Interação do Site BigQuery
Descrição DataFlow - ldap - Interação do Site BigQuery DataFlow - vangeluw - Interação do Site BigQuery

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Clique em Próximo.

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Agora você verá uma visão geral detalhada de sua conexão. Certifique-se de que tudo está correto antes de continuar, pois algumas configurações não podem mais ser alteradas posteriormente, como, por exemplo, o mapeamento XDM.

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Clique em Concluir.

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A configuração da conexão pode levar algum tempo, portanto, não se preocupe se você vir isso:

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Depois que a conexão for criada, você verá o seguinte:

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Agora você está pronto para continuar com o próximo exercício, no qual usará o Customer Journey Analytics para criar visualizações poderosas sobre os dados do Google Analytics.

Próxima etapa: 16.5 Analisar dados do Google Analytics usando Customer Journey Analytics

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