Reflejar y usar datos basados en modelos

Inicie sesión en Google BigQuery.

Seleccione BigQuery > Studio.

Seleccione el proyecto, conjunto de datos y tabla. En la ficha Esquema, verá una descripción general del esquema para los datos de evento.

Seleccione Consulta.

Ejecute una consulta de ejemplo en el editor de consultas, donde project es el nombre del proyecto y datasets es el nombre de los conjuntos de datos:

SELECT * FROM `project.datasets.eventdata` LIMIT 100

Ejecute la siguiente instrucción SQL en el editor de consultas para comprobar la configuración, donde project es el nombre del proyecto y datasets es el nombre de los conjuntos de datos:

SELECT
   table_name,
   MAX(CASE WHEN option_name = 'enable_change_history' THEN option_value END) AS enable_change_history
FROM `project.datasets.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS`
WHERE table_name = 'eventdata'
GROUP BY table_name
ORDER BY table_name;

Si el resultado no es TRUE, use la siguiente instrucción SQL para habilitar el historial de cambios, donde project es el nombre del proyecto y datasets es el nombre de los conjuntos de datos:

ALTER TABLE `project.datasets.eventdata`
SET OPTIONS (enable_change_history = TRUE);

En la interfaz de usuario de Adobe Experience Platform, en el carril izquierdo, seleccione Esquemas en Administración de datos.

Seleccione Crear esquema.

En el menú desplegable, seleccione Basado en modelo.

Si ve una ventana emergente con la opción de seleccionar entre Crear manualmente o Cargar un archivo DDL:

1. Seleccione seleccionar Crear manualmente.

   

2. Seleccione Siguiente.

En la interfaz de Esquemas > Crear esquema basado en modelo:

1. Escriba un nombre para mostrar del esquema. Por ejemplo: Sample Event Feed Schema.

2. Escriba una descripción. Por ejemplo: Sample event feed schema for a model-based schema.

3. Seleccione Serie temporal como comportamiento del esquema. Selecciona Serie temporal para datos basados en series temporales y Registro para datos basados en registros. El comportamiento define la estructura del esquema y las propiedades que se incluyen.

   Experience Platform Data Mirror para Customer Journey Analytics se utiliza principalmente para datos de series temporales (por ejemplo, datos de eventos).

   

4. Seleccione Finalizar.

En la interfaz Esquemas > Esquema de fuente de eventos de ejemplo, verá una advertencia que indica que los esquemas basados en modelos admiten la ingesta como filas de cambio.

La ingesta como filas de cambio también se conoce como captura de datos de cambio (CDC). Para admitir la captura de datos modificados, el esquema requiere lo siguiente:

• Clave principal.
• Descriptor de versión.
• Descriptor de marca de tiempo para datos de series de tiempo.

Seleccione junto a Esquema de fuente de eventos de muestra para empezar a agregar campos al esquema. Agregue los siguientes campos con tipo de datos y atributos adicionales al esquema.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 4-row-4 5-row-4 6-row-4 7-row-4
Nombre de campo	Nombre para mostrar	Tipo	Atributos adicionales
id	Id	Entero	Descriptor de versión
orders	Orders	Entero
pagename	Page Name	Cadena
personid	Person Id	Cadena	Clave principal Identity Seleccione CRMID para el área de nombres de identidad.
revenueamount	Revenue Amount	Doble
timestamp	Timestamp	DateTime	Descriptor de marca de tiempo
trackingcode	Tracking Code	Cadena

• El campo id está configurado como descriptor de versión.

  

• El campo personid está configurado, junto con timestamp como clave principal. Seleccione Crear clave principal compuesta para crear una clave compuesta.

  

  El campo personid también está configurado como identidad, con CRMID como área de nombres de identidad.

  

• El campo timestamp está configurado, junto con el campo personid como clave principal. El campo timestamp también está configurado como descriptor Timestamp. Solo necesita definir un campo como descriptor de marca de tiempo para datos basados en modelos de series de tiempo.

  

Si ha definido la clave principal, el descriptor de versión y el descriptor de marca de tiempo correctamente, desaparecerá la advertencia sobre la definición del esquema.

Seleccione Guardar para guardar el esquema.

Seleccione la tabla de la lista de tablas. Por ejemplo: eventdata.

Verá una muestra de los datos mostrados para su verificación.

Haga clic en Siguiente para continuar.

Seleccione Habilitar la captura de datos modificados. Aparece un cuadro de información Cambiar requisito de captura de datos con más información.

Seleccione Nuevo conjunto de datos para Conjunto de datos de destino para crear un nuevo conjunto de datos que contenga los datos reflejados.

Escriba un nombre del conjunto de datos de salida. Por ejemplo: event-data-mirror.

Seleccione el esquema basado en modelos que creó anteriormente en el menú desplegable Esquema. Por ejemplo: Esquema de fuente de eventos de muestra.

Especifique otros detalles.

Seleccione Siguiente.

Asigne los campos. Desde el esquema de Google BigQuery (datos de Source) hasta los campos del esquema que ha definido en Experience Platform (Campos de destino).

Si todos los campos están asignados correctamente, seleccione Siguiente para continuar.

Especifique la Frecuencia e Intervalo para programar la sincronización de los datos reflejados.

Especifique la hora de inicio para la programación.

Haga clic en Siguiente para continuar.

Revise la configuración del conector de origen.

Seleccione Finalizar. Se le dirigirá al flujo de datos configurado.

Seleccione Conexiones en el menú Administración de datos.

Seleccione Crear nueva conexión.

Especifique el Nombre de conexión, espacio aislado, Cantidad promedio de eventos diarios y otros parámetros opcionales necesarios.

Seleccione Agregar conjuntos de datos.

1. En el paso Seleccionar conjuntos de datos de Agregar conjuntos de datos:

   1. Seleccione el conjunto de datos que contiene los datos reflejados. Por ejemplo: event-data-mirror. El conjunto de datos tiene Modelo como Tipo de conjunto de datos.

      

   2. Añada conjuntos de datos adicionales que sean relevantes para la conexión.

   3. Seleccione Siguiente.

2. En el paso Configuración de conjuntos de datos de Agregar conjuntos de datos:

   Para el conjunto de datos basado en modelos event-data-mirror

   1. Seleccione Evento como Tipo de conjunto de datos.

   2. Seleccione el campo PersonId como ID de persona.

   3. Marca de tiempo se rellena automáticamente como Marca de tiempo.

   4. Seleccione Otro como tipo de origen de datos.

   5. Escriba Google BigQuery Event Data como descripción del origen de datos.

   6. Especifique otros detalles, como Importar todos los datos nuevos y Rellenar todos los datos existentes.

      

   De forma opcional, especifique detalles para otros conjuntos de datos.

3. Seleccione Agregar conjuntos de datos.

Seleccione Guardar.

En la interfaz de Customer Journey Analytics, seleccione Vistas de datos, opcionalmente desde Administración de datos, en el menú superior.

Seleccione Crear nueva vista de datos.

En el paso Configurar, haga lo siguiente:

1. Seleccione la conexión en la lista Conexión.

2. Asigne un nombre y (opcionalmente) describa su conexión.

3. Seleccione Guardar y continuar.

En el paso Componentes, haga lo siguiente:

1. Agregue cualquier campo de esquema o componente estándar que desee incluir en los cuadros de componente METRICS o DIMENSIONS. Asegúrese de agregar campos relevantes del conjunto de datos que contiene los datos reflejados. Para acceder a esos campos:

   1. Seleccionar conjuntos de datos de eventos.

   2. Seleccione campos ad hoc y basados en modelos.

   3. Arrastre y suelte los campos de los esquemas basados en modelos en METRICS o DIMENSIONS.

      

2. Defina campos derivados para campos que no tienen el tipo adecuado, que no tienen el formato adecuado o que desea modificar por otros motivos. Por ejemplo, para Importe de ingresos.

   1. Seleccione Crear campo derivado.

   2. En el editor de campos derivado:

      1. Defina un nuevo campo Revenue Amount (Numeric), como se muestra a continuación.

         

      2. Seleccione Guardar.

   3. Arrastre el nuevo campo derivado Importe de ingresos (numérico) y suelte el campo en MÉTRICAS.

      

3. Seleccione Guardar y continuar.

En el paso Configuración, haga lo siguiente:

Deje la configuración tal como está y seleccione Guardar y finalizar.

En la interfaz de Customer Journey Analytics, seleccione Workspace en el menú superior.

Seleccione Proyectos en el panel de navegación izquierdo.

Seleccione Crear proyecto. En la ventana emergente:

1. Seleccione proyecto Workspace en blanco.

2. Seleccione Crear.

En el área de trabajo Nuevo proyecto, asegúrese de que su vista de datos esté seleccionada. Esa vista de datos vincula a la conexión que contiene los datos reflejados.

Para crear su primer informe, arrastre y suelte dimensiones y métricas en la tabla de forma libre en el panel Forma libre. Por ejemplo, arrastre Cantidad de ingresos (numérica) a Arrastre una métrica aquí. A continuación, arrastre PersonId y suelte el campo en el primer encabezado de columna. Realice otros ajustes según lo considere oportuno.

El resultado final es una descripción general de los perfiles y sus ingresos en función de los datos reflejados procedentes de una tabla de Google BigQuery.