Extensión de Customer Journey Analytics BI

Customer Journey Analytics BI extension habilita el acceso SQL a las vistas de datos que ha definido en Customer Journey Analytics. Es posible que sus ingenieros y analistas de datos estén más familiarizados con Power BI, Tableau Desktop u otras herramientas de inteligencia empresarial y visualización (también denominadas herramientas de BI). Ahora pueden crear informes y paneles basados en las mismas vistas de datos que utilizan los usuarios de Customer Journey Analytics al crear sus proyectos de Analysis Workspace.

El servicio de consultas de Adobe Experience Platform es la interfaz SQL de los datos disponibles en el lago de datos de Experience Platform. Con Customer Journey Analytics BI extension activado, la funcionalidad de Query Service se amplía para ver las vistas de datos de Customer Journey Analytics como tablas o vistas en una sesión de Query Service. Como resultado, las herramientas de inteligencia empresarial que utilizan Query Service como su interfaz PostgresSQL se benefician sin problemas de esta funcionalidad ampliada.

Las principales ventajas son las siguientes:

Requisitos previos

Para usar esta funcionalidad, puede usar credenciales que caduquen o no caduquen para conectar las herramientas de BI a Customer Journey Analytics BI extension. La Guía de credenciales proporciona más información sobre cómo configurar credenciales que caducan o que no caducan.
A continuación se muestran pasos adicionales para configurar los permisos de CJA

Credenciales que caducan

Para utilizar credenciales que caducan, puede:

O bien puede:

Credenciales que no caducan

Para usar credenciales que no caduquen:

Consulte Control de acceso con Recorrido del cliente para obtener más información, en concreto los permisos adicionales de administrador de productos y los permisos de Customer Journey Analytics en el Admin Console.

Uso

Para usar la funcionalidad de Customer Journey Analytics BI extension, puede utilizar SQL directamente o utilizar la experiencia de arrastrar y soltar disponible en la herramienta específica de BI.

SQL

Puede utilizar la funcionalidad directamente en las instrucciones SQL utilizando el editor de consultas o un cliente de interfaz de línea de comandos (CLI) estándar de PostgresSQL.

Consulte la guía de la interfaz de usuario del editor de consultas para obtener más información.

Herramientas de BI

Actualmente, Customer Journey Analytics BI extension es compatible y se ha probado solo para Power BI y Tableau Desktop. Otras herramientas de BI que usan la interfaz PSQL podrían funcionar también, pero aún no son compatibles oficialmente.

Consulte Conectar clientes al servicio de consultas para obtener información general y más detallada sobre las distintas herramientas disponibles.

Consulte Casos de uso sobre cómo realizar una serie de casos de uso con la extensión de BI de Customer Journey Analytics

Funcionalidad

De forma predeterminada, las vistas de datos tienen un nombre seguro para las tablas generadas a partir de su nombre descriptivo. Por ejemplo, la vista de datos Mi vista de datos web tiene el nombre de vista my_web_data_view. Puede definir un nombre preferido para usar en la herramienta de BI para la vista de datos. Consulte Configuración de vista de datos para obtener más información.

Si desea utilizar los ID de vista de datos como nombres de tabla, puede añadir el CJA_USE_IDS opcional estableciendo en el nombre de la base de datos al conectarse. Por ejemplo, prod:cja?CJA_USE_IDS muestra sus vistas de datos con nombres como dv_ABC123.

Gobernanza de datos

La configuración relacionada con la gobernanza de datos en Customer Journey Analytics se hereda de Adobe Experience Platform. La integración entre Customer Journey Analytics y Gobernanza de datos de Adobe Experience Platform permite el etiquetado de datos confidenciales de Customer Journey Analytics y la aplicación de directivas de privacidad.

Las etiquetas de privacidad y las políticas creadas en conjuntos de datos consumidos por Experience Platform se pueden ver en el flujo de trabajo de vistas de datos de Customer Journey Analytics. Por lo tanto, los datos consultados con Customer Journey Analytics BI extension muestran advertencias o errores adecuados cuando no cumplen con las etiquetas y directivas de privacidad definidas.

Enumerar vistas de datos

En la CLI estándar de PostgreSQL, puede enumerar las vistas mediante \dv

prod:all=> \dv
                       List of relations
 Schema |                    Name                    | Type |  Owner
--------+--------------------------------------------+------+----------
 public | my_web_data_view                           | view | postgres
 public | my_mobile_data_view                        | view | postgres

Anidado frente al acoplamiento

De forma predeterminada, el esquema de las vistas de datos utiliza estructuras anidadas, al igual que los esquemas XDM originales. La integración también admite la opción FLATTEN. Puede utilizar esta opción para forzar el acoplamiento del esquema de las vistas de datos (y de cualquier otra tabla de la sesión). El acoplamiento permite un uso más sencillo en herramientas de BI que no admiten esquemas estructurados. Consulte Trabajar con estructuras de datos anidadas en el servicio de consultas para obtener más información.

Valores predeterminados y limitaciones

Al usar la extensión de BI, se aplican los siguientes valores predeterminados y limitaciones adicionales:

SQL compatible

Consulte Referencia SQL del servicio de consultas para obtener la referencia completa sobre qué tipo de SQL se admite.

Consulte la tabla siguiente para ver ejemplos del SQL que puede utilizar.

SELECT * FROM dv1 WHERE 1=0

SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1

SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02' AND
 filterId = '12345'
GROUP BY dim1

SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02' AND
 AND (dim2 = 'A' OR dim3 IN ('X', 'Y', 'Z'))
GROUP BY dim1

SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1
HAVING m1 > 100

SELECT DISTINCT dim1 FROM dv1

SELECT dim1 AS dv1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1

SELECT dim1 AS dv1
FROM dv1
WHERE `timestamp` >= '2022-01-01' AND `timestamp` < '2022-01-02'
GROUP BY dim1
ORDER BY SUM(metric1)
LIMIT 15

SELECT SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'

SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1, dim2

SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2

SELECT DISTINCT dim1, dim2
FROM dv1

SELECT dim1, m1
FROM (
 SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
 FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim1
)
WHERE dim1 in ('A', 'B')

SELECT key, SUM(m1) AS total
FROM (
 SELECT dim1 AS key, SUM(metric1) AS m1
 FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim1

 UNION

 SELECT dim2 AS key, SUM(m1) AS m1
 FROM dv2
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim2
GROUP BY key
ORDER BY total

SELECT rows.dim1, SUM(rows.m1) AS total
FROM (
 SELECT _.dim1,_.m1
 FROM (
 SELECT * FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 ) _
 WHERE _.dim1 in ('A', 'B', 'C')
) rows
GROUP BY 1
ORDER BY total

CON filas COMO (
 CON _ AS (
) SELECT * FROM áreas_de_datos
 WHERE `timestamp` ENTRE '2021-01-01' Y '2021-02-01'
 )
 SELECT _.item, _.units FROM _
 WHERE _.item IS NOT NULL
)
SELECCIONAR filas.item, SUM(rows.units) AS units
FROM rows.item in ('A', 'B', 'C')
GROUP BY rows.item

SELECT SUM(metric1) AS m1, dim1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 2

Dimensiones

Puede seleccionar cualquiera de las dimensiones disponibles de forma predeterminada o definidas en la vista de datos. La dimensión se selecciona por su ID.

Métricas

Las métricas disponibles para seleccionar son las siguientes:

Seleccione una métrica por su ID dentro de una expresión SUM(metric) igual que lo haría con otros orígenes SQL.

Puede usar lo siguiente:

Recuento de valores distintos

Debido a la naturaleza subyacente del funcionamiento de Customer Journey Analytics, la única dimensión para la que puede obtener un recuento de distintos exactos es la dimensión adobe_personid. Las siguientes instrucciones SQL SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) o SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) devuelven el valor de la métrica de personas predeterminada, que es el recuento de personas distintas. Para otras dimensiones, se devuelve un recuento distinto aproximado.

Métricas condicionales

Puede incrustar una cláusula IF o CASE en las funciones SUM o COUNT para añadir filtrado adicional específico de una métrica seleccionada. Añadir estas cláusulas es similar a aplicar un filtro a una columna de métrica en una tabla de informes de Workspace.

Ejemplos:

SUM(IF(dim1 = 'X' AND dim2 = 'A', metric1, 0)) AS m1

SUM(CASE WHEN dim1 = 'X' AND dim2 = 'A' THEN metric1 END) AS m1

Cálculos en línea

Puede aplicar matemáticas adicionales a las expresiones de métricas en su SELECT. Esta matemática se puede utilizar en lugar de definir la matemática en una métrica calculada. En la tabla siguiente se enumeran los tipos de expresiones admitidos.

Columnas especiales

Marca de tiempo

La columna especial timestamp se utiliza para proporcionar los intervalos de fechas para la consulta. Un intervalo de fecha se puede definir con una expresión BETWEEN o un par de timestamp >, >=, <, <= comprobados AND conjuntamente.
El timestamp es opcional y, si no se proporciona ningún intervalo completo, se utilizan los valores predeterminados:

El intervalo de marca de tiempo se convierte en un filtro global de intervalo de fecha en RankedRequest.
El campo de marca de tiempo también se puede utilizar en funciones de fecha y hora para analizar o truncar la marca de tiempo del evento.

Intervalo de fechas

La columna especial daterange funciona de manera similar a timestamp; sin embargo, el filtrado se limita a días completos. El daterange también es opcional y tiene los mismos valores predeterminados de intervalo que timestamp.
El campo daterange también se puede usar en funciones de fecha/hora para analizar o truncar la fecha del evento.

La columna especial daterangeName se puede usar para filtrar la consulta usando un intervalo de fechas con nombre como Last Quarter.

Identificador de filtro

La columna especial filterId es opcional y se utiliza para aplicar un filtro definido externamente a la consulta. La aplicación de un filtro definido externamente a una consulta es similar a arrastrar un filtro en un panel en Workspace. AND puede usar varios ID de filtro al usarlos.

Junto con filterId, puede usar filterName para usar el nombre de un filtro en lugar del identificador.

Cláusula Where

La cláusula WHERE se administra en tres pasos:

La gestión se realiza analizando el primer nivel de ANDs en la cláusula WHERE. Cada expresión de nivel superior AND debe coincidir con una de las expresiones anteriores. Lo que esté por debajo del primer nivel de ANDs, o si la cláusula WHERE utiliza OR en el nivel superior, se gestiona como un filtro ad hoc.

Orden de clasificación

De forma predeterminada, la consulta ordena los resultados por la primera métrica seleccionada en orden descendente. Puede sobrescribir el orden de clasificación predeterminado especificando ORDER BY ... ASC o ORDER BY ... DESC. Si utiliza ORDER BY, debe especificar ORDER BY en la primera métrica seleccionada.

También puede cambiar el orden utilizando - (menos) delante de la métrica. Las dos sentencias siguientes dan como resultado el mismo orden:

ORDER BY metric1 ASC

ORDER BY -metric1 DESC

Compatibilidad general con funciones

Compatibilidad con funciones de Dimension

Estas funciones se pueden usar en dimensiones de la cláusula SELECT, WHERE o en métricas condicionales.

Funciones de cadena

Funciones de fecha y hora

Compatibilidad parcial

Algunas funcionalidades de SQL solo se admiten parcialmente con la extensión de BI y no devuelven los mismos resultados que se ven con otras bases de datos. Esta funcionalidad específica se utiliza en SQL generado por varias herramientas de BI, para las que la extensión de BI no tiene una coincidencia exacta. Como resultado, la extensión de BI se centra en una implementación limitada que cubre el uso mínimo de la herramienta de BI sin arrojar errores. Consulte la tabla siguiente para obtener más detalles.