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Uso de las vistas de Data Warehouse

Este documento describe el propósito y los usos de Data Warehouse Views a los que se puede acceder navegando hasta Manage Data > Data Warehouse Views. A continuación se explica qué hace y cómo crear vistas, así como un ejemplo de cómo usar Data Warehouse Views para consolidar los datos de gasto de Facebook y AdWords.

Finalidad general

La característica Data Warehouse Views es un método para crear nuevas tablas almacenadas modificando una tabla existente o uniendo o consolidando varias tablas mediante SQL. Una vez que un ciclo de actualización ha creado y procesado un Data Warehouse View, se rellena en su Data Warehouse como una nueva tabla en el menú desplegable Data Warehouse Views, como se muestra a continuación:

Desde aquí, la nueva vista funciona como cualquier otra tabla, lo que le permite crear nuevas columnas calculadas o crear métricas e informes sobre ella.

Data Warehouse Views se utilizan principalmente para consolidar varias tablas similares pero dispares juntas, de manera que todos los informes se puedan crear en una sola tabla nueva. Algunos ejemplos comunes incluyen la consolidación de las tablas de una base de datos heredada y una base de datos activa para combinar datos históricos y actuales, o la combinación de varias fuentes de anuncios como Facebook y AdWords en una tabla Consolidated ad spend singular.

Si está familiarizado con SQL, ambos ejemplos de consolidación utilizan la función UNION, pero puede utilizar cualquier sintaxis y función de PostgreSQL al crear una nueva vista.

Creación y administración de vistas de Data Warehouse

Se puede crear un(a) nuevo(a) Data Warehouse Views y eliminar las vistas existentes navegando a Manage Data > Data Warehouse Views, como se muestra a continuación:

Desde aquí puede crear una vista siguiendo las instrucciones de ejemplo siguientes:

Es importante mencionar que después de guardar, la consulta subyacente utilizada para generar un Data Warehouse View no se puede editar. Si necesita ajustar la estructura de un(a) Data Warehouse View, debe crear una vista y migrar manualmente cualquier columna, métrica o informe calculado de la vista original a la nueva. Una vez completada la migración, puede eliminar con seguridad la vista original. Como Data Warehouse Views no se pueden editar, Adobe recomienda probar el resultado de la consulta con SQL Report Builder antes de guardar la consulta como una vista de Data Warehouse.

Ejemplo: datos de Facebook y Google AdWords

Observe con más detalle uno de los ejemplos mencionados anteriormente en este artículo: consolidar los datos de gasto de Facebook y AdWords en una nueva tabla de anuncios consolidados. Normalmente, esto implica la consolidación de dos tablas, con conjuntos de datos de ejemplo a continuación:

Ad source: Google AdWords

Table name: campaigns67890

Sample data:

Ad source: Facebook

Table name: facebook_ads_insights_12345

Sample data:

Para crear una sola tabla de gasto de anuncios que contenga las campañas Facebook y Google AdWords, debe escribir una consulta SQL y utilizar la función UNION ALL. La instrucción UNION ALL se utiliza con mayor frecuencia para combinar varias consultas SQL distintas y anexar los resultados de cada consulta a un único resultado.

Hay algunos requisitos de una instrucción UNION que vale la pena mencionar, como se describe en la documentación de PostgreSQL:

Al ejecutar una instrucción UNION o UNION ALL, los nombres de las columnas del resultado final reflejan el nombre de las columnas de la primera consulta.

Normalmente, la consolidación de los datos de gasto de Facebook y Google AdWords en un(a) Data Warehouse View requiere la creación de una tabla con siete columnas, con una consulta similar a la siguiente:

    SELECT
        "_id" as id,
        'AdWords' as ad_source,
        "date",
        "campaign",
        "adCost" as spend,
        "impressions",
        "adClicks" as clicks
    FROM campaigns67890
    UNION
    SELECT
        "_id" as id,
        'Facebook' as ad_source,
        "date_start" as date,
        "campaign_name" as campaign,
        "spend",
        "impressions",
        "clicks"
    FROM facebook_ads_insights_12345

Un par de puntos importantes sobre lo anterior:

Si guarda la consulta anterior como Data Warehouse View, se creará una tabla con los gastos de Facebook y AdWords, de forma similar a la siguiente:

En lugar de crear un conjunto independiente de métricas de marketing para cada fuente de publicidad, puede crear un único conjunto de métricas utilizando la tabla anterior para capturar todos los anuncios.

¿Busca ayuda adicional?

La escritura de SQL y la creación de Data Warehouse Views no se incluyen en el soporte técnico. Sin embargo, el equipo de servicios ofrece asistencia en la creación de vistas. Desde migrar una base de datos heredada con una nueva base de datos hasta crear una única vista de Data Warehouse para realizar un análisis específico, el equipo de asistencia puede ayudarle.

Normalmente, la creación de un nuevo(a) Data Warehouse View con el fin de consolidar de 2 a 3 tablas de estructura similar requiere cinco horas de tiempo de servicio, lo que se traduce en aproximadamente 1.250 $ de trabajo. Sin embargo, a continuación se presentan algunos factores comunes que pueden aumentar la inversión esperada requerida: