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1.2.4 Carga de datos de BigQuery en Adobe Experience Platform

Last update: Mon Feb 17 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Objetivos

  • Asignación de datos de BigQuery a un esquema XDM
  • Carga de datos de BigQuery en Adobe Experience Platform
  • Familiarícese con la interfaz de usuario del conector de Source de BigQuery

Antes de comenzar

Después del ejercicio anterior, debería tener esta página abierta en Adobe Experience Platform:

demostración

Si lo tiene abierto, continúe con el siguiente ejercicio.

Si no lo tienes abierto, ve a Adobe Experience Platform.

En el menú de la izquierda, vaya a Fuentes. Luego verá la página principal de Sources. En el menú Sources, vaya al conector de origen de Google BigQuery y haga clic en Configurar.

demostración

A continuación, verá la pantalla de selección de cuenta de Google BigQuery. Seleccione su cuenta y haga clic en Siguiente.

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Verá la pantalla Seleccionar datos.

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1.2.4.1 Selección de tabla de BigQuery

En la pantalla Seleccionar datos, seleccione su conjunto de datos de BigQuery. Ahora puede ver una previsualización de datos de ejemplo de los datos de Google Analytics en BigQuery.

Haga clic en Next.

demostración

Asignación XDM 1.2.4.2

Ahora verá lo siguiente:

demostración

Ahora debe crear un nuevo conjunto de datos o seleccionar uno existente en el que cargar los datos de Google Analytics. Para este ejercicio, ya se han creado un conjunto de datos y un esquema. No es necesario crear un nuevo esquema o conjunto de datos.

Seleccione conjunto de datos existente. Abra el menú desplegable para seleccionar un conjunto de datos. Busque el conjunto de datos denominado Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1) y selecciónelo. Haga clic en Next.

demostración

Desplácese hacia abajo. Ahora necesita asignar cada campo de Source desde Google Analytics/BigQuery a un campo de destino de XDM, campo por campo. Puede ver una serie de errores que se solucionarán con el siguiente ejercicio de asignación.

demostración

Utilice la siguiente tabla de asignación para este ejercicio.

Campo de origen
Campo de destino
_id
_id
_id
canal._id
timeStamp
timestamp
GA_ID
--aepTenantId--.identification.core.gaid
customerID
--aepTenantId--. identification.core.crmId
Page
web.webPageDetails.name
Device
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

Para algunos campos, debe quitar la asignación original y crear una nueva, para un Campo calculado.

Campo calculado
Campo de destino
iif(Unique_Purchases == null, 0, Unique_Purchases)
commerce.purchases.value
iif(Product_Detail_Views == null, 0, Product_Detail_Views)
commerce.productViews.value
iif(Adds_To_Cart == null, 0, Adds_To_Cart)
commerce.productListAdds.value
iif(Product_Removes_From_Cart == null, 0, Product_Removes_From_Cart), 1, 0)
commerce.productListRemovals.value
iif(Product_Checkouts == null, 0, Product_Checkouts)
commerce.checkouts.value

Para crear un campo calculado, haga clic en + Nuevo tipo de campo y, a continuación, haga clic en Campo calculado.

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Pegue la regla anterior y haga clic en Guardar para cada uno de los campos de la tabla anterior.

demostración

Ahora tiene una asignación como esta.

Los campos de origen GA_ID y customerID están asignados a un identificador en este esquema XDM. Esto le permitirá enriquecer los datos de Google Analytics (datos de comportamiento de la aplicación/web) con otros conjuntos de datos, como lealtad o datos del centro de llamadas.

Haga clic en Next.

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1.2.4.3 Programación de la conexión y la ingesta de datos

Ahora verá la ficha Programación:

En la ficha Programación, puede definir una frecuencia para el proceso de ingesta de datos para esta asignación y los datos.

Como está utilizando datos de demostración en Google BigQuery que no se actualizarán, no hay necesidad real de configurar una programación en este ejercicio. Debe seleccionar algo y, para evitar demasiados procesos de ingesta de datos inútiles, debe configurar la frecuencia de esta manera:

  • Frecuencia: Semana
  • Intervalo: 200
  • Hora de inicio: en cualquier momento de la hora siguiente

Importante: asegúrese de activar el conmutador Relleno.

Por último, pero no menos importante, debe definir un campo delta.

El campo delta se usa para programar la conexión y cargar solo las filas nuevas que llegan al conjunto de datos de BigQuery. Un campo delta suele ser siempre una columna de marca de tiempo. Por lo tanto, para futuras ingestas de datos programadas, solo se incorporarán las filas con una marca de tiempo nueva y más reciente.

Seleccione timeStamp como campo delta.
Haga clic en Next.

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1.2.4.4 Revisar e iniciar la conexión

Ahora verá una descripción general detallada de su conexión. Asegúrese de que todo es correcto antes de continuar, ya que algunos ajustes ya no se pueden cambiar posteriormente, como la asignación XDM.

Haga clic en Finalizar.

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Una vez creada la conexión, verá lo siguiente:

demostración

Ya está listo para continuar con el siguiente ejercicio, en el que utilizará Customer Journey Analytics para crear potentes visualizaciones sobre los datos de Google Analytics.

Pasos siguientes

Ir a 1.2.5 Analizar datos de Google Analytics mediante Customer Journey Analytics

Volver a Ingesta y análisis de datos de Google Analytics en Adobe Experience Platform con el conector Source de BigQuery

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