Présentation des flux de données
Les flux de données exportent des données brutes au niveau de l’événement de Customer Journey Analytics vers une destination cloud. Vous pouvez utiliser ces données sur d’autres plateformes en dehors d’Adobe, telles qu’un entrepôt de données.
Les flux de données sont créés à partir des composants dans une vue de données. Chaque dimension et mesure que vous incluez devient une colonne dans le flux de données et les paramètres de vue de données tels que la persistance, les champs dérivés et les segments sont appliqués aux données. Les fichiers sont diffusés au format Parquet.
Vous pouvez créer les types de flux de données suivants :
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Flux en direct : exportez les données actuelles et futures toutes les heures ou quotidiennement. Chaque diffusion est envoyée après la fin de l’heure ou de la journée et le délai de traitement est dépassé.
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Flux de renvoi : exportez les données historiques d’une période passée.
Pour une comparaison des flux de données par rapport à d’autres méthodes d’exportation Customer Journey Analytics, telles que l’exportation de table complète, voir Comparaison des produits Analytics.
Conditions préalables
Assurez-vous de respecter toutes les exigences suivantes avant d’utiliser les flux de données :
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Les données sont ingérées dans Customer Journey Analytics et une connexion et une vue de données sont configurées.
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Votre compte est un administrateur de produit Customer Journey Analytics ou appartient à un profil de produit avec l’autorisation Flux de données (dans la catégorie Outils de vues de données) pour la vue de données que vous souhaitez utiliser. Pour plus d’informations, voir Contrôle d’accès.
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Un compte et un emplacement d’exportation cloud sont configurés pour Amazon S3, Google Cloud Platform, Azure RBAC ou Azure SAS. Pour plus d’informations, consultez Configuration des comptes d’exportation cloud et Configuration des emplacements d’exportation cloud.
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Avantage : réduit le risque que les modifications apportées aux rapports Analysis Workspace modifient de manière inattendue la sortie du flux de données.
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Inconvénient : vous devez conserver la vue de données supplémentaire avec vos autres vues de données.
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Consultez les articles suivants pour planifier, migrer et créer vos flux de données.
Planification des flux de données
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Comprendre les écarts de données entre les flux de données et Analysis Workspace : découvrez pourquoi la sortie des flux de données peut ne pas correspondre aux rapports dans Analysis Workspace.
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Disponibilité des composants dans les flux de données : découvrez les dimensions et mesures requises, non prises en charge ou restreintes dans les flux de données.
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Utiliser des fichiers Parquet dans les flux de données : découvrez pourquoi les flux de données utilisent Parquet et comment interroger ou charger les fichiers dans votre entrepôt de données.
Migration des flux de données d’Adobe Analytics
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Comparer des flux de données dans Customer Journey Analytics et Adobe Analytics : découvrez les différences de fonctionnalités et de concepts si vous avez utilisé des flux de données Adobe Analytics par le passé.
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Préparer le mappage des colonnes de flux de données : découvrez les facteurs qui affectent la manière dont les colonnes Adobe Analytics sont mappées à Customer Journey Analytics.
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Mapper les colonnes de flux de données Adobe Analytics à Customer Journey Analytics : recherchez l’équivalent Customer Journey Analytics de chaque colonne Adobe Analytics que vous souhaitez conserver.
Création et configuration des flux de données
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Créer un flux de données : sélectionnez les composants, configurez le planning et configurez la diffusion.
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Segmentation dans les flux de données : appliquez des segments pour filtrer les données d’un flux de données.
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Appliquer des transformations de données : transformez des données à l’aide de paramètres de composant, de champs dérivés ou de SQL.
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Composants de sous-événement dans les flux de données : découvrez comment les composants des tableaux et des mappages sont exportés et comment les interroger.