Extension Customer Journey Analytics BI

Le Customer Journey Analytics BI extension permet à SQL d’accéder aux vues de données que vous avez définies dans Customer Journey Analytics. Vos ingénieurs et analystes de données connaissent peut-être mieux Power BI, Tableau Desktop ou d’autres outils de Business Intelligence et de visualisation (également appelés outils de BI). Elles peuvent désormais créer des rapports et des tableaux de bord en fonction des vues de données des utilisateurs et utilisatrices de Customer Journey Analytics lors de la création de leurs projets Analysis Workspace.

Le Query Service d’Adobe Experience Platform est l’interface SQL des données disponibles dans le lac de données d’Experience Platform. Avec le Customer Journey Analytics BI extension activé, la fonctionnalité de Query Service est étendue pour afficher vos vues de données de Customer Journey Analytics sous la forme de tableaux ou de vues dans une session Query Service. Par conséquent, les outils de Business Intelligence qui utilisent Query Service comme interface PostgresSQL bénéficient en toute transparence de cette fonctionnalité étendue.

Les principaux avantages sont les suivants :

Conditions préalables

Pour utiliser cette fonctionnalité, vous pouvez utiliser des informations d’identification arrivant à expiration ou non expirantes pour connecter les outils de BI au Customer Journey Analytics BI extension. Le guide des informations d’identification fournit des informations supplémentaires sur la définition des informations d’identification arrivant à expiration ou non.
Vous trouverez ci-dessous des étapes supplémentaires pour configurer les autorisations CJA

Expiration des informations d’identification

Pour utiliser des informations d’identification arrivant à expiration, vous pouvez :

Vous pouvez également effectuer les opérations suivantes :

Informations d’identification sans date d’expiration

Pour utiliser des informations d’identification non expirantes :

Voir Contrôle d’accès au Parcours clientpour plus d’informations, en particulier les autorisations supplémentaires d’administrateur de produit et les autorisations de Customer Journey Analytics dans l’Admin Console.

Utilisation

Pour utiliser la fonctionnalité Customer Journey Analytics BI extension, vous pouvez utiliser SQL directement ou utiliser l’expérience de glisser-déposer disponible dans l’outil de BI spécifique.

SQL

Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité directement dans les instructions SQL à l’aide du requêteur ou d’un client d’interface de ligne de commande (CLI) PostgresSQL standard.

Voir le guide de l’interface utilisateur de l’éditeur de requêtes pour plus d’informations.

Outils BI

Actuellement, le Customer Journey Analytics BI extension est pris en charge et testé uniquement pour Power BI et Tableau Desktop. D’autres outils de BI utilisant l’interface PSQL peuvent également fonctionner, mais ne sont pas encore pris en charge officiellement.

Voir Connecter des clients à Query Service pour une vue d’ensemble des différents outils disponibles et pour plus d’informations.

Voir Cas d’utilisation pour savoir comment réaliser un certain nombre de cas d’utilisation à l’aide de l’extension Customer Journey Analytics BI

Fonctionnalité

Par défaut, vos vues de données ont un nom de tableau sécurisé généré à partir de leur nom convivial. Par exemple, la vue de données nommée Ma vue de données web porte le nom my_web_data_view. Vous pouvez définir un nom préféré à utiliser dans votre outil BI pour votre vue de données. Voir Paramètres des vues de données pour plus d’informations.

Pour utiliser les identifiants de vue de données comme noms de table, vous pouvez ajouter le paramètre optionnel CJA_USE_IDS sur le nom de la base de données lors de la connexion. Par exemple, prod:cja?CJA_USE_IDS affiche vos vues de données avec des noms tels que dv_ABC123.

Gouvernance des données

Les paramètres liés à la gouvernance de données dans Customer Journey Analytics sont hérités d’Adobe Experience Platform. L’intégration entre Customer Journey Analytics et la gouvernance de données Adobe Experience Platform permet l’étiquetage des données Customer Journey Analytics sensibles et l’application des politiques de confidentialité.

Les libellés et les politiques de confidentialité créés sur les jeux de données consommés par Experience Platform peuvent être affichés dans le workflow des vues de données Customer Journey Analytics. Par conséquent, les données interrogées à l’aide du Customer Journey Analytics BI extension affichent les avertissements ou les erreurs appropriés en cas de non-respect des étiquettes de confidentialité et des politiques définies.

Liste des vues de données

Dans l’interface de ligne de commande PostgreSQL standard, vous pouvez répertorier vos vues à l’aide de \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

Imbrication et aplatissement

Par défaut, le schéma de vos vues de données utilise des structures imbriquées, tout comme les schémas XDM d’origine. L’intégration prend également en charge l’option FLATTEN. Vous pouvez utiliser cette option pour forcer l’aplatissement du schéma des vues de données (et de tout autre tableau de la session). L’aplatissement permet une utilisation plus facile dans les outils de BI qui ne prennent pas en charge les schémas structurés. Voir Utiliser les structures de données imbriquées dans Query Service pour plus d’informations.

Valeurs par défaut et limites

Les valeurs par défaut et limites supplémentaires suivantes s’appliquent lors de l’utilisation de l’extension BI :

SQL pris en charge

Voir Référence SQL de Query Service pour obtenir une référence complète sur le type de SQL pris en charge.

Consultez le tableau ci-dessous pour obtenir des exemples de langage SQL que vous pouvez utiliser.

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

AVEC LES LIGNES COMME (
 AVEC _ COMME (
 SELECT * FROM data_ares
 OÙ `timestamp` ENTRE '2021-01-01' ET '2021-02-01'
 )
 SELECT _.item, _.units FROM _
 WHERE _.item IS NOT NULL
)
SELECT rows.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

Dimensions

Vous pouvez sélectionner l’une des dimensions disponibles par défaut ou définies dans la vue de données. Vous sélectionnez une dimension en fonction de son identifiant.

Mesures

Les mesures disponibles à la sélection sont les suivantes :

La mesure est sélectionnée en fonction de son identifiant enveloppé dans une expression SUM(metric), comme avec les autres sources SQL.

Vous pouvez utiliser :

Comptage des valeurs distinctes

En raison de la nature sous-jacente du fonctionnement de Customer Journey Analytics, la seule dimension pour laquelle vous pouvez obtenir un comptage des valeurs distinctes exact est la dimension adobe_personid. Les instructions SQL suivantes SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) ou SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) renvoient la valeur de la mesure Personnes par défaut, qui correspond au nombre de personnes distinctes. Pour les autres dimensions, un nombre distinct approximatif est renvoyé.

Mesures conditionnelles

Vous pouvez incorporer une clause IF ou CASE dans les fonctions SUM ou COUNT pour ajouter un filtrage supplémentaire spécifique à une mesure sélectionnée. L’ajout de ces clauses est similaire à l’application d’un filtre à une colonne de mesures dans un tableau de rapport Workspace.

Exemples :

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

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

Calculs intégrés

Vous pouvez appliquer des mathématiques supplémentaires aux expressions de mesure dans votre SELECT. Ces calculs peuvent être utilisés au lieu de définir les calculs dans une mesure calculée. Le tableau suivant répertorie les types d’expressions pris en charge.

Colonnes spéciales

Horodatage

La colonne spéciale timestamp fournit les périodes de la requête. Une période peut être définie par une expression BETWEEN ou une paire de vérifications timestamp >, >=, <, <= (avec AND).
La valeur timestamp est facultative. Si aucune plage complète n’est fournie, les valeurs par défaut sont utilisées :

La plage d’horodatage est convertie en filtre global de plage de dates dans RankedRequest.
Le champ d’horodatage peut également être utilisé dans les fonctions date/heure pour analyser ou tronquer l’horodatage de l’événement.

Période

La colonne spéciale daterange fonctionne de la même manière que timestamp ; toutefois, le filtrage est limité à jours complets. La daterange est également facultative et présente les mêmes valeurs par défaut que timestamp.
Le champ daterange peut également être utilisé dans les fonctions date/heure pour analyser ou tronquer la date de l’événement.

La colonne spéciale daterangeName peut être utilisée pour filtrer votre requête à l’aide d’une période nommée telle que Last Quarter.

ID de filtre

La colonne spéciale filterId, optionnelle, sert à appliquer à la requête un filtre défini en externe. L’application d’un filtre défini en externe à une requête est similaire au glissement d’un filtre sur un panneau de Workspace. Plusieurs identifiants de filtre peuvent être utilisés en les AND.

En plus de filterId, vous pouvez utiliser filterName pour utiliser le nom d’un filtre au lieu de l’identifiant.

Clause Where

La clause WHERE est gérée en trois étapes :

La gestion est effectuée en analysant le premier niveau de AND dans la clause WHERE. Chaque expression AND de niveau supérieur doit correspondre à l’une des valeurs ci-dessus. Tout élément, s’il est plus profond que le premier niveau de AND ou si la clause WHERE utilise OR au niveau supérieur, est traité comme un filtre ad hoc.

Ordre de tri

Par défaut, la requête trie les résultats selon la première mesure sélectionnée dans l’ordre décroissant. Vous pouvez remplacer l’ordre de tri par défaut en spécifiant ORDER BY ... ASC ou ORDER BY ... DESC. Si vous utilisez ORDER BY, vous devez spécifier ORDER BY sur la première mesure sélectionnée.

Vous pouvez également inverser l’ordre en utilisant - (moins) devant la mesure. Les deux instructions ci-dessous donnent le même ordre :

ORDER BY metric1 ASC

ORDER BY -metric1 DESC

Prise en charge des fonctions générales

Prise en charge des fonctions de Dimension

Ces fonctions peuvent être utilisées sur les dimensions des clauses SELECT et WHERE ou dans les mesures conditionnelles.

Fonctions de chaîne

Fonctions date-heure

Prise en charge partielle

Certaines fonctionnalités SQL ne sont que partiellement prises en charge avec l’extension BI et ne renvoient pas les mêmes résultats que ceux d’autres bases de données. Cette fonctionnalité spécifique est utilisée dans le langage SQL généré par divers outils de BI, pour lesquels l’extension BI n’a pas de correspondance exacte. Par conséquent, l’extension BI se concentre sur une implémentation limitée qui couvre l’utilisation minimale de l’outil BI sans générer d’erreurs. Voir le tableau ci-dessous pour plus d’informations.