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. Il se peut que les personnes chargées de votre ingénierie et de votre analyse des données maîtrisent bien Power BI, Tableau ou d’autres outils de Business Intelligence et de visualisation (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 :
- Il n’est pas nécessaire de recréer une représentation équivalente des vues de données de Customer Journey Analytics dans l’outil de BI lui-même.
Voir Vues des données pour plus d’informations sur les fonctionnalités des vues de données afin de comprendre ce qui doit être recréé. - La cohérence des rapports et analyses entre les outils de BI et Customer Journey Analytics est améliorée.
- Il est possible de combiner des données de Customer Journey Analytics avec d’autres sources de données déjà disponibles dans les outils de BI.
Conditions préalables
Pour utiliser cette fonctionnalité, vous devez disposer des éléments suivants :
- Accès aux Experience Platform et aux Customer Journey Analytics accordé.
- Octroi à l’administrateur de produit de l’accès à Customer Journey Analytics, de sorte que vous puissiez afficher, modifier, mettre à jour ou supprimer des connexions et des vues de données.
- Accès aux vues de données auxquelles vous souhaitez accéder.
- Accès accordé à l’extension CJA BI.
- Utilisez expirer sur les informations d’identification non arrivées à expiration pour connecter les outils de BI au Customer Journey Analytics BI extension. La variable Guide d’identification fournit des informations supplémentaires sur la définition des informations d’identification arrivant à expiration ou non arrivant à expiration.
Voir Contrôle d’accès au Parcours client pour plus d’informations, en particulier la variable Autorisations supplémentaires pour l’administrateur de produit et Autorisations du Customer Journey Analytics dans le 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.
Dans Adobe Experience Platform :
-
Sélectionnez **** Requêtes **** dans Gestion des données depuis le rail de gauche.
-
Sélectionnez Créer une requête .
-
Sélectionnez la variable
cja
Base . -
Pour exécuter la requête, saisissez votre instruction SQL et sélectionnez l’événement (ou appuyez sur la touche
[SHIFT]
+[ENTER]
).
-
Recherchez et copiez vos informations d’identification PostgresSQL dans Adobe Experience Platform :
-
Sélectionnez **** Requêtes **** depuis le rail de gauche (sous Gestion des données ).
-
Sélectionnez Informations d’identification dans la barre supérieure.
-
Sélectionnez la variable
cja
Base . -
Pour copier la chaîne de commande, utilisez dans le PSQL, commande .
-
-
Ouvrez une fenêtre de commande ou de terminal.
-
Pour vous connecter et commencer à exécuter vos requêtes, collez la chaîne de commande dans votre terminal.
Voir le guide de l’interface utilisateur de l’éditeur de requêtes pour plus d’informations.
Outils BI
Actuellement, la variable Customer Journey Analytics BI extension est pris en charge et testé uniquement pour Power BI et Tableau. D’autres outils de BI utilisant l’interface PSQL peuvent également fonctionner, mais ne sont pas encore pris en charge officiellement.
-
Recherchez les détails de vos informations d’identification PostgresSQL dans Adobe Experience Platform :
-
Sélectionnez **** Requêtes **** depuis le rail de gauche (sous Gestion des données ).
-
Sélectionnez Informations d’identification dans la barre supérieure.
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Sélectionnez la variable
cja
Base . -
Utilisez pour copier chacun des paramètres d’identification Postgres (Hôte, Port, Base de données, Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice, etc.), en cas de besoin dans Power BI.
-
-
Dans Power BI :
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Dans la fenêtre principale, sélectionnez Obtenir des données dans la barre d’outils supérieure.
-
Sélectionnez Plus… dans le rail de gauche.
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Sur l’écran Obtenir des données, recherchez
PostgresSQL
et sélectionnez la base de données PostgresSQL dans la liste. -
Dans la boîte de dialogue Base de données PostgressSQL , réalisez les actions suivantes :
-
Collez le **** Hôte **** Paramètre des requêtes Experience Platform Informations d’identification dans le Serveur Champ de texte.
-
Collez le **** Base **** Paramètre des requêtes Experience Platform Informations d’identification dans le Base Champ de texte.
Ajoutez
?FLATTEN
au paramètre Base de données , de sorte à lireprod:cja?FLATTEN
, par exemple. Voir Aplatissement des structures de données imbriquées à utiliser avec des outils de BI tiers pour plus d’informations. -
Lorsque vous êtes invité à Connectivité des données mode, sélectionnez DirectQuery.
-
Vous devez fournir un Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice et un Mot de passe. Utilisez les mêmes paramètres d’Informations d’identification que pour les requêtes Experience Platform.
-
-
Une fois la connexion établie, les tableaux de vue de données du Customer Journey Analytics apparaissent dans les Power BIs. Navigateur .
-
Sélectionnez les tableaux des vues de données à utiliser, puis sélectionnez Charger .
Toutes les dimensions et mesures associées à un ou plusieurs tableaux sélectionnés s’affichent dans le volet de droite et sont prêtes à être utilisées dans vos visualisations.
Voir Connecter Power BI à Query Service pour plus d’informations.
-
-
Recherchez les détails de vos informations d’identification PostgresSQL dans Adobe Experience Platform :
-
Sélectionnez **** Requêtes **** depuis le rail de gauche (sous Gestion des données ).
-
Sélectionnez Informations d’identification dans la barre supérieure.
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Sélectionnez la variable
cja
Base . -
Utilisez pour copier chacun des paramètres d’informations d’identification Postgres (Hôte, Port, Base de données, Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice, etc.) en cas de besoin dans Tableau.
-
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Dans Tableau :
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Sélectionnez **** Plus **** depuis Vers un serveur dans le rail de gauche.
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Sélectionnez PostgresSQL dans la liste.
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Dans la boîte de dialogue PostgresSQL, réalisez les actions suivantes :
-
Collez le **** Hôte **** Paramètre des requêtes Experience Platform Informations d’identification dans la Serveur Champ de texte.
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Collez le **** Port **** Paramètre des requêtes Experience Platform Informations d’identification dans la Port Champ de texte.
-
Collez le **** Base **** Paramètre des requêtes Experience Platform Informations d’identification dans la Base Champ de texte.
Ajoutez
%3FFLATTEN
au paramètre Base de données , de sorte à lireprod:cja%3FFLATTEN
, par exemple. Voir Aplatissement des structures de données imbriquées à utiliser avec des outils de BI tiers pour plus d’informations. -
Sélectionnez **** Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice et mot de passe **** dans la liste Authentification .
-
Collez le paramètre **** Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice .
-
Collez le **** Password **** Paramètre des requêtes Experience Platform Informations d’identification dans la Password Champ de texte.
-
Sélectionnez la variable Se connecter .
-
-
Les vues de données du Customer Journey Analytics s’affichent sous forme de tableaux dans la variable Tableau liste.
-
Faites glisser les tableaux à utiliser sur la zone de travail.
Vous pouvez désormais utiliser les données des tableaux de vues de données pour créer vos rapports et visualisations.
Voir Connecter Tableau à Query Service pour plus d’informations.
-
Voir Connecter des clients à Query Service pour une vue d’ensemble des différents outils disponibles et pour plus d’informations.
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 possède le nom de la vue my_web_data_view
. Vous pouvez définir un nom recommandé à utiliser dans votre outil de BI pour votre vue de données. Voir Paramètres d’affichage des 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 de la variable Customer Journey Analytics BI extension afficher des avertissements ou des erreurs appropriés lorsque vous ne respectez pas les étiquettes et stratégies de confidentialité 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.
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 du langage SQL que vous pouvez utiliser.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 7-row-2 8-row-2 9-row-2 10-row-2 layout-auto | |
---|---|
Modèle | Exemple |
Découverte de schéma |
|
Classement ou ventilation |
|
HAVING clause |
|
Valeurs de dimension Distinct, top |
|
Totaux des mesures |
|
Répartitions multi-dimensions et top-distincts |
|
Sous-sélection : Filtrer les résultats |
|
Sous-sélection : Requête dans vues de données |
|
Sous-sélection : Source mise en page, filtrage, et agrégation |
Niveaux utilisant les sous-sélections :
Niveaux utilisant CTE WITH :
|
Sélectionne l’emplacement où les mesures sont antérieures ou sont mélangées avec les dimensions |
|
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 :
- Toutes les mesures disponibles par défaut ;
- Défini dans la vue de données ;
- Mesures calculées compatibles avec la vue de données à laquelle l’utilisateur a accès.
La mesure est sélectionnée en fonction de son identifiant enveloppé dans une expression SUM(metric)
, comme avec les autres sources SQL.
Vous pouvez utiliser :
SELECT COUNT(*)
ouCOUNT(1)
pour obtenir la mesure Occurrences.SELECT COUNT(DISTINCT dimension)
ouSELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(dimension)
pour comptabiliser les valeurs distinctes approximatives d’une dimension. Voir les détails dans Compter les valeurs distinctes.- Calculs en ligne pour combiner des mesures à la volée et/ou effectuer des calculs sur celles-ci.
Compter les 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 est le 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 en ligne
Vous pouvez appliquer des maths 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.
+
, -
, *
, /
, et %
-X
ou +X
PI()
POSITIVE
, NEGATIVE
, ABS
, FLOOR
, CEIL
, CEILING
, EXP
, LN
, LOG10
, LOG1P
, SQRT
, CBRT
, DEGREES
, RADIANS
, SIN
, COS
, TAN
, ACOS
, ASIN
, ATAN
, COSH
, SINH
et TANH
MOD
, POW
, POWER
, ROUND
, LOG
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 :
- Si seul un minimum est fourni (
timestamp > X
outimestamp >= X
), la plage est comprise entre X et maintenant. - Si seul un maximum est fourni (
timestamp < X
outimestamp <= X
), la plage est comprise entre X moins 30 jours et X. - Si rien n’est fourni, la période est désormais de moins 30 jours.
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 de date/heure pour analyser ou tronquer l’horodatage de l’événement.
Période
La variable daterange
La colonne spéciale fonctionne de la même manière que timestamp
; toutefois, le filtrage est limité à des jours complets. La daterange
est également facultative et présente les mêmes valeurs par défaut que timestamp
.
La variable daterange
peut également être utilisé dans les fonctions de date/heure pour analyser ou tronquer la date de l’événement.
La variable daterangeName
une colonne spéciale peut être utilisée pour filtrer votre requête à l’aide d’une plage de dates nommée comme Last Quarter
.
daterange
mesures qui sont inférieures à un jour (heure, 30 minutes, 5 minutes, etc.).Identifiant 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 ID de filtre peuvent être utilisés par AND
- Je les prends.
Avec filterId
, vous pouvez utiliser filterName
pour utiliser le nom d’un filtre au lieu de son identifiant.
Clause Where
La variable WHERE
La clause est traitée en trois étapes :
-
Recherchez la période dans la variable
timestamp
,daterange
, oudaterangeName
champs spéciaux. -
Recherche de toute définition en externe
filterId
s oufilterName
s à inclure dans le filtrage. -
Conversion des expressions restantes en filtres ad hoc.
La gestion est effectuée en analysant le premier niveau de AND
dans la clause WHERE
. Chaque niveau supérieur AND
L’expression -ed doit correspondre à l’une des expressions 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 générale des fonctions
CAST(`timestamp` AS STRING)
ou`timestamp`::string
CAST
est ignorée.WHERE `timestamp` >= TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00') AND `timestamp` < TIMESTAMP('2022-01-02 00:00:00')
WHERE
.WHERE `timestamp` >= TO_TIMESTAMP('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_TIMESTAMP('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
WHERE
, en fournissant éventuellement un format pour cette chaîne d’heure.WHERE `timestamp` >= DATE('2022-01-01') AND `timestamp` < DATE('2022-01-02')
WHERE
.WHERE `timestamp` >= TO_DATE('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_DATE('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
WHERE
, en fournissant éventuellement un format pour cette chaîne de date.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
SELECT LOWER(name) AS lower_name
Fonctions de date et d’heure
SELECT DAYOFWEEK(`timestamp`)
SELECT DAYOFYEAR(`timestamp`)
SELECT QUARTER(`timestamp`)
SELECT HOUR(`timestamp`)
SELECT MINUTE(`timestamp`)
SELECT EXTRACT(MONTH FROM `timestamp`)
Les parties prises en charge sont les suivantes :
- Mots-clés :
YEAR
, MONTH
, DAYOFMONTH
, DAYOFWEEK
, DAYOFYEAR
, WEEK
, QUARTER
, HOUR
, MINUTE
.- Chaînes :
'YEAR'
, 'Y'
, 'MONTH'
, 'M'
, 'DAYOFMONTH'
, 'DAY'
, 'D'
, 'DAYOFWEEK'
, 'DOW'
, 'DAYOFYEAR'
, 'DOY'
, 'WEEK'
, 'WOY
, 'W'
, 'QUARTER'
, 'QOY'
, 'Q'
, 'HOUR'
ou 'MINUTE'
.SELECT DATE_PART('month', `timestamp`)
Les parties de chaîne prises en charge sont les suivantes :
'YEAR'
, 'Y'
, 'MONTH'
, 'M'
, 'DAYOFMONTH'
, 'DAY'
, 'D'
, 'DAYOFWEEK'
, 'DOW'
, 'DAYOFYEAR'
, 'DOY'
, 'WEEK'
, 'WOY
', 'W'
, 'QUARTER'
, 'QOY'
, 'Q'
, 'HOUR'
ou 'MINUTE'
.SELECT DATE_TRUNC('quarter', `timestamp`)
Les granularités de chaîne prises en charge sont les suivantes :
'YEAR'
, 'Y'
, 'MONTH'
, 'M'
, 'DAYOFMONTH'
, 'DAY'
, 'D'
, 'DAYOFWEEK'
, 'DOW'
, 'DAYOFYEAR'
, 'DOY'
, 'WEEK'
, 'WOY
, 'W'
, 'QUARTER'
, 'QOY'
, 'Q'
, 'HOUR'
ou 'MINUTE'
.