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Utilisation des vues Data Warehouse

Ce document décrit l’objectif et les utilisations des Data Warehouse Views accessibles en accédant à Manage Data > Data Warehouse Views. Vous trouverez ci-dessous une explication de son fonctionnement et de la manière de créer des vues, ainsi qu’un exemple de la manière d’utiliser Data Warehouse Views pour consolider les données de Facebook et de dépenses AdWords.

Usage général

La fonction Data Warehouse Views permet de créer de nouvelles tables d'entrepôt de données en modifiant une table existante ou en joignant ou en consolidant plusieurs tables ensemble à l'aide de SQL. Une fois qu’un Data Warehouse View a été créé et traité par un cycle de mise à jour, il est renseigné dans votre Data Warehouse sous la forme d’un nouveau tableau sous la liste déroulante Data Warehouse Views , comme illustré ci-dessous :

Interface de Data Warehouse

À partir de là, votre nouvelle vue fonctionne comme toute autre table, vous permettant de créer des colonnes calculées ou de créer des mesures et des rapports sur celle-ci.

Les Data Warehouse Views sont principalement utilisés pour consolider plusieurs tableaux similaires mais disparates, de sorte que tous les rapports puissent être créés sur un seul nouveau tableau. Parmi les exemples courants, citons la consolidation des tables d’une base de données héritée et d’une base de données active pour combiner les données historiques et actuelles, ou la combinaison de plusieurs sources publicitaires telles que Facebook et AdWords en une seule table Consolidated ad spend.

Si vous connaissez SQL, ces deux exemples de consolidation utilisent la fonction UNION, mais vous pouvez utiliser n’importe quelle syntaxe et fonction PostgreSQL lors de la création d’une vue.

Création et gestion des vues Data Warehouse

Vous pouvez créer de nouvelles Data Warehouse Views et supprimer des vues existantes en accédant à Manage Data > Data Warehouse Views, comme illustré ci-dessous :

Section

À partir de là, vous pouvez créer une vue en suivant les exemples d’instructions ci-dessous :

Il est important de mentionner qu’après l’enregistrement, la requête sous-jacente utilisée pour générer un Data Warehouse View ne peut pas être modifiée. Si vous devez ajuster la structure d'une Data Warehouse View, vous devez créer une vue et migrer manuellement les colonnes calculées, les mesures ou les rapports de la vue d'origine vers la nouvelle. Une fois la migration terminée, vous pouvez supprimer en toute sécurité la vue d’origine. Étant donné que les Data Warehouse Views ne sont pas modifiables, Adobe vous recommande de tester la sortie de votre requête à l’aide du SQL Report Builder avant d’enregistrer votre requête en tant que vue Data Warehouse.

Exemple : Facebook et Google AdWords des données

Regardez de plus près l’un des exemples mentionnés précédemment dans cet article : consolidation des données de Facebook et de dépenses AdWords dans un nouveau tableau publicitaire consolidé. Le plus souvent, cela implique la consolidation de deux tableaux, avec les exemples de jeux de données ci-dessous :

Ad source: Google AdWords

Table name: campaigns67890

Sample data:

Ad source: Facebook

Table name: facebook_ads_insights_12345

Sample data:

Pour créer une seule table de dépenses publicitaires contenant à la fois les campagnes Facebook et Google AdWords, vous devez écrire une requête SQL et utiliser la fonction UNION ALL . Une instruction UNION ALL est le plus souvent utilisée pour combiner plusieurs requêtes SQL distinctes tout en ajoutant les résultats de chaque requête à une seule sortie.

Il existe quelques exigences d’une instruction UNION qui méritent d’être mentionnées, comme indiqué dans la documentation PostgreSQL :

Lors de l’exécution d’une instruction UNION ou UNION ALL, les noms des colonnes de la sortie finale reflètent les noms des colonnes de votre première requête.

En règle générale, la consolidation de vos Facebook et Google AdWords données de dépenses dans un Data Warehouse View nécessite la création d’un tableau à sept colonnes, avec une requête similaire à la suivante :

    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

Quelques points importants à propos de ce qui précède :

L’enregistrement de la requête ci-dessus en tant que Data Warehouse View crée une table avec les dépenses de Facebook et de AdWords, comme illustré ci-dessous :

Au lieu de créer un ensemble distinct de mesures marketing pour chaque source publicitaire, vous pouvez créer un seul ensemble de mesures à l’aide du tableau ci-dessus pour capturer toutes vos publicités.

Vous recherchez de l’aide supplémentaire ?

L’écriture de code SQL et la création de Data Warehouse Views ne sont pas incluses avec le support technique. Cependant, l’équipe Services offre une assistance pour la création de vues. Pour tout, de la migration d’une base de données héritée vers une nouvelle base de données à la création d’une vue Data Warehouse unique à des fins d’analyse spécifique, l’équipe d’assistance peut vous aider.

Habituellement, la création d'un nouveau Data Warehouse View dans le but de consolider 2-3 tableaux structurés de manière similaire nécessite cinq heures de service, ce qui se traduit par environ 1 250 $ de travail. Voici toutefois quelques facteurs communs qui peuvent accroître les investissements attendus :