Eseguire il mirroring e utilizzare i dati relazionali

Accedi a Google BigQuery.

Seleziona BigQuery > Studio.

Seleziona il progetto, il set di dati e la tabella. Nella scheda Schema è disponibile una panoramica dello schema per i dati dell'evento.

Seleziona Query.

Eseguire una query di esempio nell'editor delle query, dove project è il nome del progetto e datasets è il nome dei set di dati:

SELECT * FROM `project.datasets.eventdata` LIMIT 100

Eseguire l'istruzione SQL seguente nell'editor delle query per verificare l'impostazione, dove project è il nome del progetto e datasets è il nome dei set di dati:

SELECT
   table_name,
   MAX(CASE WHEN option_name = 'enable_change_history' THEN option_value END) AS enable_change_history
FROM `project.datasets.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS`
WHERE table_name = 'eventdata'
GROUP BY table_name
ORDER BY table_name;

Se il risultato non è TRUE, utilizzare la seguente istruzione SQL per abilitare la cronologia delle modifiche, dove project è il nome del progetto e datasets è il nome dei set di dati:

ALTER TABLE `project.datasets.eventdata`
SET OPTIONS (enable_change_history = TRUE);

Nell'interfaccia utente di Adobe Experience Platform, nella barra a sinistra, seleziona Schemi in Gestione dati.

Seleziona Crea schema.

Dal menu a discesa, selezionare Relazionale.

Se viene visualizzata una finestra a comparsa con l'opzione di selezionare tra Crea manualmente o Carica un file DDL:

1. Selezionare Crea manualmente.

   

2. Seleziona Avanti.

Nell'interfaccia Schemi > Crea schema relazionale:

1. Immettere un nome visualizzato per lo schema ​. Ad esempio: Sample Event Feed Schema.

2. Immetti una Descrizione. Ad esempio: Sample event feed schema for a relational schema.

3. Seleziona Serie temporali come Comportamento schema. Selezionare Serie temporali per i dati basati su serie temporali e Record per i dati basati su record. Il comportamento definisce la struttura dello schema e le proprietà incluse.

   Experience Platform Data Mirror per Customer Journey Analytics viene utilizzato principalmente per i dati delle serie temporali (ad esempio, i dati degli eventi).

   

4. Seleziona Fine.

Nell'interfaccia Schemi > Schema feed eventi di esempio viene visualizzato un avviso che indica che gli schemi relazionali supportano l'acquisizione come righe di modifica.

L’acquisizione come righe di modifica è nota anche come Change Data Capture (CDC). Per supportare l’acquisizione dei dati di modifica, lo schema richiede:

• Chiave primaria.
• Descrittore della versione.
• Descrittore della marca temporale per i dati della serie temporale.

Seleziona accanto a Schema feed evento di esempio per iniziare ad aggiungere campi allo schema. Aggiungi i campi seguenti con tipo di dati e attributi aggiuntivi allo schema.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 4-row-4 5-row-4 6-row-4 7-row-4
Nome campo:	Nome visualizzato	Tipo	Attributi aggiuntivi
id	Id	Numero intero	Descrittore di versione
orders	Orders	Numero intero
pagename	Page Name	Stringa
personid	Person Id	Stringa	Chiave primaria Identity Selezionare CRMID per lo spazio dei nomi Identity.
revenueamount	Revenue Amount	Doppio
timestamp	Timestamp	DataOra	descrittore timestamp
trackingcode	Tracking Code	Stringa

• Il campo id è configurato come Descrittore versione.

  

• Il campo personid è configurato insieme a timestamp come chiave primaria. Selezionare Crea chiave primaria composita per creare una chiave composita.

  

  Anche il campo personid è configurato come Identity, con CRMID come Identity namespace.

  

• Il campo timestamp è configurato insieme al campo personid come chiave primaria. Anche il campo timestamp è configurato come descrittore timestamp. È sufficiente definire un campo come descrittore marca temporale per i dati relazionali della serie temporale.

  

Se hai definito correttamente la chiave primaria, il descrittore della versione e il descrittore della marca temporale, l'avviso nella definizione dello schema scompare.

Seleziona Salva per salvare lo schema.

Selezionare la tabella dall'elenco delle tabelle. Ad esempio: eventdata.

Viene visualizzato un esempio dei dati per la verifica.

Seleziona Avanti per continuare.

Selezionare Abilita rilevamento modifiche dati. Viene visualizzata una finestra di informazioni Modifica requisito acquisizione dati con ulteriori informazioni.

Seleziona Nuovo set di dati per Set di dati di destinazione per creare un nuovo set di dati contenente i dati con mirroring.

Immetti un nome set di dati di output. Ad esempio: event-data-mirror.

Seleziona lo schema relazionale creato in precedenza dal menu a discesa Schema. Ad esempio: Esempio di schema feed eventi.

Specifica altri dettagli.

Seleziona Avanti.

Mappa i campi. Dallo schema di Google BigQuery (Dati Source) ai campi dello schema definiti in Experience Platform (Campi Target).

Se tutti i campi sono mappati correttamente, selezionare Avanti per continuare.

Specifica Frequenza e Intervallo per pianificare la sincronizzazione dei dati con mirroring.

Specifica l'ora di inizio per la pianificazione.

Seleziona Avanti per continuare.

Controlla la configurazione del connettore di origine.

Seleziona Fine. Viene visualizzato il flusso di dati configurato.

Selezionare Connessioni dal menu Gestione dati.

Selezionare Crea nuova connessione.

Specifica il nome connessione, Sandbox, numero medio di eventi giornalieri e altri parametri facoltativi richiesti.

Seleziona Aggiungi set di dati.

1. Nel passaggio Seleziona set di dati di Aggiungi set di dati:

   1. Seleziona il set di dati contenente i dati con mirroring. Ad esempio: event-data-mirror. Il set di dati ha Relazionale come Tipo di set di dati.

      

   2. Aggiungi eventuali set di dati aggiuntivi rilevanti per la connessione.

   3. Seleziona Avanti.

2. Nel passaggio Impostazioni set di dati di Aggiungi set di dati:

   Per il set di dati relazionali event-data-mirror

   1. Seleziona Evento come Tipo set di dati.

   2. Selezionare il campo PersonId come ID persona.

   3. Timestamp viene popolato automaticamente come Timestamp.

   4. Selezionare Altro come Tipo di origine dati.

   5. Immettere Google BigQuery Event Data come descrizione origine dati.

   6. Specifica altri dettagli, ad esempio Importa tutti i nuovi dati e Recupera tutti i dati esistenti.

      

   Facoltativamente, specifica i dettagli per altri set di dati.

3. Seleziona Aggiungi set di dati.

Seleziona Salva.

Nell'interfaccia di Customer Journey Analytics, seleziona Visualizzazioni dati, facoltativamente da Gestione dati, nel menu principale.

Selezionare Crea nuova visualizzazione dati.

Nel passaggio Configura:

1. Selezionare la connessione dall'elenco Connessione.

2. Assegna un nome e (facoltativamente) una descrizione alla connessione.

3. Seleziona Salva e continua.

Nel passaggio Componenti:

1. Aggiungi qualsiasi campo schema e/o componente standard da includere nelle caselle dei componenti METRICS o DIMENSIONS. Assicurati di aggiungere campi rilevanti dal set di dati che contiene i dati con mirroring. Per accedere a questi campi:

   1. Seleziona Set di dati evento.

   2. Seleziona Campi ad hoc e relazionali.

   3. Trascina i campi dagli schemi relazionali su METRICS o DIMENSIONS.

      

2. Definire i campi derivati per i campi che non hanno il tipo corretto, non sono nel formato corretto o che si desidera modificare per altri motivi. Ad esempio, per Importo ricavi.

   1. Seleziona Crea campo derivato.

   2. Nell’editor campi derivati:

      1. Definisci un nuovo campo Revenue Amount (Numeric), come indicato di seguito.

         

      2. Seleziona Salva.

   3. Trascina il nuovo campo derivato Revenue Amount (Numeric) e rilascia il campo in METRICS.

      

3. Seleziona Salva e continua.

Nel passaggio Impostazioni:

Lasciare le impostazioni immutate e selezionare Salva e termina.

Nell'interfaccia di Customer Journey Analytics, seleziona Workspace nel menu principale.

Seleziona Progetti nel menu di navigazione a sinistra.

Seleziona Crea progetto. Nel popup:

1. Selezionare Progetto Workspace vuoto.

2. Seleziona Crea.

Nell'area di lavoro Nuovo progetto, verifica che la visualizzazione dati sia selezionata. La visualizzazione dati è collegata alla connessione che contiene i dati con mirroring.

Per creare il primo rapporto, trascina dimensioni e metriche sulla Tabella a forma libera nel pannello Forma libera. Ad esempio, trascina Importo ricavi (numerico) in Trascina qui una metrica. Trascinare PersonId e rilasciare il campo nell'intestazione della prima colonna. Effettua altre regolazioni che ritieni opportune.

Il risultato finale è una panoramica dei profili e dei relativi ricavi basati su dati con mirroring provenienti da una tabella BigQuery di Google.