Estensione Customer Journey Analytics BI

Customer Journey Analytics BI extension abilita l'accesso SQL alle visualizzazioni dati definite nel Customer Journey Analytics. I data engineer e gli analisti potrebbero avere più familiarità con Power BI, Tableau Desktop o altri strumenti di business intelligence e visualizzazione (denominati anche strumenti BI). Ora possono creare reporting e dashboard basati sulle stesse visualizzazioni dati utilizzate dagli utenti del Customer Journey Analytics durante la creazione dei loro progetti Analysis Workspace.

Adobe Experience Platform Query Service è l'interfaccia SQL per i dati disponibili nel data lake di Experience Platform. Con Customer Journey Analytics BI extension abilitato, la funzionalità di Query Service viene estesa per visualizzare le visualizzazioni dati di Customer Journey Analytics come tabelle o visualizzazioni in una sessione di Query Service. Di conseguenza, gli strumenti di business intelligence che utilizzano Query Service come interfaccia PostgresSQL usufruiscono senza soluzione di continuità di questa funzionalità estesa.

I principali vantaggi sono i seguenti:

Prerequisiti

Per utilizzare questa funzionalità, è possibile utilizzare credenziali in scadenza o non in scadenza per connettere gli strumenti BI a Customer Journey Analytics BI extension. La Guida alle credenziali fornisce ulteriori informazioni sull'impostazione di credenziali in scadenza o non in scadenza.
Di seguito sono riportati i passaggi aggiuntivi per impostare le autorizzazioni CJA

Credenziali in scadenza

Per utilizzare le credenziali in scadenza, è possibile:

Oppure puoi:

Credenziali non in scadenza

Per utilizzare credenziali senza scadenza:

Consulta Controllo dell'accesso del Percorso clienti per ulteriori informazioni, in particolare Autorizzazioni aggiuntive per l'amministratore del prodotto e Autorizzazioni di Customer Journey Analytics nell'Admin Console.

Utilizzo

Per utilizzare la funzionalità Customer Journey Analytics BI extension, è possibile utilizzare direttamente SQL o utilizzare l'esperienza di trascinamento disponibile nello strumento BI specifico.

SQL

È possibile utilizzare la funzionalità direttamente nelle istruzioni SQL utilizzando Query Editor o un client CLI (Command Line Interface) PostgresSQL standard.

Per ulteriori informazioni, vedere la Guida dell'interfaccia utente di Query Editor.

Strumenti BI

Attualmente, Customer Journey Analytics BI extension è supportato e testato solo per Power BI e Tableau Desktop. Anche altri strumenti di business intelligence che utilizzano l'interfaccia PSQL potrebbero funzionare, ma non sono ancora ufficialmente supportati.

Per una panoramica e ulteriori informazioni sui vari strumenti disponibili, vedere Connettere i client a Query Service.

Consulta Casi d'uso su come eseguire una serie di casi d'uso utilizzando l'estensione di Customer Journey Analytics BI

Funzionalità

Per impostazione predefinita, le visualizzazioni dati hanno un nome sicuro per la tabella generato dal loro nome descrittivo. Ad esempio, la visualizzazione dati denominata My Web Data View ha il nome my_web_data_view. È possibile definire un nome da utilizzare nello strumento BI per la visualizzazione dati. Per ulteriori informazioni, vedere Impostazioni visualizzazione dati.

Se si desidera utilizzare gli ID delle visualizzazioni dati come nomi di tabella, è possibile aggiungere l'impostazione facoltativa CJA_USE_IDS al nome del database durante la connessione. Ad esempio, prod:cja?CJA_USE_IDS mostra le tue visualizzazioni dati con nomi come dv_ABC123.

Governance dei dati

Le impostazioni relative alla governance dei dati nel Customer Journey Analytics vengono ereditate da Adobe Experience Platform. L’integrazione tra Governance dei dati di Customer Journey Analytics e Governance dei dati di Adobe Experience Platform consente l’etichettatura dei dati sensibili di Customer Journey Analytics e l’applicazione delle politiche sulla privacy.

Le etichette per la privacy e i criteri creati sui set di dati utilizzati da Experience Platform possono essere visualizzati nel flusso di lavoro delle visualizzazioni dati di Customer Journey Analytics. Pertanto, i dati interrogati utilizzando Customer Journey Analytics BI extension mostrano avvertenze o errori appropriati quando non sono conformi alle etichette e ai criteri definiti per la privacy.

Visualizzazioni dati elenco

Nella CLI PostgreSQL standard è possibile elencare le visualizzazioni utilizzando \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

Nidificato e appiattito

Per impostazione predefinita, lo schema delle visualizzazioni dati utilizza strutture nidificate, proprio come gli schemi XDM originali. L'integrazione supporta anche l'opzione FLATTEN. È possibile utilizzare questa opzione per forzare l’appiattimento dello schema per le visualizzazioni dati (e qualsiasi altra tabella nella sessione). L’appiattimento consente un utilizzo più semplice negli strumenti di business intelligence che non supportano schemi strutturati. Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzo delle strutture di dati nidificate in Query Service.

Valori predefiniti e limitazioni

Quando si utilizza l’estensione BI, vengono applicati i seguenti valori predefiniti e limitazioni aggiuntivi:

SQL supportato

Per il riferimento completo al tipo di SQL supportato, vedere Riferimento SQL servizio query.

Per esempi delle istruzioni SQL utilizzabili, vedere la tabella seguente.

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 '2022-0 1-01' E '2022-01-02'
 GROUP BY dim2
GROUP BY chiave
ORDER BY totale

SELECT rows.dim1, SUM(rows.m1) AS total
FROM (
 SELECT _.dim1,_.m1
 FROM (
 SELECT * FROM dv1
 WHERE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02'
 ) _
 WHERE _.dim1 nelle righe ('A', 'B', 'C')
)
GROUP BY 1
ORDER BY total

CON righe COME (
 CON _ AS (
) SELECT * FROM data_ares
 WHERE `timestamp` TRA '2021-01-01' E '2021-02-01'
 )
 SELECT _.item, _.units FROM _
 WHERE _.item IS NOT NULL
)
SELECT rows.item, SUM(rows.units) AS units
FROM rows WHERE 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

Dimensioni

Puoi selezionare una qualsiasi delle dimensioni disponibili per impostazione predefinita o definite nella visualizzazione dati. Puoi selezionare una dimensione in base al relativo ID.

Metriche

Le metriche disponibili per la selezione sono:

È possibile selezionare una metrica in base al relativo ID racchiuso in un'espressione SUM(metric) come si farebbe con altre origini SQL.

Puoi utilizzare:

Conteggio dei valori distinti

A causa della natura sottostante del funzionamento del Customer Journey Analytics, l'unica dimensione per la quale è possibile ottenere un conteggio distinto esatto è la dimensione adobe_personid. Le istruzioni SQL seguenti SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) o SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) restituiscono il valore della metrica persone predefinita, che corrisponde al numero di persone distinte. Per le altre quote, viene restituito un conteggio distinto approssimativo.

Metriche condizionali

È possibile incorporare una clausola IF o CASE nelle funzioni SUM o COUNT per aggiungere un filtro aggiuntivo specifico per una metrica selezionata. L’aggiunta di queste clausole è simile all’applicazione di un filtro a una colonna di metriche in una tabella di rapporti di Workspace.

Esempi:

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

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

Calcoli in linea

È possibile applicare calcoli aggiuntivi alle espressioni metriche in SELECT. Puoi usare questa matematica invece di definirla in una metrica calcolata. Nella tabella seguente sono elencati i tipi di espressioni supportati.

Colonne speciali

Marca temporale

La colonna speciale timestamp viene utilizzata per fornire gli intervalli di date per la query. È possibile definire un intervallo di date con un'espressione BETWEEN o una coppia di timestamp >, >=, <, <= controlla AND insieme.
timestamp è facoltativo e se non viene fornito un intervallo completo, vengono utilizzati i valori predefiniti:

L’intervallo di marca temporale viene convertito in un filtro globale per intervalli di date in RankedRequest.
Il campo timestamp può essere utilizzato anche nelle funzioni data/ora per analizzare o troncare la marca temporale dell’evento.

Intervallo date

La colonna speciale daterange funziona in modo simile a timestamp, tuttavia il filtro è limitato a giorni interi. Anche daterange è facoltativo e ha gli stessi valori predefiniti di intervallo di timestamp.
Il campo daterange può essere utilizzato anche nelle funzioni data/ora per analizzare o troncare la data evento.

La colonna speciale daterangeName può essere utilizzata per filtrare la query utilizzando un intervallo di date denominato come Last Quarter.

ID filtro

La colonna speciale filterId è facoltativa e viene utilizzata per applicare un filtro definito esternamente alla query. L’applicazione di un filtro definito esternamente a una query è simile al trascinamento di un filtro su un pannello in Workspace. È possibile utilizzare più ID di filtro inviandoli a AND.

Insieme a filterId, è possibile utilizzare filterName per utilizzare il nome di un filtro invece dell'ID.

Clausola Where

La clausola WHERE viene gestita in tre passaggi:

La gestione viene eseguita analizzando il primo livello di AND nella clausola WHERE. Ogni espressione di primo livello AND deve corrispondere a una delle precedenti. Qualsiasi elemento più profondo del primo livello di AND o, se la clausola WHERE utilizza OR al livello superiore, viene gestito come filtro ad hoc.

Ordinamento

Per impostazione predefinita, la query ordina i risultati in base alla prima metrica selezionata in ordine decrescente. È possibile sovrascrivere l'ordinamento predefinito specificando ORDER BY ... ASC o ORDER BY ... DESC. Se utilizzi ORDER BY, devi specificare ORDER BY sulla prima metrica selezionata.

È inoltre possibile invertire l'ordine utilizzando - (meno) davanti alla metrica. Entrambe le istruzioni riportate di seguito determinano lo stesso ordinamento:

ORDER BY metric1 ASC

ORDER BY -metric1 DESC

Supporto di funzioni generali

Supporto delle funzioni di Dimension

Queste funzioni possono essere utilizzate sulle dimensioni nella clausola SELECT, WHERE o nelle metriche condizionali.

Funzioni stringa

Funzioni data-ora

Supporto parziale

Alcune funzionalità SQL sono supportate solo parzialmente con l'estensione BI e non restituiscono gli stessi risultati visualizzati con altri database. Questa funzionalità specifica viene utilizzata in SQL generato da vari strumenti BI, per i quali l’estensione BI non ha una corrispondenza esatta. Di conseguenza, l’estensione BI si concentra su un’implementazione limitata che copre l’utilizzo minimo dello strumento BI senza generare errori. Per ulteriori informazioni, consulta la tabella seguente.