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Utilizzo delle visualizzazioni di Data Warehouse

Questo documento descrive lo scopo e gli utilizzi di Data Warehouse Views accessibili passando a Manage Data > Data Warehouse Views. Di seguito viene fornita una spiegazione delle operazioni eseguite e della modalità di creazione delle visualizzazioni, nonché un esempio di come utilizzare Data Warehouse Views per consolidare i dati di spesa di Facebook e AdWords.

Scopo generale

La funzionalità Data Warehouse Views consente di creare nuove tabelle con data warehouse modificando una tabella esistente oppure unendo o consolidando più tabelle mediante SQL. Una volta creato ed elaborato da un ciclo di aggiornamento, un Data Warehouse View viene inserito nel Data Warehouse come nuova tabella sotto il menu a discesa Data Warehouse Views, come illustrato di seguito:

Da qui, la nuova vista funziona come qualsiasi altra tabella, consentendoti di creare nuove colonne calcolate o di creare metriche e rapporti al suo interno.

Data Warehouse Views vengono utilizzati principalmente per consolidare più tabelle simili ma disparate, in modo che tutti i rapporti possano essere generati su un'unica nuova tabella. Alcuni esempi comuni includono il consolidamento delle tabelle da un database legacy e da un database live per combinare dati storici e correnti oppure la combinazione di più origini di annunci come Facebook e AdWords in una singola tabella Consolidated ad spend.

Se si ha familiarità con SQL, entrambi gli esempi di consolidamento utilizzano la funzione UNION, ma è possibile utilizzare qualsiasi sintassi e funzione PostgreSQL durante la creazione di una nuova visualizzazione.

Creazione e gestione delle visualizzazioni di Data Warehouse

È possibile creare un nuovo Data Warehouse Views ed eliminare le visualizzazioni esistenti passando a Manage Data > Data Warehouse Views, come illustrato di seguito:

Da qui è possibile creare una visualizzazione seguendo le istruzioni di esempio riportate di seguito:

È importante ricordare che dopo il salvataggio, la query sottostante utilizzata per generare un Data Warehouse View non può essere modificata. Se è necessario modificare la struttura di un Data Warehouse View, è necessario creare una visualizzazione e migrare manualmente le colonne, le metriche o i report calcolati dalla visualizzazione originale a quella nuova. Una volta completata la migrazione, puoi eliminare in tutta sicurezza la visualizzazione originale. Poiché Data Warehouse Views non sono modificabili, Adobe consiglia di verificare l'output della query utilizzando SQL Report Builder prima di salvare la query come visualizzazione Data Warehouse.

Esempio: Facebook e Google AdWords dati

Osserva con attenzione uno degli esempi menzionati in precedenza in questo articolo: consolidamento dei dati di spesa di Facebook e AdWords in una nuova tabella di annunci consolidata. Nella maggior parte dei casi ciò comporta il consolidamento di due tabelle, con i set di dati di esempio riportati di seguito:

Ad source: Google AdWords

Table name: campaigns67890

Sample data:

Ad source: Facebook

Table name: facebook_ads_insights_12345

Sample data:

Per creare una singola tabella di spesa degli annunci contenente entrambe le campagne Facebook e Google AdWords, è necessario scrivere una query SQL e utilizzare la funzione UNION ALL. Un'istruzione UNION ALL viene spesso utilizzata per combinare più query SQL distinte aggiungendo i risultati di ogni query a un singolo output.

Ci sono alcuni requisiti di un'istruzione UNION che vale la pena menzionare, come descritto nella documentazione di PostgreSQL:

Durante l'esecuzione di un'istruzione UNION o UNION ALL, i nomi delle colonne nell'output finale riflettono la denominazione delle colonne nella prima query.

In genere, il consolidamento dei dati di spesa di Facebook e Google AdWords in un Data Warehouse View richiede la creazione di una tabella con sette colonne, con una query simile alla seguente:

    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

Un paio di punti importanti su quanto sopra:

Il salvataggio della query precedente come Data Warehouse View crea una tabella con una spesa di Facebook e AdWords, simile alla seguente:

Invece di creare un set separato di metriche di marketing per ogni origine di annuncio, puoi creare un singolo set di metriche utilizzando la tabella precedente per acquisire tutti gli annunci.

Ricerca di ulteriori informazioni?

Il supporto tecnico non include la scrittura di SQL e la creazione di Data Warehouse Views. Tuttavia, il team dei servizi offre assistenza nella creazione delle visualizzazioni. Il team di supporto può fornire assistenza in tutte le fasi, dalla migrazione di un database legacy con un nuovo database alla creazione di una singola visualizzazione Data Warehouse ai fini di un’analisi specifica.

In genere, la creazione di un nuovo Data Warehouse View per il consolidamento di 2-3 tabelle strutturate in modo simile richiede cinque ore di tempo di servizio, il che si traduce in circa $ 1.250 di lavoro. Tuttavia, di seguito sono riportati alcuni fattori comuni che possono aumentare gli investimenti previsti necessari: