Documentazione Experience Platform Tutorial tecnico su Adobe

1.2.4 Caricare dati da BigQuery in Adobe Experience Platform

Last update: Mon Feb 17 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Obiettivi

Mappare i dati BigQuery su uno schema XDM
Caricare dati BigQuery in Adobe Experience Platform
Acquisisci familiarità con l’interfaccia utente del connettore Source BigQuery

Prima di iniziare

Dopo l’esercizio precedente, dovresti aprire questa pagina in Adobe Experience Platform:

demo

Se è aperto, continuare con l'esercizio successivo.

Se non è aperto, passare a Adobe Experience Platform.

Nel menu a sinistra, vai a Sorgenti. Verrà quindi visualizzata la home page Sources. Nel menu Origini, vai al connettore di origine Google BigQuery e fai clic su Configura.

demo

Viene visualizzata la schermata di selezione dell’account BigQuery Google. Seleziona il tuo account e fai clic su Avanti.

demo

Viene visualizzata la schermata Seleziona dati.

demo

Selezione tabella BigQuery 1.2.4.1

Nella schermata Seleziona dati, seleziona il set di dati BigQuery. Ora puoi visualizzare un’anteprima dei dati di esempio di Google Analytics in BigQuery.

Fai clic su Avanti.

demo

1.2.4.2 Mappatura XDM

Ora visualizzerai questo:

demo

Ora devi creare un nuovo set di dati o selezionare un set di dati esistente in cui caricare i dati di Google Analytics. Per questo esercizio, sono già stati creati un set di dati e uno schema. Non è necessario creare un nuovo schema o set di dati.

Seleziona Set di dati esistente. Apri il menu a discesa per selezionare un set di dati. Cercare il set di dati denominato Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1) e selezionarlo. Fai clic su Avanti.

demo

Scorri verso il basso. Ora devi mappare ogni Campo Source da Google Analytics/BigQuery a un Campo Target XDM, campo per campo. Potresti visualizzare una serie di errori che verranno corretti dal seguente esercizio di mappatura.

demo

Utilizzare la tabella di mapping riportata di seguito per questo esercizio.

Campo origine

Campo di destinazione

_id

canale._id

timeStamp

timestamp

GA_ID

--aepTenantId--.identifier.core.gaid

customerID

--aepTenantId--. identification.core.crmId

Page

web.webPageDetails.name

Device

device.type

Browser

environment.browserDetails.vendor

MarketingChannel

marketing.trackingCode

TrafficSource

channel.typeAtSource

TrafficMedium

channel.mediaType

TransactionID

commerce.order.payments.transactionID

Ecommerce_Action_Type

eventType

Pageviews

web.webPageDetails.pageViews.value

Per alcuni campi, è necessario rimuovere la mappatura originale e crearne una nuova, per un Campo calcolato.

Campo calcolato

Campo di destinazione

iif(Unique_Purchases == null, 0, Unique_Purchases)

commerce.purchases.value

iif(Product_Detail_Views == null, 0, Product_Detail_Views)

commerce.productViews.value

iif(Adds_To_Cart == null, 0, Adds_To_Cart)

commerce.productListAdds.value

iif(Product_Removes_From_Cart == null, 0, Product_Removes_From_Cart), 1, 0)

commerce.productListRemovals.value

iif(Product_Checkouts == null, 0, Product_Checkouts)

commerce.checkouts.value

Per creare un Campo calcolato, fare clic su + Nuovo tipo di campo e quindi su Campo calcolato.

demo

Incolla la regola precedente e fai clic su Salva per ciascuno dei campi della tabella precedente.

demo

Ora hai una Mappatura come questa.

I campi di origine GA_ID e customerID sono mappati a un identificatore in questo schema XDM. Questo ti consentirà di arricchire i dati di Google Analytics (dati sul comportamento web/app) con altri set di dati come Dati fedeltà o Dati del call center.

Fai clic su Avanti.

demo

1.2.4.3 Connessione e pianificazione dell’acquisizione dei dati

Verrà visualizzata la scheda Pianificazione:

Nella scheda Pianificazione, è possibile definire una frequenza per il processo di acquisizione dei dati per Mappatura e dati.

Poiché in Google BigQuery utilizzi dati demo che non verranno aggiornati, non è realmente necessario impostare una pianificazione in questo esercizio. Devi selezionare qualcosa e, per evitare troppi processi inutili di acquisizione dei dati, devi impostare la frequenza in questo modo:

Frequenza: Settimana
Intervallo: 200
Ora di inizio: qualsiasi ora nell'ora successiva

Importante: assicurarsi di attivare l'opzione Backfill.

Ultimo ma non meno importante, è necessario definire un campo delta.

Il campo delta viene utilizzato per pianificare la connessione e caricare solo le nuove righe incluse nel set di dati BigQuery. Un campo delta è in genere sempre una colonna timestamp. Pertanto, per le future acquisizioni pianificate di dati, verranno acquisite solo le righe con una nuova marca temporale più recente.

Selezionare timestamp come campo delta.
Fai clic su Avanti.

demo

1.2.4.4 Revisione e avvio della connessione

Ora viene visualizzata una panoramica dettagliata della connessione. Assicurati che tutto sia corretto prima di continuare, poiché alcune impostazioni non possono più essere modificate in seguito, come ad esempio la mappatura XDM.

Fai clic su Fine.

demo

Una volta creata la connessione, visualizzerai quanto segue:

demo

Ora puoi continuare con il prossimo esercizio, in cui utilizzerai Customer Journey Analytics per creare visualizzazioni potenti sui dati di Google Analytics.

Passaggi successivi

Vai a 1.2.5 Analizzare i dati di Google Analytics utilizzando Customer Journey Analytics

Torna a Acquisire e analizzare i dati Google Analytics in Adobe Experience Platform con il connettore Source BigQuery

Torna a Tutti i moduli

recommendation-more-help

4bbf020c-24db-4a43-b239-88fab142f02d