データベースの最適化

Adobe Commerce Intelligenceの運用データベースを使用する主な利点は、データを収集するために構築または変更する必要がないことです。 貴重な情報は既にそこにあります – あなたはそれをロック解除する必要があります。

このトピックでは、分析のためにデータベースを最適化し、生データから実用的なインサイトを導き出すための推奨事項をいくつか紹介します。

データを削除しない

注文がキャンセルされた場合、ユーザーがアカウントを無効にした場合、または製品が廃止された場合、データベース内の関連情報を削除しようとします。 テーブルが成長し、乱雑さを排除することは賢明なアイデアのように思えます。 ただし、行を削除すると、この情報は永久に失われるか、古いバックアップを探す必要があることを意味します。

代わりに、テーブルにステータス列を追加して、行がアクティブでなくなったか、関連がなくなったことを示すことができます。 変更が行われた日付を保存する列を追加するか、履歴の変更のログを作成することをお勧めします。 テーブルのサイズが大きくなり、パフォーマンスが低下し始めた場合は、古いデータを分析に使用するテーブルにアーカイブすることを検討してください。

まれにデータを上書き

データの上書きは控えめに、慎重に行う必要があります。

ログイン日を例に挙げると、多くの企業では、過去のログインのテーブルではなく、最後のログイン日を保存しています。 機能的な目的では最後のログイン日だけが必要になる場合がありますが、その上書きデータは分析の観点からは大きな損失です。 これらのアクションを包括的にログに記録しないと、どれだけのユーザーが長期にわたって離脱したあと、再びアクティブ化したのかを確認することができなくなります。 また、ログイン情報にもとづいてユーザーエンゲージメントコホート分析などを構築することも不可能になります。

通常、何らかのユーザーアクションが原因でレコードを更新する場合は、前のユーザーアクションまたは別のユーザーアクションに関する情報を上書きしないでください。

経時的に更新されたデータのUpdated_at列を含める

例えば、テーブルの行に時間の経過に伴う値の変化がある場合、order_status​がprocessingからcompleteに変化する場合は、updated_at​列を含めて、最新の変更が発生したときに記録します。 updated_at​日が​ created_at ​日に対応する場合、新しいデータ行を最初に挿入するときに、updated_at​値が使用可能であることを確認します。

分析の最適化に加えて、updated_at​列では、増分レプリケーション方法を使用することもできます。これにより、更新サイクルの長さを短縮できます。

Store User Acquisition Source

最も一般的な間違いの1つは、​ ユーザー獲得ソース ​ （UAS）が運用データベースに保存されていないことです。 この問題が発生するほとんどの場合、UASはGoogle Analyticsまたはその他のWeb分析ツールを通じてのみ追跡されます。 これらのツールは役に立ちますが、UASを専用に保存する場合には、いくつかの欠点があります。たとえば、これらのツールからユーザーレベルのデータを抽出することはできません。 可能であれば、それは通常、難しいプロセスです。 この情報を取得し、データベースに保存されている行動情報や取引情報など、他のソースからのデータと組み合わせることは簡単であるべきです。

自社のデータベースにUASを保存することは、多くの場合、オンラインビジネスの分析能力を向上させる最大の要因となります。 これにより、UASによって、売上、ユーザーエンゲージメント、返済期間、顧客の生涯価値、解約、その他の重要指標を分析することができます。 このデータは、マーケティングリソースをどこに投資するかを決定する際に非常に重要です。

最も低コストで新規ユーザーを獲得できるチャネルのみに注目している企業が多すぎます。 各チャネルから獲得したユーザーの品質を追跡していない場合、ビジネス価値を生み出さないユーザーを惹きつけるリスクがあります。

データテーブルの設定

プライマリキーの設定

​ プライマリキーは、テーブル内の一意の値を生成する変更されない列（または列のセット）です。 プライマリキーは、テーブルがCommerce Intelligenceで正しくレプリケートされていることを確認するため、非常に重要です。

プライマリキーを構築する場合は、自動増加する列に整数データタイプを使用します。 Adobeでは、可能な限り複数の列のプライマリキーを使用することを避けることをお勧めします。

テーブルがSQL ビューの場合は、プライマリキーとして機能する列を追加します。 Commerce Intelligenceはこの列をプライマリキーとして自動的に識別できます。

データ列へのデータタイプの割り当て

データ列に割り当てられた​ データタイプ ​がない場合、Commerce Intelligenceはどのデータタイプを使用するかを推測します。 Adobeサポート部門が適切なデータタイプに列を調整するまで、システムが誤って推測すると、関連する分析を実行できない可能性があります。 例えば、日付列が数値データタイプとして推測される場合、その日付ディメンションを使用して時間の経過とともにトレンドできます。

複数のデータベースがある場合は、データテーブルにプレフィックスを追加します

Commerce Intelligenceに複数のデータベースが接続されている場合、Adobeでは、テーブルにプレフィックスを追加して混乱を避けることをお勧めします。 接頭辞を使用すると、指標やデータディメンションのソースを覚えておくことができます。