데이터베이스 최적화

Adobe Commerce Intelligence에 대한 운영 데이터베이스를 사용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 데이터를 수집하기 위해 빌드하거나 수정할 필요가 없다는 것입니다. 중요한 정보는 이미 있습니다. 잠금을 해제하면 됩니다.

이 항목에는 분석을 위해 데이터베이스를 최적화하고 원시 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 도움이 되는 몇 가지 권장 사항이 포함되어 있습니다.

데이터 삭제 안 함

주문이 취소되거나 사용자가 계정을 비활성화하거나 제품이 단종되면 데이터베이스에서 관련 정보를 삭제하려고 합니다. 테이블이 커지고 어수선함을 없애는 것은 신중한 생각처럼 보인다. 그러나 행을 삭제하면 이 정보가 영원히 손실되거나 이전 백업을 자세히 살펴봐야 정보를 찾을 수 있습니다.

대신 행이 더 이상 활성 또는 관련성이 없는 경우를 나타내는 상태 열을 테이블에 추가할 수 있습니다. 또한 변경된 날짜를 저장하는 열을 추가하거나 기록 변경 사항에 대한 로그를 만드는 것이 좋습니다. 테이블의 크기가 확장되어 성능이 저하되기 시작하는 경우 분석에 사용되는 테이블에 이전 데이터를 보관하는 것이 좋습니다.

드물게 데이터 덮어쓰기

데이터 덮어쓰기는 제한적으로 신중하게 수행해야 합니다.

로그인 날짜를 예로 들면 많은 회사에서 내역 로그인 테이블 대신 마지막 로그인 날짜를 저장합니다. 기능 목적으로 마지막 로그인 날짜만 있으면 되지만, 분석 측면에서 데이터를 덮어쓴 것은 큰 손실입니다. 이러한 작업에 대한 전체 로그를 보관하지 않으면 얼마나 많은 사용자가 오랫동안 사용하지 않고 있다가 다시 활성화했는지 확인할 수 없습니다. 또한 로그인을 기반으로 한 사용자 참여 집단 분석과 같은 것을 빌드하는 것을 불가능하게 합니다.

일반적으로 어떤 종류의 사용자 작업으로 인해 레코드를 업데이트하는 경우, 이전 또는 별도의 사용자 작업에 대한 정보를 덮어쓰지 마십시오.

시간이 지남에 따라 업데이트된 데이터에 대해 Updated_at개 열 포함

테이블의 행에 시간이 지남에 따라 값이 변경되는 경우(예: order_status ​이(가) processing에서 complete(으)로 변경되는 경우 updated_at 열을 포함하여 최신 변경 발생 시 기록하십시오. updated_at 날짜가 created_at 날짜와 일치하는 경우 새 데이터 행을 처음 삽입할 때 updated_at 값을 사용할 수 있는지 확인하십시오.

업데이트된_at 열에서는 분석을 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 증분 복제 방법을 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 업데이트 주기 길이를 줄이는 데 도움이 됩니다.

사용자 확보 Source 저장

가장 일반적인 실수 중 하나는 사용자 획득 원본(UAS)이 운영 데이터베이스에 저장되지 않는 것입니다. 문제가 되는 대부분의 경우 UAS는 Google Analytics 또는 다른 웹 분석 도구를 통해서만 추적됩니다. 이러한 도구는 유용할 수 있지만 UAS를 단독으로 저장하는 데에는 몇 가지 단점이 있습니다. 예를 들어 이러한 도구에서 사용자 수준 데이터를 추출할 수 없습니다. 그것이 가능할 때, 그것은 보통 어려운 과정입니다. 이 정보를 쉽게 가져와서 데이터베이스에 저장된 행동 및 트랜잭션 정보와 같은 다른 소스의 데이터와 결합해야 합니다.

UAS를 자체 데이터베이스에 저장하는 것은 온라인 비즈니스가 분석 기능을 향상시킬 수 있는 가장 큰 개선 사항입니다. 이를 통해 UAS별로 판매, 사용자 참여, 투자 회수 기간, 고객 생애 가치, 이탈 및 기타 중요한 지표를 분석할 수 있습니다. 이 데이터는 마케팅 리소스를 어디에 투자할지 결정할 때 중요합니다.

너무 많은 기업이 최소의 비용으로 신규 사용자를 제공하는 채널을 찾는 데만 집중하고 있습니다. 각 채널에서 획득한 사용자의 품질을 추적하지 않을 경우, 비즈니스 가치를 창출하지 않는 사용자를 끌어들이는 위험이 있습니다.

데이터 테이블 설정

기본 키 설정

기본 키은(는) 테이블 내에서 고유한 값을 생성하는 변경되지 않는 열(또는 열 집합)입니다. 기본 키는 Commerce Intelligence에서 테이블이 제대로 복제되도록 하기 때문에 매우 중요합니다.

기본 키를 작성할 때 자동으로 증가하는 열에 정수 데이터 형식을 사용합니다. Adobe 가능하면 여러 열 기본 키를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

테이블이 SQL 보기인 경우 기본 키로 사용할 수 있는 열을 추가합니다. Commerce Intelligence에서 이 열을 기본 키로 자동으로 식별할 수 있습니다.

데이터 열에 데이터 유형 할당

데이터 열에 할당된 데이터 형식이(가) 없으면 Commerce Intelligence에서 사용할 데이터 형식을 추측합니다. 시스템에서 추측을 잘못 하는 경우 Adobe 지원 팀이 열을 적절한 데이터 유형으로 조정할 때까지 관련 분석을 수행하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 날짜 열을 숫자 데이터 유형으로 추측하는 경우 해당 날짜 차원을 사용하여 시간 경과에 따른 트렌드를 표시할 수 있습니다.

여러 데이터베이스가 있는 경우 데이터 테이블에 접두어를 추가합니다

Adobe Commerce Intelligence에 연결된 데이터베이스가 두 개 이상 있는 경우 혼동을 방지하기 위해 테이블에 접두사를 추가하는 것이 좋습니다. 접두사를 사용하면 지표 또는 데이터 차원의 출처를 기억하는 데 도움이 됩니다.