Real-time Customer Data Platform 통찰력 데이터 모델

Real-time Customer Data Platform 인사이트 데이터 모델 기능은 다양한 프로필, 대상 및 세그멘테이션 위젯에 대한 인사이트를 제공하는 데이터 모델과 SQL을 노출합니다. 이러한 SQL 쿼리 템플릿을 사용자 정의하여 마케팅 및 주요 성능 지표(KPI) 사용 사례에 대한 Real-Time CDP 보고서를 만들 수 있습니다. 그런 다음 이러한 인사이트를 사용자 정의 대시보드에 대한 사용자 정의 위젯으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리 가속 스토어 보고 인사이트 설명서 를 참조하십시오 가속화된 스토어 데이터 및 사용자 정의 대시보드와 함께 사용하기 위해 쿼리 서비스를 통해 보고 인사이트 데이터 모델을 구축하는 방법.

NOTE
"세그먼트"라는 용어가 Adobe Experience Platform 시스템에서 "대상"으로 업데이트되었습니다. 세그먼트에 대한 일부 참조는 파일 경로 및 데이터 세트 이름 지정 규칙에 계속 사용됩니다.

전제 조건

이 안내서를 사용하려면 다음을 이해할 수 있어야 합니다 사용자 정의 대시보드 기능. 이 안내서를 계속하기 전에 설명서를 읽어 보십시오.

Real-Time CDP 인사이트 보고서 및 사용 사례

Real-Time CDP 보고에서는 프로필 데이터와 대상 및 대상과의 관계에 대한 통찰력을 제공합니다. 다양한 일반적인 마케팅 활용 사례에 답변할 수 있도록 다양한 스타 스키마 모델을 개발하였으며, 각 데이터 모델은 여러 활용 사례를 지원할 수 있다.

IMPORTANT
Real-Time CDP 보고에 사용된 데이터는 선택한 병합 정책 및 가장 최근 일별 스냅샷에서 정확합니다.

프로필 모델 profile-model

프로필 모델은 다음 세 개의 데이터 세트로 구성됩니다.

  • adwh_dim_date
  • adwh_fact_profile
  • adwh_dim_merge_policies

아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.

프로필 모델의 ERD입니다.

프로필 개수 사용 사례 profile-count

에 사용되는 논리 프로필 개수 위젯은 스냅숏을 만들 때 프로필 저장소 내에 있는 병합된 프로필의 총 수를 반환합니다. 다음을 참조하십시오. 프로필 개수 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL 프로필 개수 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
       sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_profiles) CNT
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id=adwh_fact_profile.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key='2024-01-10'
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name;

단일 ID 프로필 사용 사례 single-identity-profiles

에 사용되는 논리 단일 ID 프로필 위젯에서는 ID를 생성하는 한 가지 유형의 ID만 있는 조직 프로필 수를 제공합니다. 다음을 참조하십시오.단일 ID 프로필 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL 단일 ID 프로필 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name,
       sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.count_of_Single_Identity_profiles) CNT
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_id=adwh_fact_profile.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.date_key='2024-01-10'
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile.merge_policy_id = 2027892989
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_merge_policies.merge_policy_name;

네임스페이스 모델 namespace-model

네임스페이스 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.

  • adwh_dim_date
  • adwh_fact_profile_by_namespace
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_namespaces

아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.

네임스페이스 모델의 ERD입니다.

ID별 프로필 사용 사례 profiles-by-identity

다음 ID별 프로필 위젯은 프로필 스토어에 있는 병합된 모든 프로필의 id 분류를 표시합니다. 다음을 참조하십시오. ID별 프로필 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL ID별 프로필 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
          qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
  ORDER BY count_of_profiles DESC;

ID 사용 사례별 단일 ID 프로필 single-identity-profiles-by-identity

에 사용되는 논리 ID별 단일 ID 프로필 위젯은 하나의 고유 식별자로만 식별되는 총 프로필 수를 보여 줍니다. 다음을 참조하십시오. ID 위젯 설명서별 단일 ID 프로필 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL ID별 단일 ID 프로필 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.count_of_Single_Identity_profiles) count_of_Single_Identity_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key,
          qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id,
          qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description;

대상 모델 audience-model

대상 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.

  • adwh_dim_date
  • adwh_fact_profile_by_segment
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_segments
  • adwh_dim_br_segment_destinations
  • adwh_dim_destination
  • adwh_dim_destination_platform

아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.

대상 모델의 ERD.

대상자 크기 사용 사례 audience-size

에 사용되는 논리 대상 크기 위젯은 가장 최근의 스냅샷 시점에 선택한 대상 내에서 병합된 프로필의 총 수를 반환합니다. 다음을 참조하십시오. 대상 크기 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL 대상 크기 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT
  sum(
    qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.count_of_profiles
  ) count_of_profiles
FROM
  qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_id
WHERE
  qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = -1323307941
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 1914917902
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-12';

대상자 크기 변경 트렌드 사용 사례 audience-size-change-trend

에 사용되는 논리 대상자 크기 변경 트렌드 위젯은 가장 최근의 일별 스냅샷 간 주어진 대상자에 대해 자격이 있는 총 프로필 수의 차이에 대한 선 그래프 일러스트레이션을 제공합니다. 다음을 참조하십시오. 대상자 크기 변경 트렌드 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL 대상자 크기 변경 트렌드 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT date_key,
      Profiles_added
  FROM
    (SELECT rn_num,
            date_key,
            (count_of_profiles-lag(count_of_profiles, 1, 0) over(
                                                                ORDER BY date_key))Profiles_added
    FROM
      (SELECT date_key,
              sum(x.count_of_profiles)count_of_profiles,
              row_number() OVER (
                                  ORDER BY date_key) rn_num
        FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines x
        INNER JOIN
          (SELECT MAX(process_date) last_process_date,
                  merge_policy_id
          FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
          WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
            AND process_status = 'SUCCESSFUL'
          GROUP BY merge_policy_id) y ON x.merge_policy_id = y.merge_policy_id
        WHERE segment_id = 1333234510
          AND x.date_key >= dateadd(DAY, -30 -1, y.last_process_date)
        GROUP BY x.date_key) a)b
  WHERE rn_num > 1;

가장 많이 사용되는 대상 사용 사례 most-used-destinations

에 사용되는 논리 가장 많이 사용한 대상 위젯은 매핑된 대상자 수에 따라 조직에서 가장 많이 사용하는 대상을 나열합니다. 이 순위는 어떤 대상이 활용되고 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 동시에 활용도가 낮을 수 있는 대상을 잠재적으로 보여 줍니다. 다음에서 설명서를 참조하십시오. 가장 많이 사용한 대상 위젯 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL 가장 많이 사용한 대상 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name,
       qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id,
       qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination,
       count(DISTINCT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations.segment_id) segment_count
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination
  JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations.destination_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name IS NOT NULL
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_name,
           qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination,
           qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination.destination_id
  ORDER BY segment_count DESC
  LIMIT 20;

최근에 활성화된 대상자 사용 사례 recently-activated-audiences

에 대한 논리 최근에 활성화된 대상자 위젯은 대상에 가장 최근에 매핑된 대상자의 목록을 제공합니다. 이 목록은 시스템에서 사용 중인 대상 및 대상의 스냅샷을 제공하며 잘못된 매핑을 해결하는 데 도움이 됩니다. 다음을 참조하십시오. 최근에 활성화된 대상자 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL 최근에 활성화된 대상자 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT
  segment_name,
  segment,
  destination_name,
  a.create_time create_time
FROM
  qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations a
  INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments b ON a.segment_id = b.segment_id
  INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination c ON a.destination_id = c.destination_id
ORDER BY
  create_time DESC,
  segment
LIMIT
  20;

네임스페이스-대상 모델 namespace-audience-model

네임스페이스-대상 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.

  • adwh_dim_date
  • adwh_dim_namespaces
  • adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_segments
  • adwh_dim_br_segment_destinations
  • adwh_dim_destination
  • adwh_dim_destination_platform

아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.

네임스페이스-대상 모델의 ERD입니다.

대상자 사용 사례에 대한 ID별 프로필 audience-profiles-by-identity

에 사용되는 논리 ID별 프로필 위젯은 지정된 대상자에 대해 프로필 스토어에 있는 모든 병합된 프로필에서 id의 분류를 제공합니다. 다음을 참조하십시오. ID별 프로필 위젯 설명서 추가 정보.

다음을 생성하는 SQL ID별 프로필 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
  ORDER BY count_of_profiles DESC;

네임스페이스 모델 겹치기

중첩 네임스페이스 모델은 다음 데이터 세트로 구성됩니다.

  • adwh_dim_date
  • adwh_dim_overlap_namespaces
  • adwh_fact_profile_overlap_of_namespace
  • adwh_dim_merge_policies

아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.

중첩 네임스페이스 모델의 ERD입니다.

ID 중복(프로필) 사용 사례 profiles-identity-overlap

에 사용되는 논리 ID 중복 위젯은 의 프로필 중복을 표시합니다. 프로필 저장소 선택한 두 id가 포함됩니다. 자세한 내용은 ID 중복 의 위젯 섹션 프로필 대시보드 설명서.

다음을 생성하는 SQL ID 중복 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
        Sum(overlap_col2) overlap_col2,
        coalesce(Sum(overlap_count), 0) overlap_count
  FROM
    (SELECT 0 overlap_col1,
            0 overlap_col2,
            Sum(count_of_profiles) overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace.overlap_id IN
        (SELECT a.overlap_id
          FROM
            (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
                    count(*) cnt_num
            FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
            WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 2027892989
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('avid',
                                                                                          'crmid')
            GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
          WHERE a.cnt_num>1 )
    UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'avid'
    UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
                      count_of_profiles overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'crmid' )a;

대상 모델별 Overlap Namespace overlap-namespace-by-audience-model

대상 모델별 중복 네임스페이스는 다음 데이터 세트로 구성됩니다.

  • adwh_dim_date
  • adwh_dim_overlap_namespaces
  • adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
  • adwh_dim_merge_policies
  • adwh_dim_segments
  • adwh_dim_br_segment_destinations
  • adwh_dim_destination
  • adwh_dim_destination_platform

아래 이미지에는 각 데이터 세트의 관련 데이터 필드가 포함되어 있습니다.

대상 모델별 오버랩 네임스페이스의 ERD입니다.

ID 중복(대상) 사용 사례 audiences-identity-overlap

에 사용되는 논리 대상 대시보드 ID 중복 위젯은 특정 대상자에 대해 선택한 두 개의 id가 포함된 프로필의 겹침을 보여 줍니다. 자세한 내용은 ID 중복 의 위젯 섹션 대상 대시보드 설명서.

다음을 생성하는 SQL ID 중복 위젯은 아래의 축소 가능한 섹션에 표시됩니다.

SQL 쿼리
code language-sql
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
        Sum(overlap_col2) overlap_col2,
        Sum(overlap_count) Overlap_count
  FROM
    (SELECT 0 overlap_col1,
            0 overlap_col2,
            Sum(count_of_profiles) Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.segment_id = 1333234510
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.merge_policy_id = 1709997014
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.overlap_id IN
        (SELECT a.overlap_id
          FROM
            (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
                    count(*) cnt_num
            FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
            WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 1709997014
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('crmid',
                                                                                          'email')
            GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
          WHERE a.cnt_num>1 )
    UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
    LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'crmid'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
                      count_of_profiles overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
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