Spiegelen en op modellen gebaseerde gegevens gebruiken

Meld u aan bij Google BigQuery.

Selecteer BigQuery > Studio .

Selecteer uw project, dataset en lijst. Op het tabblad Schema ziet u een overzicht van het schema voor de gebeurtenisgegevens.

Selecteer Query.

Voer een voorbeeldquery uit in de query-editor, waarbij project de naam van uw project is en datasets de naam van uw datasets:

SELECT * FROM `project.datasets.eventdata` LIMIT 100

Voer de volgende SQL-instructie in de query-editor uit om de instelling te controleren, waarbij project de naam van uw project is en datasets de naam van uw datasets.

SELECT
   table_name,
   MAX(CASE WHEN option_name = 'enable_change_history' THEN option_value END) AS enable_change_history
FROM `project.datasets.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_OPTIONS`
WHERE table_name = 'eventdata'
GROUP BY table_name
ORDER BY table_name;

Als het resultaat niet TRUE is, gebruikt u de volgende SQL-instructie om de wijzigingshistorie in te schakelen, waarbij project de naam van uw project is en datasets de naam van uw datasets.

ALTER TABLE `project.datasets.eventdata`
SET OPTIONS (enable_change_history = TRUE);

Selecteer in de gebruikersinterface van Adobe Experience Platform de optie Schemas within Data Management in het linkerspoor.

Selecteer Create schema.

Selecteer Model-based in het keuzemenu.

Als u een pop-up met de optie ziet tussen Create manually of Upload a DDL file te selecteren:

1. Selecteer select Create manually.

   

2. Selecteer Next.

In de interface Schemas > Create model-based schema :

1. Voer een Schema display name in. Bijvoorbeeld: Sample Event Feed Schema .

2. Voer een Description in. Bijvoorbeeld: Sample event feed schema for a model-based schema .

3. Selecteer Time series als de Schema behavior . U selecteert Time series voor op tijdreeksen gebaseerde gegevens en Record voor op records gebaseerde gegevens. Het gedrag bepaalt de structuur van het schema en de eigenschappen die inbegrepen zijn.

   Experience Platform Data Mirror for Customer Journey Analytics wordt meestal gebruikt voor tijdreeksgegevens (bijvoorbeeld gebeurtenisgegevens).

   

4. Selecteer Finish.

In de interface Schemas > Sample Event Feed Schema ziet u een waarschuwing dat modelgebaseerde schema's inname als veranderingsrijen ondersteunen.

Ingestie als veranderingsrijen is ook genoemd geworden verandering gegevensvangst (CDC). Voor ondersteuning van het vastleggen van wijzigingsgegevens is het schema vereist:

• Primaire sleutel.
• Versiebeschrijving.
• Tijdstempelbeschrijving voor tijdreeksgegevens.

Selecteer naast Sample Event Feed Schema beginnen om gebieden aan het schema toe te voegen. Voeg de volgende velden met het gegevenstype en aanvullende kenmerken toe aan het schema.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 4-row-4 5-row-4 6-row-4 7-row-4
Veldnaam	Weergavenaam	Type	Aanvullende kenmerken
id	Id	Integer	de beschrijver van de Versie
orders	Orders	Integer
pagename	Page Name	String
personid	Person Id	String	SelectBox Uitgezochte CRMID voor Identiteitsnaamruimte.
revenueamount	Revenue Amount	Double
timestamp	Timestamp	DateTime	de beschrijver van de tijdstempel
trackingcode	Tracking Code	String

• Het veld id is geconfigureerd als Version descriptor .

  

• Het veld personid wordt geconfigureerd, samen met timestamp als Primary key . Selecteer Create composite primary key om een samengestelde sleutel tot stand te brengen.

  

  Het veld personid wordt ook geconfigureerd als een Identity , met CRMID als de Identity namespace .

  

• Het veld timestamp wordt geconfigureerd, samen met het veld personid als Primary key . Het veld timestamp wordt ook geconfigureerd als Timestamp descriptor . U hoeft een veld alleen te definiëren als Timestamp descriptor voor modelgegevens uit tijdreeksen.

  

Als u Primary key , Version descriptor en Timestamp descriptor correct hebt gedefinieerd, verdwijnt de waarschuwing boven op de schemadefinitie.

Selecteer Save om het schema op te slaan.

Selecteer de tabel in de lijst met tabellen. Bijvoorbeeld: eventdata .

U ziet een voorbeeld van de gegevens die ter verificatie worden weergegeven.

Selecteer Next om door te gaan.

Selecteer Enable change data capture . Er wordt een informatievak van het type Change data capture requirement weergegeven met meer informatie.

Selecteer New dataset voor Target dataset om een nieuwe dataset te maken die de gespiegelde gegevens bevat.

Voer een Output dataset name in. Bijvoorbeeld: event-data-mirror .

Selecteer het model-gebaseerde schema dat u eerder van het Schema drop-down menu creeerde. Bijvoorbeeld: Sample Event Feed Schema .

Geef andere details op.

Selecteer Next.

Wijs de velden toe. Van het schema in Google BigQuery (Source data) aan de gebieden in het schema die u in Experience Platform (Target fields) hebt bepaald.

Als alle velden correct zijn toegewezen, selecteert u Next om door te gaan.

Geef op Frequency en Interval om de synchronisatie van de gespiegelde gegevens te plannen.

Geef de Start time voor het schema op.

Selecteer Next om door te gaan.

Herzie de configuratie voor de bronschakelaar.

Selecteer Finish . U wordt geleid aan gevormde dataflow.

Selecteer Connections in het menu Data Management .

Selecteer Create new connection.

Geef de vereiste Connection name -, Sandbox - Average number of daily evens en andere optionele parameters op.

Selecteer Add datasets.

1. In de Select datasets -stap van Add datasets :

   1. Selecteer de dataset die de gespiegelde gegevens bevat. Bijvoorbeeld: event-data-mirror . De dataset heeft Model als Dataset type.

      toe

   2. Voeg om het even welke extra datasets toe die voor de verbinding relevant zijn.

   3. Selecteer Next.

2. In de Dataset settings -stap van Add datasets :

   Voor de event-data-mirror op model gebaseerde dataset

   1. Selecteer Event als de Dataset type .

   2. Selecteer het veld PersonId als Person ID .

   3. Timestamp wordt automatisch ingevuld als de Timestamp .

   4. Selecteer Other als de Data source type .

   5. Voer Google BigQuery Event Data in als de Data source description .

   6. Geef andere details op, zoals Import all new data en Backfill all existing data .

      

   Naar keuze, specificeer details voor andere datasets.

3. Selecteer Add datasets.

Selecteer Save.

Selecteer in de Customer Journey Analytics-interface Data views (optioneel in Data management ) in het bovenste menu.

Selecteer Create new data view.

In de stap Configure :

1. Selecteer de verbinding in de lijst Connection .

2. Naam en (optioneel) beschrijf uw verbinding.

3. Selecteer Save and continue.

In de stap Components :

1. Voeg schemagebieden en/of standaardcomponent toe die u aan de METRICS of DIMENSIONS componentenvakjes wilt omvatten. Zorg ervoor dat u relevante velden uit de gegevensset toevoegt die de gespiegelde gegevens bevat. U kunt als volgt toegang krijgen tot deze velden:

   1. Selecteer Event datasets.

   2. Selecteer Adhoc & Model-based fields.

   3. Sleep velden van de op een model gebaseerde schema's naar METRICS of DIMENSIONS .

      toe

2. Definieer afgeleide velden voor velden die niet het juiste type hebben, die niet de juiste indeling hebben of die u om andere redenen wilt wijzigen. Bijvoorbeeld voor Revenue Amount .

   1. Selecteren Create derived field.

   2. In de afgeleide gebiedsredacteur:

      1. Definieer een nieuw Revenue Amount (Numeric) veld, zoals hieronder.

         

      2. Selecteer Save.

   3. Sleep het nieuwe, van Revenue Amount (Numeric) afgeleide veld en zet het veld neer in METRICS .

      

3. Selecteer Save and continue.

In de stap Settings :

Laat de instellingen ongewijzigd en selecteer Save and finish .

Selecteer in de Customer Journey Analytics-interface Workspace in het bovenste menu.

Selecteer Projects in de linkernavigatie.

Selecteer Create project . In de pop-up:

1. Selecteer Blank Workspace project.

2. Selecteer Create.

In de New project werkruimte, zorg ervoor dat uw ​ gegevensmening ​ wordt geselecteerd. Die gegevensmening verbindt met de ​ verbinding ​ die de weerspiegelde gegevens bevat.

Als u het eerste rapport wilt maken, sleept u de afmetingen en maatstaven naar het deelvenster Freeform table in het deelvenster Freeform . Bijvoorbeeld, sleep Revenue Amount (Numeric) op Sleep metrisch hier. En sleep PersonId en zet het veld neer op de eerste kolomkop. Breng desgewenst nog andere aanpassingen aan.

Het uiteindelijke resultaat is een overzicht van profielen en hun opbrengsten op basis van gespiegelde gegevens die afkomstig zijn uit een Google BigQuery-tabel.