Aplicar transformações de dados para feeds de dados
Você pode transformar os dados do feed de dados usando um dos seguintes métodos:
Cada método tem vantagens e desvantagens. As seções a seguir comparam as compensações gerais e específicas.
Comparar métodos de transformação de dados em geral
A tabela a seguir compara as vantagens e desvantagens de cada método em geral.
- Aplicado no momento do relatório, antes que seu feed de dados seja entregue.
- A mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
- O não consome um dos campos derivados limitados da sua conta.
- Não há limite para o número de configurações de componentes que podem ser usadas.
- Adiciona sobrecarga de processamento, o que pode afetar o desempenho da entrega do feed de dados
- Disponível somente para o conjunto específico de configurações que cada componente aceita. Não é tão flexível quanto criar uma lógica personalizada com um campo derivado.
- Aplicado no momento do relatório, antes que seu feed de dados seja entregue.
- A mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
- Suporta lógica mais flexível e personalizada do que qualquer configuração de componente único, como regras condicionais encadeadas.
- Algumas transformações, particularmente aquelas que dependem de uma configuração de Escopo ou que analisam um URL, são difíceis de replicar no SQL.
- Adiciona sobrecarga de processamento, o que pode afetar o desempenho da entrega do feed de dados
- Adiciona sobrecarga de processamento, o que pode afetar o desempenho de entrega do feed de dados.
- Usa um dos campos derivados limitados da sua conta. Se uma configuração de componente puder fazer a mesma transformação, use-a.
- Não limitado pelos limites de função e operador que se aplicam aos campos derivados.
- Não afeta o desempenho de entrega do feed de dados.
- Aplicado depois que seu feed de dados já foi entregue.
- A lógica não se aplica ao Analysis Workspace, portanto, é necessário duplicá-la separadamente.
- Algumas transformações são difíceis ou impraticáveis de replicar, particularmente aquelas que dependem de uma configuração de Escopo, que analisam um URL ou que desduplicam ou persistem um valor em um escopo.
Comparar métodos de transformação de dados por tipo de transformação
A tabela a seguir lista transformações de dados específicas, mostrando qual(is) método(s) pode(m) executar cada um, quão difícil seria replicar no SQL e qual método é recomendado.
Configuração do componente
Recomendado porque não consome um de seus campos derivados limitados.
Fácil para strings
Moderado a difícil para métricas (requer uma instrução CASE combinada com um COUNT)
Configuração do componente
Recomendado para facilitar o uso e porque não consome um de seus campos derivados limitados.
Campo derivado
Recomendado porque a mesma lógica se aplica consistentemente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Campo derivado
Recomendado porque a mesma lógica se aplica consistentemente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Campos derivados
Recomendado porque a mesma lógica se aplica consistentemente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Configuração do componente
Recomendado porque:
- A mesma lógica se aplica consistentemente na Analysis Workspace e na saída do feed de dados (não é possível com o SQL)
- Ele não consome um de seus campos derivados limitados.
Configuração do componente
Recomendado porque não consome um de seus campos derivados limitados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Depende de uma configuração de Escopo (usa sessão como escopo e não é configurável). Consulte Como as configurações de Escopo afetam os feeds de dados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Configuração do componente
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
A opção Tratar “Nenhum valor” como um valor aplica-se a feeds de dados, enquanto as opções Não mostrar “Nenhum valor” por padrão e Mostrar “Nenhum valor” por padrão não se aplicam a feeds de dados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Fácil/moderado
Uma tabela de pesquisa já deve existir.
Configuração do componente
Recomendado porque:
- A mesma lógica se aplica consistentemente na Analysis Workspace e na saída do feed de dados (não é possível com o SQL)
- Ele não consome um de seus campos derivados limitados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Configuração do componente
Recomendado porque não consome um de seus campos derivados limitados.
Difícil
Exige análise de sequência de caracteres personalizada para extrair os mesmos componentes.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Configuração do componente
Recomendado para facilitar o uso e porque não consome um de seus campos derivados limitados.
Configuração do componente
Todas as três abordagens produzem o mesmo resultado, mas preferem a configuração do componente porque:
- A mesma lógica se aplica consistentemente na Analysis Workspace e na saída do feed de dados (não é possível com o SQL)
- Ele não consome um de seus campos derivados limitados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Configuração do componente
Recomendado porque:
- A mesma lógica se aplica consistentemente na Analysis Workspace e na saída do feed de dados (não é possível com o SQL)
- Ele não consome um de seus campos derivados limitados.
Campo derivado
Recomendado para facilidade de uso e porque a mesma lógica se aplica de forma consistente na saída do Analysis Workspace e do feed de dados.
Configuração do componente
Recomendado porque:
- A mesma lógica se aplica consistentemente na Analysis Workspace e na saída do feed de dados (não é possível com o SQL)
- Ele não consome um de seus campos derivados limitados.
Como as configurações de Escopo afetam os feeds de dados scope-settings
As opções Matemática de Data, Desduplicar, Próximo ou Anterior e Resumir dependem de uma configuração de Escopo de Evento, Sessão ou Pessoa (as opções disponíveis variam de acordo com a função). A Profundidade não tem um campo Escopo configurável, mas está inerentemente vinculada à sessão, semelhante à dimensão Profundidade do evento padrão. Qualquer campo com um escopo grava o mesmo valor em todas as linhas dentro desse escopo, e esse valor depende dos dados dentro da janela de processamento.
Como a janela de processamento desliza para a frente com cada delivery de feed de dados, o mesmo campo pode retornar um valor diferente em um delivery posterior, mesmo para eventos que já ocorreram.
O risco aumenta com o tamanho do escopo: o escopo de pessoa traz mais risco do que o escopo de Sessão, porque o histórico de uma pessoa não tem limite de tempo natural em uma execução de feed.
Modelos de função de campo derivados
Os modelos de função de campo derivado permitem criar rapidamente um campo derivado para um caso de uso específico, como criar canais de marketing, detectar bots ou extrair um parâmetro UTM de uma URL. Como um modelo é criado a partir de uma cadeia de regras pré-criadas, usar uma quase sempre é preferível a reproduzir a mesma lógica no SQL do zero, como com o Marketing Channel Template.
Se um modelo incluir uma função que dependa de uma configuração de Escopo, o modelo herdará o cuidado de escopo dessa função. Consulte Como as configurações de Escopo afetam os feeds de dados.