Espelhar e usar dados baseados em modelo

Faça logon no Google BigQuery.

Selecione BigQuery > Studio.

Selecione o projeto, o conjunto de dados e a tabela. Na guia Schema, você verá uma visão geral do esquema para os dados do evento.

Selecione Consulta.

Execute uma consulta de exemplo no editor de consultas, onde project é o nome do seu projeto e datasets é o nome dos seus conjuntos de dados:

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

Execute a seguinte instrução SQL no editor de consultas para verificar a configuração, em que project é o nome do seu projeto e datasets é o nome dos seus conjuntos de dados:

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;

Se o resultado não for TRUE, use a seguinte instrução SQL para habilitar o histórico de alterações, onde project é o nome do seu projeto e datasets é o nome dos seus conjuntos de dados:

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

Na interface da Adobe Experience Platform, no painel à esquerda, selecione Esquemas em Gerenciamento de dados.

Selecione Criar esquema.

No menu suspenso, selecione Baseado em modelo.

Se você vir um pop-up com a opção para selecionar entre Criar manualmente ou Carregar um arquivo DDL:

1. Selecione Criar manualmente.

   

2. Selecione Próximo.

Na interface Esquemas > Criar esquema baseado em modelo:

1. Insira um nome para exibição do esquema. Por exemplo: Sample Event Feed Schema.

2. Insira uma Descrição. Por exemplo: Sample event feed schema for a model-based schema.

3. Selecione Série temporal como o Comportamento do esquema. Você seleciona Série temporal para dados baseados em série temporal e Registro para dados baseados em registro. O comportamento define a estrutura do schema e as propriedades incluídas.

   O Experience Platform Data Mirror for Customer Journey Analytics é usado principalmente para dados de séries de tempo (por exemplo, dados de evento).

   

4. Selecione Concluir.

Na interface Esquemas > Esquema de feed de eventos de amostra, você verá um aviso de que os esquemas baseados em modelo oferecem suporte à assimilação como linhas de alteração.

A assimilação como linhas de alteração também é conhecida como captura de dados de alteração (CDC). Para ser compatível com a captura de dados de alteração, o esquema exige:

• Chave primária.
• Descritor de versão.
• Descritor de carimbo de data e hora para dados de série temporal.

Selecione ao lado de Esquema do feed de eventos de exemplo para começar a adicionar campos ao esquema. Adicione os seguintes campos com tipo de dados e atributos adicionais ao esquema.

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
Nome do campo	Nome de exibição	Tipo	Atributos adicionais
id	Id	Inteiro	Descritor de versão de
orders	Orders	Inteiro
pagename	Page Name	String
personid	Person Id	String	Chave primária Identidade Selecione CRMID para o namespace de Identidade.
revenueamount	Revenue Amount	Duplo
timestamp	Timestamp	DateTime	Descritor de carimbo de data/hora
trackingcode	Tracking Code	String

• O campo id está configurado como Descritor de versão.

  

• O campo personid está configurado, junto com carimbo de data/hora como Chave primária. Selecione Criar chave primária composta para criar uma chave composta.

  

  O campo personid também está configurado como uma Identidade, com CRMID como o Namespace de identidade.

  

• O campo carimbo de data/hora está configurado, junto com o campo personid como a Chave primária. O campo carimbo de data/hora também está configurado como descritor de carimbo de data/hora. Você só precisa definir um campo como Descritor de carimbo de data/hora para dados baseados em modelo de série temporal.

  

Se você tiver definido corretamente Chave primária, Descritor de versão e Descritor de carimbo de data/hora, o aviso na parte superior da definição do esquema desaparecerá.

Selecione Salvar para salvar o esquema.

Selecione a tabela na lista de tabelas. Por exemplo: eventdata.

Você verá uma amostra dos dados exibidos para verificação.

Clique em Avançar para continuar.

Selecione Habilitar captura de dados de alteração. Uma caixa de informações Alterar requisito de captura de dados é exibida com mais informações.

Selecione Novo conjunto de dados para Conjunto de dados de destino para criar um novo conjunto de dados que contenha os dados espelhados.

Insira um Nome do conjunto de dados de saída. Por exemplo: event-data-mirror.

Selecione o esquema baseado em modelo criado anteriormente no menu suspenso Esquema. Por exemplo: Exemplo de esquema de feed de eventos.

Especifique outros detalhes.

Selecione Próximo.

Mapeie os campos. Do esquema no Google BigQuery (dados do Source) para os campos no esquema que você definiu no Experience Platform (campos de Destino).

Se todos os campos estiverem mapeados corretamente, selecione Avançar para continuar.

Especifique a Frequência e o Intervalo para agendar a sincronização dos dados espelhados.

Especifique a Hora de início para o agendamento.

Clique em Avançar para continuar.

Revise a configuração do conector de origem.

Selecione Concluir. Você é direcionado para o fluxo de dados configurado.

Selecione Conexões do menu Gerenciamento de Dados.

Selecione Criar nova conexão.

Especifique o Nome da conexão, Sandbox, Número médio de eventos diários e outros parâmetros opcionais.

Selecione Adicionar conjuntos de dados.

1. Na etapa Selecionar conjuntos de dados de Adicionar conjuntos de dados:

   1. Selecione o conjunto de dados que contém os dados espelhados. Por exemplo: event-data-mirror. O conjunto de dados tem Modelo como o tipo de conjunto de dados.

      

   2. Adicione conjuntos de dados adicionais que sejam relevantes para a conexão.

   3. Selecione Próximo.

2. Na etapa Configurações do conjunto de dados de Adicionar conjuntos de dados:

   Para o conjunto de dados baseado em modelo event-data-mirror

   1. Selecione Evento como o Tipo de conjunto de dados.

   2. Selecione o campo PersonId como a ID da pessoa.

   3. Carimbo de data/hora é preenchido automaticamente como Carimbo de data/hora.

   4. Selecione Outros como o tipo de fonte de dados.

   5. Insira Google BigQuery Event Data como a descrição da fonte de dados.

   6. Especifique outros detalhes, como Importar todos os dados novos e Preencher retroativamente todos os dados existentes.

      

   Opcionalmente, especifique detalhes para outros conjuntos de dados.

3. Selecione Adicionar conjuntos de dados.

Selecione Salvar.

Na interface do Customer Journey Analytics, selecione Visualizações de dados, opcionalmente em Gerenciamento de dados, no menu superior.

Selecione Criar nova visualização de dados.

Na etapa Configurar:

1. Selecione a conexão na lista Conexão.

2. Nomeie e (opcionalmente) descreva a conexão.

3. Selecione Salvar e continuar.

Na etapa Componentes:

1. Adicione qualquer campo de esquema e/ou componente padrão que você deseja incluir nas caixas de componentes MÉTRICAS ou DIMENSÕES. Adicione campos relevantes do conjunto de dados que contém os dados espelhados. Para acessar esses campos:

   1. Selecione Conjuntos de dados de evento.

   2. Selecione Campos adhoc e baseados em modelo.

   3. Arraste e solte campos dos esquemas baseados em modelo para METRICS ou DIMENSIONS.

      

2. Defina campos derivados para campos que não têm o tipo adequado, não estão no formato adequado ou você deseja modificar por outros motivos. Por exemplo, para Valor de receita.

   1. Selecione Criar campo derivado.

   2. No editor de campo derivado:

      1. Defina um novo campo Revenue Amount (Numeric), como abaixo.

         

      2. Selecione Salvar.

   3. Arraste o novo campo derivado Valor de receita (Numérico) e solte o campo em MÉTRICAS.

      

3. Selecione Salvar e continuar.

Na etapa Configurações:

Deixe as configurações como estão e selecione Salvar e concluir.

Na interface do Customer Journey Analytics, selecione Workspace no menu superior.

Selecione Projetos no painel de navegação esquerdo.

Selecione Criar projeto. No pop-up:

1. Selecione Projeto Workspace em branco.

2. Selecione Criar.

No espaço de trabalho do Novo projeto, verifique se a sua visualização de dados está selecionada. Este modo de exibição de dados está vinculado à conexão que contém os dados espelhados.

Para criar seu primeiro relatório, arraste e solte dimensões e métricas na Tabela de forma livre do painel Forma livre. Por exemplo, arraste Valor de receita (Numérico) até Arraste uma métrica aqui. E arraste PersonId e solte o campo no cabeçalho da primeira coluna. Faça outros ajustes como achar conveniente.

O resultado final é uma visão geral dos perfis e suas receitas com base em dados espelhados originados de uma tabela do Google BigQuery.