Trabalhar com visualizações do Data Warehouse

Este documento descreve a finalidade e os usos do Data Warehouse Views acessível navegando até Manage Data > Data Warehouse Views. Abaixo está uma explicação do que ele faz e como criar exibições, bem como um exemplo de como usar o Data Warehouse Views para consolidar dados de gastos do Facebook e do AdWords.

Propósito geral

O recurso Data Warehouse Views é um método de criar novas tabelas armazenadas modificando uma tabela existente ou unindo ou consolidando várias tabelas usando SQL. Depois que um Data Warehouse View é criado e processado por um ciclo de atualização, ele é preenchido na sua Data Warehouse como uma nova tabela na lista suspensa Data Warehouse Views, como mostrado abaixo:

Aqui, a nova visualização funciona como qualquer outra tabela, permitindo criar novas colunas calculadas ou métricas e relatórios.

Data Warehouse Views são usados principalmente para consolidar várias tabelas semelhantes, mas distintas, de modo que todos os relatórios possam ser criados em uma única tabela nova. Alguns exemplos comuns incluem a consolidação de tabelas de um banco de dados herdado e um banco de dados ativo para combinar dados históricos e atuais, ou combinar várias fontes de anúncios, como Facebook e AdWords, em uma única tabela Consolidated ad spend.

Se você estiver familiarizado com SQL, ambos os exemplos de consolidação usam a função UNION, mas você pode usar qualquer sintaxe e funções PostgreSQL ao criar uma nova visualização.

Criação e gerenciamento de visualizações de Data Warehouse

É possível criar novos Data Warehouse Views e excluir modos de exibição existentes navegando até Manage Data > Data Warehouse Views, conforme mostrado abaixo:

Aqui, é possível criar uma visualização seguindo as instruções de exemplo abaixo:

É importante mencionar que, após salvar, a consulta subjacente usada para gerar um Data Warehouse View não pode ser editada. Se você precisar ajustar a estrutura de um Data Warehouse View, crie um modo de exibição e migre manualmente quaisquer colunas calculadas, métricas ou relatórios do modo de exibição original para o novo. Quando a migração estiver concluída, você poderá excluir com segurança a exibição original. Como Data Warehouse Views não são editáveis, a Adobe recomenda que você teste a saída de sua consulta usando SQL Report Builder antes de salvar sua consulta como uma Exibição de Data Warehouse.

Exemplo: dados de Facebook e Google AdWords

Veja um dos exemplos mencionados anteriormente neste artigo: consolidação de dados de gastos do Facebook e do AdWords em uma nova tabela de anúncios consolidados. Normalmente, isso envolve a consolidação de duas tabelas, com conjuntos de dados de amostra abaixo:

Ad source: Google AdWords

Table name: campaigns67890

Sample data:

Ad source: Facebook

Table name: facebook_ads_insights_12345

Sample data:

Para criar uma única tabela de gastos com anúncios contendo campanhas Facebook e Google AdWords, você deve gravar uma consulta SQL e usar a função UNION ALL. Uma instrução UNION ALL é usada com mais frequência para combinar várias consultas SQL distintas ao anexar os resultados de cada consulta a uma única saída.

Há alguns requisitos de uma instrução UNION que vale a pena mencionar, conforme descrito na documentação do PostgreSQL:

Ao executar uma instrução UNION ou UNION ALL, os nomes das colunas na saída final refletem o nome das colunas na primeira consulta.

Normalmente, a consolidação dos dados de gastos do Facebook e do Google AdWords em um Data Warehouse View requer a criação de uma tabela com sete colunas, com uma consulta semelhante à seguinte:

    SELECT
        "_id" as id,
        'AdWords' as ad_source,
        "date",
        "campaign",
        "adCost" as spend,
        "impressions",
        "adClicks" as clicks
    FROM campaigns67890
    UNION
    SELECT
        "_id" as id,
        'Facebook' as ad_source,
        "date_start" as date,
        "campaign_name" as campaign,
        "spend",
        "impressions",
        "clicks"
    FROM facebook_ads_insights_12345

Alguns pontos importantes sobre o exposto acima:

Salvar a consulta acima como um Data Warehouse View cria uma tabela com gastos de Facebook e AdWords, semelhante ao seguinte:

Em vez de criar um conjunto separado de métricas de marketing para cada fonte de anúncio, você pode criar um único conjunto de métricas usando a tabela acima para capturar todos os seus anúncios.

Procurando ajuda adicional?

A gravação de SQL e a criação de Data Warehouse Views não estão incluídas no Suporte Técnico. No entanto, a equipe de Serviços oferece assistência para a criação de exibições. A equipe de suporte pode ajudar em tudo, desde migrar um banco de dados herdado por um novo banco de dados até criar uma única Exibição do Data Warehouse para fins de análise específica.

Normalmente, a criação de um novo Data Warehouse View com a finalidade de consolidar de 2 a 3 tabelas estruturadas de forma semelhante requer cinco horas de serviço, o que se traduz em aproximadamente US$ 1.250 de trabalho. No entanto, abaixo estão alguns fatores comuns que podem aumentar o investimento esperado necessário: