Braze で Currents を使用する方法
BrazeはCurrentsを選択したパートナーと内部で使用している。
私たちはメールやプッシュキャンペーンから得たデータをフィルターにかけ、ビジネスインサイトツールであるLookerに取り込んでいるが、そこにたどり着くまでには少し違ったルートがある。我々は、ETL（Extract, Transform, Load）手法の逆バージョンを使用している。つまり、順序をELT（Extract, Load, Transform）に切り替えるのだ。
ステップ 1: イベントデータの取り込みと集約
エンゲージメントツール（キャンペーンやキャンバスなど）を使用してキャンペーンを開始した後、独自のシステムとメールパートナーからのデータを使用してイベントデータを追跡する。このデータの一部は集計されてダッシュボードに表示されますが、さらに詳細を調べようと考えました。
ステップ2:データストレージパートナーへのイベントデータの送信
保存と抽出の目的で、Braze のイベントデータを Amazon S3 に送信するように Currents を設定しました。これで、Athena を使用して S3 の上でクエリを実行できることがわかりました。これは短期的に優れたソリューションです。しかし、弊社ではリレーショナルデータベースとビジネスインテリジェンス / 分析ツールを使用する長期的なソリューションを求めていました。(これはお客様に推奨するソリューションでもあります。）
S3は、データの移動、ピボット、分析のための柔軟なストレージとルーティングオプションを提供する。S3ではデータを変換しない。
ステップ 3:リレーショナルデータベースでのイベントデータの変換
S3 からウェアハウス (弊社の場合では Snowflake Data Sharing または Snowflake Reader Accounts) を選択します。そこでデータを変換してから Looker に移動します。Looker では、データを構造化して整理するブロックを設定しています。
ウェアハウスの選択肢は Snowflake のみに限りません。他にもRedshift、Google BigQuery などがあります！
Snowflake Reader Accounts
Snowflake Reader Accounts を使用すると、Snowflake アカウントや Snowflake との顧客関係がなくても、Snowflake Data Sharing と同じデータや機能にアクセスできます。Reader Accounts では、Braze がお客様のデータを作成してアカウントと共有し、またログインしてデータにアクセスするための認証情報を用意します。これにより、すべてのデータ共有と使用量請求は Braze が完全に処理することになります。
詳細については、カスタマー・サクセス・マネージャーに問い合わせを。
その他のリソース
役立つ使用量監視リソースについては、Snowflake のリソースモニターとウェアハウスクレジット使用量の表示に関する記事を参照してください。
ステップ 4:ビジネスインテリジェンス (BI) ツールを使用してデータを操作する
最後に、BI ツールを使用してデータを分析し、Looker と Looker Blocks を使用してグラフやその他の視覚ツールなどに変換します。そのため、データが Currents から移動するたびに ETL / ELT を行う必要がありません。
あなたも同じことをしたい気持ちになりましたか?各ブロックとデータベースを構築する際の使用方法の詳細については、以下のドキュメントを参照してください。
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