Braze で Currents を使用する方法
Braze では Currents を使用しています。自社製品を気に入っているため、弊社ではパートナー数社との連携に使用しています。
メールにフィルターを適用してデータを取り出し、キャンペーンをビジネスインサイトツールである Looker にプッシュしていますが、そこに到達するまでには興味深い経路をたどります。ETL (抽出、変換、読み込み) 手法を少し入れ替えたバージョンである ELT (抽出、読み込み、変換) を使用しています。
ステップ 1: イベントデータの取り込みと集約
弊社の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、独自のシステムやメールパートナーのシステムを使用してイベントデータを追跡します。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。
私たちは S3 を、宝箱を開ける鍵だと見なしています。必要な場所にデータを転送することで、データの移動、変換、および分析の可能性が広がります。ただし、S3 には非常に特殊な構造があるため、S3 でデータを変換しないように注意しています。
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。Redshift、Google BigQuery なども選択できます。
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お問い合わせください。
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: BI ツールを使用したデータの操作
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。
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。
GitHub でこのページを編集