Databricks OpenSharing
Databricks OpenSharing(이전 명칭: Delta Sharing)을 사용하면 실시간 Braze 인게이지먼트 및 캠페인 데이터를 Databricks 환경으로 안전하게 공유할 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터 공급자인 Braze에서 수신자인 Databricks 계정으로 공유가 어떻게 이루어지는지, 그리고 공유된 테이블을 쿼리하는 방법을 설명합니다.
Braze와 함께 사용하는 Databricks OpenSharing은 미국 클러스터에서 호스팅되는 고객만 이용할 수 있습니다. 추가 지역 지원은 현재 진행 중입니다. Databricks OpenSharing에 관심이 있지만 미국 클러스터에서 호스팅되고 있지 않다면 고객 성공 매니저에게 문의하세요.
Databricks OpenSharing은 Braze 데이터 배포의 일부입니다. 데이터 배포 옵션의 전체 개요는 데이터 배포를 참조하세요.
전제 조건
| 요구 사항 | 설명 |
|---|---|
| Braze 워크스페이스 권한 | 데이터 공유를 보려면 Currents 통합 보기 권한이 필요합니다. Databricks 공유를 생성, 업데이트 또는 삭제하려면 Currents 통합 편집 권한이 필요합니다. |
Databricks OpenSharing 설정
Databricks에서 데이터 공유는 데이터 공급자와 데이터 수신자 간에 이루어집니다. Braze 계정은 공유를 생성하고 전송하므로 데이터 공급자이며, Databricks 계정은 공유를 사용해 쿼리 가능한 카탈로그를 생성하므로 데이터 수신자입니다. 자세한 내용은 Databricks-to-Databricks OpenSharing을 사용해 공유된 데이터 읽기(수신자용)에 관한 Databricks 설명서를 참조하세요.
1단계: Braze에서 공유 구성
- Braze에서 파트너 통합 > 직접 데이터 공유로 이동한 다음 새로 만들기 > Databricks OpenSharing을 선택합니다.
- Databricks 공유 식별자를 입력합니다.
- 완료되면 데이터 공유 만들기를 선택합니다. Braze가 Databricks 계정으로 공유를 전송합니다.
2단계: Databricks에서 카탈로그 생성
- 몇 분 후 Databricks 계정에서 인바운드 공유를 받게 됩니다.
-
인바운드 공유를 사용해 카탈로그를 생성하여 테이블을 확인하고 쿼리합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
CREATE CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING SHARE braze.<share-name>;
- 적절한 사용자와 그룹이 새 카탈로그를 쿼리할 수 있도록 권한을 부여합니다.
공유된 데이터는 Databricks 워크스페이스에서 읽기 전용입니다. 다른 데이터처럼 쿼리할 수는 있지만, 공유된 테이블의 행을 공유를 통해 수정하거나 삭제할 수는 없습니다.
사용 및 시각화
Currents와 마찬가지로 Databricks OpenSharing을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 복잡한 보고서 생성
- 기여도 모델링 수행
- 회사 내 안전한 공유
- 원시 이벤트 또는 사용자 데이터를 CRM(예: Salesforce)에 매핑
- 기타 다양한 활용
Databricks에서 사용할 수 있는 테이블과 열의 전체 목록은 Databricks 원시 테이블 스키마를 다운로드하여 텍스트 파일로 확인하세요. 이 파일은 Databricks OpenSharing 스키마(예: 수집 시간을 나타내는 DB_CREATED_AT)를 반영합니다. 이 파일은 Snowflake 명명 규칙과 필드를 설명하는 Snowflake 원시 테이블 스키마 또는 SQL 테이블 참조와 서로 바꿔 사용할 수 없습니다.
열 이름과 유형은 Snowflake 데이터 공유와 다를 수 있습니다(예: SF_CREATED_AT 대신 DB_CREATED_AT).
사용자 ID 스키마
사용자 ID에 대한 Braze와 Databricks 명명 규칙의 다음 차이점에 유의하세요.
| Braze 스키마 | Databricks 스키마 | 설명 |
|---|---|---|
braze_id |
USER_ID |
Braze가 자동으로 할당하는 고유 식별자입니다. |
external_id |
EXTERNAL_USER_ID |
Braze에서 설정한 사용자 프로필의 고유 식별자입니다. |
제한 사항 및 고려 사항
호환성이 깨지는 변경 사항과 깨지지 않는 변경 사항
호환성이 깨지지 않는 변경 사항
호환성이 깨지지 않는 변경 사항은 언제든지 발생할 수 있으며 일반적으로 추가 기능을 제공합니다. 호환성이 깨지지 않는 변경 사항의 예는 다음과 같습니다.
- 새 테이블 또는 뷰 추가
- 기존 테이블 또는 뷰에 열 추가
새 열 추가는 호환성이 깨지지 않는 변경 사항으로 간주되므로, Braze에서는 SELECT * 쿼리를 사용하는 대신 각 쿼리에서 필요한 열을 명시적으로 나열할 것을 강력히 권장합니다. 또는 열 이름을 명시적으로 지정한 뷰를 생성하고, 공유된 테이블을 직접 쿼리하는 대신 해당 뷰를 쿼리하세요.
호환성이 깨지는 변경 사항
가능한 경우 호환성이 깨지는 변경 사항에 앞서 공지와 마이그레이션 기간이 제공됩니다. 호환성이 깨지는 변경 사항의 예는 다음과 같습니다.
- 테이블 또는 뷰 제거
- 기존 테이블 또는 뷰에서 열 제거
- 기존 열의 유형 또는 null 허용 여부 변경
유지 정책
해당하는 USERS_*_SHARED 뷰에서 각 이벤트에 대해 최근 2년간의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
일반 데이터 보호 규정(GDPR) 준수
Nearly every event record Braze stores includes a few fields representing users’ personally identifiable information (PII). Some events may include email address, phone number, device ID, language, gender, and location information. If a user’s request to be forgotten is submitted to Braze, we will null out those PII fields for any event belonging to those users. This way, we’re not removing the historical record of the event, but now the event can never be tied back to a specific individual.
공유 데이터 쿼리: TIME 및 쿼리 성능
데이터 공유 뷰(예: USERS_BEHAVIORS_CUSTOMEVENT_SHARED)의 이벤트 데이터는 TIME 필드를 기준으로 클러스터링됩니다. 이벤트 발생 시점으로 필터링할 때는 TIME을 우선 필터로 사용하세요. 클러스터링이 이벤트 시간에 맞춰져 있으므로, TIME으로 행을 제한하는 쿼리가 일반적으로 DB_CREATED_AT으로 필터링하는 쿼리보다 성능이 더 좋습니다.
| 필드 | 의미 |
|---|---|
TIME |
이벤트가 발생한 시점의 Unix 타임스탬프입니다. 발생 시간으로 필터링할 때는 이 필드를 우선 사용하세요. |
DB_CREATED_AT |
행이 Databricks에 로드된 시점의 타임스탬프(수집 시간)입니다. |
쿼리의 속도, 성능 및 비용
데이터를 대상으로 실행하는 모든 쿼리의 속도, 성능 및 비용은 사용하는 SQL 웨어하우스 크기에 따라 달라집니다. 액세스하는 데이터의 양에 따라 쿼리를 성공적으로 완료하려면 더 큰 웨어하우스가 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 웨어하우스 생성 및 구성(클러스터 크기 및 확장 포함)에 관한 Databricks 설명서를 참조하세요.