Snowflake
O Snowflake é um data warehouse de nuvem SQL criado para fins específicos e disponibilizado como software como serviço (SaaS). O Snowflake fornece um data warehouse mais rápido, mais fácil de usar e muito mais flexível do que as ofertas tradicionais. Com a arquitetura exclusiva e patenteada do Snowflake, é fácil reunir todos os seus dados, executar análises rápidas e obter insights orientados por dados para todos os seus usuários.
A Braze oferece duas integrações com o Snowflake. Juntas, elas fornecem um pipeline de dados bidirecional completo entre seus ambientes da Braze e do Snowflake.
Escolha de uma integração
Compartilhamento de dados (da Braze para o Snowflake)
O Compartilhamento Seguro de Dados do Snowflake oferece acesso seguro e em tempo real aos dados de engajamento e de campanhas da Braze diretamente na sua instância do Snowflake. Nenhum dado é copiado ou transferido entre contas. Todo o compartilhamento acontece por meio da camada de serviços e do armazenamento de metadados exclusivos do Snowflake.
Use o compartilhamento de dados quando quiser:
- Consultar dados de eventos e de campanhas da Braze usando SQL do Snowflake
- Criar relatórios complexos e fazer modelagem de atribuição
- Combinar dados da Braze com outros dados no seu data warehouse do Snowflake
- Comparar seus dados de engajamento entre canais, setores e plataformas de dispositivos
Para ver as instruções de configuração, consulte Compartilhamento de dados do Snowflake.
Ingestão de dados na nuvem (do Snowflake para a Braze)
A Ingestão de Dados na Nuvem (CDI) permite sincronizar dados da sua instância do Snowflake diretamente com a Braze. Assim, você mantém os atributos de usuário, eventos e compras na Braze sempre atualizados com o data warehouse que é sua fonte de verdade.
Use a Ingestão de Dados na Nuvem quando quiser:
- Sincronizar atributos de usuário do Snowflake com os perfis de usuário da Braze
- Enviar dados de eventos ou de compras do Snowflake para a Braze
- Manter a Braze sincronizada com as transformações de dados que acontecem no seu data warehouse
- Evitar criar e manter pipelines de ETL personalizados do Snowflake para a Braze
Para saber mais sobre o compartilhamento de dados do Snowflake, consulte Introduction to Secure Data Sharing.
Resolução de identidade com o Snowflake
O Snowflake oferece um acelerador de solução de Identity Resolution Data (IDR) que permite criar grafos de resolução de identidade primários e de terceiros diretamente no seu ambiente Snowflake. Essa solução combina correspondência determinística, correspondência difusa (fuzzy), correspondência probabilística e por machine learning (ML) e adjudicação por grandes modelos de linguagem (LLM) para resolver as identidades dos clientes em todas as suas fontes de dados.
Ao usar a Braze com o IDR do Snowflake:
- Use o Compartilhamento de Dados para enviar dados de engajamento e de campanhas da Braze para sua instância do Snowflake. Lá, esses dados passam a ser uma fonte para a resolução de identidade.
- Crie seu grafo de resolução de identidade no Snowflake usando o acelerador de solução de IDR, incorporando os dados da Braze junto com seus outros pontos de contato com o cliente.
- Use o Cloud Data Ingestion para sincronizar as identidades resolvidas de volta na Braze, mantendo os perfis de usuário unificados e atualizados.
Com esse fluxo de trabalho, você mantém uma visão única e sem duplicatas de cada cliente em todos os sistemas e ativa esses dados na Braze para Campaigns e envio de mensagens.
Para começar a usar o acelerador de solução de IDR do Snowflake, fale com a equipe da sua conta Snowflake ou consulte a documentação do acelerador de solução de IDR.
Pré-requisitos
Antes de usar este recurso, você precisará concluir o seguinte:
| Requisito | Descrição |
|---|---|
| Acesso à Braze | Para acessar esse recurso na Braze, entre em contato com o gerente de conta ou gerente de sucesso do cliente da Braze. |
| Permissões do espaço de trabalho da Braze | View Currents Integrations para visualizar o compartilhamento de dados. Edit Currents Integrations para criar, atualizar ou excluir um compartilhamento de dados. |
| Conta do Snowflake | Uma conta do Snowflake com permissões de admin. Para clientes não sujeitos à HIPAA, há suporte para o Snowflake Standard ou Enterprise Edition. Para compartilhamento de dados em conformidade com a HIPAA, é necessário o Business Critical Edition. |
Configuração do Compartilhamento Seguro de Dados
No Snowflake, o compartilhamento de dados acontece entre um provedor de dados e um consumidor de dados. Nesse contexto, sua conta da Braze é o provedor de dados, porque ela cria e envia o datashare. Já sua conta do Snowflake é o consumidor de dados, porque usa o datashare para criar um banco de dados. Para saber mais, consulte Snowflake: Consumo de dados compartilhados.
Etapa 1: Enviar o datashare da Braze
- Na Braze, acesse Partner Integrations > Data Sharing.
- Insira os detalhes e o localizador da sua conta Snowflake. Para obter o localizador da conta, execute
SELECT CURRENT_ACCOUNT()na conta de destino. - Se estiver usando um compartilhamento CRR, especifique o provedor de nuvem e a região.
- Quando terminar, selecione Create Datashare. Isso enviará o compartilhamento de dados para a sua conta Snowflake.
Etapa 2: Criar o banco de dados no Snowflake
- Depois de alguns minutos, você deve receber o datashare de entrada na sua conta do Snowflake.
- Usando o datashare de entrada, crie um banco de dados para visualizar e consultar as tabelas. Por exemplo:
CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name>
- Conceda privilégios para consultar o novo banco de dados.
Se você excluir e recriar um compartilhamento no dashboard da Braze, precisará descartar o banco de dados criado anteriormente e recriá-lo usando CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name> para consultar o compartilhamento de entrada.
Se você tiver vários espaços de trabalho compartilhando dados com a mesma conta do Snowflake, consulte as Perguntas frequentes sobre o compartilhamento de dados do Snowflake para obter orientações sobre como gerenciar configurações com vários espaços de trabalho.
Uso e visualização
Depois que o compartilhamento de dados for provisionado, você precisará criar um banco de dados a partir do compartilhamento de dados recebido. Assim, todas as tabelas compartilhadas aparecerão na sua instância do Snowflake e poderão ser consultadas como qualquer outro dado armazenado na sua instância. No entanto, lembre-se de que os dados compartilhados são somente leitura: eles podem ser consultados, mas não podem ser modificados nem excluídos de forma alguma.
Assim como no Currents, você pode usar o Compartilhamento Seguro de Dados do Snowflake para:
- Criar relatórios complexos
- Realizar modelagem de atribuição
- Compartilhar dados de forma segura dentro da sua empresa
- Mapear dados brutos de eventos ou dados de usuários para um CRM (como o Salesforce)
- E muito mais
Para ver a lista completa de tabelas e colunas disponíveis, consulte a referência de tabelas SQL. O Compartilhamento de Dados do Snowflake inclui todas as tabelas dessa referência, além de tabelas adicionais exclusivas do Snowflake para snapshots, changelogs de campanhas e Canvas, eventos do console de agentes e eventos de nova tentativa de mensagens.
Você também pode baixar os esquemas brutos das tabelas como um arquivo de texto.
Esquema de ID do usuário
Observe as seguintes diferenças entre as convenções de nomenclatura da Braze e do Snowflake para IDs de usuário.
| Esquema da Braze | Esquema do Snowflake | Descrição |
|---|---|---|
braze_id |
"USER_ID" |
O identificador exclusivo atribuído automaticamente pela Braze. |
external_id |
"EXTERNAL_USER_ID" |
O identificador exclusivo do perfil de um usuário, definido pelo cliente. |
Informações importantes e limitações
Alterações que causam quebra versus alterações que não causam quebra
Alterações que não causam quebra
Alterações não disruptivas podem acontecer a qualquer momento e geralmente fornecem funcionalidades adicionais. Exemplos de alterações não disruptivas:
- Adição de uma nova tabela ou visualização
- Adição de uma coluna a uma tabela ou visualização existente
Como novas colunas são consideradas alterações que não causam quebra, a Braze recomenda fortemente listar explicitamente as colunas de interesse em cada consulta, em vez de usar consultas SELECT *. Outra opção é criar visualizações que nomeiem as colunas explicitamente e, então, consultar essas visualizações em vez das tabelas diretamente.
Alterações que causam quebra
Sempre que possível, mudanças incompatíveis são precedidas por um anúncio e um período de migração. Exemplos de mudanças incompatíveis incluem:
- Remoção de uma tabela ou visualização
- Remoção de uma coluna de uma tabela ou visualização existente
- Alteração do tipo ou da nulabilidade de uma coluna existente
Regiões do Snowflake
Atualmente, a Braze hospeda todos os dados no nível do usuário nas regiões do Snowflake AWS US East-1, EU-Central (Frankfurt), AP-Northeast-1 (Tóquio), AP-Southeast-2 (Sydney) e AP-Southeast-3 (Jacarta). Para usuários fora dessas regiões, a Braze pode oferecer compartilhamento de dados a clientes em comum que hospedam sua infraestrutura Snowflake em qualquer região da AWS, Azure ou GCP.
Retenção de dados
Política de retenção
Todos os dados com mais de dois anos serão arquivados e movidos para armazenamento de longo prazo. Como parte do processo de arquivamento, todos os eventos são anonimizados e todos os campos sensíveis com informações de identificação pessoal (IPI) são removidos (isso inclui campos que podem conter IPI, como properties). Os dados arquivados ainda contêm o campo user_id, o que permite análises por usuário em todos os dados de eventos.
Você poderá consultar os dados dos dois anos mais recentes de cada evento na visualização USERS_*_SHARED correspondente. Além disso, cada evento terá uma visualização USERS_*_SHARED_ALL, que pode ser consultada para retornar dados anonimizados e não anonimizados.
Dados históricos
O arquivo de dados históricos de eventos no Snowflake remonta a abril de 2019. Nos primeiros meses em que a Braze armazenou dados no Snowflake, foram feitas alterações no produto. Por isso, alguns desses dados podem parecer um pouco diferentes ou ter valores nulos (já que, naquela época, não enviávamos dados para todos os campos disponíveis). O ideal é considerar que qualquer resultado que inclua dados anteriores a agosto de 2019 pode ser um pouco diferente do esperado.
Conformidade com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR)
Quase todos os registros de eventos armazenados pelo Braze incluem alguns campos que representam informações de identificação pessoal (IPI) dos usuários. Alguns eventos podem incluir endereço de e-mail, número de telefone, ID do dispositivo, idioma, gênero e local. Se a solicitação de esquecimento de um usuário for enviada ao Braze, anularemos esses campos de IPI para qualquer evento pertencente a esses usuários. Dessa forma, não removemos o registro histórico do evento, mas agora o evento jamais poderá ser vinculado a um indivíduo específico.
Consulta de dados compartilhados: TIME e desempenho das consultas
Os dados de eventos nas visualizações de compartilhamento de dados (por exemplo, USERS_BEHAVIORS_CUSTOMEVENT_SHARED) são agrupados (clustered) pelo campo TIME. Ao filtrar por quando o evento ocorreu, use TIME como filtro preferencial. Consultas que restringem linhas usando TIME geralmente têm melhor desempenho do que consultas que filtram por SF_CREATED_AT, porque o agrupamento está alinhado ao horário do evento.
| Campo | Significado |
|---|---|
TIME |
Timestamp Unix em que o evento ocorreu. Prefira este campo ao filtrar pelo horário de ocorrência. |
SF_CREATED_AT |
Timestamp em que a linha foi carregada no Snowflake (horário de ingestão). |
Velocidade, desempenho e custo das consultas
A velocidade, o desempenho e o custo de qualquer consulta executada sobre os dados são determinados pelo tamanho do warehouse usado para consultá-los. Em alguns casos, dependendo da quantidade de dados acessada para análise, talvez seja necessário usar um warehouse maior para que a consulta seja bem-sucedida. O Snowflake oferece ótimos recursos sobre como determinar o melhor tamanho a usar, incluindo Visão geral de warehouses e Considerações sobre warehouses.
Para ver um conjunto de consultas de exemplo para referência ao configurar o Snowflake, confira nossos exemplos de consultas de amostra e de configuração do pipeline de eventos ETL.
Para instruções de configuração, consulte Ingestão de dados na nuvem: Integrações com data warehouses.