Braze가 커런츠를 사용하는 방법
Braze는 커런츠를 사용합니다! 맞아요, 우리는 우리의 파트너 중 몇 명과 함께 사용할 만큼 우리 제품을 좋아합니다.
우리는 이메일 및 푸시 캠페인에서 데이터를 필터링하여 비즈니스 인사이트 도구인 Looker에 넣지만, 그 과정은 흥미로운 경로를 거칩니다. 우리는 ETL(추출, 변환, 로드) 방법론의 약간 반전된 버전을 사용합니다 - 순서를 ELT(추출, 로드, 변환)로 바꾸기만 했습니다!
1단계: 섭취 및 집계 이벤트 데이터
캠페인 또는 캔버스와 같은 참여 도구를 사용하여 캠페인을 시작한 후, 당사의 시스템과 이메일 파트너의 시스템을 사용하여 이벤트 데이터를 추적합니다. 이 데이터 중 일부는 대시보드에 집계되어 표시되지만, 우리는 더 깊이 파고드는 것에 관심이 있었습니다!
2단계: 이벤트 데이터를 데이터 저장 파트너에게 전송
우리는 커런츠를 설정하여 Braze 이벤트 데이터를 Amazon S3로 전송하여 저장 및 추출합니다. 이제 우리는 Athena를 사용하여 S3 위에 앉아 쿼리를 실행할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 단기적으로 훌륭한 해결책입니다. 하지만 우리는 관계형 데이터베이스와 비즈니스 인텔리전스/분석 도구를 사용하는 장기적인 솔루션을 원했고 (그리고 당신에게 추천합니다).
우리는 S3를 성의 열쇠로 생각합니다! 이것은 우리가 데이터를 이동, 피벗 및 분석할 수 있는 수많은 가능성을 열어줍니다. 하지만 우리는 S3의 데이터를 변환하지 않도록 주의합니다. 데이터에 대해 매우 구체적인 구조를 가지고 있기 때문입니다.
3단계: 관계형 데이터베이스로 이벤트 데이터를 변환
S3에서 우리는 창고(Snowflake 데이터 공유 또는 Snowflake Reader 계정, 우리의 경우)를 선택합니다. 우리는 그것을 거기서 변환한 다음 Looker로 이동하여 데이터의 구조와 조직을 설정할 블록을 설정합니다.
Snowflake만이 유일한 데이터 웨어하우스 옵션은 아닙니다. 또한 Redshift, Google BigQuery 등을 선택할 수 있습니다!
Snowflake Reader Accounts
Snowflake Reader Accounts는 사용자에게 Snowflake 계정이나 Snowflake와의 고객 관계를 요구하지 않고도 Snowflake 데이터 공유와 동일한 데이터 및 기능에 대한 액세스를 제공합니다. Reader Accounts를 사용하면 Braze는 귀하의 데이터를 계정에 생성하고 공유하며, 로그인하여 데이터를 액세스할 수 있는 자격 증명을 제공합니다. 이로 인해 모든 데이터 공유 및 사용 청구가 Braze에 의해 완전히 처리됩니다.
자세한 내용을 알아보려면 고객 성공 매니저에게 문의하십시오.
추가 자료
유용한 사용 모니터링 리소스를 위해 Snowflake의 리소스 모니터 및 웨어하우스 크레딧 사용량 보기 기사를 확인하세요.
4단계: BI 도구를 사용하여 데이터를 조작하십시오
마지막으로, 우리는 BI 도구를 사용하여 데이터를 분석하고, 차트 및 기타 시각적 도구로 변환하며, Looker 및 Looker Blocks를 사용하여 Currents에서 데이터가 이동할 때마다 ETL/ELT를 수행할 필요가 없도록 합니다.
다음 문서를 확인하여 이에 대한 자세한 정보와 데이터베이스를 구축하는 방법을 알아보세요!
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