Snowflake

Snowflake ist ein speziell entwickeltes SQL Data Warehouse in der Cloud, das als SaaS (SaaS) angeboten wird. Snowflake bietet ein Data Warehouse, das schneller, benutzerfreundlicher und wesentlich flexibler ist als herkömmliche Data-Warehouse-Angebote. Mit der einzigartigen und patentierten Architektur von Snowflake ist es ein Leichtes, all Ihre Daten zu sammeln, schnelle Analytics zu ermöglichen und datengestützte Insights für alle Ihre Nutzer:innen zu gewinnen.

Braze bietet zwei Integrationen mit Snowflake an. Zusammen ermöglichen sie eine vollständige, bidirektionale Datenpipeline zwischen Ihren Braze- und Snowflake-Umgebungen.

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Datenfreigabe (Braze an Snowflake)

Snowflake Secure Data Sharing bietet Ihnen sicheren Realtime-Zugriff auf Braze-Engagement- und Kampagnendaten direkt in Ihrer Snowflake-Instanz. Es werden keine Daten zwischen Konten kopiert oder übertragen – die gesamte Freigabe erfolgt über die einzigartige Dienstschicht und den Metadatenspeicher von Snowflake.

Verwenden Sie Datenfreigabe, wenn Sie Folgendes tun möchten:

• Braze-Ereignis- und Kampagnendaten mit Snowflake SQL abfragen
• Komplexe Berichte erstellen und Attribution-Modellierung durchführen
• Braze-Daten mit anderen Daten in Ihrem Snowflake Data Warehouse verknüpfen
• Ihre Engagement-Daten über Kanäle, Branchen und Geräteplattformen hinweg vergleichen

Einrichtungsanweisungen finden Sie unter Snowflake Datenfreigabe.

Cloud-Datenaufnahme (Snowflake an Braze)

Cloud-Datenaufnahme (CDI) ermöglicht es Ihnen, Daten aus Ihrer Snowflake-Instanz direkt mit Braze zu synchronisieren. So können Sie Nutzer:innen-Attribute, Ereignisse und Käufe in Braze mit Ihrem Data Warehouse als zentraler Datenquelle aktuell halten.

Verwenden Sie Cloud-Datenaufnahme, wenn Sie Folgendes tun möchten:

• Nutzer:innen-Attribute von Snowflake mit Braze-Nutzerprofilen synchronisieren
• Ereignis- oder Kaufdaten von Snowflake an Braze senden
• Braze mit Datentransformationen synchron halten, die in Ihrem Data Warehouse stattfinden
• Den Aufbau und die Wartung benutzerdefinierter ETL-Pipelines von Snowflake zu Braze vermeiden

Weitere Informationen zur Datenfreigabe von Snowflake finden Sie unter Introduction to Secure Data Sharing.

Voraussetzungen

Bevor Sie dieses Feature nutzen können, müssen Sie Folgendes erfüllen:

Secure Data Sharing einrichten

Bei Snowflake erfolgt die Datenfreigabe zwischen einem Datenanbieter und einem Datenkonsumenten. In diesem Kontext ist Ihr Braze-Konto der Datenanbieter, da es den Datashare erstellt und sendet – während Ihr Snowflake-Konto der Datenkonsument ist, da es den Datashare nutzt, um eine Datenbank zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Snowflake: Consuming Shared Data.

Schritt 1: Datashare von Braze senden

1. Gehen Sie in Braze zu Partnerintegrationen > Data Sharing.
2. Geben Sie Ihre Snowflake-Kontodetails und den Locator ein. Um Ihren Account-Locator zu erhalten, führen Sie SELECT CURRENT_ACCOUNT() im Zielkonto aus.
3. Wenn Sie einen CRR-Share verwenden, geben Sie den Cloud-Anbieter und die Region an.
4. Wenn Sie fertig sind, wählen Sie Create Datashare aus. Dadurch wird der Datashare an Ihr Snowflake-Konto gesendet.

Schritt 2: Datenbank in Snowflake erstellen

1. Nach einigen Minuten sollten Sie den eingehenden Datashare in Ihrem Snowflake-Konto erhalten.
2. Erstellen Sie mithilfe des eingehenden Datashare eine Datenbank, um die Tabellen anzuzeigen und abzufragen. Zum Beispiel:

   1
    CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name>
   

3. Vergeben Sie Berechtigungen, um die neue Datenbank abzufragen.

Warnung

Wenn Sie einen Share im Braze-Dashboard löschen und neu erstellen, müssen Sie die zuvor erstellte Datenbank entfernen und sie mit CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name> neu erstellen, um den eingehenden Share abzufragen. Wenn Sie mehrere Workspaces haben, die Daten an dasselbe Snowflake-Konto freigeben, finden Sie in den Snowflake FAQ zur Datenfreigabe Hinweise zur Verwaltung von Multi-Workspace-Konfigurationen.

Nutzung und Visualisierung

Nachdem die Datenfreigabe bereitgestellt wurde, müssen Sie eine Datenbank aus der eingehenden Datenfreigabe erstellen, damit alle freigegebenen Tabellen in Ihrer Snowflake-Instanz angezeigt werden und genauso abgefragt werden können wie alle anderen Daten, die Sie in Ihrer Instanz speichern. Beachten Sie jedoch, dass die freigegebenen Daten schreibgeschützt sind und nur abgefragt, aber in keiner Weise geändert oder gelöscht werden können.

Ähnlich wie bei Currents können Sie Snowflake Secure Data Sharing verwenden, um:

• Komplexe Berichte erstellen
• Attribution-Modellierung durchführen
• Sicheres Teilen innerhalb Ihres eigenen Unternehmens
• Rohe Event- oder Nutzerdaten einem CRM zuordnen (wie Salesforce)
• Und mehr

Eine vollständige Liste der verfügbaren Tabellen und Spalten finden Sie in der SQL-Tabellenreferenz. Snowflake Data Sharing umfasst alle Tabellen in dieser Referenz sowie zusätzliche Snowflake-exklusive Tabellen für Snapshots, Campaign- und Canvas-Changelogs, Agent-Konsolenereignisse und Nachrichtenwiederholungsereignisse.

Sie können auch die Rohtabellenschemata herunterladen (als Textdatei).

Nutzer:innen-ID-Schema

Beachten Sie die folgenden Unterschiede zwischen den Namenskonventionen von Braze und Snowflake für Nutzer:innen-IDs.

Wichtige Informationen und Einschränkungen

Nicht-unterbrechende vs. unterbrechende Änderungen

Nicht-unterbrechende Änderungen

Nicht-brechende Änderungen können jederzeit auftreten und bieten in der Regel zusätzliche Funktionalität. Beispiele für nicht-brechende Änderungen:

• Hinzufügen einer neuen Tabelle oder Ansicht
• Hinzufügen einer Spalte zu einer bestehenden Tabelle oder Ansicht

Wichtig

Da neue Spalten als nicht-unterbrechende Änderungen gelten, empfiehlt Braze dringend, in jeder Abfrage die gewünschten Spalten explizit aufzulisten, anstatt SELECT *-Abfragen zu verwenden. Alternativ können Sie Ansichten erstellen, die Spalten explizit benennen, und dann diese Ansichten anstelle der Tabellen direkt abfragen.

Unterbrechende Änderungen

Wenn möglich, werden Breaking Changes vorab angekündigt und es wird eine Migrationsfrist eingeräumt. Beispiele für Breaking Changes sind:

• Entfernen einer Tabelle oder Ansicht
• Entfernen einer Spalte aus einer bestehenden Tabelle oder Ansicht
• Ändern des Typs oder der Nullbarkeit einer bestehenden Spalte

Snowflake-Regionen

Braze hostet derzeit alle Daten auf Nutzer:innen-Ebene in den Snowflake-AWS-Regionen US East-1, EU-Central (Frankfurt), AP-Northeast-1 (Tokio), AP-Southeast-2 (Sydney) und AP-Southeast-3 (Jakarta). Für Nutzer:innen außerhalb dieser Regionen kann Braze gemeinsamen Kund:innen, die ihre Snowflake-Infrastruktur in einer beliebigen AWS-, Azure- oder GCP-Region betreiben, Data Sharing bereitstellen.

Datenaufbewahrung

Aufbewahrungsrichtlinie

Alle Daten, die älter als zwei Jahre sind, werden archiviert und in den Langzeitspeicher verschoben. Im Rahmen des Archivierungsprozesses werden alle Ereignisse anonymisiert und alle Felder mit persönlich identifizierbaren Informationen (PII) entfernt (dies umfasst auch optional PII-Felder wie properties). Archivierte Daten enthalten weiterhin das Feld user_id, das nutzer:innenübergreifende Analysen über alle Ereignisdaten ermöglicht.

Sie können für jedes Ereignis die aktuellsten zwei Jahre an Daten in der entsprechenden USERS_*_SHARED-Ansicht abfragen. Zusätzlich verfügt jedes Ereignis über eine USERS_*_SHARED_ALL-Ansicht, die abgefragt werden kann, um sowohl anonymisierte als auch nicht-anonymisierte Daten abzurufen.

Historische Daten

Das Archiv historischer Ereignisdaten in Snowflake reicht bis April 2019 zurück. In den ersten Monaten, in denen Braze Daten in Snowflake gespeichert hat, wurden Produktänderungen vorgenommen, die dazu geführt haben können, dass einige dieser Daten leicht anders aussehen oder Nullwerte enthalten (da zu diesem Zeitpunkt nicht alle verfügbaren Felder befüllt wurden). Es ist davon auszugehen, dass Ergebnisse, die Daten vor August 2019 enthalten, leicht von den Erwartungen abweichen können.

Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)

Nahezu jeder Ereignisdatensatz, den Braze speichert, enthält einige Felder, die Nutzer:innen persönlich identifizierbare Informationen (PII) liefern. Einige Ereignisse können E-Mail Adresse, Telefonnummer, ID des Geräts, Sprache, Geschlecht und Standortinformationen enthalten. Wenn die Anfrage eines Nutzers auf Vergessenwerden an Braze übermittelt wird, löschen wir diese PII-Felder für alle Ereignisse, die diesen Nutzer:innen gehören. Auf diese Weise wird die historische Aufzeichnung des Ereignisses nicht gelöscht, aber das Ereignis kann nun nicht mehr mit einer bestimmten Person in Verbindung gebracht werden.

Abfrage gemeinsam genutzter Daten: TIME und Abfrage-Performance

Ereignisdaten in den Data-Sharing-Ansichten (z. B. USERS_BEHAVIORS_CUSTOMEVENT_SHARED) sind nach dem Feld TIME geclustert. Wenn Sie nach dem Zeitpunkt des Ereignisses filtern, verwenden Sie TIME als bevorzugten Filter. Abfragen, die Zeilen mit TIME einschränken, sind in der Regel performanter als Abfragen, die nach SF_CREATED_AT filtern, da das Clustering auf der Ereigniszeit basiert.

Geschwindigkeit, Performance und Kosten von Abfragen

Geschwindigkeit, Performance und Kosten jeder Abfrage, die auf den Daten ausgeführt wird, werden durch die Warehouse-Größe bestimmt, die Sie zur Abfrage der Daten verwenden. In einigen Fällen kann es je nach Umfang der für die Analyse abgerufenen Daten erforderlich sein, eine größere Warehouse-Größe zu verwenden, damit die Abfrage erfolgreich ist. Snowflake bietet hervorragende Ressourcen dazu, wie Sie die optimale Größe bestimmen können, darunter Overview of warehouses und Warehouse considerations.

Beispielabfragen, die Sie bei der Einrichtung von Snowflake als Referenz verwenden können, finden Sie in unseren Beispielabfragen und ETL-Ereignis-Pipeline einrichten.

Anweisungen zur Einrichtung finden Sie unter Cloud-Datenaufnahme: Data-Warehouse-Integrationen.