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Snowflake-Datenaufbewahrung

Braze anonymisiert die meisten in Snowflake gespeicherten Event-Daten, die mehr als zwei Jahre alt sind (das heißt, Braze entfernt personenbezogene Daten bzw. PII). Bestimmte Events werden aufbewahrt, bis ein:e Nutzer:in gelöscht wird, wie weiter unten auf dieser Seite beschrieben. Wenn Sie Snowflake Data Sharing verwenden, können Sie die vollständigen Event-Daten in Ihrer Umgebung aufbewahren, indem Sie eine Kopie in Ihrem Snowflake-Konto speichern, bevor die Aufbewahrungsrichtlinie angewendet wird.

Braze archiviert ein Event nur dann, wenn sowohl der Zeitpunkt der Event-Aufnahme (SF_CREATED_AT) als auch der Event-Zeitpunkt (TIME) mehr als zwei Jahre zurückliegen. Das bedeutet, dass Sie neue Events mit angepassten Zeitstempeln in der Vergangenheit (etwa nachträglich eingespielte E-Commerce-Events) aufnehmen können, ohne dass diese sofort entfernt werden. Braze entfernt sie erst, wenn sich die Daten ebenfalls seit mehr als zwei Jahren in Snowflake befinden.

Auf dieser Seite werden zwei Möglichkeiten vorgestellt, wie Sie nicht anonymisierte Daten aufbewahren können:

  • Kopieren Sie Ihre Daten in eine andere Snowflake-Datenbank
  • Entladen Sie Ihre Daten in eine Stage

Von der zweijährigen Aufbewahrungsrichtlinie ausgenommene Events

Braze bewahrt Events zum Nutzer-Lebenszyklus, zum Abo-Status und zu eingehenden Nachrichten auf, bis Nutzer:innen gelöscht werden. Die folgenden Events sind von der standardmäßigen zweijährigen Aufbewahrungsrichtlinie ausgenommen:

  • users.UserOrphan
  • users.UserDeleteRequest
  • users.behaviors.subscription.GlobalStateChange
  • users.behaviors.subscriptiongroup.StateChange
  • users.messages.sms.InboundReceive
  • users.messages.whatsapp.InboundReceive

Alle Daten in eine andere Snowflake-Datenbank kopieren

Sie können nicht anonymisierte Daten aufbewahren, indem Sie Ihre Daten aus dem freigegebenen Schema BRAZE_RAW_EVENTS in eine andere Datenbank und ein anderes Schema in Snowflake kopieren. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

  1. Erstellen Sie in Ihrem Snowflake-Konto die Prozedur COPY_BRAZE_SHARE. Mit ihr kopieren Sie alle von Braze freigegebenen Daten in eine andere Datenbank und ein anderes Schema innerhalb von Snowflake.
CREATE PROCEDURE COPY_BRAZE_SHARE(
    SOURCE_DATABASE STRING, -- Database name of the braze data share
    SOURCE_SCHEMA STRING, -- Schema name of the braze data share
    DESTINATION_DATABASE STRING, -- Name of the database to which you want to copy shared the data
    DESTINATION_SCHEMA STRING, -- Name of the schema to which you want to copy shared the data
    MAX_DATE DATE default DATEADD(year, -2, CURRENT_DATE()), -- Copy data on or before the maximum date default DATEADD(year, -2, CURRENT_DATE())
    TABLE_NAME_FILTER STRING default 'USERS_%' -- Filter to select table that will be unloaded, default to 'USER_%'
)
RETURNS TABLE (TABLE_NAME STRING, SUCCESS BOOLEAN, INFO STRING)
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
HANDLER = 'run'
AS
$$
import snowflake.snowpark as snowpark
from snowflake.snowpark.exceptions import SnowparkSQLException

def run(session: snowpark.Session, SOURCE_DATABASE: str, SOURCE_SCHEMA: str, DESTINATION_DATABASE: str, DESTINATION_SCHEMA: str, MAX_DATE: str, TABLE_NAME_FILTER: str):
    result = []

    -- Get the list of filtered table names
    table_query = f"""
        SELECT table_name
        FROM {SOURCE_DATABASE}.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
        WHERE TABLE_SCHEMA = '{SOURCE_SCHEMA}' AND table_name LIKE '{TABLE_NAME_FILTER}'
    """

    tables = session.sql(table_query).collect()

    -- Iterate through each table and copy data
    for row in tables:
        table_name = row['TABLE_NAME']

	 -- Skip archive tables
        if table_name.endswith('_ARCHIVED'):
            continue

        -- Check if the destination table exists
        check_table_query = f"""
            SELECT COUNT(*) as count
            FROM {DESTINATION_DATABASE}.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
            WHERE TABLE_SCHEMA = '{DESTINATION_SCHEMA}' AND TABLE_NAME = '{table_name}'
        """
        table_exists = session.sql(check_table_query).collect()[0]['COUNT'] > 0

        if table_exists:
            -- Find the current, most recent `SF_CREATED_AT` in the existing table
            cur_max_date = None

            date_query = f"""
                SELECT MAX(SF_CREATED_AT) as CUR_MAX_DATE
                FROM {DESTINATION_DATABASE}.{DESTINATION_SCHEMA}.{table_name}
            """
            date_result = session.sql(date_query).collect()

            if date_result:
                cur_max_date = date_result[0]['CUR_MAX_DATE']

            if cur_max_date:
                -- If the destination table is not empty, only add data that is newer than `cur_max_date` and older than`MAX_DATE`
                copy_query = f"""
                    INSERT INTO {DESTINATION_DATABASE}.{DESTINATION_SCHEMA}.{table_name}
                    SELECT * FROM {SOURCE_DATABASE}.{SOURCE_SCHEMA}.{table_name}
                    WHERE SF_CREATED_AT <= '{MAX_DATE}'
                        AND SF_CREATED_AT > '{cur_max_date}'
                """
            else:
                -- If the destination table is empty, copy all data before `MAX_DATE`
                copy_query = f"""
                    INSERT INTO {DESTINATION_DATABASE}.{DESTINATION_SCHEMA}.{table_name}
                    SELECT * FROM {SOURCE_DATABASE}.{SOURCE_SCHEMA}.{table_name}
                    WHERE SF_CREATED_AT <= '{MAX_DATE}'
                """
        else:
            -- If the table doesn't exist, create it and copy data
            copy_query = f"""
                CREATE TABLE {DESTINATION_DATABASE}.{DESTINATION_SCHEMA}.{table_name} AS
                SELECT * FROM {SOURCE_DATABASE}.{SOURCE_SCHEMA}.{table_name}
                WHERE SF_CREATED_AT <= '{MAX_DATE}'
            """

        try:
            session.sql(copy_query).collect()
            result.append([table_name, True, ""])
        except SnowparkSQLException as e:
            result.append([table_name, False, str(e)])

    -- Return the results
    return session.create_dataframe(result, schema=['TABLE_NAME', 'SUCCESS', 'INFO'])
$$;
  1. Führen Sie in Ihrem Snowflake-Konto einen der folgenden Befehle aus, um die Prozedur auszuführen.

Standardmäßig sichert die Prozedur Daten, die älter als zwei Jahre sind, für alle Event-Typen USERS_*.

-- Copy all the rows that are two years or older in all the 'USERS_*' tables
-- from 'SOURCE_DB'.'SOURCE_SCHEMA' to 'DEST_DB'.'DEST_SCHEMA'

CALL COPY_BRAZE_SHARE('SOURCE_DB', 'SOURCE_SCHEMA', 'DEST_DB', 'DEST_SCHEMA')

Geben Sie einen Filter an, um festzulegen, ab welchem Alter Daten gesichert werden sollen, und einen Filter für Tabellennamen, um nur ausgewählte Event-Tabellen zu sichern.

-- Copy all the rows that are one year or older in all the 'USERS_BEHAVIORS_*' tables
-- from 'SOURCE_DB'.'SOURCE_SCHEMA' to 'DEST_DB'.'DEST_SCHEMA'

CALL COPY_BRAZE_SHARE('SOURCE_DB', 'SOURCE_SCHEMA', 'DEST_DB', 'DEST_SCHEMA', DATEADD(year, -1, CURRENT_DATE()), 'USERS_BEHAVIORS_%')

Daten in eine Stage entladen

Sie können nicht anonymisierte Daten aufbewahren, indem Sie Daten aus dem freigegebenen Schema BRAZE_RAW_EVENTS in eine Stage entladen. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

  1. Erstellen Sie die Prozedur UNLOAD_BRAZE_SHARE. Mit ihr kopieren Sie alle von Braze freigegebenen Daten in die angegebene Stage.
CREATE PROCEDURE UNLOAD_BRAZE_SHARE(
    SOURCE_DATABASE STRING, -- Database name of the braze data share
    SOURCE_SCHEMA STRING, -- Schema name of the braze data share
    STAGE_NAME STRING, -- Snowflake stage where the data will be unloaded
    MIN_DATE DATE, -- Copy data from this date (inclusive)
    MAX_DATE DATE, -- Copy data till this date (exclusive)
    TABLE_NAME_FILTER STRING default 'USERS_%' -- Filter to select table that will be unloaded, default to 'USER_%'
)
RETURNS TABLE (TABLE_NAME STRING, SUCCESS BOOLEAN, INFO STRING)
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
HANDLER = 'run'
AS
$$
import snowflake.snowpark as snowpark
from snowflake.snowpark.exceptions import SnowparkSQLException

def run(session: snowpark.Session, DATABASE_NAME: str, SCHEMA_NAME: str, STAGE_NAME: str, MIN_DATE: str, MAX_DATE: str, TABLE_NAME_FILTER: str):
    result = []

    if MIN_DATE >= MAX_DATE:
        result.append(["MIN_DATE cannot be more recent than MAX_DATE", False, ""])
        return session.create_dataframe(result, schema=['TABLE_NAME', 'SUCCESS', 'INFO'])

    -- Get list of tables
    table_query = f"""
    SELECT TABLE_NAME
    FROM {DATABASE_NAME}.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
    WHERE TABLE_SCHEMA = '{SCHEMA_NAME}' AND TABLE_NAME LIKE '{TABLE_NAME_FILTER}'
    """
    tables = session.sql(table_query).collect()

    for table in tables:
        table_name = table['TABLE_NAME']

	 -- Skip archive tables
        if table_name.endswith('_ARCHIVED'):
            continue

        -- Create CSV file name
        csv_file_name = f"{table_name}_{MIN_DATE}_{MAX_DATE}.csv"

        -- Construct `COPY INTO` command with date filter
        copy_cmd = f"""
        COPY INTO @{STAGE_NAME}/{csv_file_name}
        FROM (
            SELECT *
            FROM {DATABASE_NAME}.{SCHEMA_NAME}.{table_name}
            WHERE SF_CREATED_AT >= TO_DATE('{MIN_DATE}') and SF_CREATED_AT < TO_DATE('{MAX_DATE}')
        )
        FILE_FORMAT = (TYPE = CSV FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = '"')
        HEADER = TRUE
        OVERWRITE = FALSE
        """

        -- Execute COPY INTO command
        try:
            session.sql(copy_cmd).collect()
            result.append([table_name, True, csv_file_name])
        except SnowparkSQLException as e:
            result.append([table_name, False, str(e)])

    return session.create_dataframe(result, schema=['TABLE_NAME', 'SUCCESS', 'INFO'])
$$;
  1. Führen Sie einen der folgenden Befehle aus, um die Prozedur auszuführen.

Standardmäßig kopiert die Prozedur alle Tabellen mit dem Präfix USERS_.

-- Create a Snowflake stage to store the file
create stage MY_EXPORT_STAGE;

-- Call the procedure
-- to unload date between '2020-01-01' and '2021-01-01'
-- from tables with 'USERS_' prefix in 'DATABASE_NAME'.'SCHEMA'
CALL UNLOAD_BRAZE_SHARE('DATABASE_NAME', 'SCHEMA', 'MY_EXPORT_STAGE', '2020-01-01', 2021-01-01');

-- List the files that are unloaded
LIST @MY_EXPORT_STAGE;

Geben Sie in der Prozedur einen Filter an, um nur bestimmte Tabellen zu entladen.

-- Create a Snowflake stage to store the file
create stage MY_EXPORT_STAGE;

-- Unload date between '2020-01-01' and '2021-01-01'
-- from tables with 'USERS_BEHAVIORS_' prefix in 'DATABASE_NAME'.'SCHEMA'
CALL EXPORT_BRAZE_SHARE_TO_STAGE('DATABASE_NAME', 'SCHEMA', 'MY_EXPORT_STAGE', '2020-01-01', 2021-01-01', 'USERS_BEHAVIORS_%');

-- List the files that are unloaded
LIST @MY_EXPORT_STAGE;
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