Snowflake Datenfreigabe

Snowflake Secure Data Sharing ermöglicht es Braze, Ihnen sicheren Zugriff auf Daten in unserem Snowflake-Portal zu gewähren – ohne Reibungsverluste oder Verzögerungen im Workflow, Fehlerquellen und unnötige Kosten, die bei typischen Datenanbieter-Beziehungen entstehen. Data Sharing kann über die folgende Integration oder über Snowflake Reader Accounts eingerichtet werden.

Snowflake Data Sharing ist Teil der Braze-Datenverteilung. Einen vollständigen Überblick über die Optionen der Datenverteilung finden Sie unter Datenverteilung.

Tipp

Sie möchten auf Snowflake-Daten zugreifen, ohne ein Snowflake-Konto zu benötigen?
Informieren Sie sich über Snowflake Reader Accounts. Mit Reader Accounts erstellt Braze ein Konto, teilt Ihre Daten darin und stellt Ihnen Zugangsdaten zur Verfügung, mit denen Sie sich anmelden und auf Ihre Daten zugreifen können. Dabei werden sämtliche Kosten für Data Sharing und Nutzung vollständig von Braze übernommen.

Berechtigungen für die Braze-Datenverteilung

Ihre Berechtigung für die Datenverteilung bestimmt, welche Ereignistypen in Ihrem Data Share verfügbar sind. Braze organisiert Ereignisse in die folgenden Kategorien:

Bei Fragen dazu, welche Ereignisse in Ihrer Berechtigung enthalten sind, wenden Sie sich an Ihren Braze-Kontakt oder Ihren Customer-Success-Manager.

Über Secure Data Sharing

Beim Data Sharing werden keine Daten zwischen Konten kopiert oder übertragen. Das gesamte Sharing erfolgt über die einzigartige Dienstschicht und den Metadatenspeicher von Snowflake. Dies ist ein wichtiges Konzept, da gemeinsam genutzte Daten keinen Speicherplatz in Ihrem Konto beanspruchen und daher nicht zu Ihren monatlichen Datenspeicherkosten beitragen. Die einzigen Kosten entstehen durch die Computing-Ressourcen (wie virtuelle Warehouses), die zum Abfragen der gemeinsam genutzten Daten verwendet werden.

Darüber hinaus kann der Zugriff auf von Braze freigegebene Daten mithilfe der integrierten Rollen- und Berechtigungsfunktionen von Snowflake über die bereits vorhandenen Zugriffskontrollen für Ihr Snowflake-Konto und die darin enthaltenen Daten gesteuert und verwaltet werden. Der Zugriff kann auf die gleiche Weise wie bei Ihren eigenen Daten eingeschränkt und überwacht werden.

• Schnellere Insights
  Verabschieden Sie sich von ETL-Prozessen, deren Aufbau Wochen dauert. Die einzigartigen Architekturen von Braze und Snowflake machen alle Customer-Engagement- und Campaign-Daten sofort zugänglich und abfragbar, sobald sie im Data Lake eintreffen. Keine Daten werden kopiert oder verschoben, sodass Sie Kundenerlebnisse liefern können, die nur auf den relevantesten und aktuellsten Informationen basieren.
• Datensilos aufbrechen
  Erstellen Sie eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Kund:innen über alle Kanäle und Plattformen hinweg. Data Sharing macht es einfacher denn je, Ihre Braze-Customer-Engagement-Daten mit all Ihren anderen Snowflake-Daten zu verknüpfen – und so umfassendere Insights aus einer einzigen, zuverlässigen Datenquelle zu gewinnen.
• Vergleichen Sie Ihr Engagement
  Optimieren Sie Ihre Customer-Engagement-Strategien mit Braze Benchmarks. Dieses interaktive Tool, unterstützt von Braze und Snowflake, ermöglicht es Ihnen, die Engagement-Daten Ihrer Marke mit Benchmarks über Kanäle, Branchen und Geräteplattformen hinweg zu vergleichen.

Um mehr über das Data Sharing von Snowflake zu erfahren, lesen Sie Einführung in Secure Data Sharing.

Voraussetzungen

Einrichtung von Secure Data Sharing

Bei Snowflake erfolgt das Data Sharing zwischen einem Datenanbieter und einem Datenkonsumenten. In diesem Zusammenhang ist Ihr Braze-Konto der Datenanbieter, da es den Datashare erstellt und sendet—während Ihr Snowflake-Konto der Datenkonsument ist, da es den Datashare verwendet, um eine Datenbank zu erstellen. Weitere Details finden Sie unter Snowflake: Consuming Shared Data.

Schritt 1: Den 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: Die 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 teilen, finden Sie in den Snowflake Data Sharing FAQs Hinweise zur Verwaltung von Multi-Workspace-Konfigurationen.

Nutzung und Visualisierung

Nachdem die Datenfreigabe bereitgestellt wurde, erstellen Sie eine Datenbank aus der eingehenden Datenfreigabe, sodass alle freigegebenen Tabellen in Ihrer Snowflake-Instanz erscheinen 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 nicht geändert oder gelöscht werden können.

Ähnlich wie bei Currents können Sie Snowflake Secure Data Sharing für Folgendes verwenden:

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

Laden Sie die Rohtabellenschemata herunter.

Hinweis

Der Download des Rohschemas enthält keine Ansichten für Nutzerprofilattribute. Die vollständigen Schemata und Nutzungshinweise für USER_DEFAULT_ATTRIBUTES_VIEW_SHARED, USER_LATEST_STATE_DEFAULT_ATTRIBUTES_VIEW_SHARED und verwandte Nutzerattribut-Ansichten finden Sie unter Nutzerprofilattribute.

Nutzer-ID-Schema

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

Wichtige Informationen und Einschränkungen

Abwärtskompatible und nicht abwärtskompatible Änderungen

Nicht abwärtskompatible 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 abwärtskompatibel gelten, empfiehlt Braze dringend, die gewünschten Spalten in jeder Abfrage explizit aufzulisten, anstatt SELECT *-Abfragen zu verwenden. Alternativ können Sie Views erstellen, die Spalten explizit benennen, und dann diese Views anstelle der Tabellen direkt abfragen.

Abwärtskompatible 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:innenebene in diesen Snowflake-AWS-Regionen:

• US East-1
• EU-Central (Frankfurt)
• AP-Northeast-1 (Tokio)
• AP-Southeast-2 (Sydney)
• AP-Southeast-3 (Jakarta)

Für Nutzer:innen außerhalb dieser Regionen kann Braze Data Sharing für gemeinsame Kund:innen bereitstellen, die ihre Snowflake-Infrastruktur in beliebigen AWS-, Azure- oder GCP-Regionen hosten.

Datenaufbewahrung

Aufbewahrungsrichtlinie

Alle Daten, die älter als zwei Jahre sind, werden archiviert und in den Langzeitspeicher verschoben. Im Rahmen des Archivierungsprozesses werden alle Events anonymisiert und alle personenbezogenen (PII-sensitiven) Felder entfernt (dies umfasst auch optional PII-Felder wie properties). Archivierte Daten enthalten weiterhin das Feld user_id, das nutzer:innenbezogene Analytics über alle Event-Daten hinweg ermöglicht.

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

Historische Daten

Das Archiv historischer Event-Daten 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 abweichend 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.

DSGVO-Konformität (Datenschutz-Grundverordnung)

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.

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 zum Abfragen der Daten verwenden. In einigen Fällen, abhängig davon, auf wie viele Daten Sie für Analytics zugreifen, kann es erforderlich sein, eine größere Warehouse-Größe zu verwenden, damit die Abfrage erfolgreich ist. Snowflake bietet hervorragende Ressourcen darüber, wie Sie die optimale Größe bestimmen, darunter Übersicht über Warehouses und Warehouse-Überlegungen.

Tipp

Beispielabfragen als Referenz für die Einrichtung von Snowflake finden Sie in unseren Beispielabfragen und Beispielen zur Einrichtung einer ETL-Event-Pipeline.