Snowflake Datenfreigabe

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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.

Beim Data Sharing werden keine tatsächlichen Daten zwischen Konten kopiert oder übertragen. Das gesamte Sharing erfolgt über Snowflakes einzigartige Service-Schicht und den Metadaten-Store. Dies ist ein wichtiges Konzept, da geteilte Daten keinen Speicherplatz in Ihrem Konto belegen und somit nicht zu Ihren monatlichen Datenspeicherkosten beitragen. Die einzigen Kosten entstehen durch die Rechenressourcen (z. B. virtuelle Warehouses), die zum Abfragen der geteilten Daten verwendet werden.

Darüber hinaus kann der Zugriff auf von Braze geteilte Daten mithilfe der integrierten Rollen- und Berechtigungsfunktionen von Snowflake über die bereits vorhandenen Zugriffskontrollen Ihres Snowflake-Kontos gesteuert und verwaltet werden. Der Zugriff kann auf die gleiche Weise eingeschränkt und überwacht werden wie bei Ihren eigenen Daten.

Verkürzen Sie die Zeit bis zu Insights
Verabschieden Sie sich von ETL-Prozessen, deren Aufbau Wochen dauert. Dank der einzigartigen Architekturen von Braze und Snowflake sind alle Customer-Engagement- und Kampagnendaten sofort zugänglich und abfragbar, sobald sie im Data Lake eintreffen. Es werden keine Daten kopiert oder verschoben, sodass Sie Kundenerlebnisse auf Basis der relevantesten und aktuellsten Informationen bereitstellen können.
Beseitigen Sie Datensilos
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 – für umfassendere Insights aus einer einzigen, zuverlässigen Datenquelle.
Vergleichen Sie Ihr Engagement
Optimieren Sie Ihre Customer-Engagement-Strategien mit Braze Benchmarks. Dieses interaktive Tool, betrieben von Braze und Snowflake, ermöglicht es Ihnen, die Engagement-Daten Ihrer Marke mit Benchmarks über Kanäle, Branchen und Geräteplattformen hinweg zu vergleichen.

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

Voraussetzungen

Anforderung	Beschreibung
Braze-Zugang	Kontaktieren Sie Ihren Braze-Konto- oder Customer-Success-Manager, um Data Sharing einzurichten.
Snowflake-Konto	Ein Snowflake-Konto mit `admin`-Berechtigungen.

Bei Snowflake erfolgt Data Sharing 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 Details finden Sie unter Snowflake: Consuming Shared Data.

1. Schritt: Datashare von Braze senden

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

2. Schritt: Datenbank in Snowflake erstellen

Nach einigen Minuten sollten Sie den eingehenden Datashare in Ihrem Snowflake-Konto erhalten.

Erstellen Sie mithilfe des eingehenden Datashares eine Datenbank, um die Tabellen anzuzeigen und abzufragen. Zum Beispiel:

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

Vergeben Sie Berechtigungen zum Abfragen der neuen Datenbank.

Warnung

Wenn Sie einen Share im Braze-Dashboard löschen und neu erstellen, müssen Sie die zuvor erstellte Datenbank löschen und mit CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name> neu erstellen, um den eingehenden Share abfragen zu können. Wenn Sie mehrere Workspaces haben, die Daten an dasselbe Snowflake-Konto teilen, lesen Sie die Snowflake Data Sharing FAQs für Hinweise zur Verwaltung von Multi-Workspace-Konfigurationen.

Nutzung und Visualisierung

Nachdem der Data Share bereitgestellt wurde, erstellen Sie eine Datenbank aus dem eingehenden Data Share. Dadurch erscheinen alle geteilten Tabellen in Ihrer Snowflake-Instanz und können wie alle anderen in Ihrer Instanz gespeicherten Daten abgefragt werden. Beachten Sie jedoch, dass die geteilten Daten schreibgeschützt sind und nur abgefragt, aber in keiner Weise geändert oder gelöscht werden können.

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

Komplexe Berichte zu erstellen
Attribution-Modellierung durchzuführen
Sicheres Sharing innerhalb Ihres eigenen Unternehmens zu ermöglichen
Rohe Ereignis- oder Nutzerdaten einem CRM (wie Salesforce) zuzuordnen
Und vieles mehr

Laden Sie hier die Rohtabellen-Schemas herunter.

Nutzer-ID-Schema

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

Braze-Schema	Snowflake-Schema	Beschreibung
`braze_id`	`"USER_ID"`	Der eindeutige Bezeichner, der automatisch von Braze zugewiesen wird.
`external_id`	`"EXTERNAL_USER_ID"`	Der eindeutige Bezeichner eines Nutzerprofils, der von den Kund:innen festgelegt wird.

Wichtige Informationen und Einschränkungen

Abwärtskompatible versus nicht abwärtskompatible Änderungen

Abwärtskompatible Änderungen

Abwärtskompatible Änderungen können jederzeit auftreten und bieten in der Regel zusätzliche Funktionalität. Beispiele für abwärtskompatible Änderungen:

Hinzufügen einer neuen Tabelle oder View
Hinzufügen einer Spalte zu einer bestehenden Tabelle oder View

Wichtig

Da neue Spalten als abwärtskompatible Änderungen gelten, empfiehlt Braze dringend, in jeder Abfrage die gewünschten Spalten 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.

Nicht abwärtskompatible Änderungen

Wenn möglich, werden nicht abwärtskompatible Änderungen durch eine Ankündigung und eine Migrationsphase eingeleitet. Beispiele für nicht abwärtskompatible Änderungen:

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

Snowflake-Regionen

Braze hostet derzeit alle Daten auf Nutzerebene in diesen Snowflake-AWS-Regionen:

US East-1
EU-Central (Frankfurt)
AP-Northeast-1 (Tokyo)
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 einer beliebigen AWS-, Azure- oder GCP-Region betreiben.

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 personenbezogenen (PII) sensiblen Felder entfernt (dies umfasst auch optional PII-Felder wie properties). Archivierte Daten enthalten weiterhin das Feld user_id, das nutzerbasierte Analytics über alle Ereignisdaten hinweg ermöglicht.

Sie können die aktuellsten zwei Jahre an Daten für jedes Ereignis in der entsprechenden USERS_*_SHARED-View abfragen. Zusätzlich verfügt jedes Ereignis über eine USERS_*_SHARED_ALL-View, die sowohl anonymisierte als auch nicht anonymisierte Daten zurückgibt.

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 aufweisen (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.

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 kann es je nach Datenmenge, auf die Sie für Analytics zugreifen, erforderlich sein, eine größere Warehouse-Größe zu verwenden, damit die Abfrage erfolgreich ist. Snowflake bietet hervorragende Ressourcen zur Bestimmung der optimalen Größe, darunter Overview of warehouses und Warehouse considerations.