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Nutzer:innen mit Cloud-Datenaufnahme löschen

Auf dieser Seite wird der Prozess zum Löschen von Nutzer:innen mit Cloud-Datenaufnahme (CDI) beschrieben. Löschsynchronisierungen von Nutzer:innen werden für alle verfügbaren CDI-Datenquellen unterstützt.

Integration konfigurieren

Folgen Sie dem Standard-Einrichtungsprozess für die Datenquelle, die Sie verbinden möchten, und stellen Sie sicher, dass die von Braze verwendeten Zugangsdaten auf die Löschtabelle zugreifen können. Legen Sie auf der Seite Import-Synchronisierung erstellen den Datentyp auf Nutzer:innen löschen fest, damit während der Integrationsausführung die richtigen Aktionen zum Löschen von Nutzer:innen durchgeführt werden.

Folgen Sie dem Standardprozess, um im Braze-Dashboard eine neue Integration für das Data Warehouse zu erstellen, das Sie verbinden möchten. Stellen Sie sicher, dass Sie eine Rolle angeben, die auf die Löschtabelle zugreifen kann. Legen Sie auf der Seite „Import-Synchronisierung erstellen“ den Datentyp auf „Nutzer:innen löschen“ fest, damit während der Integrationsausführung die richtigen Aktionen zum Löschen von Nutzer:innen durchgeführt werden.

Quelldaten konfigurieren

Um die Quelltabelle oder das Dateiformat für Ihre Quelle festzulegen, öffnen Sie die Seite Ihrer Quelle und wählen Sie den Tab Löschungen von Nutzer:innen aus.

Quelle Einrichtung der Löschung von Nutzer:innen
Snowflake Snowflake-Quelltabelle
Amazon Redshift Redshift-Quelltabelle
Google BigQuery BigQuery-Quelltabelle
Databricks Databricks-Quelltabelle
Microsoft Fabric Microsoft Fabric-Quelltabelle
Amazon S3 Amazon S3-Dateiformate
Google Cloud Storage Google Cloud Storage-Dateiformate
Azure Blob Storage Azure Blob Storage-Dateiformate

Quelltabellen für das Löschen von Nutzer:innen sollten einen oder mehrere Nutzer-Bezeichnertypen und einen UPDATED_AT-Zeitstempel enthalten. Payload-Spalten werden für Daten zum Löschen von Nutzer:innen nicht unterstützt.

  • UPDATED_AT – Der Zeitpunkt, zu dem diese Zeile aktualisiert oder der Tabelle hinzugefügt wurde. Braze synchronisiert Zeilen, deren UPDATED_AT nach dem zuletzt synchronisierten Wert liegt. Zeilen mit exakt dem Grenzzeitstempel werden möglicherweise erneut synchronisiert, wenn neue Zeilen denselben Zeitstempel haben.
  • Spalten für Nutzer-Bezeichner – Jede Zeile sollte nur einen Bezeichner enthalten: entweder external_id, die Kombination aus alias_name und alias_label oder braze_id. Eine Quelltabelle kann Spalten für einen, zwei oder alle drei Bezeichnertypen enthalten.
    • EXTERNAL_ID – Dieser Wert identifiziert die Nutzer:in, die Sie aktualisieren möchten. Er sollte dem in Braze verwendeten external_id-Wert entsprechen.
    • ALIAS_NAME und ALIAS_LABEL – Diese beiden Spalten erstellen ein Nutzer-Alias-Objekt. alias_name sollte ein eindeutiger Bezeichner sein, und alias_label gibt den Typ des Alias an. Nutzer:innen können mehrere Aliasse mit unterschiedlichen Labels haben, aber nur einen alias_name pro alias_label.
    • BRAZE_ID – Der Braze-Nutzer-Bezeichner. Er wird vom Braze SDK generiert. Über Cloud Data Ingestion können keine neuen Nutzer:innen mit einer Braze-ID erstellt werden. Um neue Nutzer:innen zu erstellen, geben Sie eine externe Nutzer-ID oder einen Nutzer-Alias an.

Funktionsweise

Mit Braze Cloud Data Ingestion richten Sie eine Integration zwischen Ihrer Data-Warehouse-Instanz und Ihrem Braze-Workspace ein. Synchronisierungen laufen nach einem von Ihnen festgelegten Zeitplan oder bei Bedarf über die API. Informationen zu den Optionen für die Häufigkeit finden Sie unter Funktionsweise.

Bei einer Synchronisierung verbindet sich Braze direkt mit Ihrer Data-Warehouse-Instanz, ruft alle neuen Daten aus der angegebenen Tabelle ab und löscht die entsprechenden Nutzerprofile in Ihrem Braze-Dashboard.

Bei Dateispeicher-Quellen verarbeitet Braze neue Dateien, sobald sie in Ihren Bucket oder Container hochgeladen werden, und löscht die entsprechenden Nutzerprofile.

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