Cómo utiliza Braze las corrientes
Braze utiliza Currents internamente con socios seleccionados.
Filtramos nuestros datos de campañas de correo electrónico y push en una herramienta de información empresarial, Looker, pero para llegar a ella hay que seguir un camino ligeramente distinto. Utilizamos una versión invertida de la metodología Extraer, Transformar, Cargar (ETL), cambiando el orden a Extraer, Transformar, Cargar (ELT).
Paso 1: Datos de entrada y de eventos agregados
Después de lanzar campañas utilizando cualquiera de nuestras herramientas de interacción (como campañas o Canvas), hacemos un seguimiento de los datos del evento utilizando nuestro propio sistema, así como algunos de nuestros socios de correo electrónico. Algunos de estos datos se agregan y se muestran en el cuadro de mandos, pero a nosotros nos interesaba profundizar en ellos.
Paso 2: Enviar datos de eventos a un socio de almacenamiento de datos
Configuramos Currents para que envíe los datos de eventos Braze a Amazon S3 para su almacenamiento y extracción. Ahora sabemos que puedes utilizar Athena para controlar el S3 y ejecutar consultas. Es una gran solución a corto plazo. Pero queríamos una solución a largo plazo utilizando una base de datos relacional y una herramienta de Business Intelligence/Analytics. (Te recomendamos que hagas lo mismo).
S3 proporciona opciones flexibles de almacenamiento y enrutamiento para mover, pivotar y analizar datos. No transformamos los datos en S3 porque mantenemos una estructura específica para ellos.
Paso 3: Transformar datos de eventos con una base de datos relacional
Desde S3, elegimos un almacén (Intercambio de datos Snowflake o Lector de cuentas Snowflake, en nuestro caso). Lo transformamos allí y luego lo trasladamos a Looker, donde tenemos bloques configurados que estructurarán y organizarán nuestros datos.
Snowflake no es la única opción de almacén. Otras opciones son Redshift, Google BigQuery, ¡y muchas más!
Cuentas de los lectores de Snowflake
Snowflake Reader Accounts ofrece a los usuarios acceso a los mismos datos y funcionalidades que Snowflake Data Sharing, todo ello sin necesidad de tener una cuenta Snowflake o una relación de cliente con Snowflake. Con Reader Accounts, Braze creará y compartirá tus datos en una cuenta y te proporcionará credenciales para iniciar sesión y acceder a tus datos. De este modo, todos los datos compartidos y la facturación por uso serán gestionados íntegramente por Braze.
Para más información, ponte en contacto con tu administrador del éxito del cliente.
Recursos adicionales
Para obtener recursos útiles de supervisión del uso, consulte los artículos Monitores de recursos y Visualización del uso de créditos de almacén de Snowflake.
Paso 4: Utiliza una herramienta de inteligencia empresarial (BI) para manipular tus datos
Por último, utilizamos una herramienta de BI para analizar nuestros datos, convertirlos en gráficos y otras herramientas visuales, y más utilizando Looker y Looker Blocks para no tener que ETL/ELT los datos cada vez que se mueven de Currents.
¿Te sientes inspirado para hacer lo mismo? Consulte los siguientes documentos para obtener más información al respecto y saber cómo puede utilizarlos para crear su base de datos.
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