Cómo utiliza Braze Currents
Braze utiliza Currents internamente con socios seleccionados.
Filtramos nuestros datos de campañas de correo electrónico y push en una herramienta de inteligencia 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, Cargar, Transformar (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 dashboard, 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 de 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 inteligencia empresarial/análisis. (Te recomendamos 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 de datos (Snowflake Data Sharing o Snowflake Reader Accounts, en nuestro caso). Los transformamos allí y luego los trasladamos a Looker, donde tenemos bloques configurados que estructuran y organizan nuestros datos.
Snowflake no es la única opción de almacén de datos. Otras opciones incluyen Redshift, Google BigQuery, ¡y más!
Snowflake Reader Accounts
Snowflake Reader Accounts ofrece a los usuarios acceso a los mismos datos y funcionalidades que Snowflake Data Sharing, todo sin necesidad de tener una cuenta de Snowflake ni 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. Esto significa que toda la facturación del uso compartido de datos y del uso será gestionada íntegramente por Braze.
Para obtener más información, ponte en contacto con tu administrador del éxito del cliente.
Recursos adicionales
Para recursos útiles de monitorización del uso, consulta los artículos de Snowflake sobre Resource Monitors y Viewing Warehouse Credit Usage.
Paso 4: Usar 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, usando Looker y bloques de Looker para no tener que hacer ETL o ELT de los datos cada vez que se mueven desde Currents.
¿Te animas a hacer lo mismo? Consulta los siguientes documentos para obtener más información sobre estos recursos y cómo puedes utilizarlos para construir tu base de datos.