Mozart Data

Mozart Dataは、Fivetran、Portable、Snowflakeを利用するオールインワンの最新データプラットフォームです。

BrazeとMozart Dataの統合により、以下のことが可能になります。

• Fivetranを使用してBrazeデータをSnowflakeにインポートします
• Brazeデータを他のアプリデータと組み合わせて変換を作成し、ユーザーの行動を効果的に分析します
• SnowflakeからBrazeにデータをインポートして、新しいカスタマーエンゲージメントの機会を創出します
• Brazeデータを他のアプリデータと組み合わせて、ユーザーの行動をより包括的に理解します
• ビジネスインテリジェンスツールと統合して、Snowflakeに保存されているデータをさらに詳しく分析します

前提条件

統合

この統合では、BrazeからMozart Dataへのデータ同期と、Mozart DataからBrazeへのデータ同期の両方をサポートしています。

BrazeからMozart Dataへのデータ同期

ステップ 1: Brazeコネクターを設定する

1. Mozart DataでConnectorsに移動し、Add Connectorを選択します。
2. 「Braze」を検索し、コネクターカードを選択します。
3. Brazeから同期されたすべてのデータを保存する宛先スキーマ名を入力します。デフォルトのスキーマ名brazeの使用をお勧めします。
4. Add Connectorを選択します。

ステップ 2: Fivetranコネクターフォームに入力する

ステップ 1が完了すると、Fivetranコネクターページが開きます。表示されたフィールドに入力し、Continue > Save & Testを選択してFivetranコネクターの設定を完了します。

FivetranがBrazeアカウントからSnowflakeデータウェアハウスへのデータ同期を開始します。コネクターの同期が完了すると、Mozart Dataからクエリデータにアクセスできます。

Mozart DataからBrazeへのデータ同期

ステップ 1: Snowflakeデータウェアハウスを設定する

Snowflake向けクラウドデータ取り込みの手順に従い、Snowflakeインターフェイスからテーブル、ユーザー、権限を設定します。このステップには、Snowflakeの管理者レベルのアクセス権が必要です。

ステップ 2: BrazeでSnowflake統合を設定する

Snowflakeウェアハウスを設定したら、Mozart DataでIntegrationページに移動し、Brazeを選択します。Braze統合ビューに、Brazeにコピーする認証情報が一覧表示されます。

次に、Brazeにサインインした状態で、統合 > テクノロジーパートナー > Snowflakeに移動して統合プロセスを開始します。Mozart Dataから認証情報をコピーし、Snowflakeデータインポートページに追加します。同期の詳細を設定を選択し、Snowflakeアカウントとソーステーブルの情報を入力します。

次に、BrazeのSnowflakeインポート設定画面で同期の名前を決め、連絡先メールアドレスを入力し、データタイプと同期頻度を選択します。

ステップ 3: Brazeユーザーに公開キーを追加する

ここでSnowflakeに戻り、設定を完了します。Brazeダッシュボードに表示された公開キーを、BrazeがSnowflakeに接続するために作成したユーザーに追加します。

この方法の詳細については、Snowflakeのドキュメントを参照してください。キーをローテーションしたい場合は、Mozart Dataで新しいキーペアを生成し、新しい公開キーを提供してもらうことができます。

1

ALTER USER BRAZE_INGESTION_USER SET rsa_public_key='Braze12345...';

ステップ 4: 接続をテストする

ユーザーを公開キーで更新したら、Brazeダッシュボードに戻り、接続をテストを選択します。成功すると、データのプレビューが表示されます。何らかの理由で接続に失敗した場合は、問題のトラブルシューティングに役立つエラーメッセージが表示されます。

注

統合を下書きからアクティブ状態に移行するには、テストを成功させる必要があります。作成ページを閉じる必要がある場合でも統合は保存されるため、詳細ページに戻って変更やテストを行うことができます。

この統合の使用

Mozart Dataユーザーとして Brazeデータにアクセスする方法

Mozart Dataアカウントを作成すると、Mozart Dataから Snowflakeデータウェアハウスに同期された Brazeデータにアクセスできます。

変換

Mozart Dataは SQL変換レイヤーを提供しており、ユーザーはビューやテーブルを作成できます。ユーザーレベルのディメンションテーブル (例: dim_users) を作成して、各ユーザーの製品使用データ、取引履歴、Brazeメッセージに対するエンゲージメントアクティビティを要約できます。

分析

変換モデルまたは Brazeから同期された生データを使用して、Brazeメッセージに対するユーザーのエンゲージメントを分析できます。さらに、Brazeデータを他のアプリケーションデータと組み合わせて、Brazeメッセージとのユーザーのやり取りから得られたインサイトが、ユーザーに関するその他のデータとどのように関連しているかを分析できます。たとえば、ユーザーの属性情報、購入履歴、製品の使用状況、カスタマーサービスでのエンゲージメントなどです。

これにより、ユーザーのリテンションを向上させるためのエンゲージメント戦略について、より多くの情報に基づいた意思決定を行えます。これらはすべて Mozart Dataのインターフェイス内でクエリツールを使用して実行でき、結果を Googleスプレッドシートや CSVにエクスポートしてプレゼンテーションの準備をすることもできます。

ビジネスインテリジェンス (BI)

インサイトを可視化して他のチームメンバーと共有する準備はできましたか？Mozart Dataはほぼすべての BIツールと統合できます。BIツールをまだお持ちでない場合は、Mozart Dataに連絡して無料の Metabaseアカウントを設定してください。