よくある質問

このページでは、カスタムデータの管理に関するよくある質問への回答を提供する。

なぜ開発環境と本番環境で、カスタム属性のデータ型が異なるのか？

Brazeは、最初に受け取った値に基づいてカスタム属性のデータ型を自動的に検出する。開発環境が数値のような値を100最初に送信した場合、その属性は数値として保存される。本番環境で最初の値が文字列として渡された場合（例：引用符で囲まれた"100"文字列）、その属性は文字列として保存される。

これを防ぐには、統合処理が全環境で一貫したデータ型を送信するようにすることだ。間違ったデータ型が既に設定されている場合、データ設定＞カスタム属性でデータ型のドロップダウンを使用し、正しいデータ型を強制的に設定できる。

カスタム属性でデータ型の変更を強制した場合、既存のデータは変換されるのか？

いいえ。データ型の変更を強制しても、Brazeに新しく流入するデータにのみ影響する。型変更前に取り込まれたデータは、旧型として保存され続ける。そのため、新型のフィルターではセグメンテーションできない可能性がある。影響を受けたユーザーのユーザープロファイルに警告が表示される。新規に受信したデータについて、値が強制型と一致しない場合、Brazeはその値を強制型に変換する可能性がある（例：文字列を"100"数値に変換100）。変換できない値は無視され、属性を更新しない。

既存の全ユーザーデータを新しいタイプに一致させる必要がある場合、それらのユーザーの属性値をSDK、API、またはCSVインポートを通じて再送信しなければならない。既存データに対する自動コンバージョンは存在しない。

Cloud Data Ingestion（CDI）を使用する際、データ型の問題をどう回避すればよいのか？

CDIを使用して外部ソース（DatabricksやSnowflakeなど）からデータを同期する際は、同期前にソースカラムのデータ型が正しいことを確認せよ。よくある問題には以下のようなものがある：

• 文字列として保存されたタイムスタンプ：ソースデータベースの日付列は、varcharや文字列ではなく、タイムスタンプまたはdatetime型を使用していることを確認せよ。
• 文字列として保存された数値：同期する前に、ソースクエリで数値列を整数型または浮動小数点型に変換せよ。
• 同期間で型が不一致だ。同期の間に列の型が変わった場合、Brazeは新しいデータを拒否する可能性がある。ソーススキーマの一貫性が保たれていることを確認せよ。