Databricks Delta Sharing

Databricks Delta Sharing을 사용하면 실시간 Braze 인게이지먼트 및 Campaign 데이터를 Databricks 환경으로 안전하게 공유할 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터 제공자인 Braze에서 수신자인 Databricks 계정으로의 공유 작동 방식과 공유 테이블을 쿼리하는 방법을 설명합니다.

Databricks Delta Sharing은 Braze 데이터 배포의 일부입니다. 데이터 배포 옵션에 대한 전체 개요는 데이터 배포를 참조하세요.

전제 조건

요구 사항	설명
가용성	미국 클러스터에 호스팅된 고객이 대상입니다. Delta Sharing에 관심이 있지만 미국 클러스터에 호스팅되어 있지 않은 경우, 고객 성공 매니저에게 문의하세요.
Braze 워크스페이스 권한	데이터 공유를 보려면 커런츠 통합 보기 권한이 필요합니다. Delta 공유를 생성, 업데이트 또는 삭제하려면 커런츠 통합 편집 권한이 필요합니다.

Delta Sharing 설정

Databricks의 경우 데이터 공유는 데이터 제공자와 데이터 수신자 간에 이루어집니다. Braze 계정은 공유를 생성하고 전송하므로 데이터 제공자이고, Databricks 계정은 공유를 사용하여 쿼리할 수 있는 카탈로그를 생성하므로 데이터 수신자입니다. 자세한 내용은 Databricks 간 Delta Sharing을 사용하여 공유된 데이터 읽기(수신자용)에 대한 Databricks 설명서를 참조하세요.

1단계: Braze에서 공유 구성

1. Braze에서 파트너 통합 > Data Sharing > Databricks Delta Sharing으로 이동합니다.
2. Databricks 공유 식별자를 입력합니다.
3. 완료되면 Create Datashare를 선택합니다. Braze가 Databricks 계정으로 공유를 전송합니다.

2단계: Databricks에서 카탈로그 생성

1. 몇 분 후 Databricks 계정에서 인바운드 공유를 수신할 수 있습니다.

2. 인바운드 공유를 사용하여 카탈로그를 생성하여 테이블을 확인하고 쿼리합니다. 예시:

   
   1
   
    CREATE CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING SHARE braze.<share-name>;
   
   

3. 적절한 사용자와 그룹이 새 카탈로그를 쿼리할 수 있도록 권한을 부여합니다.

사용법 및 시각화

데이터 공유가 프로비저닝된 후, 수신 공유에서 카탈로그를 생성하여 공유 테이블이 Databricks 워크스페이스에 표시되고 저장된 다른 데이터처럼 쿼리할 수 있도록 합니다. 공유 데이터는 읽기 전용으로 유지됩니다.

Currents와 마찬가지로, Databricks Delta Sharing을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:

• 복잡한 보고서 생성
• 기여도 모델링 수행
• 회사 내 안전한 공유
• 원시 이벤트 또는 사용자 데이터를 CRM(예: Salesforce)에 매핑
• 기타 다양한 활용

Databricks에서 사용할 수 있는 전체 테이블 및 열 목록은 Databricks 원시 테이블 스키마를 다운로드하여 텍스트 파일로 확인하세요. 이 파일은 Databricks Delta Sharing 스키마를 반영합니다(예: 수집 시간에 DB_CREATED_AT 사용). Snowflake 원시 테이블 스키마 또는 Snowflake 명명 규칙과 필드를 설명하는 SQL 테이블 레퍼런스와는 호환되지 않습니다.

사용자 ID 스키마

사용자 ID에 대한 Braze와 Databricks 명명 규칙의 차이점은 다음과 같습니다.

Braze 스키마	Databricks 스키마	설명
braze_id	USER_ID	Braze가 자동으로 할당하는 고유 식별자입니다.
external_id	EXTERNAL_USER_ID	Braze에서 설정한 사용자 프로필의 고유 식별자입니다.

중요 정보 및 제한 사항

가용성

Databricks Delta Sharing은 미국 클러스터에서 호스팅되는 고객에게만 제공됩니다. 추가 지역에 대한 지원이 진행 중입니다. Delta Sharing에 관심이 있지만 미국 클러스터에서 호스팅되지 않는 경우, 고객 성공 매니저에게 문의하세요.

호환성을 깨는 변경과 깨지 않는 변경

호환성을 깨지 않는 변경

호환성을 깨지 않는 변경은 언제든지 발생할 수 있으며 일반적으로 추가 기능을 제공합니다. 호환성을 깨지 않는 변경의 예:

• 새 테이블 또는 뷰 추가
• 기존 테이블 또는 뷰에 열 추가

호환성을 깨는 변경

가능한 경우, 호환성을 깨는 변경은 사전 공지 및 마이그레이션 기간이 선행됩니다. 호환성을 깨는 변경의 예:

• 테이블 또는 뷰 제거
• 기존 테이블 또는 뷰에서 열 제거
• 기존 열의 유형 또는 null 허용 여부 변경

보존 정책

해당 USERS_*_SHARED 뷰에서 각 이벤트에 대해 최근 2년간의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

일반 데이터 보호 규정(GDPR) 준수

Nearly every event record Braze stores includes a few fields representing users’ personally identifiable information (PII). Some events may include email address, phone number, device ID, language, gender, and location information. If a user’s request to be forgotten is submitted to Braze, we will null out those PII fields for any event belonging to those users. This way, we’re not removing the historical record of the event, but now the event can never be tied back to a specific individual.

공유 데이터 쿼리: TIME 및 쿼리 성능

데이터 공유 뷰(예: USERS_BEHAVIORS_CUSTOMEVENT_SHARED)의 이벤트 데이터는 TIME 필드를 기준으로 클러스터링되어 있습니다. 이벤트 발생 시점으로 필터링할 때는 TIME을 기본 필터로 사용하세요. TIME을 사용하여 행을 제한하는 쿼리는 일반적으로 DB_CREATED_AT로 필터링하는 쿼리보다 성능이 더 좋습니다. 이는 클러스터링이 이벤트 시간과 정렬되기 때문입니다.

필드	의미
TIME	이벤트가 발생한 unix 타임스탬프입니다. 발생 시간으로 필터링할 때 이 필드를 사용하세요.
DB_CREATED_AT	행이 Databricks에 로드된 타임스탬프(수집 시간)입니다.

쿼리 속도, 성능 및 비용

데이터에 대해 실행하는 쿼리의 속도, 성능 및 비용은 사용하는 SQL 웨어하우스 크기에 따라 달라집니다. 액세스하는 데이터의 양에 따라 쿼리가 성공적으로 완료되려면 더 큰 웨어하우스가 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 Databricks 설명서의 SQL 웨어하우스 생성 및 구성(클러스터 크기 및 스케일링 포함)을 참조하세요.