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Snowflake

Snowflake는 SaaS(software-as-a-service)로 제공되는 전용 SQL 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. Snowflake는 기존 데이터 웨어하우스 제품보다 더 빠르고, 사용하기 쉬우며, 훨씬 유연한 데이터 웨어하우스를 제공합니다. Snowflake의 고유하고 특허받은 아키텍처를 통해 모든 데이터를 쉽게 수집하고, 빠른 분석을 수행하며, 모든 사용자를 위한 데이터 중심 인사이트를 도출할 수 있습니다.

Braze는 Snowflake와 두 가지 통합을 제공합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 Braze와 Snowflake 환경 간에 완전한 양방향 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

통합 선택

데이터 공유 (Braze에서 Snowflake로)

Snowflake Secure Data Sharing을 사용하면 Snowflake 인스턴스에서 직접 Braze 참여 및 캠페인 데이터에 안전하게 실시간으로 접근할 수 있습니다. 계정 간에 데이터가 복사되거나 전송되지 않으며, 모든 공유는 Snowflake의 고유한 서비스 레이어와 메타데이터 저장소를 통해 이루어집니다.

데이터 공유를 사용하면 좋은 경우:

  • Snowflake SQL을 사용하여 Braze 이벤트 및 캠페인 데이터를 쿼리하고 싶을 때
  • 복잡한 보고서를 생성하고 기여도 모델링을 수행하고 싶을 때
  • Braze 데이터를 Snowflake 웨어하우스의 다른 데이터와 결합하고 싶을 때
  • 채널, 산업, 기기 플랫폼 전반에 걸쳐 참여 데이터를 벤치마크하고 싶을 때

설정 방법은 Snowflake 데이터 공유를 참조하세요.

클라우드 데이터 수집 (Snowflake에서 Braze로)

클라우드 데이터 수집(CDI)을 사용하면 Snowflake 인스턴스의 데이터를 Braze로 직접 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 Braze의 사용자 속성, 이벤트, 구매 데이터를 신뢰할 수 있는 소스인 데이터 웨어하우스와 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

클라우드 데이터 수집을 사용하면 좋은 경우:

  • Snowflake의 사용자 속성을 Braze 고객 프로필에 동기화하고 싶을 때
  • Snowflake의 이벤트 또는 구매 데이터를 Braze로 전송하고 싶을 때
  • 웨어하우스에서 발생하는 데이터 변환과 Braze를 동기화 상태로 유지하고 싶을 때
  • Snowflake에서 Braze로의 커스텀 ETL 파이프라인 구축 및 유지 관리를 피하고 싶을 때

Snowflake의 데이터 공유에 대해 자세히 알아보려면 Secure Data Sharing 소개를 참조하세요.

필수 조건

이 기능을 사용하기 전에 다음을 완료해야 합니다:

Secure Data Sharing 설정

Snowflake에서 데이터 공유는 데이터 공급자와 데이터 소비자 간에 이루어집니다. 이 컨텍스트에서 Braze 계정은 데이터 공유를 생성하고 전송하는 데이터 공급자이며—Snowflake 계정은 데이터 공유를 사용하여 데이터베이스를 생성하는 데이터 소비자입니다. 자세한 내용은 Snowflake: 공유 데이터 사용을 참조하세요.

1단계: Braze에서 데이터 공유 전송

  1. Braze에서 파트너 통합 > 데이터 공유로 이동합니다.
  2. Snowflake 계정 세부 정보와 로케이터를 입력합니다. 계정 로케이터를 얻으려면 대상 계정에서 SELECT CURRENT_ACCOUNT()를 실행하세요.
  3. CRR 공유를 사용하는 경우 클라우드 공급자와 리전을 지정합니다.
  4. 완료되면 데이터 공유 생성을 선택합니다. 그러면 데이터 공유가 Snowflake 계정으로 전송됩니다.

2단계: Snowflake에서 데이터베이스 생성

  1. 몇 분 후, 인바운드 데이터 공유가 Snowflake 계정에 수신됩니다.
  2. 인바운드 데이터 공유를 사용하여 테이블을 조회하고 쿼리할 데이터베이스를 생성합니다. 예시: 
    1

     CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name>
  3. 새 데이터베이스를 쿼리할 수 있는 권한을 부여합니다.

사용 및 시각화

데이터 공유가 프로비저닝된 후, 수신 데이터 공유에서 데이터베이스를 생성해야 합니다. 그러면 공유된 모든 테이블이 Snowflake 인스턴스에 나타나며, 인스턴스에 저장된 다른 데이터와 마찬가지로 쿼리할 수 있습니다. 다만, 공유 데이터는 읽기 전용이며 쿼리만 가능하고 어떤 방식으로도 수정하거나 삭제할 수 없다는 점을 유의하세요.

커런츠와 마찬가지로, Snowflake Secure Data 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

사용 가능한 테이블 및 열의 전체 목록은 SQL 테이블 참조를 참조하세요. Snowflake 데이터 공유에는 해당 참조의 모든 테이블과 스냅샷, 캠페인 및 캔버스 체인지로그, 에이전트 콘솔 이벤트, 메시지 재시도 이벤트에 대한 추가 Snowflake 전용 테이블이 포함됩니다.

원시 테이블 스키마를 다운로드하여 텍스트 파일로 확인할 수도 있습니다.

사용자 ID 스키마

사용자 ID에 대한 Braze와 Snowflake 명명 규칙의 다음 차이점에 유의하세요.

중요 정보 및 제한 사항

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 예시:

  • 새 테이블 또는 뷰 추가
  • 기존 테이블 또는 뷰에 열 추가

호환성을 깨는 변경

가능한 경우, 호환성을 깨는 변경은 사전 공지와 마이그레이션 기간이 선행됩니다. 호환성을 깨는 변경의 예시:

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

Snowflake 리전

Braze는 현재 Snowflake AWS 미국 동부-1, 유럽 중부(프랑크푸르트), AP 동남부-2(시드니), AP 동남부-3(자카르타) 리전에서 모든 사용자 수준 데이터를 호스팅하고 있습니다. 해당 리전 외부의 사용자에 대해서는, Braze가 AWS, Azure 또는 GCP 리전에서 Snowflake 인프라를 호스팅하는 공동 고객에게 데이터 공유를 제공할 수 있습니다.

데이터 보존

보존 정책

2년이 지난 데이터는 아카이브되어 장기 스토리지로 이동됩니다. 아카이브 프로세스의 일환으로 모든 이벤트가 익명화되며, 개인 식별 정보(PII) 민감 필드가 제거됩니다(properties와 같은 선택적 PII 필드 포함). 아카이브된 데이터에는 여전히 user_id 필드가 포함되어 있어 모든 이벤트 데이터에 대한 사용자별 분석이 가능합니다.

각 이벤트에 대해 해당 USERS_*_SHARED 뷰에서 최근 2년간의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 또한 각 이벤트에는 익명화된 데이터와 익명화되지 않은 데이터를 모두 반환하도록 쿼리할 수 있는 USERS_*_SHARED_ALL 뷰가 있습니다.

과거 데이터

Snowflake의 과거 이벤트 데이터 아카이브는 2019년 4월까지 거슬러 올라갑니다. Braze가 Snowflake에 데이터를 저장하기 시작한 초기 몇 달 동안 제품 변경이 이루어져, 일부 데이터가 약간 다르게 보이거나 null 값이 있을 수 있습니다(당시 모든 사용 가능한 필드에 데이터를 전달하지 않았기 때문입니다). 2019년 8월 이전의 데이터를 포함하는 결과는 예상과 약간 다를 수 있다고 가정하는 것이 좋습니다.

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 시점을 기준으로 필터링할 때는 TIME을 기본 필터로 사용하세요. TIME으로 행을 제한하는 쿼리는 클러스터링이 이벤트 시간과 일치하기 때문에 SF_CREATED_AT로 필터링하는 쿼리보다 일반적으로 더 높은 성능을 보입니다.

쿼리 속도, 성능, 비용

데이터에 대해 실행하는 모든 쿼리의 속도, 성능 및 비용은 데이터를 쿼리하는 데 사용하는 웨어하우스 크기에 따라 결정됩니다. 경우에 따라 분석을 위해 접근하는 데이터 양에 따라 쿼리가 성공하려면 더 큰 웨어하우스 크기를 사용해야 할 수 있습니다. Snowflake는 웨어하우스 개요 및 웨어하우스 고려 사항을 포함하여 최적의 크기를 결정하는 방법에 대한 훌륭한 리소스를 제공합니다.

Snowflake 설정 시 참조할 수 있는 예시 쿼리 세트는 샘플 쿼리 및 ETL 이벤트 파이프라인 설정 예시를 확인하세요.

설정 방법은 클라우드 데이터 수집: 데이터 웨어하우스 통합을 참조하세요.
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