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Martech 必看!手把手教學帶您正確的建立行銷資料倉儲 (二)

前導文章:Martech 必看!手把手教學帶您正確的建立行銷資料倉儲 (一)

轉換

本節介紹如何準備分析用的資料,包含清理和重新整理格式以達到資料集的一致性。您希望分析人員能夠在幾乎沒有程式撰寫的情況下清理資料,例如:可自動擴充的分散式環境。

您可以使用 BigQuery 從一個表移轉到另一個表或使用 View 進行批量轉換 。但是對於更進階的轉換,您可能會更喜歡視覺化工具,它以最少的程式需求來處理 pipeline 中數 TB 的資料

假設您有一個字串 key,例如 Other_data 導出到 Campaign Manager 活動表中的字串:

key1=value1&key2=value2&...keyN=valueN

您希望將字串們轉換成表,拆分成數個欄 (column) 和相對應的值。

key1 | key2 | … | keyN
----------------------
val1 | val2 | … | valN

讓 Key 的名稱變成欄 (column) 有助於與其他現存的表連接。這些 key 可以包含自定義信息,例如您的 CRM 用戶 ID,產品列表或追蹤網址成效 (UTM) 資料。

Cloud Dataprep by Trifacta 提供了一個名為 recipes (方案) 的功能,可用於定義轉換。recipes 是一系列在分散式環境執行的工作。

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定義 recipe 時,Dataprep 可預覽資料的樣貌。在下面的螢幕截圖中,請注意當儲存轉換後的資料時,它包含新的欄 (column),例如 treatments、products、concerns 和 membership。

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Dataprep 還支持各種輸入和輸出源,包括 BigQuery,這使其成為此解決方案的一個好選擇。Dataprep 可以讀取從 Campaign Manager 導入的 BigQuery 資料集,並將結果保存回 BigQuery。

分析

集中保存清理過的資料後,您可以開始分析它。資料存放在 BigQuery 有以下優點:

  • 您可以對此範例 (如:Google 廣告管理系統報告 API 或用戶界面可以處理的內容) 進行更大量的資料查詢。
  • 您可以得到更細微的資料,這些資料不一定能從 UI 或者報表 API 中得到。
  • 您可以將多個來源的資料進行結合運用。

本節的其餘部分介紹了可以使用可用資料執行的操作。該部份分為兩部分:

  • 標準分析需要一些 SQL 的基本知識,主要關注兩種類型的分析:
    • 描述性分析,可查看您的業務中發生的事情。
    • 診斷分析,了解它為什麼會發生。
  • 基於機器學習的分析 (可能需要資料分析師或資料科學家) 可以開啟新的分析,例如:
    • 預測分析,藉由歷史資料預測結果。
    • 指導分析,預測結果並準備您的策略。

標準分析

與廣告相關的產品每天可以產生 GB 等級或者甚至 TB 等級的日誌資料,這可能很難分析。制式的報告工具

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