Data-Warehouse-Integrationen sind als Premium-Add-on für die Module Web Experimentation und Feature Experimentation von Kameleoon verfügbar. Für weitere Informationen wenden Sie sich an Ihren Customer Success Manager.
- Ermöglicht eine präzise Datenerfassung und verbessert das Audience-Targeting für personalisierte Kampagnen, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten sind.
- Versorgt Zielmetriken zur Verbesserung der Echtzeit-Leistungsverfolgung.
- Databricks als Quelle: Jede Data Ingestion Task wird mit der Frequency ausgeführt, die Sie beim Erstellen festlegen, z. B. täglich. Ziele, die Databricks-Daten verwenden, werden stündlich abgefragt und einmal täglich in die Experimentergebnisse übernommen. Siehe Data Ingestion Tasks.
- Databricks als Ziel: Kameleoon sendet Expositionsereignisse an Databricks, jedes Mal wenn eines Ihrer Experimente einen Besucher einbezieht. Siehe, wie das Ziel funktioniert.
Hinweise
Beachten Sie diese Punkte bei der Verwendung dieser Integration:- Datenvolumen: Berücksichtigen Sie das Volumen der Daten, mit denen Sie interagieren möchten, da es die Abfrageleistung und -kosten beeinflussen kann.
- Abfragekomplexität: Komplexe Abfragen können mehr Zeit und Ressourcen für die Ausführung erfordern. Optimieren Sie Ihre Abfragen für mehr Effizienz.
- Datenschutz: Stellen Sie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen beim Umgang mit Benutzerdaten in Ihrem Warehouse sicher.
- Zugriffskontrolle: Implementieren Sie angemessene Zugriffskontrollen, um zu beschränken, wer die Integration in Ihrer Organisation konfigurieren und verwenden kann.
- Datenschema: Pflegen Sie ein klares und konsistentes Datenschema, um die Datenabfrage und -analyse zu erleichtern.
- Monitoring: Überwachen Sie regelmäßig die Nutzung Ihres Data Warehouse, um Kosten und Leistung effektiv zu verwalten.
- Dokumentation: Pflegen Sie eine Dokumentation für Abfragen, Konfigurationen und Integrationsprozesse, um die Zusammenarbeit und Fehlerbehebung zu erleichtern.
Voraussetzungen
Um diese Integration zu konfigurieren, benötigen Sie die folgenden Informationen:- Databricks Personal Access Token (PAT)
- Entsprechenden Zugriff zum Erstellen eines Databricks-Schemas und zum Gewähren von Zugriffen.
Einrichtung
1. Ein Personal Access Token (PAT) erstellen
Kameleoon authentifiziert sich bei Ihrem Databricks SQL Warehouse mit einem Personal Access Token. Sie sollten ein Databricks Service Principal erstellen und dann ein PAT für dieses Service-Konto erstellen. Sobald Sie einen Service Principal erstellt haben, können Sie ein PAT mit der Databricks CLI generieren, indem Sie die „Application Id” des Service Principal verwenden, die Sie auf der Service Principal-Verwaltungsseite der Databricks-Benutzeroberfläche finden.2. Das Schema kameleoon_configuration erstellen
Bei Verwendung von Databricks als Quelle
Erstellen Sie ein dediziertes Schema für die Kameleoon-Polling-Konfiguration innerhalb des Catalogs, der die Daten enthält, die Kameleoon abfragen wird. Sie müssen dieses Schemakameleoon_configuration nennen. Sie müssen außerdem dem Service Principal, den Kameleoon verwenden wird, Lese- und Schreibzugriff gewähren. Hier sind einige Beispielbefehle:
{Service Principal Application Id} durch die Application-ID Ihres Service Principals ersetzen.
Sie können das Präfix
my_catalog weglassen, wenn Sie Abfragen direkt im benötigten Catalog ausführen.3. Lesezugriff auf Ihre Daten gewähren
Kameleoon muss Zugriff auf die Tabellen haben, aus denen Sie lesen oder in die Sie schreiben möchten. Um diesen Zugriff zu gewähren, führen Sie Befehle wie diese aus: Bei Verwendung von Databricks als Quelle:my_catalog weglassen, wenn Sie Abfragen direkt im benötigten Catalog ausführen.