> ## Documentation Index
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# Databricks als Ziel verwenden
> Streamen Sie Kameleoon-Experiment-Expositionsereignisse in Databricks, um eine zentralisierte Analyse und Berichterstattung der Kampagnenergebnisse zu ermöglichen.
Sobald Sie die [Databricks-Integration für Ihr Projekt aktiviert haben](./setting-up-databricks), können Sie **Use Databricks as a destination** aktivieren, um Ereignisse nahtlos an Ihr Databricks-Konto zu senden, wann immer Besucher einem Ihrer Kameleoon-Experimente ausgesetzt sind.
## Databricks als Ziel aktivieren
So aktivieren Sie Databricks als Ziel:
1. Klicken Sie auf **Use Databricks as a destination**.
2. **Databricks catalog**: Name des Databricks-„Catalogs", der das Kameleoon-Schema zum Schreiben enthält (der Top-Level-Ordner).
3. **Schema**: Schema, das die Tabellen enthält, die diese Ingestion Task abfragt.
## Was „Databricks as a destination" bewirkt
Die Aktivierung von **Use Databricks as a destination** streamt alle Kameleoon-Experiment-Expositionsereignisse in Databricks.
Die Ereignisse werden im Schema `kameleoon_events` Ihres Databricks-Catalogs gespeichert — der die Tabellen enthält, die diese Ingestion Task abfragt. Dies ist der Databricks-Catalog, den Sie während des [Setups](./setting-up-databricks) eingerichtet haben, mit Schreibzugriff für den Kameleoon-Benutzer. Die Daten werden in einer Tabelle namens `kameleoon_experiment_event` gespeichert.
Das SQL-Schema dieser Tabelle lautet wie folgt:
```sql theme={null}
CREATE TABLE kameleoon_experiment_event (
nonce BIGINT PRIMARY KEY, -- unique identifier of the event
timestamp BIGINT, -- timestamp in millis of the event
visitor_code VARCHAR(255), -- Kameleoon visitor identifier
custom_visitor_id VARCHAR(255), -- Visitor identifier used by your company
experiment_id BIGINT, -- Kameleoon id of the experiment
variation_id BIGINT -- Kameleoon id of the variation
);
```
Die `custom_visitor_id` wird aus den [Cross Device Reconciliation Custom Data](../../../../developer-docs/cross-device-experimentation) gelesen, sofern sie gesetzt wurden.
Mit den in Databricks gespeicherten Kampagnendaten erhalten Sie die Möglichkeit, eingehende Analysen und Berichte zu erstellen. Sie können die Abfragefunktionen von Databricks nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu gewinnen, was Ihnen hilft, datengestützte Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Kampagnen und der Benutzererfahrung zu treffen.
Durch die Zentralisierung der Kameleoon-Kampagnenergebnisse in Databricks tragen Sie zur Anreicherung Ihrer Databricks-Datenbank bei und machen sie zu einem umfassenden Repository von Benutzerdaten, das für eine Vielzahl von Analyse- und Business-Intelligence-Zwecken verwendet werden kann.