Découverte du modèle de données Marketing Cloud Intelligence

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Discuter de ce qui différencie les divers types de données
  
• Expliquer sur quoi repose le modèle de données Marketing Cloud Intelligence
  
• Expliquer en quoi consistent les flux de données
  
• Examiner la structure du type de flux de données Publicités
  

Dans cette unité, nous vous expliquerons comment le modèle de données Marketing Cloud Intelligence est structuré pour maintenir l’intégrité de vos données.

Marketing Cloud Intelligence extrait des données à partir de diverses sources ayant différents types de données. Chaque type de données présente sa propre combinaison unique de dimensions et de mesures. Les dimensions elles-mêmes sont composées d’entités liées par une relation, ou hiérarchie, spécifique. Lors de l’extraction de ces données à partir de leur source et de leur ingestion dans Marketing Cloud Intelligence, il est important de permettre le stockage des dimensions et des mesures dans des champs Marketing Cloud Intelligence de corrélation. Il est également important de conserver la relation qui existait entre les entités de la source, sinon les données pourraient être agrégées de manière incorrecte dans la base de données de Marketing Cloud Intelligence. 

Pour cette raison, Marketing Cloud Intelligence crée des dimensions et des mesures de corrélation pour chacun des différents types de données et reprend la relation unique qui existe entre les entités des dimensions dans la source. Cela signifie que les entités Marketing Cloud Intelligence correspondantes suivent la même relation dans la base de données de Marketing Cloud Intelligence. La modélisation de la base de données Marketing Cloud Intelligence par ces dimensions, mesures et relations d’entités pour les différents types de données est collectivement connue sous le nom de modèle de données Marketing Cloud Intelligence. 

Au sein de chaque type de données, le modèle de données Marketing Cloud Intelligence considère l’une des entités comme l’entité principale. L’entité principale est l’entité à laquelle tout le reste est associé. Elle est généralement désignée du fait de son importance d’un point de vue marketing ou de sa relation avec d’autres entités dans la hiérarchie.

Présentation des flux de données

Pour charger vos données dans le système, Marketing Cloud Intelligence utilise des instruments ou des outils appelés flux de données. Les flux de données facilitent le chargement automatique de données provenant de diverses sources, ainsi que le mappage des champs source aux champs Marketing Cloud Intelligence pertinents. Pour chacun des différents types de données, il existe un type de flux de données dédié, parfois également appelé compartiment, qui convient à ces données spécifiques.  

Cas d'utilisation : type de flux de données Publicités

Pour plus de clarté et de contexte, appliquons ce que nous avons appris jusqu’à présent à un type de données spécifique. Étant donné que Marketing Cloud Intelligence est principalement utilisé pour charger des données marketing, concentrons-nous sur le type de flux de données le plus couramment utilisé, qui est dédié au chargement de données de type de performances de diffusion. Il s’agit du type de flux de données Publicités. 

Comme mentionné précédemment, chaque type de données est caractérisé par sa combinaison unique de dimensions et de mesures. Les listes ci-dessous présentent les entités et certaines des mesures les plus importantes qui composent les données de type de performances de diffusion ou publicitaires.

Noms d’entité :

• Une campagne
  
• Site
  
• Media buy
  
• Contenu publicitaire
  

Noms de mesure :

• Impressions
  
• Clics
  
• Coût média
  
• Mesures sociales (diverses mesures sociales)
  
• Mesures vidéo (diverses mesures vidéo)
  
• Mesures de Rich Media (diverses mesures de Rich Media)
  

Comme toujours avec les entités, il existe une relation ou une hiérarchie entre elles. Dans le modèle de données Marketing Cloud Intelligence, cette relation peut être de type un-à-plusieurs ou plusieurs-à-plusieurs. Essayons de comprendre quelle est cette relation entre les entités au sein du type de flux de données Publicités en considérant la façon dont elles interagissent les unes avec les autres dans le monde réel. Nous expliquons ces relations à l’aide de diagrammes qui suivent la légende ci-dessous.

Commençons par la relation entre l’espace publicitaire sur un site (appelé placement ou media buy) et le site lui-même. Étant donné que chaque site dispose d’un certain nombre d’espaces de media buy disponibles, mais que chaque media buy est propre à un site, cela indique une relation un-à-plusieurs entre un site et le media buy.

De même, bien que chaque campagne puisse être associée à plusieurs media buys, chaque media buy est propre à une campagne. Cela indique que la relation entre la campagne et le media buy est également de type un-à-plusieurs.

Étant donné qu’un même media buy peut être lié à plusieurs publicités ou contenus publicitaires, qui peuvent également être utilisés dans plusieurs media buys, la relation entre le media buy et le contenu publicitaire est de type plusieurs-à-plusieurs.

Voici à quoi ressemblent ces relations. Le media buy est l’entité principale du type de flux de données Publicités.

La même relation existe entre ces champs dans la base de données Marketing Cloud Intelligence, grâce au modèle de données Marketing Cloud Intelligence. Tant que les champs source sont mappés aux champs corrects dans Marketing Cloud Intelligence, leur relation d’origine (telle qu’elle existe dans la source) est conservée et aucune donnée n’est déformée ou perdue.  

Évaluation de vos connaissances

Voyons si vous pouvez utiliser les diagrammes de relations d’entités ci-dessus pour identifier les relations entre les entités dans le type de flux de données Publicités. L’activité n’est pas notée, elle vous permet simplement de faire le point sur vos connaissances. Faites glisser chaque ensemble d’entités liées de la colonne de gauche vers la description de relation appropriée sur la droite. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Soumettre pour vérifier votre travail. Si vous souhaitez recommencer, cliquez sur Réinitialiser.

Lorsque vous utilisez nos connecteurs d’API, ces mappages sont automatiquement implémentés en arrière-plan. Marketing Cloud Intelligence propose également une configuration de flux de données personnalisable appelée TotalConnect. Avec TotalConnect, vous pouvez vous-même configurer manuellement un flux de données pour mapper les champs source aux champs Marketing Cloud Intelligence correspondants. Pour garantir un mappage correct, assurez-vous que vous utilisez le type de flux de données approprié, et tenez compte à la fois de la relation entre les entités dans vos données source et de la relation entre les entités Marketing Cloud Intelligence auxquelles elles sont mappées.  

Maintenant que vous savez ce que sont les flux de données et comment ils fonctionnent avec Marketing Cloud Intelligence, familiarisons-nous avec les types de flux de données les plus populaires.