Conheça o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Discutir o que distingue diferentes tipos de dados.
  
• Descrever no que se baseia o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence.
  
• Explicar o que são fluxos de dados.
  
• Examinar a estrutura do tipo de fluxo de dados de anúncios.
  

Nesta unidade, nós mostramos como o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence está estruturado para manter a integridade dos seus dados.

O Marketing Cloud Intelligence extrai dados de várias fontes com diferentes tipos de dados. Cada um desses diferentes tipos de dados tem sua própria combinação única de dimensões e medições. As dimensões em si são compostas por entidades que têm certa relação, ou hierarquia, entre elas. Ao extrair esses dados da sua fonte e ingeri-los no Marketing Cloud Intelligence, é importante permitir que essas dimensões e medições sejam armazenadas nos campos do Marketing Cloud Intelligence correlatos. Também é importante manter a relação que existia entre as entidades na fonte; caso contrário, os dados poderão ser agregados incorretamente na própria base de dados do Marketing Cloud Intelligence. 

Por essa razão, o Marketing Cloud Intelligence cria dimensões e medições correlacionadas para cada um dos diferentes tipos de dados e emula a relação única que existe entre as entidades das dimensões na fonte. Isso significa que as entidades correspondentes do Marketing Cloud Intelligence no banco de dados do próprio Marketing Cloud Intelligence seguem o mesmo relacionamento. A modelagem do banco de dados do Marketing Cloud Intelligence por essas dimensões, medições e relações entre entidades para os diversos tipos de dados é coletivamente conhecida como o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence. 

Dentro de cada tipo de dados, o modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence considera uma das entidades como a entidade principal. A entidade principal é a entidade com a qual todo o resto está essencialmente associado. É geralmente designada por sua relevância de uma perspectiva de marketing ou em virtude de sua posição de conexão com outras entidades na hierarquia.

Entender os fluxos de dados

Para carregar seus dados no sistema, o Marketing Cloud Intelligence usa instrumentos ou ferramentas conhecidos como fluxos de dados. Os fluxos de dados facilitam o upload automático de dados de várias fontes, bem como o mapeamento dos campos de origem para os campos relevantes do Marketing Cloud Intelligence. Para cada um dos diferentes tipos de dados, há um tipo de fluxo de dados dedicado, às vezes também chamado de partição, que é adequado a esses dados específicos.  

Caso de uso: o tipo de fluxo de dados de anúncios

Para maior clareza e contexto, vamos aplicar o que você aprendeu até agora a um tipo de dados específico. Como o Marketing Cloud Intelligence é usado principalmente para carregar dados de marketing, vamos nos concentrar no nosso tipo de fluxo de dados mais usado, dedicado ao upload de dados do tipo desempenho de veiculação. Esse tipo de fluxo de dados é conhecido como o tipo de fluxo de dados de anúncios. 

Como mencionado acima, cada tipo de dados é caracterizado por sua combinação única de dimensões e medições. As listas abaixo mostram as entidades e algumas das medições mais proeminentes que compõem os dados do tipo desempenho de veiculação ou anúncios.

Nomes de entidade:

• Campanha
  
• Site
  
• Compra de mídia
  
• Criativo
  

Nomes de medição:

• Impressões
  
• Cliques
  
• Custo de mídia
  
• Medições sociais (várias medições sociais)
  
• Medições de vídeo (várias medições de vídeo)
  
• Medições de mídia interativa (várias medições de mídia interativa)
  

Como sempre acontece com as entidades, há uma relação ou hierarquia entre elas. Essa relação no modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence pode ser uma de duas possibilidades: uma para muitas ou muitas para muitas. Vamos tentar entender qual é essa relação entre as entidades dentro do tipo de fluxo de dados de anúncios, considerando como essas entidades interagem entre si no mundo real. Explicamos essas relações usando diagramas que seguem a legenda abaixo.

Vamos começar com a relação entre o espaço publicitário em um site (chamado de colocação ou compra de mídia) e o próprio site. Como cada site tem uma série de espaços de compra de mídia disponíveis, mas cada compra de mídia é específica do site, isso indica uma relação de um para muitos entre um site e uma compra de mídia.

Da mesma forma, enquanto cada campanha pode ser associada a várias compras de mídia, cada compra de mídia é específica da campanha. Isso indica que a relação entre campanha e compra de mídia também é de um para muitos.

Como a mesma compra de mídia pode ser preenchida com vários anúncios ou criativos e também é usada em várias compras de mídia, a relação entre compra de mídia e criativo é de muitos para muitos.

Veja como essas relações ficam no geral. Observe que a compra de mídia é a entidade principal do tipo de fluxo de dados de anúncios.

Essa é a mesma relação que existe entre esses campos no banco de dados do Marketing Cloud Intelligence, graças ao modelo de dados do Marketing Cloud Intelligence. Desde que os campos de origem sejam mapeados para os campos corretos no Marketing Cloud Intelligence, sua relação original (como existe na fonte) é mantida e nenhum dado é distorcido ou perdido.  

Verificação de conhecimento

Vamos ver se você pode usar os diagramas de relacionamento entre entidades acima para identificar as relações entre as entidades no tipo de fluxo de dados de anúncios. A atividade não é pontuada, é apenas uma maneira fácil de avaliar o que você absorveu. Arraste cada conjunto de entidades relacionadas da coluna esquerda para a descrição correta do relacionamento à direita. Quando terminar, clique em Enviar para verificar seu trabalho. Se quiser recomeçar, clique em Redefinir.

Ao usar nossos conectores de API, esses mapeamentos serão implementados automaticamente nos bastidores. O Marketing Cloud Intelligence também oferece uma configuração personalizável de fluxo de dados chamada TotalConnect. Com o TotalConnect, você pode configurar manualmente um fluxo de dados para mapear os campos de origem para os campos do Marketing Cloud Intelligence correspondentes. Para garantir o mapeamento correto, verifique se você está usando o tipo correto de fluxo de dados e esteja atento tanto à relação entre as entidades em seus dados de origem quanto à relação entre as entidades do Marketing Cloud Intelligence para as quais foram mapeadas.  

Agora que você entende o que são os fluxos de dados e como eles funcionam com o Marketing Cloud Intelligence, vamos nos familiarizar com os tipos de fluxo de dados mais populares.