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Adobe Data Warehouse: aprende cómo sacarle el máximo partido

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A menudo, solemos explotar nuestros datos dentro de nuestra herramienta de analítica favorita, pero, a veces, deseamos extraer la información para trabajarla en otra plataforma, bien sea porque queremos hacer un análisis ad-hoc a través de alguna herramienta concreta, o bien porque queremos trabajar la información en conjunto con otras fuentes de datos, como puede pasar en departamentos de Business Intelligence.

Cuando se da esa casuística, Adobe nos permite descargar, en formato .csv, nuestros Reports o Proyectos de Workspace, pero en caso de que queramos trabajar la información desde cero en nuestra plataforma de destino, Data Warehouse puede resultar una herramienta mucho más potente para este fin.

Llegados a este punto, te preguntarás, ¿por qué Data Warehouse y no Data Feed?

Dependerá del objetivo de tu análisis y, es que, la información que se extrae no es exactamente la misma, ya que se extrae en momentos distintos del ciclo del dato.

En el caso del Data Feed, la información que se extrae es dato bruto recibido del servidor de Adobe, indistintamente de si procede de las server calls de nuestro site, llamadas de la API o entradas a través de Data Source.

Sin embargo, la información que nos proporciona Data Warehouse ya ha sido tratada y procesada por nuestras configuraciones, rules, etc.

Una vez hecha esta distinción y habiendo confirmado que el dato que queremos trabajar ha de tener aplicadas nuestras configuraciones de Adobe Analytics continuamos con el siguiente punto:

¿Qué información quiero y cómo la quiero?

Data Warehouse ofrece la posibilidad de extraer datos de nuestro site, de manera casi ilimitada, ya que las opciones de breakdown por diferentes métricas y dimensiones no tienen un máximo.
Esta cualidad es una gran ventaja, pero, a la vez, presenta algunos handicaps:

  • Extraer información que no necesitamos, generando un trabajo posterior de selección de la información que quiero analizar.
  • Creación de un fichero excesivamente complejo, lo que incurrirá en un mayor tiempo de generación y procesado (de hasta 72 horas).

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Por estos motivos es importante hacer un buen uso de Data Warehouse, así como realizar un ejercicio previo de análisis para responder a las siguientes preguntas:

  • ¿Cuáles son los KPIs que me aportan respuestas?
  • ¿Cuál es el target específico de mi análisis?
  • ¿Qué dimensiones y métricas me ayudarán a entender el comportamiento de mi site?
  • ¿Con qué granularidad quiero realizar el estudio de los datos? Si voy a integrar diferentes fuentes de datos, ¿las estoy extrayendo de manera homogénea?

En función de estas respuestas configuraremos nuestra petición. En este sentido, Data Warehouse nos da un nivel importante de personalización: fechas, granularidad del dato, configuración de los segmentos a aplicar así como dimensiones y métricas que me interesan.

data-warehouse-adobe

Una vez he configurado la extracción que deseo realizar, pasamos al siguiente punto.

¿Cuándo deseo recibir la información?

Si vamos a realizar un análisis puntual, con configurar la petición para el rango de tiempo objeto sería suficiente.

data-warehouse-fecha
Sin embargo, una opción muy ventajosa de Data Warehouse es la programación de envíos de peticiones. Se trata de una opción muy útil cuando realizamos análisis recurrentes en el tiempo sobre un dataset concreto. En este sentido, la herramienta nos permite configurar la periodicidad con la que deseamos recibir el fichero, pudiendo personalizar desde el día de entrega, hasta la hora, o el nombre del fichero en función del periodo de tiempo que nos entrega.

 

Una vez hemos definido tanto el contenido del fichero, como la periodicidad de consumo, queda una parte que puede parecer trivial, pero sin embargo puede ser el quid de la cuestión.

¿Cómo deseo enviar la petición?

En este punto entran en juego varios factores. Por un lado, hemos de pensar en los receptores de la información. Es posible que varios usuarios vayan a consumir esta información, en cuyo caso podemos configurar la petición para que les llegue el fichero directamente a su correo electrónico en el momento seleccionado previamente.

No obstante, podemos encontrarnos con el problema de que el fichero pese demasiado. Actualmente, cada vez trabajamos con volúmenes de datos más amplios y esto puede jugarnos una mala pasada en nuestra petición, ya que si el volumen de datos solicitado es muy alto o el nivel de breakdown demasiado profundo, a pesar de que el fichero se genera correctamente no es posible enviarlo a través de email.

¿Qué podemos hacer entonces?

Data Warehouse ya ha pensado en este pequeño inconveniente y nos ofrece la posibilidad de enviar nuestro fichero vía FTP.
Para ello, sólo necesitaremos un servidor al que enviar la petición y una herramienta para luego descargarlo en nuestro equipo.
¿Fácil, no? Pero, ¿y si no dispongo de un FTP?
En este caso, Adobe también ha pensado en ello, y es posible enviarlo a alguno de los FTP de Adobe. Podrás acceder a ellos en el apartado “Classification Importer” del menú de Admin de Adobe Analytics.

En la sección Import File, FTP Import, encontrarás las cuentas FTP disponibles de tu organización, o en el caso de que no haya ninguna, la posibilidad de crearla desde cero. Una vez has elegido el FTP al que enviarás tus datos (apúntate bien el host, el login y el password), pues será la información que tendrás que indicarle a Data Warehouse para finalizar la petición.

data-warehouse-ftp-adobe

Una vez la petición se ha completado, podrás acceder al contenido del FTP con alguna herramienta de conexión a FTP. Introduciendo los datos anteriores de host, login y password accederás al contenido del servidor y podrás descargar el fichero en tu equipo para comenzar a trabajar con él.

De esta forma, podremos enviar grandes peticiones de datos sin las trabas que nos plantea el email, pudiendo minimizar el número de ficheros con los que trabajar y optimizando, así, el proceso de extracción y modelado del dato.

Y tú, ¿ya le sacas el máximo partido a Adobe Data Warehouse?


*Fuente de la imagen destacada: Unsplash

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