オープンアナリティクス

成長チームは日常業務のために多くのデータ分析を行う必要があります。この分析のためには、適切なデータアクセスが適切なタイミングで必要です。MoEngage Open Analyticsは、成長チームがデータストレージから直接、MoEngageプラットフォーム上の最新データにリアルタイムでアクセスできるようにします。MoEngageは、顧客がデータウェアハウスに直接クエリを実行し、必要なデータを取得できるようにします。

オープンアナリティクスの機能

MoEngageオープン分析は以下のことに役立ちます -

1. 1. コンソールを介して、またはAPIを通じてプログラム的にSQLクエリを使用してデータを読み取り、クエリします。
  2. Open Analytics コンソールで利用可能な組み込みの視覚化方法を通じてデータを視覚化します

info	MoEngageオープン分析はデータエクスポートには適していません。データのエクスポートには、 MoEngage Streams または S3 エクスポートを使用してください。

Open Analyticsを有効にする

MoEngageはオープン分析を有効にするために2セットの情報を必要とします -

1. 1. Email ids of users
  2. 静的IPアドレス。(これはあなたのVPN IPでもあります。静的IPを提供することを確認してください。ネットワークプロバイダーが提供するIPは機能しません)

データカテゴリ

MoEngageシステムに受信されたすべてのデータは、3種類に分類できます -

1. 1. デバイスデータ
  2. ユーザーデータ
  3. イベントデータ

データはSDKとS2Sイベントを使用して収集され、イベントと共に処理されて保存されます。

データスキーマ

MoEngageは、すべてのデバイス属性とイベント属性を各イベントの別々のイベントテーブルに処理および保存します。

テーブル名 - account_name.event_name

属性 1	属性 2	属性 3	--	属性 n-1	属性 n
...	...	...	...	...	...
...	...	...	...	...	...

分析のための時間ウィンドウは、属性を使用して選択できます - day. このパーティション時間はすべてのテーブルに適しています。 常にこれをクエリに使用してコストを制限する必要があります。
例えば


SELECT server_time, COUNT(server_time) as metric
FROM
"account_name"."moe_app_opened_828"
WHERE 
day >= '2022-01-01'
GROUP BY 1
ORDER BY 1

イベントテーブルは、次のような共通のキー/属性を使用して結合できます - user_id


SELECT user1 
FROM 
(SELECT user_id AS user1 FROM "account_name"."uptete_spa") table1 
INNER JOIN 
(SELECT user_id AS user2 FROM "account_name"."moe_user_merge") table2 
ON table1.user1 = table2.user2

イベントと属性の命名規則

イベント名は「EventName_XXX」という構造を持っています。例えば - moe_app_opened_828
イベント属性名は「Datatype_AttributeName_XXX」という構造を持っています。例えば - string_activity_name_880

ユーザー属性

ユーザー属性はユーザーテーブルに保存され、テーブルは毎日1回更新されます。
テーブル名 - users_base_table
MoEngage生成のユーザーIDの列 - user_id

属性 1	属性 2	attribute ...	属性 n
...	...	...	...
...	...	...	...

重要な属性情報

（これらの属性はすべてのイベントに存在する必要があります）

1. 1. 日 - この属性を使用して分析の時間ウィンドウを選択できます。このパーティション時間はすべてのテーブルで機能します。これはテーブルのための日付属性と見なされるべきです。
  2. server_time - MoEngageサーバーにイベントが到達するUTC。
  3. user_id - これはMoEngageによって生成されたユーザーIDです。
  4. string_uid_125 - これはあなたのアプリ/サイトによって生成されたユーザーIDです。
  5. original_event_name - イベント名
  6. user_time - 現地時間でのイベント時間

オープン分析の使用ベストプラクティス

1. 1. 使用する日クエリのパフォーマンスを最適化するためのクエリで。さもなければ、MoEngageはテーブル全体をスキャンし、スキャンコストが高くなります。
  2. MoEngageはカラム型データベースで動作するため、分析に必要なカラム（属性）だけを使用できます。不要なカラムを使用すると、コストが増加し、クエリのパフォーマンスが低下します。
  3. クエリを最適化するには、ベストプラクティスを参照してください。
  4. Athena SQL クエリの作成に関する一般的なガイド -
    https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-athena-tables.html

データへのプログラムによるアクセス

PythonまたはJavaコードを使用してデータを読み取るために、Open Analyticsは既存のクエリを利用してレポートを生成するためのAPIを提供します。詳細については、 APIの使用を参照してください。

サンプルクエリ

1. 1. Key Metrics Queries
  2. リーチャビリティクエリ

MoEngageサポートチームに連絡するには、MoEngageダッシュボード内の サポートウェブフォーム を通じてチケットを提出できます。詳細については、こちらを参照してください。