Kullanım Durumu - Müşteri Profili Oluşturma

Azure Data Factory, çözüm hızlandırıcılarının en iyi şekilde uygulanmasını Cortana Intelligence Suite hizmetlerden biri. Cortana Intelligence hakkında daha fazla bilgi için Cortana Intelligence Suite. Bu belgede, yaygın analiz sorunlarını nasıl çözeceğini anlamanıza yardımcı olmak için basit Azure Data Factory bir kullanım durumu açıklandı.

Senaryo

Contoso; oyun konsolları, el ile gerçekleştirilen cihazlar ve kişisel bilgisayarlar (bilgisayarlar) gibi birden çok platform için oyun oluşturan bir oyun şirketidir. Oyuncular bu oyunları oynayarak, kullanıcının kullanım desenlerini, oyun stilini ve tercihlerini takip ediyor büyük hacimli günlük verileri üretir. Demografik, bölgesel ve ürün verileriyle bir araya geldiğinde Contoso, oyuncuların deneyimini nasıl geliştirecekleri ve yükseltmelerle oyun içinde satın alma işlemleri için bunları nasıl hedefleyecekleri konusunda onlara yol gösterip analiz gerçekleştirebilirsiniz.

Contoso'nun hedefi oyuncularının oyun geçmişine göre yukarı satış/çapraz satış fırsatlarını belirlemek ve işletmenin büyümesini sağlamak ve müşterilere daha iyi bir deneyim sunmak için cazip özellikler eklemektir. Bu kullanım örneği için bir oyun şirketini işletme örneği olarak kullanıyoruz. Şirket, oyunlarını oyuncuların davranışlarına göre iyileştirmek istiyor. Bu ilkeler, müşterilerini mal ve hizmetlerinde devreye almak ve müşterilerinin deneyimini geliştirmek isteyen tüm işletmeler için geçerlidir.

Bu çözümde Contoso, yakın zamanda başlattığı bir pazarlama kampanyasının etkinliğini değerlendirmek istiyor. Ham oyun günlükleriyle başlayacağız, bunları coğrafi konum verileriyle işlayıp zenginleştirecek, reklam başvuru verileriyle birleştirecek ve son olarak kampanyanın etkisini analiz etmek Azure SQL Veritabanı bir Azure SQL Veritabanı kopyalayacağız.

Çözümü Dağıtma

Bu basit kullanım durumuna erişmek ve bunu denemek için tek ihtiyacınız olan bir Azureaboneliği, Azure Blob depolamahesabı ve Azure SQL Veritabanı. Müşteri profili oluşturma işlem hattını, veri fabrikanız giriş sayfasındaki Örnek işlem hatları kutucuğunundan dağıtırsiniz.

  1. Bir veri fabrikası oluşturun veya var olan bir veri fabrikasını açın. Veri fabrikası oluşturma adımları için Depolama SQL Veritabanı kullanarak Data Factory Blob depolamadan veri kopyalama.

  2. Veri fabrikasının DATA FACTORY dikey penceresinde Örnek işlem hatları kutucuğuna tıklayın.

    Örnek işlem hatları kutucuğu

  3. Örnek işlem hatları dikey penceresinde, dağıtmak istediğiniz Müşteri profili oluşturma'ya tıklayın.

    Örnek işlem hatları dikey penceresi

  4. Örnek için yapılandırma ayarlarını belirtin. Örneğin, Azure depolama hesabı adınız ve anahtarınız, mantıksal SQL sunucu adı, veritabanı, Kullanıcı Kimliği ve parola.

    Örnek dikey penceresi

  5. Yapılandırma ayarlarını belirtmeyi bitirdikten sonra, işlem hatları tarafından kullanılan örnek işlem hatlarını ve bağlı hizmetleri/tabloları oluşturmak/dağıtmak için Oluştur'a tıklayın.

  6. Örnek işlem hatları dikey penceresinde daha önce tıklamış örnek kutucukta dağıtımın durumunu görüyorsunuz.

    Dağıtım durumu

  7. Örneğin kutucuğunun Dağıtım başarılı iletisiyle gördüğünüzde Örnek işlem hatları dikey penceresi kapatın.

  8. DATA FACTORY dikey penceresinde bağlı hizmetlerin, veri kümelerini ve işlem hatlarının veri fabrikanıza ekli olduğunu görüyorsunuz.

    Data Factory dikey penceresi

Çözüme Genel Bakış

Bu basit kullanım örneği, verileri alan, hazırlayan, dönüştüren, Azure Data Factory ve yayımlamak için Azure Data Factory kullanabileceğiniz bir örnek olarak kullanılabilir.

Uçtan uca iş akışı

Bu Şekilde, veri işlem hatlarının dağıtıldıktan sonra Azure portal işlem hatlarının nasıl görüntül olduğu anlatılacaktır.

  1. PartitionGameLogsPipeline, blob depolamadan ham oyun olaylarını okur ve yıl, ay ve güne göre bölümler oluşturur.
  2. EnrichGameLogsPipeline, bölümlenmiş oyun olaylarını coğrafi kod başvuru verileriyle birleştirir ve IP adreslerini ilgili coğrafi konumlarla eşleerek verileri zenginleştirir.
  3. AnalyzeMarketingCampaignPipeline işlem hattı zenginleştirilmiş verileri kullanır ve pazarlama kampanyası etkinliğini içeren son çıkışı oluşturmak için reklam verileriyle birlikte bu verileri işler.

Bu örnekte, Data Factory verileri kopyalayıp dönüştüren ve işleyen etkinliklerin düzenlemesi ve son verileri bir veri kaynağına Azure SQL Veritabanı. Ayrıca veri işlem hatlarının ağına görselleştirebilir, bunları yönetebilir ve kullanıcı arabiriminden durumlarını izleyebilirsiniz.

Avantajlar

Oyun şirketi, kullanıcı profili analizini iyi hale getirerek ve iş hedefleriyle uyumlu hale getirerek kullanım desenlerini hızla toplayan ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini analiz ediyor.