BigQueryからBrazeにユーザーデータを自動連携で取り込む #Cloud Data Ingestion

BrazeのCloud Data Ingestion for BigQueryをやってみたっぜ！

マーテック(MarTech)

#Braze

#Google Cloud (GCP)

#Google BigQuery

國崎

2023.08.15

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Brazeブロガーの國崎です。
今回はBrazeのCloud Data Ingestionを使ってBigQueryにあるデータをBrazeに流し込むということをやってみましたので、その手順をご紹介します。

前提条件

Google Cloudのプロジェクト設定は完了している
BrazeのCloud Data Ingestion for BigQueryが使える状態である

この記事を執筆している2023年8月時点でCloud Data Ingestion for BigQueryはEARLY ACCESSとなっています。
機能として使えない方はBrazeアカウントマネージャーまたはCSMにお問い合わせください。

BigQueryでの作業

まず始めにBigQueryでやる作業についてお伝えします。

テーブルを設定する

以下のテーブルをBigQueryで用意します。

フィールド名	タイプ	モード
UPDATED_AT	TIMESTAMP	必須
JSON	PAYLOAD	必須
EXTERNAL_ID	string	NULLABLE
ALIAS_NAME	string	NULLABLE
ALIAS_LABEL	string	NULLABLE
BRAZE_ID	string	NULLABLE

カラム名は上の定義と合わせる必要があります。
またユーザーを識別させるために「EXTERNAL_ID」「ALIAS_NAME＆ALIAS_LABEL」「BRAZE_ID」いずれかのカラムが必要になります。

今回のテストでは以下のテーブルを用意しました。

UPDATED_AT	PAYLOAD	external_id
2023-08-15 00:00:00 UTC	{"お気に入りフード":"ラーメン","来店回数":30}	test_bq_kunisaki

SQLでテーブルを用意したのですが、注意点としてはPAYLOADのタイプをJSON型で用意する必要があります。
BigQueryでJSON型がリリースされたのが最近なので、SQLで作成する際はそれ用の記述を書く必要があります。

SQL文は以下のように書きました。

// テーブルの作成
CREATE TABLE データセット ID.テーブル名 (
    UPDATED_AT TIMESTAMP,
    PAYLOAD JSON,
    external_id STRING
);

// データの挿入
INSERT INTO データセット ID.テーブル名 (UPDATED_AT, PAYLOAD, external_id)
VALUES (TIMESTAMP "2023-08-15T00:00:00.000",JSON '{"お気に入りフード": "ラーメン", "来店回数": 30}', "test_bq_kunisaki");

以下記事が参考になったので、ここでも共有。

【新機能】BigQueryでJSON型が使えます！（BigQuery subscriptionsも対応）

ちなみにCSV形式のデータを入れ込むとPAYLOADの部分はStringになったので、事前にスキーマをJSON型にする必要がありそうです。

サービスアカウントの作成と4つの権限付与

IAMと管理>サービスアカウントからサービスアカウントの作成をします。

サービスアカウントの作成の際に以下4つのロールを付与します。

BigQuery Connection User
BigQuery User
BigQuery Data Viewer
BigQuery Job User

アカウント作成をした後はアカウント画面のタブにあるキーからJSONキーの新規作成をします。

このJSONキーは後ほど使いますので、大切に保管しましょう。

BrazeのIPへのアクセスを許可する

ネットワークポリシーを設定している場合はBrazeのリージョンに対する以下IPのアクセスを許可してください。

インスタンスについてUS-01、US-02、US-03、US-04、US-05、US-06	インスタンスについてEU-01とEU-02
23.21.118.191	52.58.142.242
34.206.23.173	52.29.193.121
50.16.249.9	35.158.29.228
52.4.160.214	18.157.135.97
54.87.8.34	3.123.166.46
54.156.35.251	3.64.27.36
52.54.89.238	3.65.88.25
18.205.178.15	3.68.144.188
-	3.70.107.88