Braze➡︎GCS➡︎BigQueryを連携してみた

Braze➡︎GCS➡︎BigQueryを連携してみた

Braze➡︎GCS➡︎BigQueryで書き出してみたよん
Clock Icon2022.12.22

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Brazeブロガーの國崎です。
前回BrazeのCurrentsを使ってGoogle Cloud Storageにエクスポートするをやってみました。

ひとしきり、やった自分を褒めちぎったので次はGCS➡︎BigQueryに連携して、結果Braze➡︎GCS➡︎BigQueryが出来てるよね!ってことをしようと思い、その手順を当記事では書かせていただこうと思います。

前提条件

  • Google Cloudのプロジェクト設定は完了している
  • Brazeの契約プランにCurrentsを入れている

Braze➡︎GCSの手順

まず手順としてはBrazeのCurrentsを使ってGCSに書き出すところからやるのですが、そちらについてはこちらの記事で詳細を書いてますので、今回は割愛します。

GCSへの連携が終わったら、次はBigQueryへの連携です。

GCS➡︎BigQueryの手順

BigQueryを操作

Google CloudのメニューからBigQueryを開きます。
gcsbq1

BigQueryを開いたらデータセットを作成します。
gcsbq2

データセットに入力する値は特に取り決めはないので、よしなに決めます。
データのロケーションは東京にしました。
gcsbq3

データセットを作成した後はテーブルを作成。
gcsbq4

テーブルの作成元はGoogle Cloud Storageを選択し、参照からはBraze➡︎GCSで作成したバケットを選択します。
gcsbq5

バケットをクリックして掘り下げるとavroファイルが出てきます。
gcsbq6

最終的なテーブルはこのような形になりました。
gcsbq7

テーブルを作成クリックすると、テーブルが反映されます。
gcsbq8

スキーマもこの通り自動で作成されております。
gcsbq9

早速クエリを実行してみます。
user_idを抽出してみましょう。
gcsbq10

無事クエリに反映されておりました。
gcsbq11

めでたしめでたし。

まとめ

以上、GCS➡︎BigQueryの流れでした。
GCSからBigQueryの反映は初めてやってみたのですが、全然難しいことはなくちょっと拍子抜けでした。

工程的には前回の記事と合わせて、Braze➡︎GCS➡︎BigQueryが出来たので、Brazeで発生したイベントログをBigQueryで可視化したいという方はご参考にしていただければと思います。

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