магазин для которого хотим настроить сквозную аналитику для наведения прозрачности в маркетинговых расходах. Хотели попробовать уже имеющиеся сервисы, но в рамках ресерча ничего толкового не нашли. В рамках интернет магазина мы используем следующий стек технологий:
Яндекс Метрика и Google Analytics, сервис коллтрекинга, онлайн чат, CRM.
В рамках диджитал маркетинга мы используем контекстную рекламу (Директ и гугл адс) таргетированную рекламу (Фейсбук, Майтаргет),
Маркетплейсы (Яндекс Маркет).
В чем сложность? Первоисточником данных я как исполнитель решил использовать logs API Яндекс Метрики причина банально простая, есть доступ ко всем логам. Плюс ко всему можно спокойно извлекать данные о необходимых мне источниках напрямую из Метрики, а извлеченные данные уже обогащать данными из коллтрекинга, онлайн чата и CRM.
Проблема.
Для хранения данных полученных из logs API документация Яндекса советует использовать базу данных Clickhouse, так вот кликхауз является колончатой БД, то есть данные организованы не по принципу строкового хранения как это устроено в реляционных БД. В связи с этим такой вопрос на сколько правильно использовать в моей задаче Кликхауз, на сколько гиморно сводить данные из реляционной базы данных (СRM) в кликхауз?
Еще важный момент наша компания планирует в дальнейшем расширять функционал хранилища, в связи с чем вопрос становится еще более актуальным. Какие сложности, плюсы и минусы использования за основу Кликхауза, стоит ли его использовать в моей задаче, или данные из Метрики сводить в кликхауз, а все остальные данные сводить в какой-нибудь PostgreSql и уже метчить данные из кликхауза с данными постгреса? Спасибо за ответы.
>так вот кликхауз является колончатой БД, то есть данные организованы не >по принципу строкового хранения как это устроено в реляционных БД для вас разница будет только в том что нельзя сделать update/delete, записанные данные неизменны. брать КХ стоит только в крайнем случае, если PG / mysql не хватило, КХ слишком сложно/дорого сопровождать
Привет В сквозной аналитике это самая простая задача. А вот точность данных и разные интеграции.. Мы это делаем в rick.ai, если ещё не видели — советую рассмотреть
Обсуждают сегодня