LinkedIn Ads용 Openflow 커넥터 소개
LinkedIn Ads용 Openflow 커넥터 소개
이 문서에서는 LinkedIn Ads용 Openflow 커넥터의 기본 개념, 워크플로, 제한 사항을 설명합니다. 이 커넥터는 LinkedIn Ads 메트릭을 Snowflake로 수집할 수 있게 해 주며, Reporting API를 사용해 데이터를 가져옵니다.
출처: Snowflake 문서
본문
LinkedIn Ads용 Openflow 커넥터는 LinkedIn Ads 메트릭을 Snowflake로 수집할 수 있게 해 줍니다. 이 커넥터는 Reporting API를 사용해 데이터를 가져옵니다. 커넥터는 특정 보고서에 전용인 테이블에 데이터를 저장하며, 각 보고서는 사용자가 선택한 메트릭, 피벗(pivot), 페이싯(facet)을 포함하도록 구성할 수 있습니다. 커넥터는 구성에 제공된 데이터베이스와 스키마에 목적지 테이블을 만듭니다.
다음과 같은 목적을 위해 이 커넥터를 사용하세요.
- LinkedIn Ads의 캠페인 성과 데이터를 보고, 분석, 인사이트를 위해 Snowflake로 가져오기
워크플로
- LinkedIn Ads 사용자가 LinkedIn Ads API에 연결하는 데 필요한 자격 증명을 얻습니다.
- Snowflake 계정 관리자가 다음 작업을 수행합니다.
- 커넥터를 설치합니다.
- 필수 파라미터로 커넥터를 구성합니다.
- 커넥터를 실행합니다. Openflow에서 커넥터를 실행하면 다음이 발생합니다.
- 지정된 구성에 따라 데이터를 검색합니다. Time Granularity 파라미터가 DAILY로 설정되면 커넥터는 계산된 기간에 대한 데이터만 다운로드합니다. 그 외의 경우 커넥터는 시작 날짜부터 현재 시각까지 모든 데이터를 다운로드합니다.
- 임시 테이블을 만들고 다운로드한 데이터를 삽입합니다.
- LinkedIn Ads의 데이터 스키마를 반영하도록 목적지 테이블을 다시 만들거나 업데이트합니다. 스키마를 변경하면 커넥터는 목적지 테이블을 삭제하고 새 스키마로 다시 만듭니다. Time Granularity 파라미터에서 DAILY 시간 단위를 선택했다면 목적지 테이블에서 오래된 데이터가 삭제됩니다.
- 추가 삽입 타임스탬프와 함께 목적지 테이블에 데이터를 삽입합니다.
- 임시 테이블을 삭제합니다.
제한 사항
- BigDecimal 유형의 모든 메트릭은 Strings로 저장됩니다. 변환 함수를 사용하면 선택한 배율(scale)과 정밀도(precision)로 값을 숫자 유형으로 수동 변환할 수 있습니다.
- 일부 메트릭과 피벗은 ID인 값을 반환합니다. 커넥터는 URN 해석을 사용하지 않습니다.
- Marketing API에 Client Credentials Flow가 없기 때문에 커넥터는 Authorization Code Flow를 사용합니다. 즉 새로 고침 토큰(refresh token)을 매년 수동으로 새로 고쳐야 합니다.