カタログデータの同期と削除
このページでは、クラウドデータ取り込み (CDI) を使用してカタログデータを同期する方法について説明します。カタログ同期はすべての CDI ソースでサポートされており、各ソースのソーステーブルまたはファイル形式については、そのソースのページで説明しています。
ステップ 1: 新しいカタログを作成する
カタログ用の新しい CDI 統合を作成する前に、新しいカタログを作成するか、統合に使用する既存のカタログを特定する必要があります。新しいカタログを作成する方法はいくつかあり、どの方法でも CDI 統合に使用できます。
- CSV をアップロードする
- Braze ダッシュボードで、または CDI の設定中にカタログを作成する
- カタログ作成エンドポイントを使用してカタログを作成する
カタログスキーマへの変更 (新しいフィールドの追加やフィールドタイプの変更など) は、更新したデータを CDI で同期する前に、カタログダッシュボードで行う必要があります。データウェアハウスのデータと Braze のスキーマとの競合を避けるため、これらの更新は同期が一時停止しているとき、または実行がスケジュールされていないときに行うことをおすすめします。
ステップ 2: カタログ同期を設定する
カタログ同期の設定は、同じソースでのユーザーデータ同期のプロセスとほぼ同じです。ソースのページを開き、ソーステーブルまたはファイル形式のカタログアイテムタブを選択してから、そのページで残りの設定を完了します。
| ソース | カタログの設定 |
|---|---|
| Snowflake | Snowflake ソーステーブル |
| Amazon Redshift | Redshift ソーステーブル |
| Google BigQuery | BigQuery ソーステーブル |
| Databricks | Databricks ソーステーブル |
| Microsoft Fabric | Microsoft Fabric ソーステーブル |
| Amazon S3 | Amazon S3 のファイル形式 |
| Google Cloud Storage | Google Cloud Storage のファイル形式 |
| Azure Blob Storage | Azure Blob Storage のファイル形式 |
どのソースを使用する場合でも、以下が適用されます。
- 同期を作成する際に、同期タイプとしてカタログを選択します。
- 統合の名前は、以前に作成したカタログの名前と完全に一致している必要があります。
- 既存の同期の認証情報がすでにある場合は再利用できますが、カタログのソーステーブルへのアクセス権を必ず付与してください。
必須の列
| 列 | 必須かどうか | 説明 |
|---|---|---|
ID |
はい | 作成または更新するカタログアイテムの ID。 |
PAYLOAD |
はい | Braze のカタログアイテムに同期するフィールドの JSON 文字列。 |
DELETED |
任意 | true に設定すると、対応するカタログアイテムがカタログから削除されます。 |
UPDATED_AT |
データウェアハウスのソースのみ | この行が更新または追加された時刻。ファイルストレージのソースは UPDATED_AT 列をサポートしていません。 |
連携の仕組み

このセクションで説明する同期の動作は、データウェアハウス連携にのみ適用されます。ファイルストレージの場合、Braze は新しいファイルがバケットまたはコンテナーにアップロードされるたびに処理します。
同期が実行されるたびに、Braze は UPDATED_AT が最後に同期された値よりも後のすべての行を取り込みます。境界のタイムスタンプとまったく同じ値を持つ行は、新しい行が同じタイムスタンプを共有している場合、再同期されることがあります。
Braze では、カタログデータからデータウェアハウスにビューを作成し、同期が実行されるたびに完全に更新されるソーステーブルを設定することをおすすめします。ビューを使用すると、毎回クエリを書き直す必要がありません。ご利用のウェアハウスの SQL 方言での具体例については、ソースページの カタログアイテム タブを参照してください。
どのソースを使用する場合でも、次の点が適用されます。
- 連携から取得したデータは、指定された
idに基づいて、対象カタログ内のアイテムの作成または更新に使用されます。 DELETEDがtrueに設定されている場合、対応するカタログアイテムは削除されます。- 同期ではデータポイントは記録されませんが、同期されたすべてのデータはカタログの合計使用量にカウントされます。この使用量は保存されているデータの総量に基づいて測定されるため、変更されたデータだけを同期するよう気にする必要はありません。