Allgemeine Informationen zu Openflow Connector for LinkedIn Ads

Bemerkung

Der Konnektor unterliegt den Bedingungen für Konnektoren.

Unter diesem Thema werden die grundlegenden Konzepte, der Workflow und die Beschränkungen von Openflow Connector for LinkedIn Ads beschrieben.

Mit Openflow Connector for LinkedIn Ads können Sie die Metriken von LinkedIn-Ads in Snowflake aufnehmen. Dieser Konnektor verwendet die Reporting-API zum Abrufen von Daten. Der Konnektor speichert die Daten in einer Tabelle, die für einen bestimmten Bericht bestimmt ist. Jeder Bericht kann so konfiguriert werden, dass er vom Benutzer ausgewählte Metriken, Pivots und Facetten enthält. Der Konnektor erstellt die Zieltabelle in der Datenbank und dem Schema, die in der Konfiguration angegeben sind.

Verwenden Sie diesen Konnektor, wenn Sie Folgendes tun möchten:

  • Importiert Kampagnenleistungsdaten von LinkedIn Ads in Snowflake für Berichte, Analysen und Einblicke

Workflow

  1. Ein Benutzer von LinkedIn-Ads erhält die erforderlichen Anmeldeinformationen, um sich mit derLinkedIn Ads-API zu verbinden.

  2. Ein Snowflake-Kontoadministrator führt folgende Aufgaben aus:

    1. Lädt die Konnektordefinition herunter und importiert sie in den Snowflake Openflow-Canvas.

    2. Konfiguriert den Konnektor mit den erforderlichen Parametern.

    3. Führt den Konnektor aus. Beim Ausführen des Konnektors in Openflow geschieht Folgendes:

      1. Ruft die Daten auf der Grundlage der angegebenen Konfiguration ab.

        Wenn der Parameter „Time Granularity“ auf DAILY eingestellt ist, lädt der Konnektor nur die Daten für einen berechneten Zeitrahmen herunter. In anderen Fällen lädt der Konnektor alle Daten ab dem Startdatum bis zur aktuellen Uhrzeit herunter.

      2. Erstellt eine temporäre Tabelle und fügt die heruntergeladenen Daten in diese Tabelle ein.

      3. Erstellt oder aktualisiert die Zieltabelle neu, um das Schema der Daten aus LinkedIn Ads wiederzugeben. Wenn Sie das Schema ändern, löscht der Konnektor die Zieltabelle und erstellt sie mit einem neuen Schema neu. Wenn im Parameter „Time Granularity“ DAILY gewählt wird, werden veraltete Daten aus der Zieltabelle gelöscht.

      4. Fügt die Daten in die Zieltabelle mit einem zusätzlichen Einfügezeitstempel ein.

      5. Löscht die temporäre Tabelle.

Einschränkungen

  • Alle Metriken des Typs BigDecimal werden als Zeichenfolgen gespeichert. Mit den Konvertierungsfunktionen können Sie Werte manuell in numerische Typen mit gewählter Skalierung und Genauigkeit konvertieren.

  • Einige Metriken und Pivots liefern Werte, die IDs sind. Der Konnektor verwendet keine URN-Auflösung.

  • Der Konnektor verwendet den Autorisierungscode-Flow, da der Client-Anmeldeinformationen-Ablauf für die Marketing-API nicht verfügbar ist. Das bedeutet, dass das Aktualisierungs-Token jedes Jahr manuell aktualisiert werden muss.

Sprache: Deutsch