ソース内のデータは、以下の要件を満たす必要があります。

• 日付と時刻：
  • 形式：yyyy-MMM-dd hh:mm:ss （例：2023-APR-18 15:30:35）
  • タイムゾーン：UTC
• 数値：小数点以下は最大2桁
• 文字列の長さ：最大256文字
• 使用できる文字の制限：
  • フィールド名（列見出し）：スペースや特殊文字は使用不可
  • その他のデータ：制限なし（すべての文字を使用可能）

BigQueryやSnowflakeのソーステーブルには、処理対象のデータに加えて、日付とバージョンを示す2つの列が必要です。

• 日付：
  • 列見出し：dt
  • 列の型：date
  • データ形式：yyyy-mm-dd（例：2023-04-18）
  • その他の要件：BigQueryテーブルは、この列でパーティション分割する必要があります。
• バージョン：
  • 列見出し：v
  • 列の型：string
  • データ形式：数値（例：1、2、3、10）
  • 重要： DCRがこの列の新しい値を検出するたびに、レポートの新しいバージョンの作成が開始されます。レポートの完全性を確保するため、この列の値を変更する際は、必ずソーステーブルに一式のデータをすべて格納してください。

Amazon S3やGCSに保存するデータソースファイルは、以下の命名・形式の要件を満たす必要があります。

• ファイル名はDCRの命名要件に従うこと
• CSVまたはGZIP形式
  • GZIPで圧縮する元のファイルは、CSVファイルであること
• データフォルダーごとのソースファイル数：
  • CSV：最大1ファイル
  • GZIP：単一パートのファイルは最大1ファイルです。分割GZIPファイルは、filename_part01.gz、filename_part02.gzなどの名前であれば使用できます。

1. Data Clean Roomの［ソース］タブに移動します。
2. ［+ 新しいソース］ボタンをクリックします。
   ［新しいソース］ページが開きます。
3. 左上にソース名を入力します。
   • DCR上でソースを識別しやすい、一意の名前を指定してください。クラウド連携の場合、ファイル名と一致させる必要はありません。
   • 重要：同じアカウント内の他のソースと異なる名前を指定してください。名前が重複していると、ソースを保存できません。
   • ソース名の要件：
     • 長さ：2～80文字
     • 使用できる文字：
       • 英字(A-Z, a-z)
       • 数字(0-9)。名前の先頭には使用できません。
     • 使用できない文字：
       • スペース
       • 上記以外の記号や特殊文字すべて

データソースの保存場所を指定する手順：

1. ソースを作成する、または作成済みの場所に対応するデータ接続を選択します。
   • アカウントにデータ接続がない場合は、［新しいデータ接続］ダイアログが開き、作成を求められます。こちらの手順に従って作成します。
   • 既存のデータ接続があっても、新たに作成する場合は、ボタンをクリックして［新しいデータ接続］ダイアログを開きます。こちらの手順に従って作成します。
2. ソースデータの保存場所に応じて、以下の該当する手順に進みます。

BigQueryのソースの保存場所

BigQueryのソースの保存場所を指定する手順：

1. ソーステーブルを含むデータセットを選択します。
2. ソースデータを含むテーブルを選択します。

一覧には、データ接続の作成時に指定したBigQueryプロジェクトで利用可能なデータセットとテーブルが、それぞれ表示されます。

Snowflakeのソースの保存場所

Snowflakeのソースの保存場所を指定する手順：

1. ソースデータを含む共有を選択します。
2. ソーステーブルを含むスキーマを選択します。
3. ソースデータを含むテーブルを選択します。

一覧には、データ接続の作成時に指定したSnowflakeアカウント内の共有、スキーマ、テーブルが、それぞれ表示されます。

クラウドストレージのバケット内のソースの保存場所

Amazon S3やGCSのソースの保存場所は、データ接続で指定したバケットと、その配下のフォルダーパスで構成されます。DCRは更新のたびに、このパスからソースファイルを読み込みます。

データ接続を指定すると、ソースの作成手順の中で、必要なフォルダーパスをAppsFlyerが自動生成できます。

• 自動生成を利用すると、簡単に設定できます。または、こちらの手順に従って手動で作成することもできます。

または

• データ接続からソースファイルの試作版を直接アップロードすることもできます。
  • この場合は、さらに以下のいずれかを選択します。
    • AppsFlyerによるソースのフォルダー構成の自動作成
    • ソースのフォルダー構成の手動作成

AppsFlyerがフォルダーを生成する場合、追加で必要な情報はソースフォルダーに付ける名前のみです。これは、新しいバージョンのレポートを実行するため、毎回ソースを更新する最上位のフォルダーです。ソースフォルダーを親フォルダーの配下に作成するかどうかも指定できます。親フォルダーには、一般にinputという名前を付けます。

クラウドストレージのバケット内の保存場所を指定するには、ソースフォルダー名を入力します。

• デフォルトで表示されるソースフォルダー名は、以下のようになっています。
  • 指定したソース名に基づく名前です。 DCRの命名要件を満たしていれば、フォルダー名は必要に応じて変更できます。
  • inputという親フォルダー内に生成されることを示しています。このフォルダーは、DCRにアップロードするすべてのソースの親フォルダーになります。
    • inputフォルダーは必須ではありません。削除するか、DCRの命名要件に従う別の名前に変更することもできます。
    • 必須ではありませんが、inputフォルダー、または別名の同等のフォルダーを用意することをおすすめします。特に、同じバケットをデータファイルのアップロード（入力）とレポートの受信（出力）の両方に使用する場合は、この構成を強くおすすめします。

DCRがレポートを作成するには、処理用に共有する各ソースのデータフィールドを、どのように使用するか指定する必要があります。ソースの構造の定義では、以下を行います。

• ソースフィールドの読み込み
• 各フィールド（列）を、以下のいずれかに分類します。
  • 識別子：アプリユーザーを一意に特定するフィールドです（CUID、AppsFlyer IDなど）。
    • DCRで識別子を使う主な目的は、データソースを結合し、対応するユーザーレベルのデータを照合することです。
  • ディメンション：アプリユーザーを分類するための属性です（地域、インストール日、キャンペーンなど）。
  • 指標：アプリユーザーに関して収集した数値データです（収益、アプリの起動回数、LTVなど）。
    • 指標に分類したフィールドには、数値のみを格納できます。

ソースフィールドの読み込み

以下の該当する手順で、ソースフィールドを読み込みます。

データウェアハウスのソース

データウェアハウス（BigQuery、Snowflake）のソースからフィールドを読み込むには、ボタンをクリックします。

クラウドストレージのバケットのソース

クラウドストレージのバケット（Amazon S3、GCS）のソースからフィールドを読み込むには、ソースファイルの試作版をアップロードする必要があります。

ソースの構造を定義するには、以下の方法を使用できます。

• データソースの試作版を、ローカルファイルからアップロードできます。
  • この場合、AppsFlyerがソースのフォルダーパスを必ず自動作成します。

または

• データ接続からソースファイルの試作版を直接アップロードすることもできます。
  • この場合は、さらに以下のいずれかを選択します。
    • AppsFlyerによるソースのフォルダー構成の自動作成
    • ソースのフォルダー構成の手動作成

以下の該当するタブの手順に従って、ソースファイルの試作版をアップロードします。

フィールドの分類

フィールドを読み込むと、AppsFlyerがファイルを分析し、すべてのデータフィールド（列）を［利用可能なフィールド］一覧に表示します。

フィールドを分類する手順：

1. 左側の［利用可能なフィールド］一覧で1つ以上選択し、画面中央のボタンで識別子、ディメンション、指標のいずれかに分類します。
   • 分類すると、画面右側の対応する一覧にフィールドが表示されます。
   • 一覧内のフィールドは、検索バーで検索できます。
   • フィールドの分類を解除するには、該当する分類の一覧で選択し、［削除］ボタンを使って［利用可能なフィールド］一覧に戻します。
2. DCRレポートに含めたいフィールドをすべて分類するまで、この操作を繰り返します。
   • ［利用可能なフィールド］一覧のすべてを分類する必要はありません。ただし、後でレポートに使用するフィールドは、分類しておく必要があります。
3. ソースを保存する前に元データを編集し、そのフィールドを使いたい場合は、［利用可能なフィールド］一覧の下部にある［フィールドを再読み込み］リンクをクリックします。
   • 再読み込みすると、［利用可能なフィールド］一覧の名前が上書きされる点に注意してください。分類済みのフィールドは、［識別子］［ディメンション］または［指標］の一覧に残ります。
   • 分類済みのフィールドが再読み込みしたデータにない場合も、対応する一覧には残りますが、エラーアイコンが付きます。

ソースを保存する手順：

1. ［任意］をクリックし、ソースフィールドの形式や値の妥当性にエラーがないかを確認します。

2. ［保存］をクリックしてソースを保存します。

   ソースが作成され、確認メッセージが表示されます。

   • ローカルファイルからアップロードした場合は、ソースの保存時にフォルダー構成が自動作成され、確認メッセージにソースフォルダーへのリンクが表示されます。

   Data Clean Roomの［ソース］タブにある既存ソースの一覧に、新しいソースが表示されます。

サブフォルダーは、以下のように入れ子にします。

• ソースフォルダー内 --> 日付ごとに1つのサブフォルダー（日付フォルダー）
  • 形式：dt=yyyy-mm-dd/
  • 例：dt=2022-12-15/
• 日付フォルダー内 --> その日のバージョンごとに1つのサブフォルダー（バージョンフォルダー）
  • 形式：v=n/
  • 例：v=1/
  • 注意：ファイルを1日に1回しかアップロードしない場合も、バージョンフォルダーは必要です。
• バージョンフォルダー内 --> データの場所を示すサブフォルダーを1つ（データフォルダー）
  • 形式：data/
  • ソースファイルは、データフォルダーにアップロードします。

通常は、API呼び出しなどのプログラム処理により、ファイルをアップロードするたびに日付・バージョン・データの各フォルダーを自動作成します。詳しくは、クラウドサービスのAPIリファレンスをご覧ください：AWS、GCS。

データフォルダーへのアップロードが完了したら、バージョンフォルダーに_SUCCESSという名前の空ファイルをアップロードします。これにより、処理できる新しいファイルがあることをAppsFlyerに知らせます。通常は、APIスクリプトでこのファイルを自動生成・アップロードします。

重要： _SUCCESSファイルは、データフォルダーの外側にあるバージョンフォルダーにアップロードする必要があります。

_SUCCESSファイルの命名要件：

• 英字はすべて大文字にする
• 先頭にアンダースコア(_)を付ける
• 拡張子を付けない

分割GZIPファイルの場合：

• すべてのパートに対して、_SUCCESSファイルを1つだけアップロードします。
• すべてのパートのアップロードが完了してから、_SUCCESSファイルをアップロードしてください。

2日間にわたり、日付・バージョン・データの各フォルダーと_SUCCESSファイルをプログラムで作成してソースファイルをアップロードすると、バケット内は以下のような構成になります。

ソース名を編集する手順：

1. Data Clean Roomの［ソース］タブに移動します。
2. ソース一覧で、編集するソースの行にカーソルを合わせます。
3. 行の右側に表示される編集ボタンをクリックします。
4. ［ソースを編集］ページで名前を変更します。
5. ［保存］ボタンで新しい名前を保存するか、［キャンセル］で変更を取り消します。

ソースの構造を編集する手順：

1. Data Clean Roomの［ソース］タブに移動します。
2. ソース一覧で、編集するソースの行にカーソルを合わせます。
3. 行の右側に表示される編集ボタンをクリックします。
4. ［ソースを編集］ページの右側に、分類済みのフィールドが識別子、ディメンション、指標の各一覧に表示されます。
5. ソースファイルからフィールドを再読み込みしなくても、分類を変更できます。以下の操作を行います。
   1. まず、現在の分類の一覧でフィールドを選択し、［削除］ボタンで［利用可能なフィールド］一覧に戻します。
   2. 次に、［利用可能なフィールド］一覧でそのフィールドを選択し、画面中央のボタンで識別子、ディメンション、指標のいずれかに分類します。
6. 未分類のフィールドを使用するには、ソースの保存場所またはローカルファイルから再読み込みする必要があります。［利用可能なフィールド］一覧の下部にある［フィールドを再読み込み］リンクから、読み込み元を選択します。
7. AppsFlyerがファイルを分析し、未分類のデータフィールド（列）をすべて［利用可能なフィールド］一覧に表示します。
   • 分類済みのフィールドは、画面右側の識別子、ディメンション、指標の各一覧に残ります。
   • 分類済みのフィールドが再読み込みしたファイルにない場合も、対応する一覧には残りますが、エラーアイコンが付きます。
8. 左側の［利用可能なフィールド］一覧で1つ以上選択し、画面中央のボタンで識別子、ディメンション、指標に分類します。
9. 必要な変更を行ったら、［保存］ボタンで新しい構造を保存するか、［キャンセル］で変更を取り消します。

1. Data Clean Roomの［ソース］タブに移動します。
2. ソース一覧で、削除するソースの行にカーソルを合わせます。
3. 行の右側に表示される削除ボタンをクリックします。
4. ダイアログで、ソースの削除を確定します。
   • レポートで使用されているソースは削除できません。該当する場合は、そのソースを使用しているレポートの一覧がメッセージに表示されます。ソースを削除するには、以下のいずれかを行います。
     • そのソースを使用するレポートを削除する
     • そのソースのフィールドを、使用しているレポートの定義から除外する

通常は、ソースの作成時にAppsFlyerの自動生成を利用すると、簡単に必要なフォルダー構成を作成できます。手動で作成したい場合は、以下の手順を使用できます。

DCRキーフォルダーの作成

セキュリティを確保するため、バケット直下のDCRキーフォルダーには、アカウントに割り当てられた8文字の英数字のDCRキーを名前として使用する必要があります（例：01bcc5fb）。 AppsFlyerアカウントに紐づく他のパスワードやキーとは異なる点に注意してください。

DCRキーフォルダーは通常、使用するクラウドサービスの管理画面で手動作成します。

アカウントのDCRキーを取得するには、DCRメインページ上部の［DCRキー］ボタンをクリックします。

DCRキーフォルダーを作成すると、バケット内は以下のような構成になります。

最上位の入力フォルダー

必須ではありませんが、DCRキーフォルダーの直下に、入力用の最上位フォルダーを作成することをおすすめします。 DCRにアップロードするファイル専用のフォルダーです。

通常は、使用するクラウドサービスの管理画面で手動作成します。

• 同じバケットをデータファイルのアップロード（入力）とレポートの受信（出力）の両方に使用する場合は、特にこの構成をおすすめします。
• DCRの命名要件に従っていれば、任意の名前を指定できます。識別しやすいよう、通常はinput/という名前にします。

最上位の入力フォルダーを作成すると、バケット内は以下のような構成になります。

データソースごとの第2階層のフォルダー

処理するデータソースファイルは、複数種類を定期的にDCRにアップロードできます。データソースごとに、個別のデータソースフォルダーを割り当てる必要があります。

たとえば、BI-data.csvとCRM-data.gzipの2ファイルを毎日アップロードする場合は、それぞれにフォルダーを割り当てます。フォルダー名は、たとえばBI-data/とCRM-data/とします。

データソースフォルダーは通常、使用するクラウドサービスの管理画面で手動作成します。

データソースフォルダーを2つ作成すると、バケット内は以下のような構成になります。

各データソースフォルダーの配下には、ソースを更新するたびに、日付・バージョン別のサブフォルダーを作成する必要があります。