Os dados dentro das fontes devem atender a estes requisitos:

• Data (apenas): aaaa-mm-dd (por exemplo, 2023-04-18)
• Data e hora:
  • Formato: aaaa-MMM-dd hh:mm:ss (por exemplo, 2023-APR-18 15:30:35)
  • Fuso horário: UTC
• Números: máximo 2 dígitos após a vírgula decimal
• Comprimento da string: máximo de 256
• Limitações de caracteres
  • Para nomes de campo (cabeçalhos de coluna): sem espaços ou caracteres especiais
  • Todos os outros dados: sem limitações (todos os caracteres são válidos)

Além dos dados compartilhados para processamento, as tabelas de origem no BigQuery ou Snowflake devem incluir 2 colunas adicionais – uma para data e outra para versão:

• Data:
  • Cabeçalho da coluna: dt
  • Tipo de coluna: data
  • Formato dos dados: aaaa-mm-dd (por exemplo, 2023-04-18)
  • Adicional: as tabelas do BigQuery devem ser particionadas por esta coluna
• Versão:
  • Cabeçalho da coluna: v
  • Tipo de coluna: string
  • Formato dos dados: número (por exemplo, 1, 2, 3, 10)
  • Importante! Uma nova versão de um relatório é acionada cada vez que o DCR detecta um novo valor nesta coluna. Para garantir a integridade do seu relatório, certifique-se de preencher a tabela de origem com um conjunto completo de dados sempre que o valor da coluna for alterado.

Os arquivos de origem armazenados no Amazon S3 ou GCS devem atender a estes requisitos de nome e formato de arquivo:

• O nome do arquivo deve estar em conformidade com os requisitos de nomenclatura DCR
• Formato CSV ou GZIP
  • O arquivo subjacente à compressão GZIP deve ser um arquivo CSV.
• Número de arquivos de fonte de dados por pasta de dados:
  • CSV: máximo 1
  • GZIP: no máximo 1 arquivo em uma única parte. Arquivos GZIP com várias partes têm suporte quando nomeados da seguinte forma: filename_part01.csv.gz, filename_part02.csv.gz, etc.

1. Na AppsFlyer, no menu lateral, selecione Colaborar > Data Clean Room.
    

   

2. Clique em + New source (na página principal ou na guia Sources).
    

   

3. Prossiga com as etapas do passo a passo de New source :

Insira o nome da fonte. Pode ser qualquer nome exclusivo que ajude você a identificar a fonte. Você também pode adicionar uma descrição opcional sobre a fonte para ajudar a identificar facilmente o que ela contém (por exemplo, "Todas as compras de 2025").

Requisitos e diretrizes

• Certifique-se de que o nome da fonte seja exclusivo entre todas as outras fontes da sua conta. Caso contrário, você não poderá salvar a fonte.
• Ele não precisa corresponder ao nome do arquivo.
• Requisitos do nome da fonte:
  • Tamanho: 2-80 caracteres
  • Caracteres válidos:
    • letras (A-Z, a-z)
    • números (0-9), não podem ser o primeiro caractere de um nome;
    • Sublinhado "_"
  • Caracteres inválidos:
    • espaços
    • todos os outros símbolos ou caracteres especiais

Para especificar a localização da fonte:

1. Selecione a conexão na qual a fonte será (ou foi) criada.
   • Se não houver conexões definidas em sua conta, a caixa de diálogo Nova conexão será aberta, solicitando que você crie uma. Siga estas instruções to create it.
   • Se você tiver conexões existentes, mas quiser usar uma nova, clique + New connection e siga estas instruções para criá-la.
2. Continue com as instruções relevantes abaixo, com base em onde os dados da sua fonte estão localizados.

Observação: Para melhor performance quando houver um grande volume de dados, um subconjunto dos seus dados pode ser armazenado separadamente. Esses dados serão atualizados sempre que a fonte for atualizada e excluídos quando a fonte for excluída.

Locais de origem no BigQuery

Para concluir a especificação do local de origem para origens do BigQuery:

1. Selecione o conjunto de dados no qual a tabela de origem está localizada.
2. Selecione a tabela na qual os dados de origem estão localizados.

As listas nas quais você faz essas seleções contêm os conjuntos de dados e tabelas disponíveis, respectivamente, no projeto do BigQuery que você especificou ao criar a conexão.

Locais de origem no Snowflake

Para concluir a especificação do local de origem para fontes do Snowflake:

1. Selecione o compartilhamento que contém os dados de origem.
2. Selecione o esquema no qual a tabela de origem está localizada.
3. Selecione a tabela na qual os dados de origem estão localizados.

As listas das quais você faz essas seleções contêm os compartilhamentos, esquemas e tabelas, respectivamente, na conta do Snowflake que você especificou ao criar a conexão.

Locais de origem em buckets de armazenamento em nuvem

Os locais de origem no Amazon S3 ou GCS consistem no bucket de armazenamento em nuvem especificado pela conexão e no caminho da pasta subjacente do qual o DCR lê o arquivo de origem sempre que ele é atualizado. 

Depois de especificar a conexão, a AppsFlyer pode gerar automaticamente o caminho da pasta subjacente necessária como parte do processo de criação da fonte.

• Permitir que a AppsFlyer gere as pastas facilita o processo. No entanto, você pode optar por criá-las manualmente, de acordo com as instruções detalhadas aqui.

Se a AppsFlyer gera as pastas, a única informação adicional necessária é o nome que você deseja dar à pasta fonte. (Esta é a pasta de nível superior na qual você atualiza a fonte cada vez que deseja utilizá-la para executar uma nova versão do relatório) Você também pode indicar se deseja que a pasta fonte seja criada abaixo de uma pasta principal – frequentemente chamada de entrada. Você também pode indicar se deseja que a pasta da fonte seja criada dentro de uma pasta principal – geralmente chamada de input.

Para concluir a especificação de um local de origem em um bucket de armazenamento em nuvem, insira o nome da pasta de origem.

• Por padrão, o nome da pasta fonte exibida:
  • É baseado no nome que você deu à fonte. Você pode alterar o nome da pasta para atender às suas necessidades, desde que ele esteja em conformidade com os requisitos de nomenclatura do DCR.
  • Indica que será gerado dentro de uma pasta principal denominada entrada. Esta pasta serve como pasta principal para todas as fontes que você carrega para o DCR.
    • A pasta input não é obrigatória, e você pode removê-la ou dar a ela um nome diferente, desde que esteja em conformidade com os requisitos de nomenclatura do DCR.
    • Embora esta pasta não seja necessária, ter uma pasta entrada (ou uma pasta equivalente com um nome diferente) é considerado uma boa prática. É ainda mais recomendado quando você estiver usando o mesmo bucket de armazenamento em nuvem para carregar arquivos de dados (entrada) e receber relatórios (saída).

Local da fonte como arquivos locais 

Você também pode fazer upload de dados da fonte usando um arquivo local. No entanto, é altamente recomendável definir um serviço de nuvem como local da fonte (essencial para conjuntos de dados maiores e atualizações automáticas). Um arquivo local é usado principalmente para fins de teste e para você se familiarizar com as funcionalidades da plataforma. 

Para fazer upload de dados da fonte usando um arquivo local: 

Ao selecionar o local da fonte, clique em Sistema de arquivos local e em Avançar; isso adiciona a opção de fazer upload de arquivos locais do seu dispositivo. 

Ao configurar uma fonte na plataforma Data Collaboration Platform (DCP), você deve escolher como as atualizações dessa fonte serão tratadas. A DCP oferece suporte a dois métodos de sincronização: Snapshot e Append. Cada método é adequado a diferentes casos de uso e fluxos de dados:

• Snapshot - Esse método faz upload do conjunto de dados completo sempre que a fonte é atualizada, substituindo totalmente o conjunto de dados antigo pelo novo a cada vez. Escolha esse método somente se os uploads de arquivo sempre contiverem o conjunto de dados completo e atualizado.
• Append - Esse método faz upload apenas de dados novos ou alterados, e não do conjunto de dados completo. Os conjuntos de dados antigos não são removidos nem atualizados. É ideal para uploads recorrentes, como relatórios diários ou semanais. Os benefícios incluem uploads menores (o que pode resultar em custos mais baixos de armazenamento em nuvem), melhor performance de upload de dados, gerenciamento de registros mais fácil e muito mais.

Requisitos para upload de Snapshot

Use este método para fazer upload de um arquivo completo e independente que substitui integralmente o conjunto de dados anterior sempre que a fonte é atualizada.

Serviços de nuvem compatíveis

• Amazon S3
• Google Cloud Storage (GCS)
• BigQuery
• Snowflake

Siga estas diretrizes para o método de atualização Snapshot:

1. Pasta path da fonte

   Quando você registra uma fonte de armazenamento em nuvem no DCP, um caminho raiz (por exemplo, input/my_source_folder/) é definido para essa fonte. Sempre que você atualiza o conjunto de dados, faz upload de um snapshot completo — um arquivo que contém todas as linhas atuais — para esta pasta. Isso garante que o DCP sempre processe a visão mais atual e completa dos dados.

2. Upload de arquivos de snapshot completos

/v=1/data/

/v=1/

Estrutura da pasta:

s3://af-dcr-xyz/abcd9876/input/source_name1/dt=2025-mm-dd/v=1/data/\n└ bucket ┘ └ tenant ┘ └ingestion┘ └fonte┘└data do snapshot┘└ver┘└files┘

Exemplo de uma estrutura de snapshot de dois dias:

source_name1/\n  dt=2025-08-10/\n    v=1/\n      data/\n        snapshot.parquet\n      _SUCCESS\n  dt=2025-08-11/\n    v=1/\n      data/\n        snapshot.parquet\n      _SUCCESS

Exemplo de como a estrutura de pastas deve ficar após fazer upload de um snapshot completo dos arquivos de fonte por 2 dias (e criar programaticamente pastas de data/versão/dados e arquivos _SUCCESS). A estrutura do seu bucket/pasta pode ficar assim:
 

Requisitos de upload de append

Use este método para fazer upload apenas dos dados que foram alterados ou adicionados desde o upload anterior.

Por que usar o Append?

• Eficiência – uploads menores
• Integridade de dados – preserva o histórico completo de alterações para análise de séries temporais
• Compliance de privacidade – simplifica a exclusão de registros & o gerenciamento de consentimento

Serviços de nuvem compatíveis: AWS S3 e Google Cloud Storage (GCS)
Observação: BigQuery e Snowflake não são compatíveis com o método Append e devem usar o método Snapshot.

Siga estas diretrizes para o método de atualização Append:

1. Configuração da pasta de fonte

2. Uploading append (delta) files 

Anatomia da pasta:

s3://af-dcr-xyz/abcd1234/input/source_name/dt=2025-08-10/\n└ bucket ┘ └ locatário ┘ └ ingestão ┘ └ fonte ┘ └ partição diária ┘

Exemplo de estrutura de pastas delta semanal:

source_name/
  dt=2025-08-04/
  dt=2025-08-05/
  dt=2025-08-06/
  dt=2025-08-07/
  dt=2025-08-08/
  dt=2025-08-09/
  dt=2025-08-10/

Resumo prático de referência:

Principais conclusões: Mesmo ao fazer upload semanalmente, sempre organize os dados em pastas dt=YYYY‑MM‑DD específicas para cada dia.

Mapeie os campos da fonte para os campos do DCP, teste e salve os dados configurados:

1. Carregar os campos da fonte
2. Configurar os campos da fonte
3. Verificar a inclusão de usuários da UE
4. Testar os dados da fonte
5. Salve a fonte

1. Carregar seus campos de fonte

Os campos da fonte são carregados automaticamente. Caso seja necessário fazer o carregamento manualmente, siga as instruções abaixo de acordo com a localização da fonte:

Fontes de data warehouses

Para carregar campos de uma fonte localizada em um data warehouse (BigQuery ou Snowflake), clique em Carregar campos da fonte.

Fontes de bucket de armazenamento em nuvem

Para carregar campos de uma origem localizada em um bucket de armazenamento em nuvem (Amazon S3 ou GCS), você deve carregar um arquivo de origem de protótipo.

Para mapear os campos da fonte para os campos do DCP: 

• Você pode carregar uma versão protótipo da fonte a partir de um arquivo local.
  • Se você selecionar esta opção, a AppsFlyer sempre cria automaticamente o caminho da pasta de fonte.

                                                                - or -

• Você pode fazer upload de uma versão protótipo do arquivo de fonte diretamente do cloud bucket conectado.
  • Se você selecionar esta opção, há uma opção adicional a ser feita:
    • Permita que a AppsFlyer gere automaticamente a pasta na nuvem para o arquivo de fonte, ou
    • Crie manualmente a pasta na nuvem para o arquivo de fonte

Para carregar seu protótipo de arquivo fonte, siga as instruções na aba correspondente abaixo:

2. Configure os campos de fonte

Depois de carregar os campos de fonte, cada campo de fonte (coluna) é apresentado com um campo DCP. Revise cada campo de fonte e mapeie-o para o campo DCP apropriado na lista suspensa ao lado dele. Considere o seguinte:

Para remover um campo:

• Passe o cursor sobre o lado direito do campo que você deseja remover e clique no ícone de lixeira que aparece ao passar o cursor.

Para adicionar campos manualmente:

Essa opção permite incluir um campo na audiência que não está presente no momento na fonte de dados.

1. Clique em + Novo campo. Um campo vazio é adicionado.
2. Insira o nome do campo e selecione seu tipo.
    

Os tipos de campo incluem: 

• Identificador
  • ID Android
  • ID da AppsFlyer
  • CLIQUE
  • E-mail
  • Hashed email
  • E-mail anonimizado (sem pontos)
  • IDFA
  • Endereço IP
  • ID5 Id
  • MediaMath Id
  • Mobile Ad Id
  • Phone number
  • Número de telefone anonimizado (sem o sinal de mais)
  • Platform ID
  • SHA256 hashed ID
  • SHA256 phone number
  • ZIP+5 code
  • ZIP+4 code
  • LUID
  • ID da pessoa
• Lista de identificadores
  • Endereços de e-mail anonimizados (sem pontos)
  • Números de telefone anonimizados (sem o sinal de mais)
  • Hashed emails
  • Hashed phones
  • E-mails
  • Phones
  • ID5 Ids
  • MediaMath Ids
  • Mobile Ad Ids
  • IDFAs
  • IDs do Android
  • Endereços IP
• Boolean
• Data e hora
  • Date time
  • Date
• DMA (área de mercado designada)
  • ad_personalization_enabled
  • Ad user data enabled
  • EU DMA Applies
• Number
  • Double
  • List of Numbers
  • Longo
  • Number
• Caraterística
  • Caraterística
  • App Id
  • List of Text

Identificador vs. Lista de identificadores:

Os tipos de identificador contêm um único valor por linha (por exemplo, um e-mail ou um CUID por linha). Os tipos de lista de identificadores contêm uma matriz de valores por linha (por exemplo, uma única linha pode conter vários e-mails com hash ou IDs de dispositivo) — use isto quando uma fonte precisar corresponder a mais de um identificador por registro.

Recarregar campos da fonte

Se a configuração de um dos seus arquivos de dados tiver mudado, você poderá atualizar o arquivo de fonte para refletir as alterações.

Para recarregar campos atualizados de um arquivo:

1. Clique em Recarregar campos.
2. Selecione o local do arquivo.
   • Para um arquivo local: faça upload do arquivo.
   • Para um arquivo do seu serviço de nuvem: clique em Carregar do cloud bucket e siga as instruções.
3. Clique em OK. Os arquivos atualizados agora são exibidos. 

3. Verificar inclusão de usuários da UE

• Selecione Sim ou Não para a pergunta: Sua fonte inclui usuários europeus aos quais se aplicam os regulamentos DMA da UE?

Saiba mais sobre as regulamentações de privacidade da Lei de Mercados Digitais da UE.

4. Testar os dados da fonte

• [Opcional] Clique em Teste para verificar erros no formato ou na validade dos campos da fonte.

5. Salve a fonte

• Clique em Salvar para salvar a fonte.

Após a confirmação, a nova fonte é adicionada na aba Fontes.

1. Vá para a aba Fontes do Data Clean Room.
2. Na lista de fontes, passe o cursor sobre a fonte que você deseja editar e clique no ícone de edição no fim da linha.
3. Na página Editar fonte, edite os campos relevantes, conforme detalhado abaixo.
4. Clique em Guardar.

Editar o nome da fonte

Ao editar o nome da fonte, siga estes requisitos de nomenclatura.

 Editar a localização da fonte

1. Na página Editar fonte > Localização da fonte, selecione uma conexão de dados diferente.
2. Selecione os detalhes relevantes do local.
3. [Opcional] Teste a fonte.
4. Clique em Guardar.

Editar o mapeamento de campos

1. Acesse o mapeamento de campos e faça as alterações necessárias: altere o campo ou atualize o campo DCP mapeado.
2. Clique em Guardar.

Você pode excluir qualquer fonte, exceto quando ela estiver sendo usada em uma audiência. Se esse for o caso, uma notificação especificará as audiências que usam essa fonte. Para habilitar a exclusão da fonte, primeiro você deve excluir a audiência vinculada a ela. Quanto às fontes compartilhadas com você, elas só podem ser excluídas pelo proprietário da fonte.

1. Vá para a aba Fontes do Data Clean Room.
2. Na lista de fontes, passe o mouse sobre a fila da fonte que você deseja excluir.
3. Clique no ícone de exclusão exibido no lado direito da linha.
4. Na caixa de diálogo, clique em Excluir para confirmar.

Em geral, é mais fácil permitir que a AppsFlyer gere automaticamente a estrutura de pastas necessária como parte do processo de criação da fonte. No entanto, se você deseja criar essas pastas manualmente, pode fazer isso da seguinte maneira.

Crie uma pasta de chave DCR

Para garantir segurança máxima, a pasta diretamente abaixo do bucket (a "pasta de chave DCR") deve ser nomeada com a chave DCR alfanumérica de 8 caracteres atribuída à sua conta (por exemplo, 01bcc5fb). Observe que isso é diferente de qualquer outra senha ou chave associada à sua conta da AppsFlyer.

A pasta de chaves DCR geralmente é criada manualmente usando a interface de seu serviço em cloud selecionado.

Para obter a chave DCR da sua conta:

• Clique no menu de 3 pontos (ações) no canto superior direito e selecione chave DCR.

Após criar a pasta de chaves DCR, sua estrutura de bucket/pasta deve ficar assim:

Pasta de entrada de nível superior

Embora não seja necessário, a prática recomendada é criar uma pasta de entrada de nível superior diretamente abaixo da pasta de chaves DCR. Esta pasta será dedicada aos arquivos que você fizer upload para o DCR.

A pasta de entrada de nível superior geralmente é criada manualmente usando a interface de seu serviço em cloud selecionado.

• Esta prática é ainda mais importante caso você use o mesmo bucket tanto para fazer o upload de arquivos de dados (entrada) quanto para receber relatórios (saída).
• Você pode nomear essa pasta como quiser, desde que ela esteja de acordo com as exigências de nomenclatura do DCR. Para facilitar a identificação, ela costuma ser denominada como input/.

Depois de criar a pasta de entrada de nível superior, sua estrutura de bucket/pasta deve ficar assim:

Pasta de segundo nível para cada fonte de dados

Você pode fazer o upload regular de diferentes arquivos de fontes de dados para processamento no DCR. A cada uma dessas fontes de dados deve ser atribuída uma pasta separada ("pastas de fontes de dados").

Assim, por exemplo, se você planeja fazer o upload de 2 arquivos no DCR para processamento, todos os dias: BI-data.csv e CRM-data.gzip, você atribuiria uma pasta para cada uma dessas fontes de dados. Você pode escolher chamar essas pastas BI-data/ e CRM-data/.

As pastas das fontes de dados geralmente são criadas manualmente usando a interface de seu serviço em cloud selecionado.

Após criar 2 pastas de fonte de dados, sua estrutura de bucket/pasta deve ficar assim:

Em cada pasta de fonte de dados, subpastas aninhadas por data e versão devem ser criadas sempre que a fonte for atualizada.

Como parte da aplicação da Lei dos Mercados Digitais (DMA) pelo Google, o Google atualizou sua política de consentimento de usuários da UE em 6 de março de 2024. Como parceiro de atribuição de aplicativos do Google, a AppsFlyer fez as alterações necessárias para dar suporte aos requisitos dessa política, garantindo que os anunciantes maximizem o valor de seus canais de marketing do Google Ads. 

Adição de campos de consentimento

Ao configurar uma fonte destinada à ativação de audiências no Google e confirmar Sim para a pergunta Sua fonte envolve usuários europeus sujeitos às regulamentações da DMA da UE? certifique-se de que os campos de consentimento adicionais na tabela abaixo estejam incluídos no arquivo de fonte. Isso permite que a AppsFlyer transfira as informações necessárias ao Google durante o processo de ativação.

Campos de consentimento adicionais e seus valores de resposta:

Possível impacto no tamanho da audiência

O tamanho real e estimado da audiência enviada ao Google pode variar com base no número de usuários que concedem ou negam consentimento.