Как подготовить данные для импорта

Узнайте, как подготовить данные для успешного импорта

This article applies to supported import sources that are part of an open beta and are subject to change.

Регулярно обновляйте данные

Обязательно обновляйте данные в источнике импорта перед запуском подключения к нему вручную или по расписанию, чтобы успешно импортировать их в целевой продукт или функцию. Например, если вы настроили ежедневную загрузку, то убедитесь, что данные тоже обновляются каждый день до запланированного времени начала.

Обеспечьте доступность данных

Когда вы подключаетесь к источнику импорта, у каждого варианта использования, который вы хотите реализовать, в этом источнике должна быть отдельная таблица или отфильтрованное подмножество данных таблицы. Одну и ту же таблицу из подключенного источника импорта можно использовать для разных сценариев, отфильтровав в ней разные подмножества.

Для подключения к некоторым источникам импорта нужны полные учетные данные. Подробные инструкции вы найдете в руководстве по вашему источнику импорта.

Отформатируйте данные

Ниже рассказывается, как правильно отформатировать данные, чтобы при импорте не возникало ошибок.

Форматы файлов

Если вы загружаете файл, например CSV, первая строка файла должна содержать заголовки.

У файла обязательно должно быть указано расширение, так как файлы без расширений отклоняются.

Формат даты и времени

Поддерживается конвертация времени и даты в разных форматах в логическую временную метку на основе шести шаблонов, в которых используется три набора форматов: DATE, TIME и TIMEZONE. Тип DATETIME не поддерживается. Поля DATETIME необходимо преобразовать в строки в источнике испорта, используя поддерживаемые форматы, описанные в этой статье.

Примеры временных меток в поддерживаемых форматах:

  • 2012-08-15T00:01:54Z (Стандарт UTC ISO 8601)
  • 2012-08-14T17:01:54-07:00 (Стандарт ISO 8601 со смещением)
  • Aug 14, 2012 17:01:54
  • 08/14/2012T5:01:54 PM
  • 2012-08-14 5:01:54 PM
  • 08/14/2012 17:01:54
  • 2012-08-14 17:01:54
  • 08/14/2012 17:01:54*123
  • 2012-08-14T17:01:54-07
  • 08/14/2012T17:01:54-0700
  • 2012-08-14T17:01:54-070000
  • 2012-08-14T17:01:54-07:00:00
  • 2012-08-14T17:01:54 America/Los_Angeles
  • Aug 14, 2012 17:01:54PST
  • 2012-08-14 17:01:54 PST
  • 2012-08-14 17:01:54 Pacific Standard Time
  • 2012-08-14 17:01:54 GMT-07:00
  • 08/14/2012 17:01:54 GMT-07:00:00
  • July 17, 2025 17:01:54 PST
  • 17 July 2025 17:01:54 GMT-07:00
  • 17-Jul-2025T17:01:54-07:00

При импорте данных Аналитика автоматически преобразует различные распространенные форматы дат в стандарт ISO 8601 (ГГГГ-ММ-ДД).

Для полей даты поддерживаются следующие форматы:

Формат Описание Пример
ГГГГ-ММ-ДД Оформление в соответствии со стандартом ISO 8601: 2025-07-17
ММ/ДД/ГГГГ Формат США 07/17/2025
МММ ДД, ГГГГ Сокращенное название месяца Jul 17, 2025
Месяц ДД, ГГГГ Длинный формат 17 июля 2025 г.
ДД Месяц ГГГГ Длинный формат, Европа 17 July 2025
ДД-МММ-ГГГГ Общий международный формат 17-Jul-2025

Если в ваших данных есть неоднозначная дата, например 02/01/2026, она может пройти проверку и быть обработана как 1 февраля, поскольку формат ММ/ДД/ГГГГ поддерживается, даже если вы имели в виду 2 января. Чтобы обеспечить точность данных, если система обнаружит хотя бы одну строку в формате ДД/ММ/ГГГГ, импорт будет остановлен, чтобы предотвратить неправильную обработку.

Хеширование личных данных клиентов

Чтобы защитить данные клиентов, при импорте их необходимо хешировать. Данные будут автоматически хешированы с помощью алгоритма SHA-256, который является отраслевым стандартом одностороннего хеширования. Результат будет представлен в шестнадцатеричном формате. Предварительно форматировать данные не нужно. Необходимые поля с информацией, позволяющей идентифицировать личность, будут нормализованы, хешированы и закодированы, а данные будут передаваться в API для использования в ваших функциях.

Если вы хотите выполнить хеширование самостоятельно, прочитайте, как форматировать файл с данными клиентов. Если вы загружаете файл с хешированными данными, хешировать данные, которые не являются личными, не нужно. Ваши хешированные данные будут передаваться через API.

Умное хеширование выполняется автоматически, поэтому вам не нужно выбирать варианты в меню "Действия".

Как определить область импорта данных с помощью фильтра

Вы можете настроить условия фильтра непосредственно в интерфейсе. Вам не понадобится создавать собственные конвейеры данных или записывать сложные запросы SQL в источнике импорта. После создания фильтра из источника будут импортированы только данные, соответствующие условиям (во всех случаях).

К одному подключенному источнику импорта можно применить один фильтр, содержащий до 25 условий.

Как создать фильтр

Чтобы создать фильтры для нового источника импорта, их нужно добавить при настройке на этапе Выберите данные.

  1. На этапе Выберите данные нажмите Фильтр, чтобы развернуть его.
  2. Выберите поле.
  3. Выберите оператор.
  4. Введите значение.
  5. Необязательно. Добавьте другие условия, нажав И или ИЛИ.
  6. Продолжите настройку.

Чтобы создать или изменить фильтры для существующего подключенного источника импорта, сделайте следующее:

  1. Нажмите на название источника импорта.
  2. В разделе Фильтр нажмите Изменить.
  3. Измените подключение и нажмите Сохранить.

Поддерживаемые операторы

  • И
  • ИЛИ;
  • не содержит (строка, целое число, дата, время, логическое значение);
  • содержит (строка, целое число, дата, время, логическое значение);
  • больше чем (целое число);
  • равно (целое число, строка, дата);
  • меньше чем (целое число);
  • до (дата, время);
  • после (дата, время);
  • не равно;
  • Начинается с
  • Заканчивается на
  • не начинается с;
  • не заканчивается на.

Поддерживаемые типы данных

  • валюта;
  • дата;
  • время;
  • Логическое значение
  • Целое число
  • Раскрывающийся список
  • строка.

Эта информация оказалась полезной?

Как можно улучшить эту статью?
Поиск
Очистить поле поиска
Закрыть поиск
Приложения Google
Главное меню
1266661560766171687
true
Поиск по Справочному центру
false
true
true
true
true
true
69256
false
false
false
false
false