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Vue d’ensemble

Les données produites par la plateforme — événements d’exposition et de clic, Branches exécutées, conversions attribuées, et enregistrements contenus dans vos Datasources — sont accessibles de trois manières complémentaires.

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Analyse dans la plateforme

Les dashboards couvrent Performance, Conversions, Individualisation, Uplift, Audience et Usage. Data Exploration permet de construire des requêtes libres sur les mêmes mesures et dimensions — dont la Branch exécutée, l’individualisation, les tags de qualification et le code de retour d’exécution — et les requêtes peuvent être sauvegardées puis réutilisées. L’accès est gouverné par la ressource Statistics : Access pour consulter, Export pour extraire. Voir Permissions.

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API REST

Toutes les capacités de la plateforme sont exposées en REST avec des jetons Bearer OAuth 2.0 : chaque jeu de données visible dans l’interface peut être récupéré programmatiquement en JSON.
  • Requêtes analytics — mêmes mesures et dimensions que Data Exploration
  • Enregistrements des Datasources et entités Datagraph
  • Configuration des Workflows, Contents et Datasources
  • Utilisateurs, rôles, Teams et journaux d’audit
Les événements de Workflow sont également exposés comme Datasource dans le DataHub : ils sont donc réutilisables dans la logique des Workflows en plus d’être extractibles. Voir la référence API.

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Vue BigQuery

Pour un accès à l’échelle de l’entrepôt de données, Reelevant peut exposer une vue BigQuery sur vos données d’événements et l’accorder directement à un compte de service de votre propre projet GCP. Votre équipe data interroge alors les données Reelevant depuis son entrepôt, sans pipeline d’export à construire ni à exploiter de part et d’autre. Usages courants : jointure des données d’exposition avec vos propres tables clients ou transactions, reconstruction des métriques Reelevant dans votre outil de BI, et audit du chiffre d’affaires attribué point de contact par point de contact, avec le même crédit last-touch, linéaire ou decay que l’API analytics.
Les vues sont définies par cas d’usage pendant la phase d’intégration. Communiquez le compte de service qui doit lire la vue et les colonnes attendues par vos modèles, et Reelevant la provisionne.

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Ce qui n’est pas disponible

Il n’existe pas de connecteur reverse-ETL poussant les données de Reelevant vers une destination arbitraire. Les connecteurs S3, GCS, BigQuery, Snowflake, Kafka et SFTP décrits dans Ingestion de données sont uniquement entrants. Pour alimenter une data platform, utilisez la vue BigQuery (Reelevant accorde l’accès, vous planifiez les lectures) ou interrogez les API REST au rythme que vous choisissez.

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Prochaines étapes

Ingestion de données

Types de sources, modes d’ingestion et catégories de Datasource.

Référence API

Documentation REST complète et spécifications OpenAPI.

Attribution

Comment les conversions sont créditées aux interactions avec les Workflows.

Sécurité et conformité

Chiffrement, résidence des données, rétention et fournisseurs.