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Configuration et connexion de l’environnement

Vue d’ensemble : suivez ces étapes pour préparer BigQuery pour Klaviyo. Vous allez créer les schémas requis (dans un ensemble de données/projet), configurer un compte de service et une clé dédiés, attribuer les privilèges minimum requis, vérifier la configuration et connecter BigQuery à Klaviyo.

Pour plus d’informations sur le fonctionnement des importations depuis un entrepôt de données à Klaviyo, notamment la structure des schémas, les tableaux obligatoires et les mappages de champs, consultez Comment fonctionnent les Importations depuis un entrepôt de données à Klaviyo.


1) Créez Les Schémas/Ensembles De Données Requis

1) Créez Les Schémas/Ensembles De Données Requis

Dans BigQuery, créez deux ensembles de données dans le projet que vous utiliserez pour Klaviyo.

CRÉER LE SCHÉMA `KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH`; CRÉER LE SCHÉMA `KLAVIYO_TMP`;
  • KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH: Les tableaux et les vues créés dans cet ensemble de données pourront être lus/écrits par Klaviyo.
  • KLAVIYO_TMP: données temporaires ou intermédiaires utilisées lors des opérations de synchronisation.

2) Créer le compte et la clé Klaviyo Service

2) Créer le compte et la clé Klaviyo Service

Créez un compte de service Google (par exemple KLAVIYO_DATA_TRANSFER_USER) que Klaviyo utilisera exclusivement pour cette intégration. Téléchargez une clé JSON pour ce compte et stockez-la en toute sécurité.

  • Accédez à IAM & Administrateur → Service accounts dans la console GCP.
  • Créez un nouveau compte de service (ou sélectionnez un compte dédié à Klaviyo).
  • Dans l’onglet Clés, créez une clé de type JSON. Conservez ce fichier clé en sécurité : vous en aurez besoin lors de la configuration de la connexion dans Klaviyo.

3) Attribuer Les Autorisations Requises

3) Attribuer Les Autorisations Requises

Accordez au compte de service les rôles suivants, en fonction des deux ensembles de données que vous avez créés :

Ensemble de donnéesRôles minimum requisDescription
KLAVIYO TMP Éditeur de données BigQuery + Utilisateur de la tâche BigQuery Permet à Klaviyo de créer et de gérer des tables temporaires, des tâches, etc.
KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH Utilisateur BigQuery Data Viewer + BigQuery Job Permet à Klaviyo de lire vos tableaux.
-- Exemples de commandes dans l’interface de ligne de commande GCP (remplacer les espaces réservés) : gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \ --member=« serviceAccount:KLAVIYO_DATA_TRANSFER_USER@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com » \ --role= »roles/bigquery.dataEditor » \ --condition=None \ --dataset= »KLAVIYO_TMP » gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \ --member=« serviceAccount:KLAVIYO_DATA_TRANSFER_USER@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com » \ --role= »roles/bigquery.dataViewer » \ --condition=None \ --dataset= »KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH »

4) Vérifier Votre Configuration (Facultatif)

4) Vérifier Votre Configuration (Facultatif)

4.1 Confirmez l’existence des ensembles de données

4.1 Confirmez l’existence des ensembles de données

SÉLECTIONNEZ schema_name FROM `YOUR_PROJECT_ID.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA` WHERE schema_name IN ('KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH','KLAVIYO_TMP');
4.2 Confirmez l’accès à votre compte de service

4.2 Confirmez l’accès à votre compte de service

Utilisez la clé de compte de service pour vous authentifier auprès de la CLI ou de l’API BigQuery et exécutez une requête simple :

bq --project_id=YOUR_PROJECT_ID \ --dataset_id=KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH \ query --use_legacy_sql=false \ 'SELECT COUNT(*) FROM `VOTRE_PROJECT_ID.KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH.some_table` LIMITE 1'
4.3 Vérifier les autorisations pour chaque ensemble de données

4.3 Vérifier les autorisations pour chaque ensemble de données

SÉLECTIONNEZ * DANS `YOUR_PROJECT_ID.KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH.INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES` OÙ GRANTEE = 'KLAVIYO_DATA_TRANSFER_USER@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com';
4.4 Facultatif : valider les opérations de création/lecture

4.4 Facultatif : valider les opérations de création/lecture

-- Testez la création dans KLAVIYO_TMP CREATE TABLE `YOUR_PROJECT_ID.KLAVIYO_TMP.test_permissions` (identifiant INT64); TABLEAU DE DÉPÔT `YOUR_PROJECT_ID.KLAVIYO_TMP.test_permissions`;

-- Sélectionnez le test dans KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH SELECT * FROM `YOUR_PROJECT_ID.KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH.some_existing_table` LIMIT 1 ;

Conseil : exécutez ces vérifications en utilisant le même compte de service et la même clé que vous fournirez à Klaviyo. Conservez une copie des résultats pour vérification.


5) Connecter Klaviyo à BigQuery

5) Connecter Klaviyo à BigQuery

Une fois votre environnement BigQuery configuré, terminez la connexion dans Klaviyo.

  1. Dans Klaviyo, accédez à Advanced → Synchronisation dans la barre latérale gauche.
  2. Cliquez sur Créer une synchronisation.
  3. Sélectionnez Importer ou exporter des données vers votre entrepôt de données.
  4. Choisissez BigQuery comme entrepôt de données.
  5. Cliquez sur Connecter à BigQuery.

Lorsque vous y êtes invité, fournissez les détails de configuration de connexion suivants :

ChampDescriptionOù le trouver
Identifiant du projetVotre identifiant de projet Google Cloud.Trouvé dans la console GCP en haut de la page du projet.
Ensemble de donnéesEnsemble de données (schéma) contenant vos tables Klaviyo (par exemple, KLAVIYO_IMPORT_FROM_DWH).Utilisez l’ensemble de données que vous avez créé à l’étape 1. Sélectionnez cet ensemble de données lors de la configuration de la connexion.
Clé de compte de service (JSON)Le fichier de clé JSON que vous avez téléchargé pour le compte de service.Téléchargez ou collez le contenu du fichier de clé JSON que vous avez créé à l’étape 2.

Une fois la connexion établie : Klaviyo valide la connexion, teste l’accès à vos ensembles de données, puis vous permet de configurer les synchronisations, à la fois pour l’importation de données dans Klaviyo et pour l’exportation de données Klaviyo dans BigQuery.


Étape suivante : Une fois la connexion établie, créez votre première synchronisation d’importation ou d’exportation dans Klaviyo et commencez à déplacer les données vers ou depuis BigQuery.


 

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