Braze 和 Snowflake 如何建立有效、持续的技术合作伙伴关系

已发表: 2022-03-16

为了有效地为消费者服务，品牌需要开放、无摩擦地访问他们的数据。在 Braze，我们付出了很多努力，为我们的客户实现数据敏捷性的愿景，包括 2019 年推出的 Snowflake 安全数据共享 (SDS)。这一创新功能让 Braze 和 Snowflake 的联合客户可以充分利用 Snowflake 的数据云，通过 Snowflake 数据库表、安全视图和安全的用户定义功能实现安全的账户间数据共享。

这个关键功能是通过 Braze 和 Snowflake 之间的技术集成实现的——但我们的合作并没有就此停止。在过去的两年里，我们与 Snowflake 的持续合作伙伴关系已经发展成为真正的合作伙伴关系，使我们能够密切合作，为我们共同的客户维护和优化 Snowflake SDS 支持。这种来回不只是发生。把它做好需要很多利益相关者和深思熟虑的合作。让我们看看我们是如何走到这一步的，以及我们的伙伴关系如何在实践中发挥作用，周复一周，年复一年。

钎焊和雪花：合作的诞生

Braze 对 Snowflake SDS 的支持旨在为我们的客户提供对 Braze 和 Snowflake 数据的即时访问，从而可以更深入地了解用户行为、消息参与度、保留、漏斗结果和其他事件驱动的分析。为了实现这一目标，我们决定在 Snowflake 之上构建一个新的内部数据湖，使我们能够利用该平台的安全数据共享功能（当时仍在开发中），让 Braze 和我们的共同客户更容易访问和管理即时数据。

借助 Snowflake SDS，Braze 客户可以安全地访问数据，而无需在两个不同平台之间复制或传输信息，而是通过 Snowflake 独特的服务层和元数据存储来处理共享。结果是，在给定 Snowflake 区域内共享的数据不会占用 Snowflake 上的额外存储空间，从而使品牌可以轻松地在 Snowflake 中无缝使用 Braze 数据。

在 Braze 中建立对 Snowflake SDS 的支持是一项重大的技术任务（在此处阅读有关该过程的更多信息）。但要成功，我们必须超越技术专长；我们还必须分享我们的工作流程并与 Snowflake 就我们打算如何利用数据云来实现我们的目标进行沟通。对我们的方法有了这些见解，Snowflake 可以优化现有功能并构建新功能，帮助我们成功启动和维护 Snowflake SDS 支持和我们的内部数据湖。

Braze and Snowflake：持续的合作

最初使我们与 Snowflake 成功合作的开放式沟通精神在保持我们公司之间的伙伴关系牢固方面发挥了核心作用。我们组织之间的协调是确保一切尽可能顺利运行的关键，因此我们重视定期沟通，以使所有关键利益相关者保持在循环中。

“我们每周都会与 Braze 团队通话，”Snowflake 企业客户主管 Mike Platt-Hepworth 说。 “他们涵盖了从我们的上市团队合作到技术方面的支持等方方面面。”

“在技术方面，我们与许多不同的 Braze 利益相关者合作，”Snowflake 的销售工程师 Ashish Patel 说。 “我们的顶级工程师每月都会与 Braze 工程团队进行互动。有时，重点是解决与工程相关的问题，但我们也不断听取 Braze 团队的反馈，了解我们如何才能使整体 Snowflake 产品更好。”

好奇这种合作在实践中的样子？让我们探讨三种情况，其中 Braze 和 Snowflake 技术团队之间的有效协作导致我们各自的一个或两个平台得到改进。

1.雪花任务和流

Snowflake 添加了过滤流数据并将其转换为流和任务的能力，这是一项产品更新，在支持创建核心 Braze 数据湖相关产品（包括我们的跨区域数据共享功能）方面发挥了重要作用。 Snowflake 还为我们提供了一种简单的方法来跟踪这些功能的性能和异常情况，以便我们立即收到任何问题的警报，为客户提供流畅、可靠的体验。

“流和任务为我们的客户提供了一种协调整体管道的有效方式，”Patel 解释说。 “在我们努力完善这一关键功能的同时，我们从 Braze 那里得到了很好的反馈，告诉我们哪些方面运行良好，哪些方面不支持他们，然后与 Braze 工程团队合作解决问题。由于我们与 Braze 工程师的密切合作，我们能够与他们分享对某些功能的早期访问权限，从而使我们能够获得快速反馈并做出响应式改进。这种伙伴关系和协作的结果是，它使我们有可能使我们的产品变得更好，同时还进行调整以简化 Braze 的工作并使我们的集成更加成功。”

2. Braze Kafka 集群迁移

同样，在我们与 Snowflake 的工程团队进行一次对话后，Braze 执行了 Kafka 集群迁移，这使得根据 Snowflake 区域分离数据变得更加容易。这项工作使我们能够通过删除管道中的整个流式传输步骤来简化事情，支持操作改进，并使我们能够更好地控制单个文件的批处理大小。

3. GDPR 相关的删除支持

在 Braze 和 Snowflake 合作的早期，我们探索将我们的表格分成两份，以将个人身份信息 (PII) 与非 PII 数据分开，以简化与欧盟通用数据保护条例要求的数据删除相关的事情（GDPR）。虽然我们最终没有继续采用这种方法，但我们在试运行期间与 Snowflake 密切协商，并要求他们构建一个功能，以减少与 GDPR 相关的删除对集群的影响。作为回应，他们创建了一个专门为我们启用的功能，使我们能够优化执行 GDPR 删除的方式，即使不对表的结构进行重大更改。最近，有了这些经验，我们与 Snowflake 团队合作，将 Snowflake 功能和 Braze 使用模式结合在一起，以再次显着降低维护 GDPR 合规性的成本。

最后的想法

在整个旅程中，我们发现在与我们的技术合作伙伴合作时，信任是多么重要。能够与 Snowflake 保持一致并无缝合作是我们合作伙伴关系成功的一个主要因素。对我们的方法进行细致入微的持续洞察后，Snowflake 可以优化现有功能并构建新功能，帮助我们成功启动 Snowflake SDS 支持和我们的内部数据湖，并继续优化我们各自的系统在未来如何协同工作。

想了解更多关于 Braze 产品和工程组织如何与技术合作伙伴合作以支持我们的平台提供关键客户价值的能力？ 查看 Braze 联合创始人兼首席技术官 Jon Hyman 对Braze 如何利用 AWS 的 Auto Scaling 功能来支持我们平台的庞大、不断变化的规模的独家看法。

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