解锁即时客户参与：使用 Snowflake 和 Adobe Experience Platform 进行实时事件激活

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解锁即时客户参与：使用 Snowflake 和 Adobe Experience Platform 进行实时事件激活 | 技术趋势

过去几年，实时事件触发已从行业流行语逐渐转变为领先企业开始掌握的实际能力。系统对客户行为实现即时响应——这一曾如未来愿景般的承诺，如今正成为数字互动的新标准。本文将探讨如何通过整合 Snowflake 流式连接器、Adobe Experience Platform（AEP）与 Adobe Journey Optimizer，构建真正的实时客户互动体系。通过将运营数据管道与体验驱动型平台相连接，企业能够突破传统批处理的局限，提供强化客户关系、加速业务增长的及时个性化交互。

实时数据触达的力量

在当今快节奏的数字时代，现代企业的成败取决于其能否有意义地吸引客户并快速响应需求。每笔新订单的生成、客户咨询的提交或客服工单的解决，都代表着关键时刻——这是建立信任、满意度和忠诚度的契机。然而，许多组织仍受困于流转缓慢的数据管道，致使洞察信息和触发指令延迟数小时甚至数日才送达，最终错失最佳触达时机。

试想另一种场景：在无缝衔接的体系中，来自业务系统的每笔交易或事件都能即时触发相应的个性化客户行动。无论是订单确认、物流状态更新还是精准营销推送，品牌方皆可实时响应，从而打造真正引发共鸣的动态数字化体验。

得益于 Snowflake 高性能数据平台、Adobe Experience Platform（AEP）与 Adobe Journey Optimizer 的强强联合，这一愿景不仅触手可及，更日益成为现实。Snowflake 作为可扩展的云原生数据仓库，负责捕获和处理海量业务数据流；AEP 则充当统一、丰富并激活这些数据的中央枢纽；Adobe Journey Optimizer 最终利用这些洞察，打造真正个性化、事件驱动且实时展开的客户旅程。

该集成将缓慢的批量工作流转变为动态实时管道——使品牌能够通过即时互动取悦客户，借助自动化提升运营效率，并开辟业务增长新路径。通过敏捷连接数据与体验，企业既能应对持续变化的客户期望，也能在日益激烈的竞争格局中构建持久客户关系。

为何这对客户至关重要

客户期待即时、无摩擦的体验。若新订单在数据库中滞留数小时才发出邮件确认，商机与客户兴趣可能已消失殆尽。通过实时数据驱动：

● 企业能够即时响应每个客户事件，无论是订单确认、发送定制化信息，还是快速升级处理客户案件；

● 运营效率显著提升，营销与服务流程变得更自动化、可预测且灵活敏捷；

● 客户在每个触点上都能获得被识别与重视的体验，从而建立信任与忠诚度。

Snowflake 流式数据源连接器的核心原理

该流程的核心是面向 Adobe Experience Platform 的 Snowflake 流式数据源连接器。这一智能连接器将 Snowflake 从静态数据存储转变为可实时触达业务事件的数字激活通道。

连接器通过定期查询 Snowflake 表，将新增记录（如新订单或更新数据）实时推送至 Adobe 生态系统，从而立即启动客户旅程。该连接器并非每次全量同步数据，而是通过“记忆”机制追踪已处理记录，确保仅传输新增的有效数据。其底层采用稳健的开源 Kafka Connect 技术，通过必需的 timestamp 列记录每条已处理数据行的位置，这一关键设计既能精准识别新事件，又保障了系统运行效率。

局限性与关键考量因素

在实施前，务必了解以下实际约束条件：

● 吞吐量：该连接器每秒最多可摄取 2,000 条记录，满足大多数实时应用场景。若事件量级极高，需确保环境资源配置与之匹配；

● 轮询间隔：连接器每 10 秒扫描 Snowflake 获取新记录，在近实时响应与系统负载控制间取得平衡；

● 仓库成本：Snowflake 数据仓库在执行期间需保持活跃状态，若管理不当可能导致成本上升。值得庆幸的是，采用最小规格仓库（X-Small）并启用自动暂停功能，可实现成本最小化——计算资源仅按需启动；

● 数据回填选项：开始摄取时，可选择获取全部历史记录（设置 backfill 为 true）或仅从当前时点开始（backfill 为 false）。这为"追补数据"或"全新启动"提供了灵活控制；

● 时间戳约束：源表必须包含 NOT NULL 约束的时间戳字段，且类型为 TIMESTAMP_NTZ 或 TIMESTAMP_LTZ——这是本集成方案的强制性要求；

这些设计决策确保持数据管道在保持简易维护性的同时，兼具稳健性、经济性与实时性特征。

回填与初始时间戳配置解析

在设置从 Snowflake 到 Adobe Experience Platform 的实时数据摄取流程时，必须理解两个关键配置选项——回填（backfill）和初始时间戳（timestamp.initial）。这两个选项共同控制着摄取过程启动时获取历史数据与新数据的范围。

● 回填是一个布尔型标志（真或假），用于决定是拉取全部历史记录还是仅获取此后新增数据；

● 初始时间戳表示数据摄取的起始时间点，以纪元时间戳格式表示（即自 1970 年 1 月 1 日起经过的秒数）。

示例说明

考虑 Snowflake 表中的以下记录，其创建时间戳同时以纪元值和 UTC 格式表示：

纪元时间戳与 UTC 格式的时间戳

假设当前日期为 2025-09-23（当前纪元时间戳为 1768684800）：

● 场景 1（历史数据）：backfill = true，timestamp.initial = 0

在此配置下，所有时间戳大于 0 的记录都将被获取——包括所有历史记录和新数据。结果：包含第 1、2、3、4 行数据；

● 场景 2（增量数据）：backfill = false，timestamp.initial = -1

此配置下仅从当前时间开始进行数据摄取，历史数据将被忽略。结果：初始状态下不会获取任何数据；只有开始摄取后新插入的行才会被流式传输。

回填示例

专业建议：通用最佳实践是初始阶段启用 backfill = true 以获取历史数据，待数据同步完成后再切换为 false，确保后续仅持续捕获新事件。

工作流概述：从数据到行动的桥梁

为将这种能力转化为商业价值，以下展示了从 Snowflake 到客户触达的完整实时工作流程：

实时工作流

Snowflake 配置

首先设计用于存储关键事件（如呼叫中心订单）的业务表。需包含所有可能用于营销或客户旅程激活的字段，其中最核心的要求是必须配备时间戳列（通常用于记录数据插入或最后更新时间）。完成表结构设计后，在表上创建 Snowflake Stream——该配置可实现高效的数据变更检测与下游消费就绪。

表与流

Adobe Experience Platform 设置

接下来，在 AEP 中使用 Adobe 的 XDM 框架创建架构，使其镜像 Snowflake 表结构以实现无缝映射。基于此架构构建数据集，实时事件数据将在此落地。通过 AEP Sources 界面或 API 配置 Snowflake 流式数据源：提供连接信息（账户、数据库、仓库、凭证），选择业务操作表和时间戳字段，并通过上传示例 JSON 完成字段映射。此时即可激活数据流，开始持续实时地摄取数据。