一、用 Insights Builder 创建洞察（Create Insights with the Insights Builder）
Insights Builder：选择对象、连接与聚合（Select, Join, Aggregate）
为了丰富和使用带入 Data 360 的数据，你可以使用 SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）创建计算洞察（calculated insights）和流式洞察（streaming insights）。熟悉 SQL 但不知道怎么写？你仍然可以使用 Data 360 的 Insights Builder 来构建这两种洞察。这个工具允许你通过拖拽（drag and drop）的方式构建 SQL 语句。
创建新洞察：为了帮你快速上手 Insights Builder，我们来梳理需要遵循的步骤，以及每一步需要回答的问题。首先创建一个新洞察：
- 在 Data 360 的 Calculated Insights（计算洞察）标签页中点击 New（新建）按钮。
- 选择 Create with Builder（用 Builder 创建），然后点击 Next（下一步）。
现在你就进入了一块空白画布（blank canvas）。SQL 需要理解关键字和语法，而 Insights Builder 则通过拖拽式界面引导你在各种选项中做出选择。下面我们一步步来看。第一步：选择对象（Select Objects）。
选择对象：首先要回答：你想用哪些数据作为搜索的基础？是要查询销售数据还是客户数据？确定之后，完成以下步骤：
- 点击 Select Objects（选择对象）来选择对应的数据模型对象（DMO）。
- 找到你的数据模型对象——例如统一个体（unified individuals）——然后点击 Next。
连接（Join）：接下来问自己：还需要把哪些额外数据纳入搜索？如果不需要额外数据，可以跳过这些步骤；如果需要，请按以下步骤为查询添加 Join 节点：
- 点击所选对象旁边的 + 图标。
- 点击 Join 节点。
- 在数据模型中搜索对应的数据源——例如 party identification（参与方标识）或 sales order（销售订单）。找到后点击 Next。
添加 Join 节点后，还需要回答几个问题并完成必要步骤：
Join 类型（Join Type）——你希望从一个数据源与另一个数据源中各取哪些数据？Join 类型决定了你要查找的数据——是全部数据，还是其中一个或两个源中的匹配数据。界面文本会明确告诉你选择 left、right、inner 或 full join 各自会得到什么数据。点击 Left Join、Right Join、Inner 或 Full 之一即可。
连接键（Join Keys）——这些数据如何连接？通过在每个数据对象中指定一个外键（foreign key）来确定连接方式：点击 + 按钮，从每个数据源中各选一个外键；从各数据源的下拉框中选定后点击 Apply；添加 API 名称前缀后再点击 Apply。
统一档案（Unified Profiles）：最后一个问题——你是否在使用身份解析（identity resolution）和统一档案？例如，本单元视频中 NTO 使用统一个体数据模型对象（DMO）来开始其 SQL 表达式。如果你也这样做，那么在连接任何其他 DMO 之前，需要先把你的统一个体 DMO 连接到统一个体链接 DMO（unified individual link DMO，也称为桥接表 bridge table）。
为什么？因为你的参与度数据（或其他 DMO）带的是个体客户 ID，而不是统一个体 ID。它本质上只知道你的原始数据，而不认识经过身份解析规则集统一之后的数据。因此必须先连接统一个体链接 DMO，帮助系统在参与度 DMO 与统一个体 DMO 之间把各个点串起来。
注意：你的 DMO 可能叫别的名字，因为标签名称可能变化。重要的是查看 API 名称，找到那个把你的个体 DMO 链接到统一个体 DMO 的 DMO。
聚合（Aggregate）：现在进入创建洞察的另一个必需步骤——Aggregate 节点。聚合函数会对 Data 360 中的一组值执行计算并返回单个值。在 Builder 中，你需要明确两个关键要素：度量（measures）和维度（dimensions）。
度量（Measures）——你在寻找哪些指标？选择你要的指标，以及该指标所基于的字段，例如 sales order。在 Measures 下点击 + 按钮，从列表中选择一个指标函数，然后选择要计算的字段；点击 Next；为指标命名后点击 Apply。
维度（Dimensions）——你希望系统如何分组数据？选择你想用来组织数据的字段或数据片段。在 Dimensions 下点击 + 按钮，选择要按其分组的字段，然后点击 Next；命名后点击 Apply。
二、用 Builder 增强你的洞察（Enhance Your Insight with the Builder）
操作数据：节点与 NTO 示例（Manipulate Your Data: Nodes & NTO Example）
一个洞察的基本要求是数据源、度量和维度（即如何分组数据）。现在来看看如何用 Insights Builder 进一步操作所选数据模型对象中的数据。
我们在单元 1 中介绍了 Join 和 Aggregate 节点，现在来看其余界面节点选项。
- Case（条件）：创建逻辑语句，根据特定条件缩小结果。例如：当创建日期大于 2020 年 12 月 1 日时，提供账户名称。
- Filters（过滤器）：在度量和维度上定义过滤器，在满足条件时减少结果。例如：WHERE total quantity > 100。
- Transform（转换）：基于所选数据对象中的字段更改或清理数据。例如：更新创建日期，使其显示为星期几。
- Arithmetic Expression（算术表达式）：编写算术计算，创建用于分段过滤器（segmentation filters）的洞察。例如：用客户终身价值（CLV）减去终身客户折扣总额。
你还想对这些数据做什么？需要减少结果吗？需要进一步计算吗？根据你的需求，可以使用 case、filters、transform 和 arithmetic expressions，为查询添加更复杂的过滤器与数据清理操作。
注意：使用 Builder 时，了解可用的选项很重要。可以在 Salesforce Help 的「Working with Nodes in Visual Insight Builder」中查看受支持节点的完整列表。
Insights Builder 示例：让我们回顾一下，技术营销人员 Michele Hansley 如何为户外装备与服饰零售商 Northern Trail Outfitters（NTO）使用 Insights Builder 创建洞察。她被要求查明某款特定产品卖出了多少件，这些数据位于 NTO 的 order details（订单明细）数据模型对象（DMO）中。在本例中，Michele 想知道每个 productID 在所有订单中的总数量。以下是一些样本数据：
| Order ID | Product ID | Quantity |
|---|---|---|
| 13131 | 3131 | 2 |
| 52613 | 3155 | 5 |
| 23154 | 3131 | 1 |
| 14524 | 3521 | 10 |
为此，Michele 按以下步骤操作：
- 从 Data 360 的 Calculated Insights 标签页点击 New。
- 选择 Create with Builder，然后选择 Calculated Insights。
- 在 Builder 界面点击 Select Objects。
- 搜索 order details DMO，然后点击 Next。
- 在 order details DMO 旁边点击 + 图标，选择 Aggregate。
- 在 Measures 下点击 + 按钮查看指标函数选项，选择 Quantity 旁边的单选按钮，然后点击 Next。
- 为该度量命名，然后点击 Apply。
- 在 Dimensions 下点击 + 按钮查看字段选项，选择 Product ID 作为维度，点击 Next。
- 为维度命名，然后点击 Apply。
- 添加完度量和维度后点击 Apply。
- 点击 Save。
- 将洞察命名为 Total Quantity Sold by Product，添加简短描述，然后点击 Done。
这些步骤创建的洞察，其结果与使用如下 SQL 表达式的洞察相同。那么洞察构建完成并激活后，数据长什么样？结果可能如下：
| Product ID | Total Quantity |
|---|---|
| 3131 | 3 |
| 3155 | 5 |
| 3521 | 10 |
虽然这个洞察可能不会直接用于营销活动，但 Michele 计划利用这些信息创建一场促销活动，推广销量最少的产品。未来，Michele 还可以用这个新洞察构建另一个洞察，或在新分段（segment）中使用它。
这只是 Insights Builder 在 Data 360 中所能实现的开端！你现在已经掌握了使用 Insights Builder 创建自己洞察的知识。