Vaka Çalışması: dbt ile E-Ticaret Veri Modelleri Oluşturma
Susan Sun
Freelance Data Scientist
Veri martları, hattın sonunda temiz ve erişilebilir veri modelleridir.
Kullanım alanları
Müşteriler
Şu soruları yanıtlar:
Müşterilerimiz kim?
Satın alma davranışları nedir?
Veri taneciği:
Müşteri başına bir satır
Örnek sütunlar:
Müşteri adı, harcanan tutar
Ürünler
Şu soruları yanıtlar:
Gelirimiz, maliyetimiz ve kârımız nedir?
Veri taneciği:
Ürün başına bir satır
Örnek sütunlar:
Ürün kategorisi, gelir, kâr

Adım 1: SQL mantığını dbt dışında iyileştirin, sonra başvuruları dbt söz dizimiyle değiştirin.

Adım 2: Veri testleri ve dokümantasyonu oluşturun

Adım 3: Derlemeyi test edin! (örn. dbt build)
Beş sipariş durumu:
Processing, Shipped, Complete, Cancelled ve Returned
Veri örneği:

orders_snapshot.sql dosyasını oluşturun{% snapshot orders_snapshot %}
{{
config(target_schema='main',
unique_key='order_id',
strategy='timestamp',
updated_at='created_at')
}}
SELECT *
FROM
{{source('looker_ecommerce', 'orders')}}
{% endsnapshot %}
dbt snapshot -s orders_snapshot.sql
dbt snapshot
dbt build
Vaka Çalışması: dbt ile E-Ticaret Veri Modelleri Oluşturma