Casestudy: e-commercedatamodellen bouwen met dbt
Susan Sun
Freelance Data Scientist
Datamarts zijn schone, toegankelijke datamodellen aan het einde van de pipeline.
Use-cases
Customers
Beantwoordt:
Wie zijn onze klanten?
Wat is hun koopgedrag?
Datagranulariteit:
Één rij per klant
Voorbeeldkolommen:
Klantnaam, bedrag dat klanten uitgaven
Products
Beantwoordt:
Wat zijn omzet, kosten en winst?
Datagranulariteit:
Één rij per product
Voorbeeldkolommen:
Productcategorie, omzet, winst

Stap 1: Verfijn SQL-logica buiten dbt, vervang daarna referenties door dbt-syntax.

Stap 2: Bouw datatests en documentatie

Stap 3: Test de build! (bijv. dbt build)
Vijf orderstatussen:
Processing, Shipped, Complete, Cancelled en Returned
Gegevensvoorbeeld:

orders_snapshot.sql{% 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
Casestudy: e-commercedatamodellen bouwen met dbt