Nghiên cứu tình huống: Xây dựng mô hình dữ liệu E-Commerce với dbt
Susan Sun
Freelance Data Scientist
Data mart là các mô hình dữ liệu sạch, dễ truy cập ở cuối pipeline.
Trường hợp sử dụng
Customers
Trả lời:
Khách hàng của chúng ta là ai?
Hành vi mua hàng của họ?
Độ hạt dữ liệu:
Một hàng mỗi khách hàng
Cột mẫu:
Tên khách hàng, số tiền đã chi
Products
Trả lời:
Doanh thu, chi phí, lợi nhuận là bao nhiêu?
Độ hạt dữ liệu:
Một hàng mỗi sản phẩm
Cột mẫu:
Nhóm sản phẩm, doanh thu, lợi nhuận

Bước 1: Hoàn thiện logic SQL ngoài dbt, rồi thay tham chiếu bằng cú pháp dbt.

Bước 2: Xây dựng test và tài liệu dữ liệu

Bước 3: Kiểm thử build! (ví dụ: dbt build)
Năm trạng thái đơn hàng:
Processing, Shipped, Complete, Cancelled, và Returned
Mẫu dữ liệu:

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
Nghiên cứu tình huống: Xây dựng mô hình dữ liệu E-Commerce với dbt