Případová studie: Tvorba datových modelů pro e-commerce s dbt
Susan Sun
Freelance Data Scientist
Datová tržiště jsou čisté a přístupné datové modely na konci pipeline.
Případy použití
Zákazníci
Odpovídá na otázky:
Kdo jsou naši zákazníci?
Jaké jsou jejich nákupní chování?
Granularita dat:
Jeden řádek na zákazníka
Ukázkové sloupce:
Jméno zákazníka, celková útrata
Produkty
Odpovídá na otázky:
Jaké jsou naše tržby, náklady a zisk?
Granularita dat:
Jeden řádek na produkt
Ukázkové sloupce:
Kategorie produktu, tržby, zisk

Krok 1: Nejprve upravte SQL logiku mimo dbt, poté nahraďte odkazy syntaxí dbt.

Krok 2: Vytvořte datové testy a dokumentaci

Krok 3: Otestujte sestavení! (např. dbt build)
Pět stavů objednávky:
Processing, Shipped, Complete, Cancelled, a Returned
Ukázka dat:

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
Případová studie: Tvorba datových modelů pro e-commerce s dbt