Fallstudie: Bygg e-handelsdatamodeller med dbt
Susan Sun
Freelance Data Scientist
Datamarters är rena och tillgängliga datamodeller i slutet av pipeline:n.
Användningsområden
Kunder
Besvarar frågorna:
Vilka är våra kunder?
Vad har de för köpbeteenden?
Datagranularitet:
En rad per kund
Exempelkolumner:
Kundnamn, belopp som kunder spenderat
Produkter
Besvarar frågorna:
Vad är vår intäkt, kostnad och vinst?
Datagranularitet:
En rad per produkt
Exempelkolumner:
Produktkategori, intäkt, vinst

Steg 1: Förfina SQL-logiken utanför dbt och ersätt sedan referenser med dbt-syntax.

Steg 2: Bygg datatester och dokumentation

Steg 3: Testa bygget! (t.ex. dbt build)
Fem orderstatus:
Processing, Shipped, Complete, Cancelled och Returned
Dataurval:

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
Fallstudie: Bygg e-handelsdatamodeller med dbt