Кейс-стаді: створення моделей даних для e-commerce за допомогою dbt
Susan Sun
Freelance Data Scientist
Дата-марти — це чисті й зручні моделі даних наприкінці конвеєра.
Приклади використання
Customers
Відповідає на запитання:
Хто наші клієнти?
Яка їхня поведінка під час покупок?
Зернистість даних:
Один рядок на клієнта
Приклади стовпців:
Ім'я клієнта, сума витрат клієнтів
Products
Відповідає на запитання:
Які наші виручка, собівартість і прибуток?
Зернистість даних:
Один рядок на продукт
Приклади стовпців:
Категорія продукту, виручка, прибуток

Крок 1: Відшліфуйте логіку SQL поза dbt, потім замініть посилання на синтаксис dbt.

Крок 2: Додайте тести даних і документацію

Крок 3: Протестуйте збірку! (напр., dbt build)
П'ять статусів замовлення:
Processing, Shipped, Complete, Cancelled і Returned
Зразок даних:

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
Кейс-стаді: створення моделей даних для e-commerce за допомогою dbt