Crear el esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

Este tutorial le proporciona los requisitos previos y los recursos necesarios para el resto Adobe Experience Platform de tutoriales Data Science Workspace . Una vez finalizado, el esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos estarán disponibles para usted y los miembros de su organización de IMS en Experience Platform.

Primeros pasos

Antes de iniciar este tutorial, debe tener los siguientes requisitos previos:

  • Acceso a Adobe Experience Platform. Si no tiene acceso a una organización de IMS en Experience Platform, póngase en contacto con el administrador del sistema antes de continuar.
  • Autorización para realizar llamadas Experience Platform de API. Complete el tutorial Autenticar y acceder a las API de Adobe Experience Platform para obtener los siguientes valores y completar este tutorial con éxito:
    • Autorización: {ACCESS_TOKEN}
    • x-api-key: {API_KEY}
    • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}
    • Client secret: {CLIENT_SECRET}
    • Certificado de cliente: {PRIVATE_KEY}
  • Datos de muestra y archivos de origen para la fórmula de venta minorista. Descargue los recursos necesarios para este y otros Data Science Workspace tutoriales del repositorio Git público deAdobe.
  • Python >= 2.7 y los siguientes Python paquetes:
  • Una explicación práctica de los siguientes conceptos utilizados en este tutorial:

Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

El esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos se crean automáticamente mediante la secuencia de comandos de arranque proporcionada. Siga los pasos a continuación en orden:

Configuración de archivos

  1. Dentro del paquete de recursos del Experience Platform tutorial, navegue hasta el directorio bootstrapy abra config.yaml con un editor de texto adecuado.

  2. En la Enterprise sección , introduzca los siguientes valores:

    Enterprise:
    api_key: {API_KEY}
    org_id: {IMS_ORG}
    tech_acct: {technical_account_id}
    client_secret: {CLIENT_SECRET}
    priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}

  3. Edite los valores que se encuentran en la sección Platform , Ejemplo que se muestra a continuación:

    Platform:
    platform_gateway: https://platform.adobe.io
    ims_token: {ACCESS_TOKEN}
    ingest_data: "True"
    build_recipe_artifacts: "False"
    kernel_type: Python
    • platform_gateway :: La ruta de acceso base para llamadas de API. No modifique este valor.
    • ims_token :: Tu {ACCESS_TOKEN} va aquí.
    • ingest_data :: Para este tutorial, establezca este valor como "True" para crear los esquemas y conjuntos de datos de ventas minoristas. Un valor de sólo "False" creará los esquemas.
    • build_recipe_artifacts :: A los efectos de este tutorial, establezca este valor como "False" para evitar que la secuencia de comandos genere un artefacto de fórmula.
    • kernel_type :: Tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor como Python si build_recipe_artifacts se configura como "False"; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.

  4. En la Titles sección, proporcione la siguiente información de manera adecuada para los datos de muestra de Ventas al por menor, guarde y cierre el archivo después de realizar las ediciones. Ejemplo que se muestra a continuación:

    Titles:
    input_class_title: retail_sales_input_class
    input_mixin_title: retail_sales_input_mixin
    input_mixin_definition_title: retail_sales_input_mixin_definition
    input_schema_title: retail_sales_input_schema
    input_dataset_title: retail_sales_input_dataset
    file_replace_tenant_id: DSWRetailSalesForXDM0.9.9.9.json
    file_with_tenant_id: DSWRetailSales_with_tenant_id.json
    is_output_schema_different: "True"
    output_mixin_title: retail_sales_output_mixin
    output_mixin_definition_title: retail_sales_output_mixin_definition
    output_schema_title: retail_sales_output_title
    output_dataset_title: retail_sales_output_dataset

Ejecutar la secuencia de comandos de arranque

  1. Abra la aplicación terminal y vaya al directorio de recursos del Experience Platform tutorial.

  2. Defina el bootstrap directorio como la ruta de trabajo actual y ejecute la bootstrap.py secuencia de comandos Python introduciendo el siguiente comando:

    python bootstrap.py
    Nota

    La secuencia de comandos puede tardar varios minutos en completarse.

Pasos siguientes

Una vez finalizado correctamente el script de arranque, se pueden ver los esquemas y conjuntos de datos de entrada y salida de Retail Sales en Experience Platform. Consulte el tutorial de datos de esquema deprevisualización para obtener más información.

También ha ingerido correctamente los datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform el uso de la secuencia de comandos de arranque proporcionada.

Para continuar trabajando con los datos ingestados:

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