Criar o schema de vendas de varejo e o conjunto de dados

Este tutorial fornece os pré-requisitos e os ativos necessários para todos os outros tutoriais Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Após a conclusão, o schema de vendas de varejo e os conjuntos de dados estarão disponíveis para você e os membros da organização IMS em Experience Platform.

Introdução

Antes de iniciar este tutorial, você deve ter os seguintes pré-requisitos:

Criar schema de vendas de varejo e conjunto de dados

O schema de vendas de varejo e os conjuntos de dados são criados automaticamente usando o script de inicialização fornecido. Siga as etapas abaixo para:

Configurar arquivos

  1. Dentro do pacote de recursos do tutorial Experience Platform, navegue até o diretório bootstrap e abra config.yaml usando um editor de texto apropriado.

  2. Na seção Enterprise, insira os seguintes 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 os valores encontrados na seção Platform, Exemplo mostrado abaixo:

    Platform:
        platform_gateway: https://platform.adobe.io
        ims_token: {ACCESS_TOKEN}
        ingest_data: "True"
        build_recipe_artifacts: "False"
        kernel_type: Python
    
    • platform_gateway : O caminho base para chamadas de API. Não modifique esse valor.
    • ims_token : O seu {ACCESS_TOKEN} vai aqui.
    • ingest_data : Para a finalidade deste tutorial, defina esse valor como "True" a fim de criar os schemas de vendas de varejo e os conjuntos de dados. Um valor de "False" criará apenas os schemas.
    • build_recipe_artifacts : Para a finalidade deste tutorial, defina esse valor como "False" para impedir que o script gere um artefato de Receita.
    • kernel_type : O tipo de execução do artefato de Receita. Deixe esse valor como Python se build_recipe_artifacts estiver definido como "False"; caso contrário, especifique o tipo de execução correto.
  4. Na seção Titles, forneça as seguintes informações adequadamente para os dados de amostra de Vendas de varejo, salve e feche o arquivo depois que as edições estiverem em vigor. Exemplo mostrado abaixo:

    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
    

Executar o script de inicialização

  1. Abra o aplicativo de terminal e navegue até o diretório de recursos do tutorial Experience Platform.

  2. Defina o diretório bootstrap como o caminho de trabalho atual e execute o script bootstrap.py Python inserindo o seguinte comando:

    python bootstrap.py
    
    OBSERVAÇÃO

    O script pode levar vários minutos para ser concluído.

Próximas etapas

Após a conclusão com êxito do script de inicialização, os schemas de entrada e saída e os conjuntos de dados do Retail Sales podem ser exibidos em Experience Platform. Consulte o tutorial pré-visualização de dados do schema
para obter mais informações.

Você também assimilou com êxito dados de amostra de Vendas de varejo em Experience Platform usando o script de inicialização fornecido.

Para continuar trabalhando com os dados ingeridos:

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