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

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

Introdução

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

Criar conjunto de dados e esquema de Vendas de Varejo

O esquema 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 Experience Platform pacote de recursos de tutorial, navegue até o diretório bootstrape abrir config.yaml usando um editor de texto apropriado.

  2. No Enterprise insira os seguintes valores:

    code language-yaml
    Enterprise:
        api_key: {API_KEY}
        org_id: {ORG_ID}
        tech_acct: {technical_account_id}
        client_secret: {CLIENT_SECRET}
        priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
    
  3. Edite os valores encontrados em Platform , Exemplo mostrado abaixo:

    code language-yaml
    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: Seu {ACCESS_TOKEN} aqui.
    • ingest_data: Para a finalidade deste tutorial, defina este valor como "True" para criar os esquemas e conjuntos de dados de Vendas de varejo. Um valor de "False" O só criará os esquemas.
    • build_recipe_artifacts: Para a finalidade deste tutorial, defina este valor como "False" para impedir que o script gere um artefato de fórmula.
    • kernel_type: o tipo de execução do artefato Receita. Deixe este valor como Python se build_recipe_artifacts está definido como "False", caso contrário, especifique o tipo de execução correto.
  4. No Titles forneça as seguintes informações apropriadamente para os dados de amostra de Vendas de varejo, salve e feche o arquivo após as edições estarem em vigor. Exemplo mostrado abaixo:

    code language-yaml
    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 Experience Platform diretório de recursos do tutorial.

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

    code language-bash
    python bootstrap.py
    
    note note
    NOTE
    O script pode levar vários minutos para ser concluído.

Próximas etapas

Após a conclusão bem-sucedida do script de inicialização, os esquemas de entrada e saída de Vendas de Varejo e os conjuntos de dados podem ser exibidos em Experience Platform. Consulte a visualizar tutorial de dados do esquema
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 assimilados:

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