Creación del esquema de ventas minoristas y el conjunto de datos

NOTE
Data Science Workspace ya no se puede adquirir.
Esta documentación está destinada a clientes existentes con derechos anteriores a Data Science Workspace.

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

Introducción

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

Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

El esquema y los conjuntos de datos de ventas minoristas se crean automáticamente mediante el script de bootstrap proporcionado. Siga los pasos a continuación en orden:

Configuración de archivos

  1. Dentro del paquete de recursos del tutorial Experience Platform, vaya al directorio bootstrap y abra config.yaml con un editor de texto adecuado.

  2. En la sección Enterprise, escriba los siguientes 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 los valores encontrados en la sección Platform; el ejemplo se muestra a continuación:

    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: ruta de acceso base para las llamadas API. No modifique este valor.
    • ims_token: Su {ACCESS_TOKEN} se va aquí.
    • ingest_data: a los efectos de este tutorial, establezca este valor como "True" para crear los esquemas y conjuntos de datos de ventas minoristas. Un valor de "False" solo creará los esquemas.
    • build_recipe_artifacts: a los efectos de este tutorial, establezca este valor como "False" para evitar que el script genere un artefacto de fórmula.
    • kernel_type: el tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor como Python si build_recipe_artifacts está establecido como "False"; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.
  4. En la sección Titles, proporcione la siguiente información correctamente para los datos de muestra de ventas minoristas, guarde y cierre el archivo una vez realizadas las ediciones. Ejemplo mostrado a continuación:

    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
    

Ejecutar el script de bootstrap

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

  2. Establezca el directorio bootstrap como la ruta de trabajo actual y ejecute el script bootstrap.py Python al escribir el siguiente comando:

    code language-bash
    python bootstrap.py
    
    note
    NOTE
    El script puede tardar varios minutos en completarse.

Próximos pasos

Una vez completado correctamente el script de bootstrap, los esquemas y conjuntos de datos de entrada y salida de ventas minoristas se pueden ver en Experience Platform. Ver el tutorial de datos de esquema de vista previa 🔗
para obtener más información.

También ha ingerido correctamente datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform mediante el script de arranque proporcionado.

Para seguir trabajando con los datos introducidos:

recommendation-more-help
experience-platform-help-data-science-workspace