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Création de jeux de données et de schéma de vente au détail

Last update: Wed Oct 29 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Créé pour :

  • Utilisateur ou utilisatrice
  • Développeur
NOTE
Le Workspace de science des données ne peut plus être acheté.
Cette documentation est destinée aux clients existants disposant de droits antérieurs sur Data Science Workspace.

Ce tutoriel vous présente les prérequis et les ressources nécessaires à tous les autres tutoriels Adobe Experience Platform Data Science Workspace . Une fois l’opération terminée, le schéma et les jeux de données de ventes au détail seront disponibles pour vous et les membres de votre organisation sur Experience Platform.

Prise en main

Avant de commencer ce tutoriel, vous devez disposer des éléments suivants :

Création de jeux de données et de schéma de vente au détail

Les jeux de données et le schéma de vente au détail sont créés automatiquement à l’aide du script de bootstrap fourni. Suivez les étapes ci-dessous dans l’ordre :

Fichiers de configuration

  1. Dans le package de ressources du tutoriel Experience Platform, accédez au bootstrap de répertoire, puis ouvrez-le config.yaml à l’aide d’un éditeur de texte approprié.

  2. Dans la section Enterprise, saisissez les valeurs suivantes :

    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. Modifiez les valeurs figurant dans la section Platform, comme indiqué ci-dessous :

    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 : chemin d’accès de base des appels API. Ne modifiez pas cette valeur.
    • ims_token : Votre {ACCESS_TOKEN} va ici.
    • ingest_data : pour les besoins de ce tutoriel, définissez cette valeur sur "True" afin de créer les schémas et les jeux de données de ventes au détail. Une valeur "False" crée uniquement les schémas.
    • build_recipe_artifacts : pour les besoins de ce tutoriel, définissez cette valeur sur "False" pour empêcher le script de générer un artefact de recette.
    • kernel_type : type d’exécution de l’artefact de recette. Laissez la valeur Python si build_recipe_artifacts est définie comme "False", sinon spécifiez le type d’exécution correct.

  4. Dans la section Titles, fournissez les informations suivantes adaptées aux données d’exemple de ventes au détail, enregistrez et fermez le fichier une fois les modifications effectuées. Exemple illustré ci-dessous :

    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

Exécution du script de bootstrap

  1. Ouvrez votre application de terminal et accédez au répertoire des ressources de tutoriel Experience Platform.

  2. Définissez le répertoire bootstrap comme chemin de travail actuel et exécutez le script bootstrap.py Python en saisissant la commande suivante :

    code language-bash 
    python bootstrap.py
    note note
    NOTE
    Le script peut prendre plusieurs minutes.

Étapes suivantes

Une fois l’exécution du script de bootstrap terminée, il est possible d’afficher les jeux de données et schémas d’entrée et de sortie de ventes au détail sur Experience Platform. Pour plus d’informations, consultez le tutoriel de présentation des données de schéma.

Vous avez également ingéré avec succès des données d’exemple de ventes au détail dans Experience Platform à l’aide du script de bootstrap fourni.

Pour continuer à travailler sur les données ingérées, procédez de la façon suivante :

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