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

NOTE
Data Science Workspace ne peut plus être acheté.
Cette documentation est destinée aux clients existants disposant de droits antérieurs à Data Science Workspace.

Ce tutoriel vous fournit les prérequis et les ressources requis pour tous les autres tutoriels Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Une fois l’opération terminée, les jeux de données et le schéma de vente 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 de tutoriel Experience Platform, accédez au répertoire bootstrap et ouvrez 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 pour les 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 jeux de données et les schémas de vente au détail. Une valeur "False" crée uniquement les schémas.
    • build_recipe_artifacts : pour les besoins de ce tutoriel, définissez cette valeur sur "False" afin d’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 de ressources du tutoriel Experience Platform.

  2. Définissez le répertoire bootstrap comme chemin d’accès opérationnel actuel et exécutez le script bootstrap.py Python en saisissant la commande suivante :

    code language-bash
    python bootstrap.py
    
    note note
    NOTE
    L’exécution du script peut prendre plusieurs minutes.

Étapes suivantes

Une fois le script de bootstrap terminé, les jeux de données et schémas d’entrée et de sortie de Ventes au détail peuvent être affichés 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 :

recommendation-more-help
cc79fe26-64da-411e-a6b9-5b650f53e4e9