tieumybutkus
New member
#BigQuery #DataAnalysis #dbt #datawarehouse ## 1.Giới thiệu
Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.Bằng cách phân tích dữ liệu của bạn, bạn có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, sản phẩm và hoạt động của bạn.Thông tin này có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn, cải thiện sản phẩm của bạn và phát triển doanh nghiệp của bạn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách phân tích dữ liệu của bạn bằng DBT và BigQuery.DBT là một công cụ chuyển đổi dữ liệu giúp dễ dàng tạo và quản lý các đường ống dữ liệu.BigQuery là một kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý đầy đủ, cung cấp các phân tích nhanh và có thể mở rộng.
Cùng nhau, DBT và BigQuery có thể giúp bạn:
* Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
* Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu của bạn
* Phân tích dữ liệu của bạn để tìm hiểu biết sâu sắc
* Chia sẻ những hiểu biết của bạn với những người khác
## 2.Bắt đầu với DBT và BigQuery
Để bắt đầu với DBT và BigQuery, bạn sẽ cần:
* Tạo một dự án BigQuery
* Cài đặt DBT CLI
* Tạo một dự án DBT
* Viết các mô hình DBT của bạn
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước trong các phần sau.
### Tạo một dự án BigQuery
Để tạo một dự án BigQuery, bạn có thể sử dụng [Bảng điều khiển web BigQuery] (https://console.cloud.google.com/bigquery).
Khi bạn đã tạo một dự án, bạn sẽ cần tạo một bộ dữ liệu.Một bộ dữ liệu là một tập hợp các bảng chia sẻ một lược đồ chung.
### Cài đặt DBT CLI
DBT CLI là một công cụ dòng lệnh mà bạn có thể sử dụng để tạo và quản lý các dự án DBT.
Để cài đặt DBT CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt DBT
`` `
### Tạo một dự án DBT
Để tạo dự án DBT, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
dbt init <-irject-name>
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục mới có tên là `<tên dự án>`.Thư mục này sẽ chứa các tệp sau:
* `dbt_project.yml`: Tệp này chứa cấu hình cho dự án DBT của bạn.
* `model`: Thư mục này chứa các mô hình DBT của bạn.
* `Kiểm tra`: Thư mục này chứa các bài kiểm tra DBT của bạn.
### Viết mô hình DBT của bạn
Mô hình DBT là một tệp xác định chuyển đổi dữ liệu.Một mô hình DBT có thể được sử dụng để:
* Tạo bảng
* Cập nhật bảng
* Xóa bảng
* Tham gia bảng
* Áp dụng chức năng cho một bảng
Để viết mô hình DBT, bạn có thể sử dụng cú pháp sau:
`` `
{{config (
Target = "BigQuery"
)}}
LỰA CHỌN *
Từ `<Dataset-name>.
`` `
Mô hình này sẽ tạo một bảng có tên là `<tên bảng>` trong bộ dữ liệu `<-dataset-name>`.
## 3.Chạy các mô hình DBT của bạn
Khi bạn đã viết các mô hình DBT của mình, bạn có thể chạy chúng bằng lệnh sau:
`` `
DBT chạy
`` `
Điều này sẽ chạy tất cả các mô hình DBT của bạn theo thứ tự mà chúng được xác định.
##4.Chia sẻ những hiểu biết của bạn
Khi bạn đã phân tích dữ liệu của mình, bạn có thể chia sẻ những hiểu biết của mình với người khác bằng cách tạo báo cáo DBT.Báo cáo DBT là tệp HTML chứa kết quả của các mô hình DBT của bạn.
Để tạo báo cáo DBT, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Báo cáo DBT
`` `
Điều này sẽ tạo ra một báo cáo có tên là `<tên dự án> .html` trong thư mục gốc của dự án DBT của bạn.
## 5.Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách phân tích dữ liệu của bạn bằng DBT và BigQuery.DBT là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn thu thập, làm sạch, chuyển đổi và phân tích dữ liệu của bạn.BigQuery là một kho dữ liệu có thể mở rộng và hiệu suất, có thể lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu.
Cùng nhau, DBT và BigQuery có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của bạn có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn, cải thiện sản phẩm và phát triển doanh nghiệp của bạn.
## hashtags
* #BigQuery
* #dữ liệu
=======================================
#BigQuery #DataAnalysis #dbt #datawarehouse ##1. Introduction
Data analysis is a key part of any data-driven business. By analyzing your data, you can gain insights into your customers, your products, and your operations. This information can help you make better decisions, improve your products, and grow your business.
In this article, we will show you how to analyze your data using dbt and BigQuery. dbt is a data transformation tool that makes it easy to create and manage data pipelines. BigQuery is a fully managed, cloud-based data warehouse that provides fast and scalable analytics.
Together, dbt and BigQuery can help you to:
* Collect data from multiple sources
* Clean and transform your data
* Analyze your data to find insights
* Share your insights with others
##2. Getting Started with dbt and BigQuery
To get started with dbt and BigQuery, you will need to:
* Create a BigQuery project
* Install the dbt CLI
* Create a dbt project
* Write your dbt models
We will walk you through each of these steps in the following sections.
### Creating a BigQuery project
To create a BigQuery project, you can use the [BigQuery web console](https://console.cloud.google.com/bigquery).
Once you have created a project, you will need to create a dataset. A dataset is a collection of tables that share a common schema.
### Installing the dbt CLI
The dbt CLI is a command-line tool that you can use to create and manage dbt projects.
To install the dbt CLI, you can use the following command:
```
pip install dbt
```
### Creating a dbt project
To create a dbt project, you can use the following command:
```
dbt init <project-name>
```
This will create a new directory called `<project-name>`. This directory will contain the following files:
* `dbt_project.yml`: This file contains the configuration for your dbt project.
* `models`: This directory contains your dbt models.
* `tests`: This directory contains your dbt tests.
### Writing your dbt models
A dbt model is a file that defines a data transformation. A dbt model can be used to:
* Create a table
* Update a table
* Delete a table
* Join tables
* Apply a function to a table
To write a dbt model, you can use the following syntax:
```
{{ config(
target = "bigquery"
) }}
SELECT *
FROM `<dataset-name>.<table-name>`
```
This model will create a table called `<table-name>` in the `<dataset-name>` dataset.
##3. Running your dbt models
Once you have written your dbt models, you can run them using the following command:
```
dbt run
```
This will run all of your dbt models in the order that they are defined.
##4. Sharing your insights
Once you have analyzed your data, you can share your insights with others by creating a dbt report. A dbt report is a HTML file that contains the results of your dbt models.
To create a dbt report, you can use the following command:
```
dbt report
```
This will create a report called `<project-name>.html` in the root directory of your dbt project.
##5. Conclusion
In this article, we showed you how to analyze your data using dbt and BigQuery. dbt is a powerful tool that can help you to collect, clean, transform, and analyze your data. BigQuery is a scalable and performant data warehouse that can store and analyze large amounts of data.
Together, dbt and BigQuery can help you to gain insights into your data that can help you make better decisions, improve your products, and grow your business.
## Hashtags
* #BigQuery
* #data
Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.Bằng cách phân tích dữ liệu của bạn, bạn có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, sản phẩm và hoạt động của bạn.Thông tin này có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn, cải thiện sản phẩm của bạn và phát triển doanh nghiệp của bạn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách phân tích dữ liệu của bạn bằng DBT và BigQuery.DBT là một công cụ chuyển đổi dữ liệu giúp dễ dàng tạo và quản lý các đường ống dữ liệu.BigQuery là một kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý đầy đủ, cung cấp các phân tích nhanh và có thể mở rộng.
Cùng nhau, DBT và BigQuery có thể giúp bạn:
* Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
* Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu của bạn
* Phân tích dữ liệu của bạn để tìm hiểu biết sâu sắc
* Chia sẻ những hiểu biết của bạn với những người khác
## 2.Bắt đầu với DBT và BigQuery
Để bắt đầu với DBT và BigQuery, bạn sẽ cần:
* Tạo một dự án BigQuery
* Cài đặt DBT CLI
* Tạo một dự án DBT
* Viết các mô hình DBT của bạn
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước trong các phần sau.
### Tạo một dự án BigQuery
Để tạo một dự án BigQuery, bạn có thể sử dụng [Bảng điều khiển web BigQuery] (https://console.cloud.google.com/bigquery).
Khi bạn đã tạo một dự án, bạn sẽ cần tạo một bộ dữ liệu.Một bộ dữ liệu là một tập hợp các bảng chia sẻ một lược đồ chung.
### Cài đặt DBT CLI
DBT CLI là một công cụ dòng lệnh mà bạn có thể sử dụng để tạo và quản lý các dự án DBT.
Để cài đặt DBT CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt DBT
`` `
### Tạo một dự án DBT
Để tạo dự án DBT, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
dbt init <-irject-name>
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục mới có tên là `<tên dự án>`.Thư mục này sẽ chứa các tệp sau:
* `dbt_project.yml`: Tệp này chứa cấu hình cho dự án DBT của bạn.
* `model`: Thư mục này chứa các mô hình DBT của bạn.
* `Kiểm tra`: Thư mục này chứa các bài kiểm tra DBT của bạn.
### Viết mô hình DBT của bạn
Mô hình DBT là một tệp xác định chuyển đổi dữ liệu.Một mô hình DBT có thể được sử dụng để:
* Tạo bảng
* Cập nhật bảng
* Xóa bảng
* Tham gia bảng
* Áp dụng chức năng cho một bảng
Để viết mô hình DBT, bạn có thể sử dụng cú pháp sau:
`` `
{{config (
Target = "BigQuery"
)}}
LỰA CHỌN *
Từ `<Dataset-name>.
`` `
Mô hình này sẽ tạo một bảng có tên là `<tên bảng>` trong bộ dữ liệu `<-dataset-name>`.
## 3.Chạy các mô hình DBT của bạn
Khi bạn đã viết các mô hình DBT của mình, bạn có thể chạy chúng bằng lệnh sau:
`` `
DBT chạy
`` `
Điều này sẽ chạy tất cả các mô hình DBT của bạn theo thứ tự mà chúng được xác định.
##4.Chia sẻ những hiểu biết của bạn
Khi bạn đã phân tích dữ liệu của mình, bạn có thể chia sẻ những hiểu biết của mình với người khác bằng cách tạo báo cáo DBT.Báo cáo DBT là tệp HTML chứa kết quả của các mô hình DBT của bạn.
Để tạo báo cáo DBT, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Báo cáo DBT
`` `
Điều này sẽ tạo ra một báo cáo có tên là `<tên dự án> .html` trong thư mục gốc của dự án DBT của bạn.
## 5.Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách phân tích dữ liệu của bạn bằng DBT và BigQuery.DBT là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn thu thập, làm sạch, chuyển đổi và phân tích dữ liệu của bạn.BigQuery là một kho dữ liệu có thể mở rộng và hiệu suất, có thể lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu.
Cùng nhau, DBT và BigQuery có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của bạn có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn, cải thiện sản phẩm và phát triển doanh nghiệp của bạn.
## hashtags
* #BigQuery
* #dữ liệu
=======================================
#BigQuery #DataAnalysis #dbt #datawarehouse ##1. Introduction
Data analysis is a key part of any data-driven business. By analyzing your data, you can gain insights into your customers, your products, and your operations. This information can help you make better decisions, improve your products, and grow your business.
In this article, we will show you how to analyze your data using dbt and BigQuery. dbt is a data transformation tool that makes it easy to create and manage data pipelines. BigQuery is a fully managed, cloud-based data warehouse that provides fast and scalable analytics.
Together, dbt and BigQuery can help you to:
* Collect data from multiple sources
* Clean and transform your data
* Analyze your data to find insights
* Share your insights with others
##2. Getting Started with dbt and BigQuery
To get started with dbt and BigQuery, you will need to:
* Create a BigQuery project
* Install the dbt CLI
* Create a dbt project
* Write your dbt models
We will walk you through each of these steps in the following sections.
### Creating a BigQuery project
To create a BigQuery project, you can use the [BigQuery web console](https://console.cloud.google.com/bigquery).
Once you have created a project, you will need to create a dataset. A dataset is a collection of tables that share a common schema.
### Installing the dbt CLI
The dbt CLI is a command-line tool that you can use to create and manage dbt projects.
To install the dbt CLI, you can use the following command:
```
pip install dbt
```
### Creating a dbt project
To create a dbt project, you can use the following command:
```
dbt init <project-name>
```
This will create a new directory called `<project-name>`. This directory will contain the following files:
* `dbt_project.yml`: This file contains the configuration for your dbt project.
* `models`: This directory contains your dbt models.
* `tests`: This directory contains your dbt tests.
### Writing your dbt models
A dbt model is a file that defines a data transformation. A dbt model can be used to:
* Create a table
* Update a table
* Delete a table
* Join tables
* Apply a function to a table
To write a dbt model, you can use the following syntax:
```
{{ config(
target = "bigquery"
) }}
SELECT *
FROM `<dataset-name>.<table-name>`
```
This model will create a table called `<table-name>` in the `<dataset-name>` dataset.
##3. Running your dbt models
Once you have written your dbt models, you can run them using the following command:
```
dbt run
```
This will run all of your dbt models in the order that they are defined.
##4. Sharing your insights
Once you have analyzed your data, you can share your insights with others by creating a dbt report. A dbt report is a HTML file that contains the results of your dbt models.
To create a dbt report, you can use the following command:
```
dbt report
```
This will create a report called `<project-name>.html` in the root directory of your dbt project.
##5. Conclusion
In this article, we showed you how to analyze your data using dbt and BigQuery. dbt is a powerful tool that can help you to collect, clean, transform, and analyze your data. BigQuery is a scalable and performant data warehouse that can store and analyze large amounts of data.
Together, dbt and BigQuery can help you to gain insights into your data that can help you make better decisions, improve your products, and grow your business.
## Hashtags
* #BigQuery
* #data
