to run dbt, set environment variables (in dbt file): set -o allexport; source ../dw_zero/.env; set +o allexport

Projeto DBT-Core para Data Warehouse de Commodities

Este projeto utiliza DBT (Data Build Tool) para gerenciar e transformar dados de um Data Warehouse (DW) de commodities. O objetivo é criar um pipeline de dados robusto e eficiente que trata e organiza os dados de commodities e suas movimentações para análise.

Estrutura do Projeto

1. Seeds

Os seeds são dados estáticos que são carregados no Data Warehouse a partir de arquivos CSV. Neste projeto, usamos seeds para carregar dados de movimentações de commodities.

2. Models

Os models definem as transformações de dados usando SQL. Eles são divididos em duas camadas principais: staging e datamart.

Staging

A camada de staging é responsável por preparar e limpar os dados antes que eles sejam carregados nas tabelas finais de análise.

• stg__commodities.sql: Trata e formata os dados das commodities extraídos da API.
• stg__movimentacao.sql: Trata e formata os dados de movimentações das commodities.

Datamart

A camada de datamart é onde os dados finais de análise são armazenados. Eles são baseados nos dados preparados pela camada de staging.

• dm_commodities.sql: Integra os dados tratados das commodities e das movimentações, criando um modelo de dados final para análise.

3. Sources

Os sources são as tabelas ou arquivos de origem dos dados que o DBT utiliza para realizar as transformações.

4. Snapshots

Os snapshots são utilizados para manter um histórico de como os dados mudam ao longo do tempo.

Estrutura de Diretórios

├── models
│   ├── staging
│   │   ├── stg__commodities.sql
│   │   └── stg__movimentacao.sql
│   └── datamart
│       └── dm_commodities.sql
├── seeds
│   └── movimentacao.csv
├── dbt_project.yml
└── README.md

Executando o Projeto

Requisitos

• Python 3.7+
• DBT

Passos para Execução

1. Clonar o Repositório:

   git clone <URL-do-Repositório>
   cd <Nome-do-Repositório>

2. Instalar o DBT:

   pip install dbt-core dbt-postgres

   Com Poetry

   poetry install
   poetry shell

3. Configurar o DBT:

   • Configure o arquivo profiles.yml para se conectar ao seu Data Warehouse. O arquivo deve estar no diretório ~/.dbt/ ou no diretório especificado pela variável de ambiente DBT_PROFILES_DIR.

   Exemplo de profiles.yml:

   databasesales:
     target: dev
     outputs:
       dev:
         type: postgres
         host: <DB_HOST_PROD>
         user: <DB_USER_PROD>
         password: <DB_PASS_PROD>
         port: <DB_PORT_PROD>
         dbname: <DB_NAME_PROD>
         schema: <DB_SCHEMA_PROD>
         threads: 1

4. Executar os Seeds do DBT:

   dbt seed

5. Executar as Transformações do DBT:

   dbt run

6. Verificar o Estado do Projeto:

   dbt test

Contribuição

Para contribuir com o projeto, por favor, faça um fork do repositório e envie um pull request com suas alterações.

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Descrição dos Models

stg__commodities.sql

Este model é responsável por tratar e formatar os dados das commodities extraídos da API. Ele faz a limpeza e transformação necessárias para preparar os dados para o datamart.

stg__movimentacao.sql

Este model é responsável por tratar e formatar os dados de movimentações das commodities. Ele faz a limpeza e transformação necessárias para preparar os dados para o datamart.

dm_commodities.sql

Este model integra os dados tratados das commodities e das movimentações, criando um modelo de dados final para análise. Ele calcula métricas e agrega os dados para facilitar a análise no dashboard.