Panoramica

Questo quickstart Tasty Bytes - Da zero a Snowflake è dedicato alla collaborazione. In questo quickstart ti mostreremo come puoi arricchire i tuoi dati di prima parte con dati meteorologici utilizzando il Marketplace Snowflake. Il Marketplace Snowflake è il luogo in cui puoi trovare, provare e acquistare app e dati di terze parti, senza bisogno di configurare ETL, pipeline di dati o integrazioni.

Prerequisiti

Cosa imparerai

Cosa realizzerai

Panoramica

In questo quickstart seguiremo la storia del cliente Tasty Bytes attraverso un foglio di lavoro SQL di Snowsight, utilizzando questa pagina come guida completa di commenti aggiuntivi, immagini e link alla documentazione.

In questa sezione vedremo nei dettagli come accedere a Snowflake, creare un nuovo foglio di lavoro, rinominarlo, copiare da GitHub il codice SQL che utilizzeremo in questo quickstart e incollarlo nel foglio di lavoro.

Passaggio 1 - Accedere a Snowflake tramite URL

Passaggio 2 - Effettuare l'accesso a Snowflake

Passaggio 3 - Accedere ai fogli di lavoro

Passaggio 4 - Creare un foglio di lavoro

Passaggio 5 - Rinominare un foglio di lavoro

Passaggio 6 - Accedere al codice SQL di questo quickstart in GitHub

tb_zts_collaboration.sql

Passaggio 7 - Copiare la configurazione SQL da GitHub

Passaggio 8 - Incollare la configurazione SQL da GitHub nel tuo foglio di lavoro Snowflake

Passaggio 9 - Fai clic su Next –>

Panoramica

Gli analisti finanziari di Tasty Bytes ci hanno fatto notare che, eseguendo un'analisi su base annuale, ci sono giorni in cui le vendite dei food truck in varie città scendono inspiegabilmente a 0. Ci hanno fornito un esempio riferito ad Amburgo, in Germania, nel mese di febbraio 2022.

Passaggio 1 - Interrogare i dati dei punti vendita alla ricerca di tendenze

Per iniziare, eseguiamo le tre query di questo passaggio per impostare il contesto del ruolo e del warehouse su tasty_data_engineer e tasty_de_wh. Dopo avere impostato il contesto, interrogheremo la vista analitica orders_v per fornire un set di risultati relativo alle vendite di Amburgo nel 2022.

USE ROLE tasty_data_engineer; 
USE WAREHOUSE tasty_de_wh;

SELECT 
    o.date, 
    SUM(o.price) AS daily_sales 
FROM frostbyte_tasty_bytes.analytics.orders_v o 
WHERE 1=1 
    AND o.country = 'Germany' 
    AND o.primary_city = 'Hamburg' 
    AND DATE(o.order_ts) BETWEEN '2022-02-10' 
    AND '2022-02-28' 
GROUP BY o.date 
ORDER BY o.date ASC;

Osservando questa schermata vediamo che effettivamente non sono registrate vendite giornaliere per alcuni giorni di febbraio, proprio come avevano detto i nostri analisti. Nella prossima sezione cercheremo di indagare più a fondo per scoprire il motivo di questa situazione.

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Come abbiamo visto nella sezione precedente, sembra che ad Amburgo non siano state effettuate vendite dal 16 al 21 febbraio. I nostri dati di prima parte non contengono molte altre informazioni utili, ma deve esserci stato qualche motivo di più ampia portata.

Un'idea che possiamo immediatamente esplorare utilizzando il Marketplace Snowflake sono le condizioni meteorologiche estreme, con un data product pubblico e gratuito fornito da Weather Source.

Passaggio 1 - Acquisire Weather Source LLC: frostbyte dal Marketplace Snowflake

Il Marketplace Snowflake è il luogo migliore per trovare, provare e acquistare i dati e le applicazioni che ti servono per le tue soluzioni aziendali innovative. In questo passaggio accederemo al data product Weather Source LLC: frostbyte per indagare ulteriormente sul calo delle vendite ad Amburgo.

Segui i passaggi e il video qui di seguito per acquisire questo prodotto in catalogo nel tuo account Snowflake.

Passaggio 2 - Armonizzare i dati interni ed esterni

Dopo avere predisposto il database condiviso frostbyte_weathersource, esegui la query di questo passaggio per creare una vista harmonized.daily_weather_v mettendo in join due tabelle di Weather Source con la nostra tabella "country" in base ai Paesi e alle città in cui operano i food truck di Tasty Bytes.

CREATE OR REPLACE VIEW frostbyte_tasty_bytes.harmonized.daily_weather_v
    AS
SELECT 
    hd.*,
    TO_VARCHAR(hd.date_valid_std, 'YYYY-MM') AS yyyy_mm,
    pc.city_name AS city,
    c.country AS country_desc
FROM frostbyte_weathersource.onpoint_id.history_day hd
JOIN frostbyte_weathersource.onpoint_id.postal_codes pc
    ON pc.postal_code = hd.postal_code
    AND pc.country = hd.country
JOIN frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.country c
    ON c.iso_country = hd.country
    AND c.city = hd.city_name;

Come si vede nella definizione della vista riportata sopra, abbiamo messo in join due delle tabelle di frostbyte_weathersource all'interno dello schema onpoint_id e poi le abbiamo armonizzate con la tabella country proveniente dal database frostbyte_tasty_bytes e dallo schema raw_pos.

Questo è il tipo di operazione che viene tipicamente svolto nel layer armonizzato, che altri potrebbero definire "zona Silver".

Passaggio 3 - Visualizzare le temperature giornaliere

Una volta creata la vista daily_weather_v nel nostro schema armonizzato, diamo un'occhiata alla temperatura media giornaliera di Amburgo a febbraio 2022 eseguendo la prossima query.

Nel fare ciò, utilizzeremo le funzioni AVG, YEAR e MONTH.

SELECT 
    dw.country_desc,
    dw.city_name,
    dw.date_valid_std,
    AVG(dw.avg_temperature_air_2m_f) AS avg_temperature_air_2m_f
FROM frostbyte_tasty_bytes.harmonized.daily_weather_v dw
WHERE 1=1
    AND dw.country_desc = 'Germany'
    AND dw.city_name = 'Hamburg'
    AND YEAR(date_valid_std) = '2022'
    AND MONTH(date_valid_std) = '2'
GROUP BY dw.country_desc, dw.city_name, dw.date_valid_std
ORDER BY dw.date_valid_std DESC;

Per indagare ulteriormente le tendenze, utilizziamo i grafici Snowsight per visualizzare la temperatura media nel tempo in un grafico a linee.

In tutto ciò che abbiamo visto fin qui, non è ancora evidente un motivo per le giornate di vendite zero dei nostri food truck. Nel prossimo passaggio cercheremo di trovare qualcos'altro che possa spiegare la situazione.

Passaggio 4 - Inserire i dati sul vento

Come abbiamo visto nel passaggio precedente, la temperatura media giornaliera non sembra spiegare le giornate di vendite zero ad Amburgo. Per fortuna Weather Source fornisce anche altre metriche meteorologiche che possiamo esaminare.

Ora esegui la prossima query, in cui utilizzeremo la nostra vista armonizzata per inserire i dati sul vento. In questa query vedremo l'utilizzo della funzione MAX.

SELECT 
    dw.country_desc,
    dw.city_name,
    dw.date_valid_std,
    MAX(dw.max_wind_speed_100m_mph) AS max_wind_speed_100m_mph
FROM frostbyte_tasty_bytes.harmonized.daily_weather_v dw
WHERE 1=1
    AND dw.country_desc IN ('Germany')
    AND dw.city_name = 'Hamburg'
    AND YEAR(date_valid_std) = '2022'
    AND MONTH(date_valid_std) = '2'
GROUP BY dw.country_desc, dw.city_name, dw.date_valid_std
ORDER BY dw.date_valid_std DESC;

Di nuovo, le tendenze in questo genere di dati potrebbero essere evidenziate meglio creando rapidamente un grafico Snowsight. Segui le frecce nelle schermate illustrate sotto per passare dai risultati ai grafici.

Ah-ha! Nei giorni senza vendite, il vento raggiungeva livelli da uragano. Questo sembra spiegare meglio il fatto che i nostri food truck non siano riusciti a vendere nulla in quei giorni. Tuttavia, poiché abbiamo eseguito questa analisi nel layer armonizzato, ora iniziamo il percorso per renderla disponibile nel layer analitico, in cui i nostri analisti potranno accedere autonomamente a questi insight.

Passaggio 5 - Fai clic su Next –>

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A questo punto abbiamo stabilito che il vento a livelli da uragano può probabilmente spiegare le giornate con zero vendite che gli analisti finanziari ci hanno fatto notare.

Ora mettiamo questo tipo di ricerca a disposizione di tutta la nostra organizzazione distribuendo una vista analitica a cui possono accedere tutti i dipendenti di Tasty Bytes.

Passaggio 1 - Creare funzioni SQL

Poiché siamo un'azienda globale, iniziamo il processo creando prima di tutto due funzioni SQL per convertire Fahrenheit in Celsius e pollici in millimetri.

Esegui le due query di questo passaggio una alla volta per creare le funzioni fahrenheit_to_celsius e inch_to_millimeter, che utilizzano il comando CREATE FUNCTION.

CREATE OR REPLACE FUNCTION frostbyte_tasty_bytes.analytics.fahrenheit_to_celsius(temp_f NUMBER(35,4))
RETURNS NUMBER(35,4)
AS
$$
    (temp_f - 32) * (5/9)
$$;


CREATE OR REPLACE FUNCTION frostbyte_tasty_bytes.analytics.inch_to_millimeter(inch NUMBER(35,4))
RETURNS NUMBER(35,4)
    AS
$$
    inch * 25.4
$$;

Passaggio 2 - Creare il codice SQL per la vista

Prima di distribuire la nostra vista analitica, creiamo il codice SQL che utilizzeremo nella vista per combinare insieme le vendite giornaliere e i dati meteorologici, sfruttando anche le funzioni di conversione SQL.

Esegui la prossima query, in cui filtriamo per Amburgo, Germania e utilizziamo alcune funzioni che non abbiamo ancora visto, ossia ZEROIFNULL, ROUND e DATE.

SELECT 
    fd.date_valid_std AS date,
    fd.city_name,
    fd.country_desc,
    ZEROIFNULL(SUM(odv.price)) AS daily_sales,
    ROUND(AVG(fd.avg_temperature_air_2m_f),2) AS avg_temperature_fahrenheit,
    ROUND(AVG(frostbyte_tasty_bytes.analytics.fahrenheit_to_celsius(fd.avg_temperature_air_2m_f)),2) AS avg_temperature_celsius,
    ROUND(AVG(fd.tot_precipitation_in),2) AS avg_precipitation_inches,
    ROUND(AVG(frostbyte_tasty_bytes.analytics.inch_to_millimeter(fd.tot_precipitation_in)),2) AS avg_precipitation_millimeters,
    MAX(fd.max_wind_speed_100m_mph) AS max_wind_speed_100m_mph
FROM frostbyte_tasty_bytes.harmonized.daily_weather_v fd
LEFT JOIN frostbyte_tasty_bytes.harmonized.orders_v odv
    ON fd.date_valid_std = DATE(odv.order_ts)
    AND fd.city_name = odv.primary_city
    AND fd.country_desc = odv.country
WHERE 1=1
    AND fd.country_desc = 'Germany'
    AND fd.city = 'Hamburg'
    AND fd.yyyy_mm = '2022-02'
GROUP BY fd.date_valid_std, fd.city_name, fd.country_desc
ORDER BY fd.date_valid_std ASC;

I risultati che abbiamo ricevuto sembrano ottimi. Nel prossimo passaggio, possiamo incapsulare questo codice SQL in una vista.

Passaggio 3 - Distribuire la vista analitica

Utilizzando la stessa query che abbiamo appena esplorato, dobbiamo rimuovere i filtri nella clausola WHERE, aggiungere un COMMENT e promuoverla nel nostro schema analytics come vista daily_city_metrics_v.

Per farlo, esegui l'ultima query di questa sezione.

CREATE OR REPLACE VIEW frostbyte_tasty_bytes.analytics.daily_city_metrics_v
COMMENT = 'Daily Weather Source Metrics and Orders Data for our Cities'
    AS
SELECT 
    fd.date_valid_std AS date,
    fd.city_name,
    fd.country_desc,
    ZEROIFNULL(SUM(odv.price)) AS daily_sales,
    ROUND(AVG(fd.avg_temperature_air_2m_f),2) AS avg_temperature_fahrenheit,
    ROUND(AVG(frostbyte_tasty_bytes.analytics.fahrenheit_to_celsius(fd.avg_temperature_air_2m_f)),2) AS avg_temperature_celsius,
    ROUND(AVG(fd.tot_precipitation_in),2) AS avg_precipitation_inches,
    ROUND(AVG(frostbyte_tasty_bytes.analytics.inch_to_millimeter(fd.tot_precipitation_in)),2) AS avg_precipitation_millimeters,
    MAX(fd.max_wind_speed_100m_mph) AS max_wind_speed_100m_mph
FROM frostbyte_tasty_bytes.harmonized.daily_weather_v fd
LEFT JOIN frostbyte_tasty_bytes.harmonized.orders_v odv
    ON fd.date_valid_std = DATE(odv.order_ts)
    AND fd.city_name = odv.primary_city
    AND fd.country_desc = odv.country
WHERE 1=1
GROUP BY fd.date_valid_std, fd.city_name, fd.country_desc;

Fantastico! Ora abbiamo democratizzato questo tipo di insight per l'organizzazione Tasty Bytes. Nella prossima sezione metteremo insieme e verificheremo tutto ciò che abbiamo fatto finora.

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Panoramica

Con i dati meteorologici e sulle vendite disponibili per tutte le città in cui operano i nostri food truck, vediamo ora come abbiamo abbreviato il time-to-insight per i nostri analisti finanziari.

Passaggio 1 - Semplificare l'analisi

Prima abbiamo dovuto fare il join manuale dei dati dei punti vendita e di Weather Source per investigare sulle vendite di Amburgo, ma ora abbiamo un processo molto più semplice grazie alla vista analytics.daily_city_metrics_v.

Esegui la prossima query, che mostra quanto abbiamo semplificato questa analisi trasformandola in una semplice istruzione Select da un'unica vista.

SELECT 
    dcm.date,
    dcm.city_name,
    dcm.country_desc,
    dcm.daily_sales,
    dcm.avg_temperature_fahrenheit,
    dcm.avg_temperature_celsius,
    dcm.avg_precipitation_inches,
    dcm.avg_precipitation_millimeters,
    dcm.max_wind_speed_100m_mph
FROM frostbyte_tasty_bytes.analytics.daily_city_metrics_v dcm
WHERE 1=1
    AND dcm.country_desc = 'Germany'
    AND dcm.city_name = 'Hamburg'
    AND dcm.date BETWEEN '2022-02-01' AND '2022-02-26'
ORDER BY date DESC;

Fantastico! Se questo codice fosse stato disponibile quando gli analisti finanziari stavano svolgendo la loro ricerca originale, non avrebbero avuto bisogno di rivolgersi ai nostri esperti di dati, perché gli insight sono subito a portata di mano.

Completando questo quickstart abbiamo visto la rapidità con cui il nostro lavoro può produrre valore aziendale in situazioni reali e la facilità con cui possiamo utilizzare il Marketplace Snowflake per sbloccare ulteriori insight basati sui dati.

Passaggio 2 - Fai clic su Next –>

Conclusione

Ottimo lavoro! Hai completato il quickstart Tasty Bytes - Da zero a Snowflake - Collaborazione.

In questo quickstart hai:

Se desideri ripetere questo quickstart, usa gli script di ripristino alla fine del foglio di lavoro associato.

Fasi successive

Per continuare il tuo percorso nel Data Cloud Snowflake, visita il link qui sotto per vedere tutti gli altri quickstart Powered by Tasty Bytes disponibili.