penguin-datalayer-collect

O penguin-datalayer-collect é um modulo do ecossitema raf-suite criado pela DP6 para garantir a qualidade dos dados (Data Quality) nos projetos de engenharia de dados implementados nos clientes da DP6, através de monitoramento e pipelines automatizadas de dados.

Ecossistema raft-suite

Setup penguin-datalayer-collect

1. Requisitos para utilização

1.1 Produtos do GCP

• Cloud Storage
• Cloud Function
• Bigquery
• Service account

1.2 Dependências ambiente local

1. Google Cloud SDK
2. Pacotes zip, unzip e curl
3. Criar service Account com as permissões (Storage Object Admin, Cloud Functions Admin, BigQuery Admin e Service Account User)
4. Variável GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
5. Instalar o Terraform

Observação: Utilizando o ambiente no Google Cloud Shell não é necessário fazer os 1 e 4

2. Instalando o penguin-datalayer-core

Clonando o projeto git

git clone https://github.com/DP6/penguin-datalayer-collect.git

Fazer deploy no GCP usando o Terraform

sh terraform_deploy.sh

3. Configurando a tag no GTM

TODO

<script>
	/*
	*Tag responsável por enviar a camada de dados para o Penguin-datalayer-collect
	*/
	analyticsHelper.safeFn('Penguin Datalayer Collect ', function(helper){
		// Array do dataLyer configurado para o GTM
		var body = dataLayer;

		if (helper.cookie('penguin_datalayer_collect') === 'true') {
			var request = new XMLHttpRequest();
			request.open("POST", {{endpoint - penguin-datalayer - collect}} + "?schema="+ {{schema}} , true); // Os dados de validação podem ser enriquecidos com dados de negocios enviados como queryString
			request.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json');
			request.onreadystatechange = logHttpResponse;
			request.send(JSON.stringify(body));
		}

		function habilitarAmostragemValidacao() {
			function random(min, max) {
				min = Math.ceil(min);
				max = Math.floor(max);
				return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min;
			}
				var sample = 1;
				var domain = {{Cookie - Domínio}} ? {{Cookie - Domínio}} : 'auto';
				
				if (!helper.cookie('penguin_datalayer_collect')) {
					if (random(0, 100) <= sample) {
						helper.cookie('penguin_datalayer_collect', 'true', {'exdays': 1, 'domain': domain});
					} else {
						helper.cookie('penguin_datalayer_collect', 'false', {'exdays': 1, 'domain': domain});
					}
				}
			}
		}

		function logHttpResponse() {
			if ({{Debug Mode}}) {
				console.log('Penguin-datalayer-collect - Status: ', this.status);
				console.log('Penguin-datalayer-collect - Object dataLayer:', window.dataLayer);
				console.log(JSON.stringify(window.dataLayer));
			}
		}
   });
</script>

4. Enriquecendos os dados com informações de negócio

TODO

5. Criando o dashboard de acompanhamento

TODO

6. Como contribuir

TODO

6.1 Referências

• https://www.conventionalcommits.org/en/v1.0.0/
• https://github.com/semantic-release/semantic-release

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