概要

このリポジトリは、製品の販売データ（sales.csv）と在庫データ（inventory.csv）を原データ（Raw CSV）から取り込み、変換（ETL）、クラウドデータウェアハウス（Snowflake）へのロード、そしてTableauでの可視化までを一連の流れで示したサンプルパイプラインです。主にPython（pandas）でのETL処理を示すスクリプト、AirflowのDAG（orchestration）を格納するディレクトリ、サンプルCSVファイル、簡易的なデータモデリングとSQLの例が含まれています。学習目的での構成が中心で、実運用に必要な認証管理や堅牢なエラーハンドリングは最小限に留められています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 3
ファイル数: 9
メインの言語: Python

主な特徴

CSVの原データからSnowflakeへのロードまでをカバーするエンドツーエンドのサンプルパイプライン。
pandasベースのETLスクリプト（etl_inventory_sales.py）でデータクレンジングと変換処理を実装。
Apache Airflow用のDAG（airflow_dagディレクトリ）によるワークフロー管理の雛形。
Tableauを用いた可視化ワークフローとデータウェアハウス設計のサンプル。

技術的なポイント

本プロジェクトは学習用途を想定した構成ながら、実務でよく使われる技術スタックの組合せを示している点が評価できます。ETLは主にpandasで書かれたスクリプトが担い、CSVを読み込んで欠損処理、型変換、集計やキー作成といった前処理を行ったあと、Snowflakeに対してSQLやコネクタを使ってデータを送り込む流れが想定されています。AirflowディレクトリにはDAGの定義やタスク分割の例が置かれており、定期実行や依存関係の管理、タスクのリトライやログ取得などオーケストレーションの基本を学べます。データモデリング面では、単純なファクト（sales）とディメンション（product, inventoryなど）を意識したスキーマ設計が示唆されており、分析クエリの効率化や集計前処理の重要性に触れています。Snowflakeを選定している点は、クラウドネイティブなスケーリングやストレージ・コンピュートの分離、SQL互換性を活かした運用を念頭に置いた設計です。セキュリティや環境変数管理、ステージングテーブルの運用、増分ロード／Idempotencyの実装などはサンプルの範囲では簡略化されていますが、本テンプレートを基にCI/CDやSecrets管理、データ検証フレームワーク（Great Expectations等）を追加することで実運用レベルに拡張可能です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.DS_Store: file
README.md: file
airflow_dag: dir
etl_inventory_sales.py: file
inventory.csv: file

…他 4 ファイル

まとめ

学習用途に最適な、Airflow＋pandas＋Snowflake＋Tableauで構成されたシンプルなエンドツーエンドETLサンプル。

リポジトリ情報：

名前: Product-Inventory-Analytics-Pipeline
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/nehalp159/Product-Inventory-Analytics-Pipeline
オーナー: nehalp159
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/49839489?v=4

READMEの抜粋：

Product Inventory Analytics Pipeline

End-to-end data pipeline that processes product inventory and sales data using:

Python (ETL with pandas)
Snowflake (cloud data warehouse)
Tableau Desktop + Tableau Cloud
Apache Airflow (orchestration)
SQL
Data Warehouse Modeling

🧱 Architecture Overview

Raw CSVs (sales.csv, inventory.csv)
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製品在庫分析パイプライン