同行评审 2：tfl-data-visualization中的数据仓库、转换与可重复性（第二部分）
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
该文章介绍了tfl-data-visualization项目的同行评审，重点在数据仓库、转换、可视化和可重复性。项目使用BigQuery存储数据，采用dbt进行转换，通过Looker Studio实现可视化。文档详尽，确保可重复性，设计清晰、模块化，具备良好的自动化和可扩展性。建议改进测试、监控和优化策略。
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关键要点
- 该项目是一个云原生数据工程管道，用于分析伦敦地铁和TfL铁路站的乘客流量。
- 项目使用BigQuery存储和查询处理后的数据，采用分区表优化查询速度和降低成本。
- README文档清晰解释了分区的使用，便于审阅者和未来维护者理解设计选择。
- 项目使用dbt进行数据转换，结构化、文档化和自动化转换逻辑。
- dbt模型目录包含模块化的SQL模型，确保模型经过验证和良好描述。
- 通过Kestra自动执行dbt运行，确保每次数据摄取后转换保持最新。
- 项目提供Looker Studio仪表板，包含多个交互式图表和过滤功能，便于不同利益相关者使用。
- README文档提供逐步说明，涵盖云凭证设置、基础设施配置、编排和转换，确保可重复性。
- 项目在清晰性、模块化设计、自动化和现代云工具使用方面表现突出。
- 建议改进测试、监控和优化策略，增加持续集成和数据流监控机制。
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