V této kapitole se seznámíš s hlavními případy použití datových modelů v Sigma. Pomocí datového modelu můžeš vytvářet vlastní datové zdroje dostupné ostatním dokumentům Sigma ve tvé organizaci. Díky tomu budeš schopen/schopna škálovat, řídit a udržovat přehledy, analytiku i aplikace celého týmu.

Co je datový model?

Datové modely vs. workbooky

Centralizace aktualizací KPI

Joiny a sjednocení v datovém modelu

Spojení dvou tabulek pomocí union

Vytvoření základní tabulky datového modelu

Spoj dvě tabulky pomocí joinu

Publikování a používání datového modelu

Použití datového modelu v sešitu

Základy udržitelných přehledů

V této kapitole se naučíš, jak rozšířit přehledy za hranice jedné tabulky pomocí metrik a vztahů. Vytvoříš příklad každé z těchto klíčových funkcí datového modelu a uvidíš je v akci v sešitu, takže jejich dopad pochopíš přímo z praxe. Po zvládnutí těchto funkcí budeš schopen/schopna poskytovat výpočty napříč analytickým týmem a centrálně řídit logiku joinů z datového modelu – a přitom uživatelům zachovat potřebnou flexibilitu.

Definuj základní výpočty pomocí metrik

Vytvoř jediný zdroj pravdy pro KPI

Metriky vs. vypočítané sloupce

Obohacení datového modelu přidáním metriky

Vytvoření první metriky

Použití metriky v sešitu

Efektivní správa joinů pomocí vztahů

Relationships vs. joins

Typy vztahů

Přidání sloupců do základní tabulky pomocí vztahu

Přidání vztahu mezi půjčkami a zákazníky

Prozkoumání vztahů v sešitu

Obohacení tabulek o metriky a vztahy

V této kapitole se seznámíš se dvěma pokročilými funkcemi datových modelů – parametry a zabezpečením sloupců – a pak vše, co ses naučil/a, propojíš v jednom závěrečném příkladu. Parametry ti umožní nastavit flexibilní filtry pro tvé modely a zabezpečení pomůže chránit citlivá data. Kombinací všech funkcí a osvědčených postupů, které jsi v kurzu získal/a, pak upevníš své znalosti škálovatelné analytiky.

Filtrování dat pomocí parametrů datového modelu

Parametry vs. filtry

Přidání parametru do datového modelu

Zabezpečení sloupců pro ochranu citlivých dat

Přidání zabezpečení sloupců do datového modelu

Podpoř svůj tým plnohodnotným datovým modelem

Dokončení datového modelu podle specifikace

Prototyp analytiky

Závěr

Vše dohromady: parametry a zabezpečení

Přestaň přepisovat stále stejné joiny a výpočty a přejdi na přehlednou, škálovatelnou analytiku pomocí datových modelů Sigma. V tomto kurzu se naučíš, kdy a proč datové modely v Sigma používat – pochopíš, jak zvyšují výkon, standardizují výpočty napříč organizací a chrání citlivé informace.

Probereme unions, joiny, vztahy, metriky, parametry a zabezpečení na úrovni sloupců, abys mohl/a vytvářet a sdílet spolehlivé základy pro analýzu.

Po absolvování kurzu budeš vědět, kdy datový model vytvořit a které funkce se hodí pro tvůj konkrétní případ. Konec ad hoc joinů a zbytečné zmatenosti uživatelů.

Přestaňte znovu a znovu přepisovat stejné joiny a výpočty a ponořte se do dobře řízené, škálovatelné analytiky pomocí datových modelů Sigma. V tomto kurzu se naučíte, kdy a proč používat datové modely v Sigmě, pochopíte jejich jedinečné možnosti, jak zvýšit výkon, standardizovat výpočty napříč organizací a spravovat citlivé informace.

Prozkoumáme sjednocení, spojení, vztahy, metriky, parametry a zabezpečení na úrovni sloupců, abyste mohli vytvářet a sdílet pevné stavební bloky pro analýzu.

Na konci tohoto kurzu budete vědět, kdy vytvořit datový model a které funkce budete potřebovat, aby odpovídaly vašemu konkrétnímu použití. Už žádné ad hoc spojování a žádný zmatek uživatelů.

Přestaňte opakovat stejné výpočty a využijte škálovatelné analýzy s datovými modely Sigma.

Data Modeling v Sigma

Přestaňte přepisovat stejné joiny a výpočty a ponořte se do dobře řízené, škálovatelné analytiky pomocí Sigma data models.

Základy Sigmy

Prototyp analytiky

Data Modeling v Sigma

Interaktivní praktické cvičení