En este capítulo aprenderás los casos de uso clave de los modelos de datos en Sigma. Con un modelo de datos, puedes crear fuentes de datos personalizadas disponibles para otros documentos de Sigma en tu organización. Esto te permitirá escalar, gobernar y mantener los insights, analíticas y apps de tu equipo.

¿Qué es un modelo de datos?

Modelos de datos vs. cuadernos

Centralizar las actualizaciones de los KPI

Joins y unions en un modelo de datos

Combina dos tablas con una unión (union)

Crear una tabla base de modelo de datos

Combina dos tablas con un join

Publicar y usar un modelo de datos

Usar un modelo de datos en un workbook

Impulsar insights sostenibles

En este capítulo aprenderás a escalar insights más allá de una sola tabla usando métricas y relaciones. Crearás un ejemplo de cada una de estas funciones clave del modelo de datos y luego las verás en acción en un workbook, para que puedas entender su impacto de primera mano. Después de conocer estas funciones, podrás ofrecer cálculos al equipo de analítica y controlar la lógica de joins de forma centralizada desde un modelo de datos manteniendo a la vez flexibilidad para las personas usuarias.

Define cálculos clave con métricas

Crea una fuente de la verdad para un KPI

Métricas vs. columnas calculadas

Enriquece un modelo de datos añadiendo una métrica

Crea tu primera métrica

Usa una métrica en un workbook

Gestiona las uniones de forma eficiente con relaciones

Relaciones vs. uniones (joins)

Tipos de relaciones

Añade columnas a una tabla base con una relación

Añadir una relación entre préstamos y clientes

Explorar relaciones en el workbook

Enriquecer tablas con métricas y relaciones

En este capítulo conocerás dos funciones avanzadas de los modelos de datos (parámetros y seguridad de columnas) antes de pasar a implementar todo lo aprendido en un ejemplo final. Los parámetros te permitirán configurar filtros flexibles en tus modelos y la seguridad te ayudará a mantener a salvo los datos sensibles. Luego, al combinar todas las funciones y buenas prácticas aprendidas hasta ahora, consolidarás tu dominio de las analíticas escalables.

Filtrar datos con parámetros del modelo de datos

Parámetros vs. filtros

Añade un parámetro a un modelo de datos

Usar la seguridad de columnas para gobernar datos sensibles

Añade seguridad por columna a un modelo de datos

Apoya a tu equipo con un modelo de datos completo y con todas las funciones

Finaliza un modelo de datos a partir de una especificación

Analítica de prototipo

Conclusión

Integrarlo todo con parámetros y seguridad

Deja de rehacer los mismos joins y cálculos y pásate a analíticas bien gobernadas y escalables con los modelos de datos de Sigma. En este curso aprenderás cuándo y por qué usar modelos de datos en Sigma, y entenderás sus capacidades únicas para mejorar el rendimiento, estandarizar cálculos en toda la organización y proteger información sensible.

Exploraremos uniones, joins, relaciones, métricas, parámetros y seguridad a nivel de columna para crear y compartir buenos cimientos para el análisis.

Al finalizar el curso, sabrás cuándo crear un modelo de datos y qué funcionalidades necesitas para tu caso de uso. Se acabaron los joins ad hoc y la confusión de las personas usuarias.

Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma. En este curso, aprenderás cuándo y por qué utilizar los modelos de datos en Sigma, y comprenderás sus capacidades únicas para aumentar el rendimiento, estandarizar los cálculos en toda la organización y gestionar la información confidencial.

Exploraremos uniones, relaciones, métricas, parámetros y seguridad a nivel de columna para crear y compartir bloques de construcción sólidos para el análisis.

Al finalizar este curso, sabrás cuándo crear un modelo de datos y qué características necesitarás para adaptarlo a tu caso de uso. Se acabaron las uniones ad hoc y la confusión de los usuarios.

Deja de rehacer uniones y cálculos; usa modelos de datos Sigma para análisis escalables y bien gestionados.

Modelado de datos en Sigma

Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma.

Conclusión

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