KPI अपडेट्स का केन्द्रीकरण

Oakmark Bank को दर्जनों अलग-अलग रिपोर्ट्स में एक KPI अपडेट करना है। एक centralized source of truth के रूप में Sigma data model का उपयोग इस चुनौती को कैसे हल करता है? 3 सही लाभ चुनें:

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Sigma में Data Modeling

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इस अध्याय में, आप Sigma में data models के core use cases के बारे में सीखेंगे। Data model का उपयोग करके, आप custom data sources बना सकते हैं जो आपके संगठन के अन्य Sigma documents में उपलब्ध होते हैं। इससे आप अपनी टीम के insights, analytics, और apps को scale, govern, और maintain कर पाएँगे.

Exercise 1: डेटा मॉडल क्या है?Exercise 2: डेटा मॉडल बनाम वर्कबुक Exercise 3: KPI अपडेट्स का केन्द्रीकरण

वर्तमान अभ्यास

Exercise 4: डेटा मॉडल में Joins और Unions Exercise 5: दो तालिकाओं को यूनियन से संयोजित करें Exercise 6: डेटा मॉडल का बेस टेबल बनाना Exercise 7: दो तालिकाओं को join से मिलाएँ Exercise 8: डेटा मॉडल को पब्लिश करना और उपयोग करना Exercise 9: वर्कबुक में डेटा मॉडल का उपयोग

इस अध्याय में, आप metrics और relationships का उपयोग करके एक single table से बाहर insights को scale करना सीखेंगे। आप इन core data model फीचर्स के प्रत्येक का एक उदाहरण बनाएँगे, और फिर उन्हें एक workbook में action में देखेंगे, ताकि आप असर को सीधे समझ सकें। इन फीचर्स के बारे में सीखने के बाद, आप पूरी analytics टीम में calculations उपलब्ध करा पाएँगे, और data model से centrally join logic को control करेंगे, जबकि उपयोगकर्ताओं को लचीलापन भी देंगे.

Exercise 1: Metrics के साथ मुख्य गणनाएँ परिभाषित करें Exercise 2: किसी KPI के लिए एक Source of Truth बनाएँ Exercise 3: Metrics बनाम calculated columns Exercise 4: किसी डेटा मॉडल को एक metric जोड़कर समृद्ध करें Exercise 5: अपना पहला मेट्रिक बनाना Exercise 6: वर्कबुक में एक metric का उपयोग करें Exercise 7: Relationships के साथ जोइनों को कुशलता से मैनेज करें Exercise 8: Relationships बनाम Joins Exercise 9: Relationship प्रकार Exercise 10: रिलेशनशिप के साथ बेस टेबल में कॉलम जोड़ें Exercise 11: Loans और Customers के बीच एक relationship जोड़ना Exercise 12: वर्कबुक में रिलेशनशिप्स की पड़ताल

इस अध्याय में, आप दो advanced data model फीचर्स (parameters और column security) के बारे में सीखेंगे, और फिर आपने जो भी सीखा है उसे एक अंतिम उदाहरण में लागू करेंगे। Parameters आपको अपने models पर flexible filters कॉन्फ़िगर करने की क्षमता देंगे, और security संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखने में मदद करेगी। फिर, अब तक सीखे गए सभी फीचर्स और best practices को मिलाकर, आपको scalable analytics में अपनी महारत पुख्ता करने का अवसर मिलेगा.

Exercise 1: डेटा मॉडल पैरामीटर्स के साथ डेटा फ़िल्टर करना Exercise 2: Parameters बनाम Filters Exercise 3: डेटा मॉडल में एक पैरामीटर जोड़ें Exercise 4: संवेदनशील डेटा को नियंत्रित करने के लिए कॉलम सुरक्षा का उपयोग Exercise 5: डेटा मॉडल में कॉलम सुरक्षा जोड़ें Exercise 6: एक फुल-फ़ीचर्ड डेटा मॉडल के साथ अपनी टीम का साथ दें Exercise 7: स्पेसिफ़िकेशन से एक डेटा मॉडल पूरा करें Exercise 8: प्रोटोटाइप एनालिटिक्स Exercise 9: निष्कर्ष