In this chapter, you'll learn about the core use cases for data models in Sigma. Using a data model, you can create custom data sources that are available to other Sigma documents in your organization. This will enable you to scale, govern, and maintain your team's insights, analytics, and apps.

Che cos'è un data model?

Data model vs workbook

Centralizzare gli aggiornamenti dei KPI

Join e union in un data model

Unisci due tabelle con una union

Creare una tabella di base del modello di dati

Combina due tabelle con una join

Pubblicare e usare un modello di dati

Usare un data model in un workbook

Supporting sustainable insights

In this chapter, you’ll learn how to scale insights outside a single table using metrics and relationships.  You'll build an example of each of these core data model features, and then see them in action in a workbook, so you can understand the impact first-hand. After learning about these features, you'll be able to provide calculations across an analytics team, and control join logic centrally from a data model while still offering flexibility to users.

Define core calculations with metrics

Create a source of truth for a KPI

Metrics vs. calculated columns

Enrich a data model by adding a metric

Creating your first metric

Use a metric in a workbook

Manage joins efficiently with relationships

Relationships vs. joins

Relationship types

Add columns to a base table with a relationship

Adding a relationship between loans and customers

Exploring relationships in the workbook

Enriching tables with metrics and relationships

In this chapter, you'll learn about two advanced data model features (parameters and column security) before carrying on to implement everything you've learned in one final example. Parameters will give you the ability to configure flexible filters on your models,  and security will help you keep sensitive data safe. Then, by combining all the features and best practices you've learned up to this point, you'll get a chance to cement your mastery of scalable analytics.

Filtering data with data model parameters

Parameters vs. filters

Add a parameter to a data model

Using column security to govern sensitive data

Add column security to a data model

Support your team with a fully-featured data model

Finish a data model from a specification

Prototype analytics

Conclusion

Bringing it all together with parameters and security

Smetti di riscrivere sempre le stesse join e gli stessi calcoli e passa ad analisi ben governate e scalabili usando i modelli di dati di Sigma. In questo corso imparerai quando e perché usare i modelli di dati in Sigma, capendo le loro capacità uniche di aumentare le prestazioni, standardizzare i calcoli in tutta l’organizzazione e governare le informazioni sensibili.

Esploreremo union, join, relazioni, metriche, parametri e sicurezza a livello di colonna per creare e condividere solide basi per l’analisi.

Alla fine del corso saprai quando creare un modello di dati e quali funzionalità ti servono per adattarlo al tuo caso d’uso. Niente più join ad hoc e niente più confusione per gli utenti.

Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a un'analisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma. In questo corso scoprirai quando e perché usare i modelli di dati in Sigma, capendo come possono migliorare le prestazioni, standardizzare i calcoli in tutta l'azienda e gestire le informazioni sensibili.

Esploreremo unioni, join, relazioni, metriche, parametri e sicurezza a livello di colonna per creare e condividere solidi elementi costitutivi per l'analisi.

Alla fine di questo corso, saprai quando creare un modello di dati e quali caratteristiche ti servono per il tuo caso d'uso. Niente più collegamenti improvvisati e niente più confusione per gli utenti.

Smetti di riscrivere le stesse unioni e calcoli, usa analisi scalabili con modelli dati Sigma.

Data Modeling in Sigma

Smetti di riscrivere sempre gli stessi join e calcoli e passa a un'analisi ben gestita e scalabile usando i modelli di dati Sigma.

Sigma Fundamentals

Centralizzare gli aggiornamenti dei KPI

Data Modeling in Sigma

esercizio interattivo pratico