列セキュリティを使った機密データの管理

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この演習はコースの一部です

Sigma におけるデータモデリング

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この章では、Sigma におけるデータモデルの主要なユースケースについて学びます。データモデルを使うと、組織内の他の Sigma ドキュメントから利用できるカスタムデータソースを作成できます。これにより、チームのインサイト、分析、アプリをスケーラブルに管理・維持することが可能になります。

Exercise 1: データモデルとは何ですか？Exercise 2: データモデルとワークブックの違い Exercise 3: KPI 更新の一元管理 Exercise 4: データモデルにおける結合とユニオン Exercise 5: 2つのテーブルをユニオンで結合する Exercise 6: データモデルのベーステーブルを作成する Exercise 7: 2つのテーブルを結合する Exercise 8: データモデルの公開と活用 Exercise 9: データモデルをワークブックで使用する

この章では、メトリクスとリレーションシップを活用して、単一のテーブルを超えたインサイトを広げる方法を学びます。これらのデータモデルの主要機能をそれぞれ実際に構築し、ワークブック上での動作を確認することで、その効果を直接体験できます。これらの機能を習得すると、分析チーム全体に計算を提供したり、データモデルから結合ロジックを一元管理しつつ、ユーザーには柔軟性を持たせたりすることが可能になります。

Exercise 1: メトリクスを使ってコア計算を定義する Exercise 2: KPI の信頼できる唯一の情報源を作成する Exercise 3: メトリクスと計算列の違い Exercise 4: メトリクスを追加してデータモデルを充実させる Exercise 5: 初めてのメトリクスを作成する Exercise 6: ワークブックでメトリクスを使用する Exercise 7: リレーションシップを使って結合を効率的に管理する Exercise 8: リレーションシップと結合の違い Exercise 9: リレーションシップの種類 Exercise 10: リレーションシップを使ってベーステーブルに列を追加する Exercise 11: ローンと顧客の間にリレーションシップを追加する Exercise 12: ワークブックでリレーションシップを活用する

この章では、データモデルの高度な機能であるパラメーターと列セキュリティを学んだあと、これまでに学んだすべての内容を組み合わせた最終的な実装に取り組みます。パラメーターを使うと、モデルに柔軟なフィルターを設定できます。また、セキュリティ機能により、機密データを安全に保護できます。そして、これまでに学んだ機能と推奨される手法をすべて組み合わせることで、スケーラブルな分析に対する理解をより確かなものにしましょう。

Exercise 1: データモデルパラメーターによるデータのフィルタリング Exercise 2: パラメーターとフィルターの違い Exercise 3: データモデルにパラメータを追加する Exercise 4: 列セキュリティを使った機密データの管理

現在の演習

Exercise 5: データモデルに列セキュリティを追加する Exercise 6: 充実した機能を持つデータモデルでチームをサポートする Exercise 7: 仕様に基づいてデータモデルを完成させる Exercise 8: 分析のプロトタイプ作成 Exercise 9: まとめ