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.

What is a data model?

Data models vs workbooks

Centralizing KPI updates

Joins and unions in a data model

Combine two tables with a union

Building a data model base table

Combine two tables with a join

Publishing and using a data model

Using a data model in a 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.

Filtrando dados com parâmetros do modelo de dados

Parâmetros vs. filtros

Adicione um parâmetro a um modelo de dados

Usando segurança de colunas para governar dados sensíveis

Adicionar segurança de coluna a um modelo de dados

Dê suporte à sua equipe com um modelo de dados completo

Concluir um modelo de dados a partir de uma especificação

Protótipo de analytics

Conclusão

Bringing it all together with parameters and security

Pare de reescrever os mesmos joins e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados do Sigma. Neste curso, você vai aprender quando e por que usar modelos de dados no Sigma, entendendo suas habilidades únicas para aumentar a performance, padronizar cálculos em toda a organização e governar informações sensíveis.

Vamos explorar unions, joins, relacionamentos, métricas, parâmetros e segurança em nível de coluna para criar e compartilhar bases sólidas para análise.

Ao final do curso, você saberá quando criar um modelo de dados e quais recursos usar para atender ao seu caso de uso. Chega de joins ad hoc e de confusão entre usuários.

Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma. Neste curso, você vai aprender quando e por que usar modelos de dados no Sigma, entendendo suas capacidades únicas para melhorar o desempenho, padronizar cálculos em toda a organização e controlar informações confidenciais.

Vamos explorar uniões, junções, relações, métricas, parâmetros e segurança no nível da coluna para criar e compartilhar blocos de construção sólidos para análise.

Ao final deste curso, você saberá quando criar um modelo de dados e quais recursos serão necessários para atender ao seu caso de uso. Chega de junções ad hoc e de confusão para os usuários.

Pare de reescrever junções e cálculos; use modelos de dados Sigma para análises escaláveis.

Modelagem de Dados no Sigma

Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma.

Conclusão

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