Neste capítulo, você vai conhecer os principais casos de uso de modelos de dados no Sigma. Com um modelo de dados, você pode criar fontes de dados personalizadas que ficam disponíveis para outros documentos do Sigma na sua organização. Isso vai permitir escalar, governar e manter os insights, as análises e os apps da sua equipe.

O que é um modelo de dados?

Modelos de dados vs. workbooks

Centralizando atualizações de KPIs

Joins e unions em um modelo de dados

Combine duas tabelas com um union

Criando uma tabela base de modelo de dados

Combine duas tabelas com um join

Publicando e usando um modelo de dados

Usando um modelo de dados em uma pasta de trabalho

Sustentando insights de forma escalável

Neste capítulo, você vai aprender a escalar insights além de uma única tabela usando métricas e relacionamentos. Você vai criar um exemplo de cada um desses recursos centrais do modelo de dados e depois vê-los em ação em um workbook, para entender o impacto na prática. Depois de conhecer esses recursos, você vai conseguir disponibilizar cálculos para toda a equipe de analytics e controlar a lógica de joins centralmente a partir de um modelo de dados, sem abrir mão da flexibilidade para os usuários.

Defina cálculos essenciais com métricas

Crie uma fonte única da verdade para um KPI

Métricas vs. colunas calculadas

Enriqueça um modelo de dados adicionando uma métrica

Criando sua primeira métrica

Use uma métrica em um workbook

Gerencie joins com eficiência usando relationships

Relationships vs. joins

Tipos de relacionamento

Adicionar colunas a uma tabela base com um relacionamento

Adicionando um relacionamento entre empréstimos e clientes

Explorando relacionamentos no workbook

Enriquecendo tabelas com métricas e relacionamentos

Neste capítulo, você vai aprender dois recursos avançados do modelo de dados (parâmetros e segurança de colunas) antes de aplicar tudo o que viu em um exemplo final. Os parâmetros vão permitir configurar filtros flexíveis nos seus modelos, e a segurança vai ajudar a manter dados sensíveis protegidos. Em seguida, combinando todos os recursos e as boas práticas que você aprendeu até aqui, você terá a chance de consolidar seu domínio de análises escaláveis.

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

Unindo tudo com parâmetros e segurança

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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