Adaugă securitate la nivel de coloană unui model de date

Echipa de risc a Oakmark trebuie să analizeze tabelul OAKMARK_BANK_LOAN_OFFICERS pentru a identifica sucursalele cu cele mai ridicate rate de restanțe. Totuși, politica HR impune ca identitatea ofițerilor să fie protejată față de analiștii generali, pentru a preveni părtinirea sau scurgerea datelor private. Vei folosi Column-Level Security (CLS) pentru a restricționa accesul la numele ofițerilor de credite exclusiv echipei HR_Managers.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea datelor în Sigma

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea datelor în Sigma

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

111 reviews

Începe cursul gratuit

În acest capitol, vei învăța despre principalele cazuri de utilizare ale modelelor de date în Sigma. Folosind un model de date, poți crea surse de date personalizate disponibile altor documente Sigma din organizația ta. Astfel vei putea scala, guverna și întreține analizele, rapoartele și aplicațiile echipei tale.

Exercise 1: Ce este un model de date?Exercise 2: Modele de date vs. registre de lucru Exercise 3: Centralizarea actualizărilor KPI Exercise 4: Join-uri și union-uri într-un model de date Exercise 5: Combină două tabele cu un union Exercise 6: Construirea tabelului de bază al unui model de date Exercise 7: Combină două tabele cu un join Exercise 8: Publicarea și utilizarea unui model de date Exercise 9: Utilizarea unui model de date într-un workbook

În acest capitol, vei învăța cum să extinzi analizele dincolo de un singur tabel, folosind metrici și relații. Vei construi câte un exemplu pentru fiecare dintre aceste funcționalități de bază ale modelului de date, după care le vei vedea în acțiune într-un workbook – pentru a înțelege impactul lor concret. După ce le parcurgi, vei putea pune calcule la dispoziția întregii echipe de analiză și vei controla logica joinurilor central, din modelul de date, oferind în același timp flexibilitate utilizatorilor.

Exercise 1: Definește calcule esențiale cu metrici Exercise 2: Creează o sursă unică de adevăr pentru un KPI Exercise 3: Metrici vs. coloane calculate Exercise 4: Îmbogățește un model de date adăugând o metrică Exercise 5: Crearea primei tale metrici Exercise 6: Folosește o metrică într-un workbook Exercise 7: Gestionează join-urile eficient cu relații Exercise 8: Relații vs. join-uri Exercise 9: Tipuri de relații Exercise 10: Adaugă coloane la un tabel de bază printr-o relație Exercise 11: Adăugarea unei relații între împrumuturi și clienți Exercise 12: Explorarea relațiilor în registrul de lucru

În acest capitol, vei învăța două funcționalități avansate ale modelelor de date – parametrii și securitatea la nivel de coloană – înainte de a implementa tot ce ai învățat într-un exemplu final. Parametrii îți vor permite să configurezi filtre flexibile pentru modele, iar securitatea te va ajuta să protejezi datele sensibile. Combinând toate funcționalitățile și bunele practici acumulate, vei avea ocazia să îți consolidezi înțelegerea analizei scalabile.

Exercise 1: Filtrarea datelor cu parametrii modelului de date Exercise 2: Parametri vs. filtre Exercise 3: Adaugă un parametru la un model de date Exercise 4: Utilizarea securității la nivel de coloană pentru guvernanța datelor sensibile Exercise 5: Adaugă securitate la nivel de coloană unui model de date

Exercițiul curent

Exercise 6: Sprijină-ți echipa cu un model de date complet Exercise 7: Finalizează un model de date pe baza unei specificații Exercise 8: Prototip de analiză Exercise 9: Concluzie