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.

Ce este un model de date?

Modele de date vs. registre de lucru

Centralizarea actualizărilor KPI

Join-uri și union-uri într-un model de date

Combină două tabele cu un union

Construirea tabelului de bază al unui model de date

Combină două tabele cu un join

Publicarea și utilizarea unui model de date

Utilizarea unui model de date într-un workbook

Susținerea unor analize durabile

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.

Definește calcule esențiale cu metrici

Creează o sursă unică de adevăr pentru un KPI

Metrici vs. coloane calculate

Îmbogățește un model de date adăugând o metrică

Crearea primei tale metrici

Folosește o metrică într-un workbook

Gestionează join-urile eficient cu relații

Relații vs. join-uri

Tipuri de relații

Adaugă coloane la un tabel de bază printr-o relație

Adăugarea unei relații între împrumuturi și clienți

Explorarea relațiilor în registrul de lucru

Îmbogățirea tabelelor cu metrici și relații

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.

Filtrarea datelor cu parametrii modelului de date

Parametri vs. filtre

Adaugă un parametru la un model de date

Utilizarea securității la nivel de coloană pentru guvernanța datelor sensibile

Adaugă securitate la nivel de coloană unui model de date

Sprijină-ți echipa cu un model de date complet

Finalizează un model de date pe baza unei specificații

Prototip de analiză

Concluzie

Totul împreună cu parametri și securitate

Nu mai rescrie aceleași joinuri și calcule – descoperă analiza scalabilă și bine guvernată cu modelele de date Sigma. În acest curs, vei învăța când și de ce să folosești modele de date în Sigma, înțelegând capacitatea lor de a îmbunătăți performanța, de a standardiza calculele la nivel de organizație și de a gestiona informațiile sensibile.

Vom explora unionuri, joinuri, relații, metrici, parametri și securitate la nivel de coloană, pentru a crea și partaja fundamente solide pentru analiză.

La finalul acestui curs, vei ști când să creezi un model de date și ce funcționalități să folosești pentru cazul tău de utilizare. Fără joinuri ad hoc și fără confuzie pentru utilizatori.

Nu mai rescrie aceleași join-uri și calcule și intră în analize bine guvernate, scalabile, folosind modelele de date Sigma. În acest curs, vei învăța când și de ce să folosești modelele de date în Sigma, înțelegând capacitățile lor unice de a crește performanța, de a standardiza calculele în întreaga organizație și de a guverna informațiile sensibile.

Vom explora uniuni, join-uri, relații, metrici, parametri și securitate la nivel de coloană pentru a crea și partaja blocuri de construcție solide pentru analiză.

La finalul acestui curs, vei ști când să creezi un model de date și ce funcționalități vei avea nevoie pentru a se potrivi cazului tău de utilizare. Fără alte îmbinări ad hoc și fără alte confuzii pentru utilizatori.

Opriți rescrierea acelorași uniri și calcule, folosiți analize scalabile cu modele de date Sigma.

Modelarea datelor în Sigma

Nu mai rescrie aceleași join-uri și calcule și intră în analytics bine guvernate, scalabile, folosind modele de date Sigma.

Concluzie

Create Your Free Account