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.

Veri modeli nedir?

Veri modelleri vs çalışma kitapları

KPI güncellemelerini merkezileştirme

Bir veri modelinde join ve union işlemleri

Birleştirme (union) ile iki tabloyu birleştir

Bir veri modeli temel tablosu oluşturma

İki tabloyu join ile birleştir

Bir veri modelini yayımlama ve kullanma

Bir veri modelini çalışma kitabında kullanma

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.

Filtering data with data model parameters

Parameters vs. filters

Add a parameter to a data model

Using column security to govern sensitive data

Add column security to a data model

Support your team with a fully-featured data model

Finish a data model from a specification

Prototype analytics

Conclusion

Bringing it all together with parameters and security

Aynı join'ları ve hesaplamaları tekrar tekrar yazmayı bırak; Sigma veri modelleriyle iyi yönetilen, ölçeklenebilir analitiklere dal. Bu kursta, Sigma'daki veri modellerinin ne zaman ve neden kullanılacağını öğrenecek; performansı artırma, bir kuruluş genelinde hesaplamaları standartlaştırma ve hassas bilgileri yönetme konularındaki benzersiz yeteneklerini anlayacaksın.

Birlikler (union), join'lar, ilişkiler, metrikler, parametreler ve sütun düzeyinde güvenliği inceleyerek analiz için sağlam yapı taşları oluşturup paylaşacağız.

Kursun sonunda, ne zaman veri modeli oluşturman gerektiğini ve kullanım senaryona uyan hangi özelliklere ihtiyaç duyduğunu bileceksin. Artık ad hoc join yok, kullanıcı karmaşası yok.

Aynı birleşimleri ve hesaplamaları yeniden yazmayı bırakın ve Sigma veri modellerini kullanarak iyi yönetilen, ölçeklenebilir analitiklere dalın. Bu kursta, Sigma'daki veri modellerinin ne zaman ve neden kullanıldığını öğrenecek, performansı artırma, kuruluş genelinde hesaplamaları standartlaştırma ve hassas bilgileri yönetme gibi benzersiz yeteneklerini anlayacaksınız.

Analiz için sağlam yapı taşları oluşturmak ve paylaşmak üzere birleşimler, bağlantılar, ilişkiler, metrikler, parametreler ve sütun düzeyinde güvenliği inceleyeceğiz.

Bu kursun sonunda, ne zaman bir veri modeli oluşturmanız gerektiğini ve kullanım durumunuza uygun özelliklerin hangileri olduğunu öğreneceksiniz. Artık geçici birleşimler ve kullanıcıların kafasının karışması yok.

Aynı birleşimleri ve hesaplamaları tekrar yazmayı bırakın, Sigma veri modelleriyle analiz yapın.

Sigma'da Veri Modelleme

Aynı birleşimleri ve hesaplamaları yeniden yazmayı bırakın ve Sigma veri modellerini kullanarak iyi yönetilen, ölçeklenebilir analitiklere dalın.

Sigma Fundamentals

KPI güncellemelerini merkezileştirme

Sigma'da Veri Modelleme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz