在本章中，您将了解 Sigma 中数据模型的核心使用场景。使用数据模型，您可以创建自定义数据源，并让组织内的其他 Sigma 文档复用。这将帮助您对团队的洞察、分析与应用进行规模化、治理与持续维护。

什么是数据模型？

数据模型 vs 工作簿

集中更新 KPI

数据模型中的连接与并集

使用 union 合并两张表

构建数据模型的基础表

使用 Join 合并两张表

发布并使用数据模型

在工作簿中使用数据模型

支持可持续的洞察

在本章中，您将学习如何通过指标与关系，将洞察扩展到单表之外。您将分别构建这些核心数据模型功能的示例，并在工作簿中看到它们的实际效果，从而直观理解其影响。掌握这些功能后，您将能够在分析团队内提供统一的计算，并在数据模型中集中控制连接逻辑，同时仍为用户保留灵活性。

用指标定义核心计算

为 KPI 创建权威数据源

度量值与计算列

通过添加度量丰富数据模型

创建您的第一个度量

在工作簿中使用一个指标

用 relationships 高效管理连接

关系 vs. 连接

关系类型

使用关系为基础表添加列

为贷款与客户添加关系

在工作簿中探索关系

用指标与关系丰富表格

在本章中，您将先学习两个高级数据模型功能（参数与列级安全），然后把所学内容综合到一个完整示例中。参数可让您为模型配置灵活的筛选条件，安全功能将帮助您保护敏感数据。接着，结合至今为止的全部功能与最佳实践，您将进一步巩固可扩展分析的掌握程度。

使用数据模型参数筛选数据

参数 vs. 过滤器

向数据模型添加一个参数

使用列级安全来管理敏感数据

为数据模型添加列级安全

用功能完备的数据模型支持您的团队

根据规范完成一个数据模型

原型化分析

总结

用参数与安全将一切融合

不再重复编写相同的连接与计算，转向使用 Sigma 数据模型实现规范治理、可扩展的分析。在本课程中，您将了解在 Sigma 中何时以及为何使用数据模型，掌握其在提升性能、统一全组织计算口径、以及治理敏感信息方面的独特优势。

我们将探索并集、连接、关系、指标、参数以及列级别安全，构建并分享稳固可靠的分析基石。

完成本课程后，您将知道何时创建数据模型，以及为满足您的使用场景需要哪些功能。不再有临时连接，也不再让用户感到困惑。

停止反复编写相同的连接和计算，转而使用 Sigma 数据模型深入构建治理完善、可扩展的分析。 在本课程中，你将学习 Sigma 中数据模型的使用时机和原因，了解它们如何提升性能、在整个组织内标准化计算，以及管理敏感信息的独特能力。

我们将探索联合、连接、关系、指标、参数以及列级安全性，以创建并共享稳固的分析基础模块。

在本课程结束时，你将知道何时创建数据模型，以及根据你的使用场景需要哪些功能。 不再有临时联接，也不再让用户困惑。

使用Sigma数据模型，避免重复计算，深入管理良好、可扩展的分析。

Sigma 中的数据建模

停止重复编写相同的连接和计算，深入了解使用 Sigma 数据模型构建的治理良好、可扩展分析。

数据模型中的连接与并集

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