Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen. In diesem Kurs lernst du, wann und warum Datenmodelle in Sigma verwendet werden, und verstehst ihre einzigartigen Fähigkeiten zur Leistungssteigerung, zur Standardisierung von Berechnungen innerhalb eines Unternehmens und zur Verwaltung sensibler Informationen.Wir schauen uns Unions, Joins, Beziehungen, Metriken, Parameter und Sicherheit auf Spaltenebene an, um solide Bausteine für die Analyse zu erstellen und zu teilen.Am Ende dieses Kurses wirst du wissen, wann du ein Datenmodell erstellen solltest und welche Funktionen du für deinen Anwendungsfall brauchst. Keine Ad-hoc-Verbindungen mehr und keine Verwirrung bei den Nutzern.
Voraussetzungen
Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Nachhaltige Insights unterstützen
In diesem Kapitel lernst du die wichtigsten Anwendungsfälle für Datenmodelle in Sigma kennen. Mit einem Datenmodell kannst du benutzerdefinierte Datenquellen erstellen, die in anderen Sigma-Dokumenten deiner Organisation verfügbar sind. So kannst du die Insights, Analysen und Apps deines Teams skalieren, steuern und pflegen.
- Was ist ein Datenmodell?50 XP
- Data Models vs. Workbooks50 XP
- KPI-Updates zentralisieren50 XP
- Joins und Unions in einem Datenmodell50 XP
- Zwei Tabellen mit einer Union kombinieren100 XP
- Eine Basistabelle für das Datenmodell erstellen50 XP
- Kombiniere zwei Tabellen mit einem Join100 XP
- Ein Datenmodell veröffentlichen und verwenden50 XP
- Ein Datenmodell in einem Workbook verwenden100 XP
2
Tabellen mit Metriken und Beziehungen anreichern
In diesem Kapitel lernst du, wie du Insights über eine einzelne Tabelle hinaus mit Metriken und Beziehungen skalierst. Du baust jeweils ein Beispiel für diese Kernfunktionen von Datenmodellen und siehst sie anschließend in einem Workbook im Einsatz, damit du die Wirkung direkt nachvollziehen kannst. Nach diesem Abschnitt kannst du Berechnungen teamweit bereitstellen und die Join-Logik zentral im Datenmodell steuern – bei gleichzeitiger Flexibilität für Nutzer.
3
Alles zusammenführen mit Parametern und Sicherheit
In diesem Kapitel lernst du zwei erweiterte Funktionen von Datenmodellen kennen (Parameter und Spaltensicherheit), bevor du alles Gelernte in einem abschließenden Beispiel zusammenführst. Parameter ermöglichen dir flexible Filter in deinen Modellen, und Sicherheit hilft dir, sensible Daten zu schützen. Durch das Kombinieren aller Funktionen und Best Practices, die du bis hierher gelernt hast, kannst du dein Wissen über skalierbare Analysen festigen.
Datenmodellierung in Sigma
Kurs
abgeschlossen
