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Modelado de datos en Sigma

Básico2 h

Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma.

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Descripción del curso

Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma. En este curso, aprenderás cuándo y por qué utilizar los modelos de datos en Sigma, y comprenderás sus capacidades únicas para aumentar el rendimiento, estandarizar los cálculos en toda la organización y gestionar la información confidencial.Exploraremos uniones, relaciones, métricas, parámetros y seguridad a nivel de columna para crear y compartir bloques de construcción sólidos para el análisis.Al finalizar este curso, sabrás cuándo crear un modelo de datos y qué características necesitarás para adaptarlo a tu caso de uso. Se acabaron las uniones ad hoc y la confusión de los usuarios.

Requisitos previos

No hay requisitos previos para este curso

Programa de formación

Contenido del curso

1

Impulsar insights sostenibles

En este capítulo aprenderás los casos de uso clave de los modelos de datos en Sigma. Con un modelo de datos, puedes crear fuentes de datos personalizadas disponibles para otros documentos de Sigma en tu organización. Esto te permitirá escalar, gobernar y mantener los insights, analíticas y apps de tu equipo.
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2

Enriquecer tablas con métricas y relaciones

En este capítulo aprenderás a escalar insights más allá de una sola tabla usando métricas y relaciones. Crearás un ejemplo de cada una de estas funciones clave del modelo de datos y luego las verás en acción en un workbook, para que puedas entender su impacto de primera mano. Después de conocer estas funciones, podrás ofrecer cálculos al equipo de analítica y controlar la lógica de joins de forma centralizada desde un modelo de datos manteniendo a la vez flexibilidad para las personas usuarias.
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3

Integrarlo todo con parámetros y seguridad

En este capítulo conocerás dos funciones avanzadas de los modelos de datos (parámetros y seguridad de columnas) antes de pasar a implementar todo lo aprendido en un ejemplo final. Los parámetros te permitirán configurar filtros flexibles en tus modelos y la seguridad te ayudará a mantener a salvo los datos sensibles. Luego, al combinar todas las funciones y buenas prácticas aprendidas hasta ahora, consolidarás tu dominio de las analíticas escalables.
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