Cours
Modélisation des données dans Sigma
DébutantNiveau de compétence
Actualisé 02/2026
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Prérequis
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Soutenir des insights durables
Dans ce chapitre, vous découvrirez les principaux cas d’usage des modèles de données dans Sigma. Avec un modèle de données, vous pouvez créer des sources de données personnalisées, disponibles pour les autres documents Sigma de votre organisation. Cela vous permettra de faire évoluer, gouverner et maintenir les insights, analyses et applications de votre équipe.
2
Enrichir les tables avec des métriques et des relations
Dans ce chapitre, vous apprendrez à étendre vos insights au-delà d’une seule table grâce aux métriques et aux relations. Vous créerez un exemple pour chacune de ces fonctionnalités clés d’un modèle de données, puis vous les verrez à l’œuvre dans un classeur afin d’en mesurer l’impact concrètement. Après avoir découvert ces fonctionnalités, vous pourrez fournir des calculs partagés à toute une équipe d’analystes et centraliser la logique de jointure dans un modèle de données tout en offrant de la flexibilité aux utilisateurs.
3
Réunir le tout avec des paramètres et de la sécurité
Dans ce chapitre, vous découvrirez deux fonctionnalités avancées des modèles de données (paramètres et sécurité des colonnes), avant de mettre en œuvre tout ce que vous avez appris dans un dernier exemple. Les paramètres vous donneront la possibilité de configurer des filtres flexibles sur vos modèles, et la sécurité vous aidera à protéger les données sensibles. Ensuite, en combinant toutes les fonctionnalités et bonnes pratiques vues jusqu’ici, vous consoliderez votre maîtrise d’analyses à grande échelle.
Modélisation des données dans Sigma
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