After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
같은 조인과 계산을 반복해서 다시 작성하는 대신, Sigma 데이터 모델을 활용해 잘 관리되고 확장 가능한 분석으로 뛰어드세요. 이 강의에서는 Sigma의 데이터 모델을 언제, 왜 사용해야 하는지 배우며, 성능을 향상시키고 조직 전반의 계산을 표준화하며 민감한 정보를 관리하는 고유한 기능을 이해하게 됩니다.연합, 조인, 관계, 지표, 매개변수, 그리고 열 수준 보안을 살펴보며 분석을 위한 견고한 구성 요소를 만들고 공유해 보겠습니다.이 강의를 마치면 언제 데이터 모델을 만들어야 하는지, 그리고 사용 사례에 맞추기 위해 어떤 특성이 필요한지 알게 됩니다. 더 이상 임시 조인도 없고, 사용자 혼란도 없습니다.
사전 요구 사항
이 코스에는 사전 요구 사항이 없습니다
커리큘럼
코스 개요
1
지속 가능한 인사이트 지원
이 챕터에서는 Sigma 데이터 모델의 핵심 활용 사례를 학습합니다. 데이터 모델을 사용하면 조직 내 다른 Sigma 문서에서 활용할 수 있는 맞춤형 데이터 소스를 만들 수 있습니다. 이를 통해 팀의 인사이트, 분석, 앱을 확장하고 관리하며 유지하는 방법을 익힙니다.
2
메트릭과 관계로 테이블 확장하기
이 챕터에서는 메트릭과 관계를 활용해 단일 테이블을 넘어 인사이트를 확장하는 방법을 학습합니다. 핵심 데이터 모델 기능을 각각 직접 구현하고, 워크북에서 실제로 적용된 모습을 확인하며 그 효과를 체감할 수 있습니다. 이 기능들을 익히고 나면 분석 팀 전체에 일관된 계산을 제공하고, 데이터 모델에서 조인 로직을 중앙에서 관리하면서도 사용자에게 유연성을 부여할 수 있습니다.
3
파라미터와 보안으로 완성하기
이 챕터에서는 파라미터와 열 보안이라는 두 가지 고급 데이터 모델 기능을 학습한 후, 지금까지 배운 내용을 하나의 최종 예제로 구현합니다. 파라미터를 활용하면 모델에 유연한 필터를 설정할 수 있고, 보안 기능을 통해 민감한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 이후 지금까지 배운 기능과 모범 사례를 모두 결합하여 확장 가능한 분석에 대한 이해를 완성할 수 있습니다.
Sigma 데이터 모델링
코스
완료
