Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma. Neste curso, você vai aprender quando e por que usar modelos de dados no Sigma, entendendo suas capacidades únicas para melhorar o desempenho, padronizar cálculos em toda a organização e controlar informações confidenciais.Vamos explorar uniões, junções, relações, métricas, parâmetros e segurança no nível da coluna para criar e compartilhar blocos de construção sólidos para análise.Ao final deste curso, você saberá quando criar um modelo de dados e quais recursos serão necessários para atender ao seu caso de uso. Chega de junções ad hoc e de confusão para os usuários.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para este curso
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Sustentando insights de forma escalável
Neste capítulo, você vai conhecer os principais casos de uso de modelos de dados no Sigma. Com um modelo de dados, você pode criar fontes de dados personalizadas que ficam disponíveis para outros documentos do Sigma na sua organização. Isso vai permitir escalar, governar e manter os insights, as análises e os apps da sua equipe.
- O que é um modelo de dados?50 XP
- Modelos de dados vs. workbooks50 XP
- Centralizando atualizações de KPIs50 XP
- Joins e unions em um modelo de dados50 XP
- Combine duas tabelas com um union100 XP
- Criando uma tabela base de modelo de dados50 XP
- Combine duas tabelas com um join100 XP
- Publicando e usando um modelo de dados50 XP
- Usando um modelo de dados em uma pasta de trabalho100 XP
2
Enriquecendo tabelas com métricas e relacionamentos
Neste capítulo, você vai aprender a escalar insights além de uma única tabela usando métricas e relacionamentos. Você vai criar um exemplo de cada um desses recursos centrais do modelo de dados e depois vê-los em ação em um workbook, para entender o impacto na prática. Depois de conhecer esses recursos, você vai conseguir disponibilizar cálculos para toda a equipe de analytics e controlar a lógica de joins centralmente a partir de um modelo de dados, sem abrir mão da flexibilidade para os usuários.
3
Unindo tudo com parâmetros e segurança
Neste capítulo, você vai aprender dois recursos avançados do modelo de dados (parâmetros e segurança de colunas) antes de aplicar tudo o que viu em um exemplo final. Os parâmetros vão permitir configurar filtros flexíveis nos seus modelos, e a segurança vai ajudar a manter dados sensíveis protegidos. Em seguida, combinando todos os recursos e as boas práticas que você aprendeu até aqui, você terá a chance de consolidar seu domínio de análises escaláveis.
Modelagem de Dados no Sigma
Curso
concluído
