Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
หยุดเขียนการ join และการคำนวณแบบเดิมๆ ซ้ำแล้วซ้ำอีก แล้วก้าวเข้าสู่การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการกำกับดูแลอย่างดีและปรับขยายได้ด้วย Sigma data models ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่าเมื่อใดและเพราะเหตุใดจึงควรใช้ data models ใน Sigma พร้อมทำความเข้าใจความสามารถเฉพาะตัวของมันในการเพิ่มประสิทธิภาพ มาตรฐานการคำนวณทั่วทั้งองค์กร และกำกับดูแลข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนเราจะสำรวจ unions, joins, relationships, metrics, parameters และ column-level security เพื่อสร้างและแชร์องค์ประกอบพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการวิเคราะห์เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะรู้ว่าเมื่อใดควรสร้างแบบจำลองข้อมูล และคุณจะต้องใช้ฟีเจอร์ใดบ้างเพื่อให้เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณ ไม่ต้องมีการ join แบบเฉพาะกิจอีกต่อไป และไม่ต้องทำให้ผู้ใช้สับสนอีกต่อไป
ข้อกำหนดเบื้องต้น
คอร์สนี้ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
สร้าง insight ที่ยั่งยืน
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้กรณีการใช้งานหลักของ data model ใน Sigma ด้วย data model สามารถสร้างแหล่งข้อมูลแบบกำหนดเองที่เอกสาร Sigma อื่นๆ ในองค์กรสามารถนำไปใช้ได้ ซึ่งจะช่วยให้ขยายขนาด กำกับดูแล และดูแลรักษา insight, analytics และ app ของทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2
เสริมตารางด้วย metric และ relationship
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีขยาย insight ออกไปนอกเหนือจากตารางเดียวโดยใช้ metric และ relationship จะได้สร้างตัวอย่างของฟีเจอร์หลักแต่ละอย่างของ data model แล้วดูการทำงานจริงใน workbook เพื่อให้เห็นผลลัพธ์ด้วยตัวเอง หลังจากเรียนรู้ฟีเจอร์เหล่านี้แล้ว จะสามารถนำเสนอการคำนวณให้กับทีม analytics และควบคุม logic ของ join จากศูนย์กลางใน data model ได้ โดยยังคงมอบความยืดหยุ่นให้กับผู้ใช้งาน
3
รวมทุกอย่างเข้าด้วยกันด้วย parameter และการรักษาความปลอดภัย
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้ฟีเจอร์ขั้นสูง 2 อย่างของ data model ได้แก่ parameter และ column security ก่อนจะนำทุกอย่างมาใช้งานร่วมกันในตัวอย่างสุดท้าย Parameter จะช่วยให้กำหนดตัวกรองที่ยืดหยุ่นบน model ได้ และ security จะช่วยปกป้องข้อมูลที่มีความอ่อนไหว จากนั้น ด้วยการนำฟีเจอร์และแนวปฏิบัติที่ดีที่ได้เรียนรู้มาทั้งหมดมารวมกัน จะได้โอกาสตอกย้ำความเชี่ยวชาญด้าน analytics ที่ขยายขนาดได้
Data Modeling ใน Sigma
เรียนจบแล้ว
