Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Hãy ngừng việc viết lại các phép nối và tính toán lặp đi lặp lại, và hãy khám phá các phân tích được quản lý chặt chẽ và có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu Sigma. Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về thời điểm và lý do sử dụng các mô hình dữ liệu trong Sigma, hiểu rõ khả năng đặc biệt của chúng trong việc nâng cao hiệu suất, tiêu chuẩn hóa các tính toán trên toàn tổ chức và quản lý thông tin nhạy cảm.Chúng ta sẽ tìm hiểu về các liên kết, kết hợp, mối quan hệ, chỉ số, tham số và bảo mật cấp cột để tạo ra và chia sẻ các khối xây dựng vững chắc cho phân tích.Sau khi hoàn thành khóa học này, quý vị sẽ nắm rõ thời điểm cần xây dựng mô hình dữ liệu và các tính năng cần thiết để phù hợp với trường hợp sử dụng của mình. Không còn các kết nối tạm thời và không còn sự nhầm lẫn cho người dùng.
Yêu cầu tiên quyết
Khóa học này không có yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Nền tảng cho insights bền vững
Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu các trường hợp sử dụng cốt lõi của mô hình dữ liệu trong Sigma. Với một mô hình dữ liệu, bạn có thể tạo nguồn dữ liệu tùy chỉnh để các tài liệu Sigma khác trong tổ chức cùng sử dụng. Điều này giúp bạn mở rộng, quản trị và duy trì insights, phân tích, và ứng dụng của nhóm.
- Data model là gì?50 XP
- Data model so với workbook50 XP
- Tập trung hóa việc cập nhật KPI50 XP
- Join và union trong một data model50 XP
- Kết hợp hai bảng bằng union100 XP
- Xây dựng bảng cơ sở cho mô hình dữ liệu50 XP
- Kết hợp hai bảng bằng join100 XP
- Xuất bản và sử dụng một data model50 XP
- Sử dụng data model trong một workbook100 XP
2
Làm giàu bảng với metrics và relationships
Trong chương này, bạn sẽ học cách mở rộng insights vượt ra ngoài một bảng đơn lẻ bằng metrics và relationships. Bạn sẽ xây dựng ví dụ cho từng tính năng cốt lõi này của mô hình dữ liệu, rồi xem chúng hoạt động trong một workbook để tự mình cảm nhận tác động. Sau khi học xong, bạn có thể cung cấp các phép tính dùng chung cho nhóm phân tích và kiểm soát logic join tập trung ngay từ mô hình dữ liệu mà vẫn đảm bảo linh hoạt cho người dùng.
3
Kết hợp tất cả với parameters và bảo mật
Trong chương này, bạn sẽ học về hai tính năng nâng cao của mô hình dữ liệu (parameters và bảo mật cấp cột) trước khi triển khai mọi thứ đã học trong một ví dụ cuối cùng. Parameters cho phép bạn cấu hình các bộ lọc linh hoạt trên mô hình, còn bảo mật giúp giữ an toàn cho dữ liệu nhạy cảm. Sau đó, bằng cách kết hợp tất cả tính năng và thực hành tốt nhất đã học đến đây, bạn sẽ có cơ hội củng cố kỹ năng phân tích có khả năng mở rộng.
Mô hình dữ liệu trong Sigma
Hoàn
thành khóa học
