Criar uma viewde métricas

Esta página explica o modelo de dados e as considerações usadas nos exemplos que mostram como criar uma view de métricas usando SQL ou a interface do usuário.

Visão geral dataset de amostra

Os exemplos fornecidos em Usar SQL para criar e gerenciar uma visualização de métricas e Criar uma view de métricas usando a interface do usuário do Catalog Explorer usam o dataset TPC-H, que está disponível por default no conjunto de dadosUnity Catalog.

O dataset TPC-H é um dataset de referência padrão usado para avaliar sistemas de suporte à decisão e desempenho de consultas. Ele modela um negócio de cadeia de suprimentos de atacado e é estruturado em torno de operações comerciais comuns, como pedidos, clientes, fornecedores e peças. Representa um ambiente de vendas e distribuição, onde os clientes fazem pedidos de peças fornecidas por vários fornecedores em diferentes nações e regiões.

O esquema tem 8 tabelas:

• REGION e NATION: Essas tabelas definem o local.

• CUSTOMER e SUPPLIER: Essas tabelas descrevem entidades comerciais.

• PART e PARTSUPP: Essas tabelas capturam informações do produto e disponibilidade do fornecedor.

• ORDERS e LINEITEM: Essas tabelas representam transações, com itens de linha detalhando o produto dentro dos pedidos.

dataset TPC-H ERD

O diagrama a seguir explica os relacionamentos entre as tabelas.

Lenda:

• Os parênteses que seguem cada nome de tabela contêm o prefixo dos nomes das colunas dessa tabela;
• As setas apontam na direção dos relacionamentos um-para-muitos entre as tabelas;
• O número/fórmula abaixo de cada nome de tabela representa a cardinalidade (número de linhas) da tabela. Alguns são fatorados pelo SF, o fator escala, para obter o tamanho do banco de dados escolhido. A cardinalidade para a tabela LINEITEM é aproximada (consulte a Cláusula 4.2.5).

(fonte: Especificação Padrão TPC Benchmark H)

Definir uma viewde métricas

Você pode definir uma view de métricas usando SQL DDL ou a interface do usuário do Catalog Explorer. Como alternativa, Databricks Assistant pode ajudar você a começar a criar sua view de métricas. Em seguida, você pode editar o DDL SQL fornecido ou usar o editor view de métricas na interface do usuário para refinar a definição sugerida.

A view de métricas definida para os exemplos nesta seção foi projetada para que um analista financeiro ou de vendas monitore indicadores- key de desempenho (KPIs) relacionados aos pedidos da empresa. Pode ajudar a responder perguntas como:

• Como nossa receita total evoluiu ao longo do tempo?
• Qual é a repartição atual dos nossos pedidos por status (Aberto, Processando, Atendido)?
• Quais prioridades de pedidos geram mais receita?
• Quanta receita está atualmente "em risco" ou pendente (ou seja, de pedidos em aberto)?
• Qual é a receita média gerada por cliente único?

Os componentes necessários estão descritos na tabela a seguir:

Componente	Campo/expressão YAML	Significado de negócios
Tabela de origem	samples.tpch.orders	Os dados brutos contendo registros de pedidos de clientes.
Filtrar	o_orderdate > '1990-01-01'	Concentra a análise apenas em pedidos feitos após 1º de janeiro de 1990, provavelmente excluindo dados históricos ou arquivados.
Dimensão: Mês do Pedido	(DATE_TRUNC('MONTH', o_orderdate))	Permite análise de tendências (mês a mês/ano a ano), acompanhando como o desempenho muda ao longo do tempo.
Dimensão: Status do Pedido	CASE declaração que traduz o status para Open, Processing ou Fulfilled	Permite a segmentação por estágio do ciclo de vida, útil para o atendimento e gerenciamento de pendências.
Dimensão: Prioridade do Pedido	SPLIT declaração que formata a prioridade do pedido como um número	Usado para agrupar o desempenho pela importância estratégica ou urgência do pedido.
Medida: Contagem de pedidos	COUNT(1)	Mede a atividade do volume ventas
Medida: Receita Total	SUM(o_totalprice)	O valor bruto de vendas de todos os pedidos
Medida: Receita Total por Cliente	SUM(o_totalprice) / COUNT(DISTINCT o_custkey)	Uma métrica de valor do cliente útil para avaliar a qualidade das transações do cliente.
Medida: Receita total para pedidos em aberto	SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus='O')	O valor da receita não auferida ou o backlog de vendas atual. Usado para previsão e avaliação de risco.

Pergunte Databricks Assistant

Databricks Assistant pode ajudar você a começar a definir uma view de métricas.

1. Clique o ícone do Assistente no canto superior direito do seu workspace Databricks para abrir o assistente.
2. Digite uma descrição da view de métricas que você deseja criar. O Assistente retorna um DDL SQL que tenta corresponder à sua solicitação.
3. Copie o SQL fornecido e cole-o no editor SQL. Em seguida, clique em execução .
4. Edite o SQL ou abra o editor view de métricas para fazer ajustes.

Criar uma nova viewde métricas

Use um dos exemplos a seguir para criar uma nova view de métricas:

• Crie uma view de métricas usando a interface do usuário do Catalog Explorer
• Use SQL para criar e gerenciar métricas de visualização