Modelagem de dados em dashboards de AI/BI

Toda visualização de AI/BI dashboard lê de um dataset. Além dos datasets, os AI/BI dashboards oferecem várias maneiras de moldar e reutilizar seus dados sem pré-unir tabelas em SQL ou duplicar a lógica entre datasets. Cada opção atende a uma necessidade diferente, desde cálculos leves por dataset até modelos semânticos multi-fato, para que o usuário possa escolher a que melhor se adapta à sua análise.

Você pode definir a lógica de modelagem diretamente em um painel quando ela ainda não pertence à camada governada do Unity Catalog, então promovê-la para o Unity Catalog quando estiver pronta para uso mais amplo. Para métricas que devem ser governadas e compartilhadas em painéis, Espaços Genie ou outras ferramentas, use as views de métricas do Unity Catalog. Consulte view de métricas do Unity Catalog.

dataset

Conjuntos de dados são as consultas ou tabelas que fornecem dados a um dashboard. Cada outra opção de modelagem se baseia em um dataset. Consulte Criar e gerenciar dataset do dashboard.

Cálculos personalizados

Cálculos personalizados permitem que você defina novas medidas e dimensões computadas a partir de um dataset existente sem alterar o SQL de origem. Use-os para métricas e transformações leves, como uma medida de margem de lucro ou uma dimensão categorizada, que estão no escopo de um único dataset. Consulte O que são cálculos personalizados?.

View de métricas locais

As view métricas locais permitem definir dimensões, medidas e relacionamentos de join no painel usando uma interface visual, mantendo a lógica semântica contida em um único painel. Eles mantêm os benefícios de objetos semânticos, como agregações precisas independentemente do agrupamento, e você pode promovê-los para o Unity Catalog quando suas métricas estiverem prontas para uso mais amplo. As visualizações de métricas locais estão em prévia pública. Consulte visualizações de métricas locais.

Relacionamentos do Dashboard

Os relacionamentos de painel permitem que o senhor defina um modelo semântico que abrange várias tabelas de fatos e dimensões, especificando como os datasets se relacionam entre si. O mecanismo de consulta resolve os joins em tempo de execução, para que o senhor possa fatiar campos e medidas em qualquer dataset conectado e construir análises multifatores e multigranularidade em um único painel. Os relacionamentos de painel estão em Prévia Pública. Consulte Relacionamentos de painel.

Escolha a abordagem correta

As opções de modelagem com escopo de dashboard solucionam problemas diferentes. Use a tabela a seguir para decidir qual se adapta à sua análise.

Abordagem	O que oferece	Melhor ajuste
Cálculos personalizados	Novas medidas e dimensões computadas a partir de um único dataset, sem alterar o SQL de origem.	Métricas e transformações leves delimitadas a um dataset
Visualizações de métricas locais	Dimensões, medidas e joins definidos no painel com uma granularidade fixa, promocionáveis para o Unity Catalog	Lógica semântica reutilizável que pode ser promovida posteriormente para uma view de métricas do Unity Catalog governada.
Relações do painel de controle	Um gráfico de join atravessável em vários datasets, com medidas reutilizáveis entre datasets.	Análise multifato e multigranular que abrange vários datasets em um dashboard

Granularidade fixa em comparação com granularidade dinâmica

A granularidade afeta os campos que você pode selecionar e o grau em que são expressos. As view de métricas fixam uma tabela em uma granularidade fixa, por exemplo, granularidade no nível do cliente, enquanto os relacionamentos do dashboard são dinâmicos, com base nos campos usados no dashboard, por exemplo, granularidade no nível do cliente, do pedido ou do envio.

Ambos podem modelar join, mas resolvem problemas diferentes. Os relacionamentos de dashboard são mais flexíveis: eles permitem combinar campos e medidas de qualquer tabela em todo o seu gráfico semântico. Um gráfico de relacionamento de dashboard pode incluir views de métricas como nós, com relacionamentos como as arestas que os conectam. A view de métricas lida com a lógica de granularidade única, e os relacionamentos lidam com a camada de multifatos.

Modelagem com escopo no painel em comparação com o Unity Catalog

Visualizações de métricas locais e relacionamentos de painel estão limitados a um único painel e não criam um objeto do Unity Catalog. Use a modelagem com escopo de painel para prototipagem, análise específica do painel ou quando quiser iterar antes de promover a lógica para o Unity Catalog.

Use as visualizações de métricas do Unity Catalog quando as métricas precisarem ser governadas, consultáveis diretamente com SQL de qualquer cliente SQL e reutilizáveis em dashboards, Genie Spaces e outras ferramentas. Quando uma view de métricas local estiver pronta para uso mais amplo, você poderá exportá-la para o Unity Catalog. Consulte Exportar para uma view de métricas do Unity Catalog e views de métricas do Unity Catalog.

Nesta seção

• • Conjuntos de dados
  • Crie e gerencie os datasets que fornecem dados a um dashboard.
• • Cálculos personalizados
  • Defina métricas e dimensões dinâmicas sem alterar as queries do dataset.
• • Visualizações de métricas locais
  • Defina dimensões, medidas e joins no dashboard e, em seguida, promova-os para o Unity Catalog.
• • Relações do painel de controle
  • O modelo realiza joins em vários datasets para criar modelos semânticos multi-fato.