Construindo dimensões de dados no LuckyTemplates

Na postagem do blog de hoje, quero discutir como você pode criar dimensões de dados adicionais no LuckyTemplates.

Essas dimensões podem ajudá-lo a filtrar seus dados de diferentes maneiras. Além disso, essas dimensões podem ajudá-lo a criar visualizações intuitivas posteriormente.

Essa também é a razão pela qual você precisa configurar seu modelo de dados da melhor maneira possível. Como mencionei nos tutoriais anteriores, você deve separar as tabelas de pesquisa e as tabelas de fatos. Dessa forma, você pode configurar dimensões de dados adicionais quando necessário.

Índice

• Adicionando dimensões de dados adicionais
• Lidando com outras dimensões de dados
• Conclusão

Adicionando dimensões de dados adicionais

Agora, quero mostrar os cenários em que você precisa adicionar outras dimensões.

Primeiro, tenho esta coluna Nome do produto na tabela Produtos . Os produtos listados aqui são filtrados por seus nomes de produto.

No entanto, haverá momentos em que você deseja agrupar os produtos com base na receita ou nas margens. Por isso, você precisa adicionar uma nova coluna e colocá-la em uma tabela. É aqui que você precisa criar dimensões adicionais que podem ser usadas para executar cálculos intermediários.

Se você observar a tabela com mais atenção, verá que a única coluna relacionada ao produto é o Índice de descrição do produto .

Portanto, você precisa criar manualmente os dados adicionais necessários para calcular a receita total. Para fazer isso, clique na faixa de opções Modelling e, em seguida, clique em New Column .

Depois disso, você deve nomeá-lo como Product Sales . Essa coluna mostrará a receita total de cada produto na coluna Nome do produto .

Agora que você tem a receita total, precisa adicionar outra dimensão para os agrupamentos de produtos. 

Novamente, clique em Nova coluna e nomeie-a como Grupos de clientes . Para este cálculo, você precisa usar a função . Esta função ajuda a determinar automaticamente se as vendas do produto são superiores a 10 milhões ou não. 

Se as vendas forem superiores a 10 milhões, você pode classificá-los como Bons Clientes . Se as vendas forem menores ou iguais a 10 milhões, você pode classificá-los como Ok Clientes .

Por fim, adicione BLANK na última parte para fechar a fórmula.

Como você criou a coluna Grupos de clientes , agora pode criar um relacionamento com a tabela Vendas .

Agora você pode filtrar qualquer cálculo usando as dimensões adicionais na tabela Produtos . Sem eles, você precisará executar o cálculo usando as milhares de linhas da tabela Vendas . 

Colunas adicionais são importantes porque ajudam a fazer cálculos mais eficientes. Eles também podem acelerar o desempenho do LuckyTemplates em comparação com um cálculo dentro de uma tabela enorme.

Lidando com outras dimensões de dados

Outra maneira de lidar com suas dimensões é ocultar colunas irrelevantes na visualização do relatório.

Você pode ocultar qualquer coluna ao clicar com o botão direito do mouse e selecionar Ocultar na visualização do relatório .

Neste exemplo, você precisa ocultar a tabela Product Sales porque só precisa mostrar os diferentes grupos de clientes em seu relatório. Você também deve ocultar a coluna Índice porque ela não é relevante no relatório para grupos de clientes.

Na visualização do relatório, basta mostrar os dados de Clientes Bons e Clientes Ok . Isso significa que você terá que utilizar a coluna Grupos de clientes como filtro e segmentação.

Na segmentação Grupos de clientes , você pode tornar o relatório dinâmico selecionando Bons clientes ou Ok Clientes .

Como as outras colunas estão ocultas, você não pode vê-las na visualização do relatório.

As colunas ocultas Índice e Produtos foram úteis apenas para criar o relacionamento para as outras dimensões de dados, mas é irrelevante mostrá-las na visualização.

Você pode aplicar essa técnica a outros cenários semelhantes que encontrará ao criar visualizações.

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Conclusão

Discuti várias técnicas de modelagem de dados que são importantes. Espero que você domine essas técnicas e as aplique sempre que trabalhar na área de modelo de dados.

Como eu disse antes, você precisa construir seu modelo de dados da melhor forma possível para não ter problemas na hora de fazer seus cálculos.

Saúde!