什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
在LuckyTemplates 中構建工作區時,您需要規劃數據在組織內的流動方式。有效的工作區允許您創建可跨不同報告使用的數據集。這消除了每次都為每個報告引入數據的需要。在本教程中,您將了解如何在 LuckyTemplates 中組織數據源以及如何在工作區中為報表創建數據流。
數據流是報表中基礎數據源(例如數據庫)之間的連接。
在將此功能添加到 LuckyTemplates 之前,用戶每次創建報表或工作區時都需要引入數據集。
數據流完全基於雲。您只需在 LuckyTemplates 服務上發布一個數據集,然後它就可以在工作區中的任何報表中使用。
目錄
在 LuckyTemplates 中組織數據源
管理工作區中數據流的方法之一是使用中的 Data Pipeline Planner 。
Data Pipeline Planner使你能夠列出、記錄和組織你在 LuckyTemplates 中使用的不同數據源。這可以用作參考點,以確保所有數據集在LuckyTemplates 報表中需要時都可以訪問和優化。
要組織數據流,您可以按Report Data Sets和Workspace Dataflows & Datasets對它們進行分組。
然後,準備您組織中所有數據源的列表。評估每一個是否可以在多個報告中使用。然後,將它們放在各自的類別中。
這使您可以更清楚地了解需要在工作區中整合的數據源。
Analyst Hub 的一大優點是它允許用戶相互協作。其他有權訪問工作區的 LuckyTemplates 用戶可以查看 Data Pipeline Planner,然後分享他們的見解並進行必要的更改。規劃器完成後,開發人員或負責工作區的人員可以查看文檔並創建所需的數據流。
使用 Analytics Planner
在 LuckyTemplates 服務中組織數據源的另一種方法是使用 Analyst Hub 中的 Analytics Planner。
在 Analytics Planner 中,您需要規劃並列出您將在 LuckyTemplates 中創建的核心報告。然後,在每個核心報告下列出所需的見解。
您還可以應用顏色編碼方案來區分每個見解。
通過組織您的核心報告,您將能夠防止個別工作區出現冗餘和非標準做法。這為報告創建帶來了秩序,並為開發人員提供了一種更有針對性的方法來設置工作區。
在LuckyTemplates 部署的規劃階段創建 Analytics Planner 很重要。但是,您可以根據當前的業務需要繼續審查和修改它。
不要忘記將其另存為團隊文檔,以便其他成員可以訪問它。
建議將各個部門的文檔放在不同的項目中,這樣LuckyTemplates服務中的工作空間就不會雜亂無章。
結論
有效的工作區��理是成功部署 LuckyTemplates 的決定因素。它允許您優化和轉換數據和數據模型。它還將有助於打造一種創建報告和可視化以及信息分發的有效方式。
總體而言,工作區管理在 LuckyTemplates 中對於提高效率、協作和數據治理至關重要,這最終會導致組織內更好的決策制定和數據驅動的文化。
一切順利,
山姆麥凱
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