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Composantes de l'expérience de préparation des données
L'expérience d'Amazon Quick Sight en matière de préparation des données repose sur les éléments essentiels suivants.
Flux de travail
Dans l'expérience de préparation des données de Quick Sight, un flux de travail représente une série séquentielle d'étapes de transformation des données qui guident votre ensemble de données de son état brut à un formulaire prêt à être analysé. Ces flux de travail sont conçus pour être réutilisables, permettant aux analystes de tirer parti du travail existant et de le développer tout en maintenant des normes de transformation des données cohérentes dans l'ensemble de l'organisation.
Bien que les flux de travail puissent s'adapter à plusieurs chemins par le biais de différentes entrées ou de divergences (détaillées dans les sections suivantes), ils doivent finalement converger en une seule table de sortie. Cette structure unifiée garantit la cohérence des données et rationalise les capacités d'analyse.
Transformation
Une transformation est une opération de manipulation de données spécifique qui modifie la structure, le format ou le contenu de vos données. L'expérience de préparation des données de Quick Sight propose différents types de transformation, notamment Join, Filter, Aggregate, Pivot, Unpivot, Ajouter et Calculated Columns. Chaque type de transformation a un objectif distinct en remodelant vos données afin de répondre aux exigences analytiques. Ces transformations sont mises en œuvre en tant qu'étapes individuelles au sein de votre flux de travail.
Step (Étape)
Une étape est un ensemble de transformations homogènes du même type appliquées dans votre flux de travail. Chaque étape contient une ou plusieurs opérations connexes de la même catégorie de transformation. Par exemple, une étape de renommage peut inclure plusieurs opérations de renommage de colonnes, et une étape de filtrage peut contenir plusieurs conditions de filtrage, toutes gérées comme une seule unité dans votre flux de travail.
La plupart des étapes peuvent inclure plusieurs opérations, à deux exceptions près : les étapes Joindre et Ajouter sont limitées à deux tables d'entrée par étape. Pour joindre ou ajouter plus de deux tables, vous pouvez créer des étapes de jointure ou d'ajout supplémentaires en séquence.
Les étapes sont affichées dans l'ordre, chaque étape s'appuyant sur les résultats des étapes précédentes, ce qui vous permet de suivre la transformation progressive de vos données. Pour renommer ou supprimer une étape, sélectionnez-la et choisissez le menu à trois points.
Connecteur
Le connecteur relie deux étapes par une flèche indiquant le sens du flux de travail. Vous pouvez supprimer un connecteur en le sélectionnant et en appuyant sur la touche Supprimer. Pour ajouter une étape entre deux étapes existantes, il suffit de supprimer le connecteur, d'ajouter la nouvelle étape et de reconnecter les étapes en faisant glisser votre souris entre elles.
Panneau de configuration
Le volet Configuration est la zone interactive dans laquelle vous définissez les paramètres et les paramètres d'une étape sélectionnée. Lorsque vous sélectionnez une étape de votre flux de travail, ce volet affiche les options pertinentes pour ce type de transformation spécifique. Par exemple, lors de la configuration d'une étape de jointure, vous pouvez sélectionner le type de jointure, les colonnes correspondantes et d'autres paramètres spécifiques à la jointure. L' point-and-clickinterface du volet Configuration élimine le besoin de connaissances SQL.
Volet d'aperçu
Le volet d'aperçu affiche un échantillon en temps réel de vos données telles qu'elles apparaissent après l'application de l'étape de transformation en cours. Ce feedback visuel immédiat vous permet de vérifier que chaque transformation produit les résultats escomptés avant de passer à l'étape suivante. Le volet d'aperçu est mis à jour de manière dynamique lorsque vous modifiez les configurations des étapes, ce qui permet d'affiner de manière itérative les transformations de données en toute confiance.
Ces composants fonctionnent ensemble pour créer une expérience visuelle intuitive de préparation des données qui rend les transformations de données complexes accessibles aux utilisateurs professionnels sans nécessiter d'expertise technique.
