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# Recursos avançados de fluxo de trabalho
A experiência de preparação de dados do Amazon Quick Sight oferece recursos sofisticados que aprimoram sua capacidade de criar transformações de dados complexas e reutilizáveis. Esta seção aborda dois recursos poderosos que ampliam seu potencial de fluxo de trabalho.
A divergência permite criar vários caminhos de transformação a partir de uma única etapa, permitindo fluxos de processamento paralelos que podem ser recombinados posteriormente. Esse recurso é particularmente valioso para cenários complexos, como junções automáticas e transformações paralelas.
Os conjuntos de dados compostos permitem que você crie estruturas de dados hierárquicas usando conjuntos de dados existentes como blocos de construção. Esse recurso promove a colaboração entre equipes e garante uma lógica de negócios consistente por meio de transformações reutilizáveis em camadas.
Esses recursos funcionam juntos para fornecer designs flexíveis de fluxo de trabalho, colaboração aprimorada em equipe e transformações de dados reutilizáveis. Eles garantem uma linhagem de dados clara e permitem soluções escaláveis de preparação de dados, capacitando sua organização a lidar com cenários de dados cada vez mais complexos com eficiência e clareza.
## Divergência
A divergência permite que você crie vários caminhos de transformação paralelos a partir de uma única etapa do seu fluxo de trabalho. Esses caminhos podem ser transformados de forma independente e posteriormente recombinados, permitindo cenários complexos de preparação de dados, como junções automáticas.
**Criando caminhos divergentes**
Para iniciar uma divergência, em seu fluxo de trabalho:
1. Selecione a etapa em que você deseja criar divergência.
1. Escolha o ícone **\$1** que aparece.
1. Configure a nova ramificação que aparece.
1. Aplique as transformações desejadas em cada caminho.
1. Use as etapas Unir ou Anexar para recombinar caminhos em uma única saída.
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**Recursos principais**
+ Cria até cinco caminhos divergentes a partir de uma única etapa.
+ Aplica transformações diferentes a cada caminho.
+ Recombina caminhos usando as etapas Unir ou Anexar.
+ Visualiza as alterações em cada caminho de forma independente.
**Práticas recomendadas**
+ Use a divergência para implementar uniões automáticas.
+ Crie cópias de dados para transformações paralelas.
+ Planeje sua estratégia de recombinação (juntar ou acrescentar).
+ Mantenha uma nomenclatura clara dos caminhos para melhor visibilidade do fluxo de trabalho.
## Conjuntos de dados compostos
Os conjuntos de dados compostos permitem que você se baseie em conjuntos de dados existentes, criando estruturas hierárquicas de transformação de dados que podem ser compartilhadas e reutilizadas em toda a organização. O Quick Sight suporta até 10 níveis de conjuntos de dados compostos nos modos SPICE e Direct Query.
**Criação de um conjunto de dados composto**
Para criar um conjunto de dados composto, em seu fluxo de trabalho:
1. Selecione a etapa de entrada ao criar um novo conjunto de dados.
1. Escolha **Conjunto de dados** como sua fonte em **Adicionar dados**.
1. Selecione um conjunto de dados existente para se basear.
1. Aplique transformações adicionais conforme necessário.
1. Salve como um novo conjunto de dados.
**Recursos principais**
+ Cria estruturas hierárquicas de transformação de dados.
+ Suporta até 10 níveis de aninhamento de conjuntos de dados.
+ Compatível com SPICE e Direct Query.
+ Mantém uma linhagem de dados clara.
+ Permite transformações específicas da equipe.
Esse recurso aprimora a colaboração entre diferentes equipes. Por exemplo,
| Perfil | Ação | Output |
| --- | --- | --- |
| Analista global | Cria um conjunto de dados com lógica de negócios global | Conjunto de dados A |
| Analista das Américas | Usa o conjunto de dados A, adiciona lógica regional | Conjunto de dados B |
| Analista do Oeste dos EUA | Usa o conjunto de dados B, adiciona lógica local | Conjunto de dados C |
Essa abordagem hierárquica promove uma lógica de negócios consistente em toda a organização, atribuindo uma propriedade clara das camadas de transformação. Ele cria uma linhagem de dados rastreável e, ao mesmo tempo, oferece suporte a até 10 níveis de agrupamento de conjuntos de dados, permitindo o gerenciamento controlado e sistemático da transformação de dados.
**Práticas recomendadas**
+ Estabeleça uma propriedade clara para cada camada de transformação.
+ Documente as relações e dependências do conjunto de dados.
+ Planeje a profundidade da hierarquia com base nas necessidades comerciais.
+ Mantenha convenções de nomenclatura consistentes.
+ Analise e atualize os conjuntos de dados upstream com cuidado.