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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:
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Selecione a etapa em que você deseja criar divergência.
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Escolha o ícone + que aparece.
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Configure a nova ramificação que aparece.
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Aplique as transformações desejadas em cada caminho.
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Use as etapas Unir ou Anexar para recombinar caminhos em uma única saída.
Recursos principais
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Cria até cinco caminhos divergentes a partir de uma única etapa.
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Aplica transformações diferentes a cada caminho.
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Recombina caminhos usando as etapas Unir ou Anexar.
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Visualiza as alterações em cada caminho de forma independente.
Práticas recomendadas
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Use a divergência para implementar uniões automáticas.
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Crie cópias de dados para transformações paralelas.
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Planeje sua estratégia de recombinação (juntar ou acrescentar).
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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:
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Selecione a etapa de entrada ao criar um novo conjunto de dados.
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Escolha Conjunto de dados como sua fonte em Adicionar dados.
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Selecione um conjunto de dados existente para se basear.
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Aplique transformações adicionais conforme necessário.
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Salve como um novo conjunto de dados.
Recursos principais
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Cria estruturas hierárquicas de transformação de dados.
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Suporta até 10 níveis de aninhamento de conjuntos de dados.
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Compatível com SPICE e Direct Query.
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Mantém uma linhagem de dados clara.
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Permite transformações específicas da equipe.
Esse recurso aprimora a colaboração entre diferentes equipes. Por exemplo,
| Função | Ação | Output |
|---|---|---|
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Analista global |
Cria um conjunto de dados com lógica de negócios global |
Conjunto de dados A |
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Analista das Américas |
Usa o conjunto de dados A, adiciona lógica regional |
Conjunto de dados B |
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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
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Estabeleça uma propriedade clara para cada camada de transformação.
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Documente as relações e dependências do conjunto de dados.
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Planeje a profundidade da hierarquia com base nas necessidades comerciais.
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Mantenha convenções de nomenclatura consistentes.
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Analise e atualize os conjuntos de dados upstream com cuidado.
