Modellazione dei dati nei dashboard di intelligenza artificiale/BI

Ogni visualizzazione del dashboard di intelligenza artificiale/BI legge da uno o più set di dati. Oltre ai set di dati, i dashboard di intelligenza artificiale/BI offrono diversi modi per modellare e riutilizzare i dati senza duplicare la logica nei set di dati. Ogni opzione soddisfa un'esigenza diversa, dai calcoli leggeri per set di dati ai modelli semantici a più fatti, in modo da poter scegliere quella corrispondente all'analisi.

È possibile definire la logica di modellazione direttamente in un dashboard quando non appartiene ancora al livello del catalogo Unity regolamentato, quindi alzarlo di livello a Unity Catalog quando è pronto per un uso più ampio. Per le metriche che devono essere regolate e condivise tra dashboard, genie agents o altri strumenti, usare le visualizzazioni delle metriche del catalogo Unity. Vedere Viste delle metriche del catalogo Unity.

Insiemi di dati

I set di dati sono le query o le tabelle che forniscono dati a un dashboard. Ogni altra opzione di modellazione si basa su un set di dati. Vedere Creare e gestire set di dati del dashboard.

Set di dati SQL

Un set di dati SQL viene definito da una query scritta su qualsiasi origine dati. I calcoli personalizzati si basano su un set di dati SQL, aggiungendo nuove misure e campi (precedentemente denominati dimensioni) calcolati da esso senza modificare il codice SQL di origine. Sono utili per i calcoli una tantum su un singolo set di dati SQL, ad esempio una misura del margine di profitto o un campo categorizzato. Vedere Aggiungere un set di dati SQL e Informazioni sui calcoli personalizzati.

Visualizzazioni delle metriche locali

Le visualizzazioni delle metriche locali consentono di definire campi, misure e unire relazioni nel dashboard usando un'interfaccia visiva, mantenendo al tempo stesso la logica semantica contenuta all'interno di un singolo dashboard. Mantengono i vantaggi degli oggetti semantici, ad esempio aggregazioni accurate indipendentemente dal raggruppamento, ed è possibile promuoverli al catalogo Unity quando le metriche sono pronte per un uso più ampio. Vedere Visualizzazioni delle metriche locali.

Relazioni tra dashboard

Le relazioni del dashboard consentono di definire un modello semantico che si estende su più tabelle dei fatti e delle dimensioni specificando il modo in cui i set di dati si riferiscono l'uno all'altro. Il motore di query risolve i join in fase di esecuzione, consentendoti di segmentare campi e misure tra qualsiasi set di dati collegato e di creare analisi multifatto e multilivello di granularità in un'unica dashboard. Le relazioni tra dashboard sono disponibili in anteprima pubblica. Vedi Relazioni tra dashboard.

Scegliere l'approccio corretto

Le opzioni di modellazione con ambito dashboard risolveranno diversi problemi. Usare la tabella seguente per decidere quale si adatta all'analisi.

Per la logica semantica che si prevede di riutilizzare tra le visualizzazioni o perfezionare nel tempo, Databricks consiglia le visualizzazioni delle metriche locali anziché i calcoli personalizzati in un set di dati SQL. Le visualizzazioni delle metriche locali definiscono misure, campi e join una sola volta e possono essere promosse al catalogo Unity quando la logica è pronta per un uso più ampio. Utilizza i calcoli personalizzati per metriche leggere limitate a un singolo set di dati SQL.

Per informazioni sulle differenze tra le visualizzazioni delle metriche e le relazioni tra dashboard e quando scegliere tra di esse, vedere Com'è possibile confrontare le relazioni del dashboard con le visualizzazioni delle metriche?

Modellazione con ambito limitato alla dashboard a confronto con Unity Catalog

Le visualizzazioni delle metriche locali e le relazioni tra dashboard sono limitate a un singolo dashboard e non creano un oggetto Catalogo Unity. Utilizza la modellazione limitata al dashboard per la prototipazione, per analisi specifiche del dashboard o quando vuoi iterare prima di promuovere la logica in Unity Catalog.

Usare le visualizzazioni delle metriche del catalogo Unity quando le metriche devono essere regolate, eseguibili direttamente con SQL da qualsiasi client SQL e riutilizzabili tra dashboard, Genie Agents e altri strumenti. Quando una visualizzazione delle metriche locale è pronta per un uso più ampio, è possibile alzarla di livello a Unity Catalog per l'uso globale. Vedere Esporta in una vista metrica di Unity Catalog e Viste metriche di Unity Catalog.

In questa sezione