LookML Veri Modelleme: Looker'da Ölçeklenebilir Analizler Yapın

Ham veri ancak karar vericiler tarafından yapılandırılmış, ulaşılabilir ve güvenilir olduğunda değerlidir. LookML, karmaşık veritabanı şemalarını iş kullanıcılarının verileri bağımsız olarak keşfetmelerini sağlayan sezgisel, tekrar kullanılabilir veri modellerine dönüştürmenin anahtarını sağlar. Bu metin tabanlı kurs, Looker modellemesinin temel kavramlarından üretim hazır LookML kodunu dağıtmaya kadar size rehberlik eder. Güçlü veri ilişkileri oluşturmayı, iş metrikleri için tek bir gerçek kaynağı oluşturmayı ve analizlerinizi hızlı çalıştırmak için sorgu performansını iyileştirmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Projeler, modeller, görüşler ve keşifleri içeren temel LookML yapılarını anlayın. - Kesin boyutları, ölçümleri tanımlayın ve ilişkileri doğru bir şekilde yansıtmak için iş mantığını birleştirin. - Kuru, bakımlı kod yazmak için genişletmeler ve iyileştirmeler kullanarak modern modül paternleri uygulayın. - Araştırma performansını ve veritabanı maliyetini kontrol etmek için önbellek politikalarını ve toplam farkındalığı ayarlayın. - Git tabanlı sürüm kontrol çalışma akışlarını kullanarak kodunuzu güvenli bir şekilde yönetin. - Veri kalitesi ve şema tutarlılığını sağlamak için LookML modellerini sorun çöz ve doğrula. Kurs, gelişmiş birleşme paternleri, hesaplama teknikleri ve performans optimizasyon stratejilerine geçmeden önce çekirdek terminoloji ve temel sözdizimle başlar. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod örnekleri yoluyla, kurumsal düzey veri modellerini yönetmek için güven inşa edeceksiniz. Bu ders, LookML' ye yeni başlayan veri analistleri, iş zekası geliştiricileri ve veritabanı yöneticileri için tasarlanmıştır. SQL' yi temel seviyede bilmek yararlı olsa da, Looker modelleme konusunda önceden tecrübe gerekmez. Şirketiniz için güvenilir, kendi kendini yöneten veri modelleri oluşturmaya bugün başlayın.