Creazione di un set di dati utilizzando un set di dati esistente in Amazon QuickSight

Dopo aver creato un set di dati in Amazon QuickSight, puoi creare set di dati aggiuntivi utilizzandolo come fonte. Quando si esegue questa operazione, viene conservata qualsiasi preparazione dei dati contenuta nel set di dati principale, ad esempio i join o i campi calcolati. È possibile aggiungere ulteriore preparazione ai dati nei nuovi set di dati secondari, ad esempio unendo nuovi dati e filtrando i dati. Puoi anche impostare la tua pianificazione di aggiornamento dei dati per il set di dati secondario e tenere traccia dei pannelli di controllo e delle analisi che lo utilizzano.

I set di dati secondari creati utilizzando un set di dati con RLS regole attive come fonte ereditano le regole del set di dati principale. RLS Gli utenti che creano un set di dati secondario da un set di dati principale più grande possono vedere solo i dati a cui hanno accesso nel set di dati principale. Quindi, puoi aggiungere altre RLS regole al nuovo set di dati secondario oltre alle RLS regole ereditate per gestire ulteriormente chi può accedere ai dati contenuti nel nuovo set di dati. È possibile creare set di dati secondari solo a partire da set di dati con RLS regole attive in Direct Query.

La creazione di set di dati da set di QuickSight dati esistenti presenta i seguenti vantaggi:

• Gestione centralizzata dei set di dati: i data engineer possono facilmente adattarsi alle esigenze di più team all'interno dell'organizzazione. A tal fine, possono sviluppare e gestire alcuni set di dati per uso generale che descrivono i principali modelli di dati dell'organizzazione.

• Riduzione della gestione delle fonti di dati: gli analisti aziendali (BAs) spesso dedicano molto tempo e impegno a richiedere l'accesso ai database, gestire le credenziali dei database, trovare le tabelle giuste e gestire le pianificazioni di aggiornamento dei dati. QuickSight Creare nuovi set di dati a partire da set di dati esistenti significa BAs non dover ricominciare da zero con i dati grezzi dei database. Possono iniziare con dati curati.

• Parametri chiave predefiniti: creando set di dati a partire da set di dati esistenti, i data engineer possono definire e mantenere centralmente le definizioni dei dati critici nelle numerose organizzazioni aziendali. Alcuni esempi potrebbero essere la crescita delle vendite e il rendimento marginale netto. Grazie a questa funzionalità, i data engineer possono anche distribuire le modifiche a tali definizioni. Questo approccio significa che i loro analisti aziendali possono iniziare a visualizzare i dati giusti in modo più rapido e affidabile.

• Flessibilità nella personalizzazione dei dati: creando set di dati da set di dati esistenti, gli analisti aziendali ottengono maggiore flessibilità per personalizzare i set di dati in base alle proprie esigenze aziendali. Possono evitare di preoccuparsi dell'interruzione dei dati per gli altri team.

Ad esempio, supponiamo che tu sia parte di un team centrale di e-commerce composto da cinque data engineer. Tu e il tuo team avete accesso ai dati di vendite, ordini, annullamenti e resi in un database. Hai creato un QuickSight set di dati unendo 18 altre tabelle di dimensioni tramite uno schema. Una metrica chiave creata dal team è il campo calcolato, order product sales ()OPS. La sua definizione è: OPS = quantità del prodotto x prezzo.

Il tuo team serve oltre 100 analisti aziendali suddivisi in 10 team diversi in otto paesi. Questi sono il team Coupons, il team di Outbound Marketing, il team Mobile Platform e il team Recommendations. Tutti questi team utilizzano la OPS metrica come base per analizzare la propria linea di business.

Invece di creare e gestire manualmente centinaia di set di dati non connessi, il team riutilizza i set di dati per creare più livelli di set di dati per i team di tutta l'organizzazione. In questo modo si centralizza la gestione dei dati e si consente a ciascun team di personalizzare i dati in base alle proprie esigenze. Allo stesso tempo, questo sincronizza gli aggiornamenti dei dati, come gli aggiornamenti delle definizioni dei parametri, e mantiene la sicurezza a livello di riga e colonna. Ad esempio, i singoli team dell'organizzazione possono utilizzare i set di dati centralizzati. Possono quindi combinarli con i dati specifici del proprio team per creare nuovi set di dati e basare le analisi su di essi.

Oltre a utilizzare la OPS metrica chiave, altri team dell'organizzazione possono riutilizzare i metadati delle colonne dei set di dati centralizzati che hai creato. Ad esempio, il team di data engineering può definire metadati, come nome, descrizione, tipo di dati e cartelle, in un set di dati centralizzato. Tutti i team successivi possono utilizzarlo.

Nota

Amazon QuickSight supporta la creazione di fino a due livelli aggiuntivi di set di dati da un singolo set di dati.

Ad esempio, da un set di dati principale, puoi creare un set di dati secondario e poi un set di dati nipote per un totale di tre livelli di set di dati.

Creazione di un set di dati da un set di dati esistente

Utilizza la procedura seguente per creare un set di dati mediante un'origine dati esistente.

Creazione di un set di dati da un set di dati esistente

1. Dalla pagina QuickSight iniziale, scegli Datasets nel riquadro a sinistra.

2. Nella pagina Set di dati, scegli il set di dati da utilizzare per creare un nuovo set di dati.

3. Nella pagina che si apre per quel set di dati, scegli il menu a discesa per Usa nell'analisi, quindi scegli Usa nel set di dati.

   

   La pagina di preparazione dei dati si apre e precarica tutto il contenuto del set di dati principale, inclusi i campi calcolati, i join e le impostazioni di sicurezza.

4. Nella pagina di preparazione dei dati che si apre, per Modalità query in basso a sinistra, scegli come desideri che il set di dati inserisca le modifiche e gli aggiornamenti dal set di dati principale originale. Puoi scegliere le seguenti opzioni:

   • Query diretta: questa è la modalità di interrogazione predefinita. Se scegli questa opzione, i dati di questo set di dati si aggiornano automaticamente quando apri un set di dati, un'analisi o un pannello di controllo associato. Si applicano le seguenti limitazioni:

     • Se il set di dati principale consente l'interrogazione diretta, puoi utilizzare la modalità di interrogazione diretta nel set di dati secondario.

     • Se in un join sono presenti più set di dati principali, è possibile scegliere la modalità di interrogazione diretta per il set di dati secondario solo se tutti i set principali provengono dalla stessa origine dati sottostante. Ad esempio, la stessa connessione Amazon Redshift.

     • La query diretta è supportata per una singola SPICE set di dati principale. Non è supportato per più SPICE set di dati principali in un join.

   • SPICE: se scegli questa opzione, puoi impostare una pianificazione per la sincronizzazione del nuovo set di dati con il set di dati principale. Per ulteriori informazioni sulla creazione SPICE pianificazioni di aggiornamento per i set di dati, vedi. Rinfrescante SPICE dati

5. (Facoltativo) Prepara i dati per l'analisi. Per ulteriori informazioni sulla preparazione dei dati, consulta Preparazione dei dati in Amazon QuickSight.

6. (Facoltativo) Imposta la sicurezza a livello di riga o colonna (RLS/CLS) per limitare l'accesso al set di dati. Per ulteriori informazioni sulla configurazione, vedere. RLS Utilizzo della sicurezza a livello di riga con regole basate sull'utente per limitare l'accesso a un set di dati Per ulteriori informazioni sulla configurazioneCLS, vedere Utilizzo della sicurezza a livello di colonna per limitare l'accesso a un set di dati.

   Nota

   La configurazione RLS/CLS on child datasets only. RLS/CLS su set di dati principali non è supportata.

7. Al termine, scegli Salva e pubblica per salvare le modifiche e pubblicare il nuovo set di dati secondario. Oppure scegli Pubblica e visualizza per pubblicare il nuovo set di dati secondario e iniziare a visualizzare i tuoi dati.