Modèle de données Automation Hub

Termes et concepts

La structure du modèle de données Automation Hub est basée sur les concepts suivants :

Concept	Description
Explore	Le point de départ de l'exploration. Les données sont réaffichées via des Explorations, qui peut être considéré comme une entité générale correspondant aux champs qu'elle contient. Par exemple, pour créer des tableaux de bord autour des données d'Automation Hub, sélectionnez d'abord Idées d'automatisation (Automation Ideas) ou Explore (Idea Aging Explores) et les champs contenant les informations nécessaires, puis choisissez la visualisation appropriée pour afficher les résultats.
Consultation (View)	Une vue représente une table de données, que cette table soit native de votre base de données ou qu'elle ait été créée à l'aide de la fonctionnalité de table dérivée de Looker. Dans chaque vue se trouvent des définitions de champ, dont chacune correspond généralement à une colonne de la table sous-jacente ou à un calcul dans Looker.
Dimension	Dans le cadre d'une vue dans l'exploration, la dimension est un champ pouvant être groupé et peut être utilisée pour filtrer les résultats de la requête. Il peut s'agir de l'un des éléments suivants : Un attribut qui a une association directe avec une colonne dans une table sous-jacente. Un fait ou une valeur numérique. Valeur dérivée calculée sur la base des valeurs des autres champs d'une seule ligne.
Measure	Dans le cadre d'une vue dans l'exploration, le paramètre Mesure déclare une nouvelle mesure (agrégation) et spécifie un nom pour cette mesure. Exemples de types de mesures : average , count , date , max , sum .
Champs personnalisés	Dimension personnalisée Mesure personnalisée Calcul de table Repartez de zéro ou utilisez des dimensions et des mesures existantes pour créer de nouveaux champs dans le modèle de données. Effectuez des améliorations et des transformations de données en utilisant des formules, des filtres et des tris.

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Types de mesure