Automation Hub のデータ モデル

用語と概念

Automation Hub のデータ モデルの構造は、次の概念に基づいています。

概念	説明
検索	検索の出発点。 データは、Explore に表示されます。Explore は、その中のフィールドに対応する汎用エンティティと考えることができます。 たとえば、Automation Hub のデータでダッシュボードを構築するには、まず自動化のアイデアまたはアイデアのエイジングの Explore と、必要な情報を含むフィールドを選択して、結果の表示に適したビジュアリゼーションを選択します。
表示	ビューはデータのテーブルを表します。そのテーブルがデータベースにネイティブなものであるのか、それとも Looker の派生テーブル機能を使用して作成されているのかは関係ありません。 各ビュー内にはフィールド定義があり、それぞれのフィールド定義は通常、基になるテーブルの列または Looker の計算式に対応しています。
Dimension	Explore 内のビューの一部である Dimension はグループ化可能なフィールドであり、クエリ結果のフィルター処理に使用できます。 Dimension は次のいずれかです。 基になるテーブルの列に直接関連付けられている属性。 事実または数値。 1 つの行の他のフィールドの値に基づいて計算される派生値。
Measure	Explore 内のビューの一部である Measure パラメーターは、新しい Measure (集計) を宣言し、その Measure の名前を指定します。 Measure の種類の例: average、count、date、max、sum。
カスタム フィールド	Custom Dimension Custom Measure Table Calculation 一から作成するか、既存の Dimension や Measure を使用して、データ モデル内に新しいフィールドを作成します。数式、フィルター、並べ替えを使用して、改良とデータ変換を実行します。

関連ドキュメント

Measure の種類