Лучшие практики
Собираем всё вместе
- 📊 Мы рассмотрели создание семантических моделей и метрик для базового охвата ключевой бизнес-области.
- 🔁 При этом мы изучили, как рефакторить замороженные сводки в динамичную, гибкую новую жизнь в Семантическом слое.
Лучшие практики
- ✅ Предпочитайте нормализацию, когда это возможно, чтобы позволить MetricFlow динамически денормализовать данные для конечных пользователей.
- ✅ Используйте marts для денормализации, когда это необходимо, например, группируя таблицы в более богатые компоненты или получая меры на размерных таблицах, прикрепленных к таблице с временной осью.
- ✅ Когда исходные данные хорошо нормализованы, вы можете строить семантические модели поверх моделей подготовки данных.
- ✅ Предпочитайте вычисление значений в мерах и метриках, когда это возможно, вместо замороженных сводок.
- ❌ Не рефакторьте напрямую код, который у вас в продакшене, стройте параллельно, чтобы вы могли проверять вывод Семантического слоя и плавно выводить из эксплуатации старые marts.