Building Semantic Models in Databricks with UC Metric Views - Korean
이 코스에서는, 여러분과 기업의 나머지 데이터 및 AI 팀에게 부담을 덜 주면서 데이터 컨슈머가 검증된 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있도록 힘을 실어주는 방법을 배웁니다. 골드 레이어 위에 시맨틱 레이어를 구축함으로써, 효율적인 데이터 운영과 기업이 검증한 메트릭을 유지하면서도, 의사 결정 자와 비즈니스 애널리스트에게 핵심 비즈니스 성과 지표를 새로운 방식으로 탐색할 기회를 제공하게 됩니다.
이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:
• Databricks SQL을 사용하여 쿼리를 작성하는 능력
• Databricks 데이터 모델링 개념에 대한 이해
Outline
시맨틱 레이어 기초
• 메트릭 뷰가 사용자에게 어떻게 힘을 실어주는가
• 메트릭 뷰가 Databricks에 어떻게 들어맞는가
• 메트릭 뷰를 위한 디자인 패턴
메트릭 뷰 정의 및 사용
• 메트릭 뷰를 모델링하고 정의합니다
• 메트릭 뷰 만들기
• 데모: 노트북 1 데모: 간단한 메트릭 뷰 만들기
• 메트릭 뷰 쿼리 및 소비
• 데모: 노트북 2 데모: 간단한 메트릭 뷰 소비하기
• 랩: 노트북 3 랩: 간단한 메트릭 뷰 만들기 및 소비하기
메트릭 뷰 설계 및 구성
• 메트릭 뷰의 컴포저빌리티 기능
• 데모: 노트북 4 데모: 계산된 메저와 구성된 메저 정의 및 사용
• 비즈니스 요구를 충족하기 위해 윈도우 메저 사용
• 데모: 노트북 5 데모: 윈도우 메저 정의 및 사용
• 랩: 노트북 6 랩: 구성된 메저와 윈도우 메저 정의
프로덕션 환경의 메트릭 뷰
• 메트릭 뷰 테스트, 검증, 인증
• 메트릭 뷰의 성능 관리
• 메트릭 뷰를 데이터 컨슈머에게 제공하기
• 추가 기능 개요
요약 및 다음 단계
• 검토
• 랩: 노트북 7 랩: 종합 랩
• 지식 확인
• 다음 단계
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