Un Dataset vincula el origen y la procedencia de la consulta con SQL, descripciones de columnas, significado de negocio, estado del ciclo de vida y versiones inmutables. Una consulta guardada sigue siendo SQL editable. El informe describe, en cambio, qué análisis se quiere obtener de esa base.
Datasets gobernados
Prepare un conjunto de datos una vez. Controle los cambios en su definición.
Cree un conjunto reutilizable para análisis e informes. Compare versiones de la consulta y sus columnas, conserve la referencia a la fuente y elija cuándo un informe adopta una definición modificada.
Cambiar SQL, joins, Source, esquema, columnas o metadatos de columnas controlados por Dataset crea un nuevo DatasetVersion. Las métricas de Analytics, RLS y permisos de Report siguen siendo contratos separados. Los ReportVersions existentes permanecen fijados hasta que un usuario valida el nuevo DatasetVersion y guarda un nuevo ReportVersion.
Cuando DatasetVersion almacena un contrato SQL en vivo, ejecuciones posteriores pueden leer filas más recientes del origen aunque utilicen la misma definición. Reconstruir un resultado histórico exacto requiere el hash de ejecución y un artefacto preservado, o una instantánea materializada explícita.
Los usuarios pueden comparar SQL normalizado, columnas, tipos y metadatos de linaje conocidos. La plataforma no afirma un análisis universal del impacto de negocio aguas abajo para relaciones que nunca fueron registradas.
Dataset controla la identidad estable del activo de datos y sus versiones. Analytics controla métricas, RLS, permisos de recursos, QueryContext y ejecución de Report. Esta distinción mantiene revisables los límites de gobernanza.
Un conjunto reutilizable, no solo un resultado guardado.
Un Dataset vincula el origen y la procedencia de la consulta con SQL, descripciones de columnas, significado de negocio, estado del ciclo de vida y versiones inmutables. Una consulta guardada sigue siendo SQL editable. El informe describe, en cambio, qué análisis se quiere obtener de esa base.
Un Dataset puede originarse en una ejecución de SQL Console, SavedQuery, una tabla física o una transformación controlada.
DatasetColumn registra el esquema conocido y los metadatos de perfil de la versión exacta.
La promoción desde SQL Console alinea el Dataset canónico con la proyección semántica de Analytics sin fusionar sus límites de propiedad.
Una versión representa el estado exacto del contrato.
Cambiar SQL, joins, Source, esquema, columnas o metadatos de columnas controlados por Dataset crea un nuevo DatasetVersion. Las métricas de Analytics, RLS y permisos de Report siguen siendo contratos separados. Los ReportVersions existentes permanecen fijados hasta que un usuario valida el nuevo DatasetVersion y guarda un nuevo ReportVersion.
Report v4 → Dataset v2 · Report v5 → Dataset v2 · Report v6 → Dataset v3
Una versión virtual no congela automáticamente las filas.
Cuando DatasetVersion almacena un contrato SQL en vivo, ejecuciones posteriores pueden leer filas más recientes del origen aunque utilicen la misma definición. Reconstruir un resultado histórico exacto requiere el hash de ejecución y un artefacto preservado, o una instantánea materializada explícita.
La comparación muestra cambios registrados, no impactos inventados.
Los usuarios pueden comparar SQL normalizado, columnas, tipos y metadatos de linaje conocidos. La plataforma no afirma un análisis universal del impacto de negocio aguas abajo para relaciones que nunca fueron registradas.
Identidad exacta de las versiones izquierda y derecha, y SHA-256 del contrato SQL
Comparación SQL consciente de líneas, con inserciones y eliminaciones
Cambios de columna, tipo, nulabilidad y metadatos conocidos
Estados explícitos: sin cambios, modificado, añadido, eliminado y no disponible
Dataset y Analytics conservan responsabilidades separadas.
Dataset controla la identidad estable del activo de datos y sus versiones. Analytics controla métricas, RLS, permisos de recursos, QueryContext y ejecución de Report. Esta distinción mantiene revisables los límites de gobernanza.
La evolución exige una decisión de aceptación explícita.
Un nuevo DatasetVersion no hace avanzar silenciosamente los Reports existentes. El usuario compara el contrato, valida dimensiones y métricas, previsualiza la consulta generada y guarda un nuevo ReportVersion vinculado al DatasetVersion aceptado. Los ReportVersions y ejecuciones anteriores conservan sus vinculaciones originales.
-
Compare las versiones 2 y 3 del conjunto de datos.
-
Confirmar los cambios de SQL, columnas y tipos.
-
Abra un borrador del informe utilizando la versión 3 del conjunto de datos.
-
Validar metadatos y compilar SQL de solo lectura.
-
Previsualizar con los permisos y el contexto RLS actuales.
-
Tras la aceptación, guarde la versión 6 del informe vinculada a la versión 3 del conjunto de datos.
Siguiente paso
Empiece por el flujo que no puede permitirse ambigüedades.
Incluya los sistemas, responsables, reglas, obligaciones de entrega y requisitos de evidencia relevantes.
Analizar un flujo críticoEn pocas palabras
¿Para qué sirve esta parte de advanexus?
Cree un conjunto reutilizable para análisis e informes. Compare versiones de la consulta y sus columnas, conserve la referencia a la fuente y elija cuándo un informe adopta una definición modificada.
¿Qué debo comprobar antes de utilizarla?
Las filas históricas exactas requieren un artefacto de resultado conservado o un contrato explícito de snapshot materializado.