Um dataset liga a origem e a consulta, SQL, descrição e significado das colunas e estado a versões imutáveis da definição. Uma consulta guardada continua a ser SQL editável; o relatório determina o que se analisa com essa base.
Datasets governados
Prepare um conjunto de dados uma vez. Controle as alterações à sua definição.
Crie um conjunto reutilizável para análises e relatórios. Compare versões da consulta e das colunas, mantenha a referência à fonte e escolha quando um relatório adota uma definição alterada.
Alterar o SQL, as junções, a Source, o esquema, as colunas ou os metadados de coluna controlados pelo Dataset cria um novo DatasetVersion. Métricas analíticas, RLS e permissões do relatório continuam a ser contratos distintos. Os relatórios existentes permanecem fixos até o utilizador validar o novo DatasetVersion e guardar um novo ReportVersion.
Quando um DatasetVersion guarda um contrato SQL ativo, execuções posteriores podem ler linhas mais recentes da origem com a mesma definição. A reconstrução exata de um resultado histórico exige o hash da execução e um artefacto retido, ou um instantâneo materializado explícito.
Os utilizadores podem comparar SQL normalizado, colunas, tipos e metadados de linhagem conhecidos. A plataforma não reivindica uma análise universal do impacto empresarial a jusante para relações que nunca foram registadas.
O dataset gere o objeto de dados e as suas versões. A análise gere métricas, acesso a linhas, permissões, contexto da consulta e execução dos relatórios. Assim é possível distinguir uma alteração na base de dados usada, no cálculo ou nas regras de acesso.
Saiba em que dados e definições assenta a análise.
Um dataset liga a origem e a consulta, SQL, descrição e significado das colunas e estado a versões imutáveis da definição. Uma consulta guardada continua a ser SQL editável; o relatório determina o que se analisa com essa base.
Um Dataset pode ter origem numa execução da Consola SQL, numa SavedQuery, numa tabela física ou numa transformação controlada.
DatasetColumn regista o esquema conhecido e os metadados de perfil da versão exata.
A promoção a partir da Consola SQL alinha o Dataset canónico com a projeção semântica do Analytics sem fundir as respetivas responsabilidades.
Versão significa estado do contrato exato.
Alterar o SQL, as junções, a Source, o esquema, as colunas ou os metadados de coluna controlados pelo Dataset cria um novo DatasetVersion. Métricas analíticas, RLS e permissões do relatório continuam a ser contratos distintos. Os relatórios existentes permanecem fixos até o utilizador validar o novo DatasetVersion e guardar um novo ReportVersion.
Report v4 → Dataset v2 · Report v5 → Dataset v2 · Report v6 → Dataset v3
Uma versão virtual não congela automaticamente as linhas.
Quando um DatasetVersion guarda um contrato SQL ativo, execuções posteriores podem ler linhas mais recentes da origem com a mesma definição. A reconstrução exata de um resultado histórico exige o hash da execução e um artefacto retido, ou um instantâneo materializado explícito.
A comparação mostra a alteração registada, não um impacto inventado.
Os utilizadores podem comparar SQL normalizado, colunas, tipos e metadados de linhagem conhecidos. A plataforma não reivindica uma análise universal do impacto empresarial a jusante para relações que nunca foram registadas.
Identidade exata das versões à esquerda e à direita e SHA-256 do contrato SQL
Comparação SQL com inserções e remoções
Coluna, tipo, alterações de metadados anuláveis e conhecidas
Estados explícitos de inalterado, alterado, adicionado, removido e indisponível
Reutilize os dados e gira a análise e o acesso separadamente.
O dataset gere o objeto de dados e as suas versões. A análise gere métricas, acesso a linhas, permissões, contexto da consulta e execução dos relatórios. Assim é possível distinguir uma alteração na base de dados usada, no cálculo ou nas regras de acesso.
A evolução é uma decisão de aceitação explícita.
Um novo DatasetVersion não move silenciosamente os relatórios existentes. O utilizador compara o contrato, valida dimensões e métricas, pré-visualiza a consulta gerada e guarda depois um novo ReportVersion ligado ao DatasetVersion aceite. ReportVersion anteriores e as respetivas execuções mantêm as ligações originais.
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Compare as versões 2 e 3 do conjunto de dados.
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Confirme a SQL, colunas e tipos alterados.
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Abra um rascunho do relatório com a versão 3 do conjunto de dados.
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Valide os metadados e compile SQL só de leitura.
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Pré-visualização sob permissão atual e contexto RLS.
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Após a aceitação, guarde a versão 6 do relatório ligada à versão 3 do conjunto de dados.
Próximo passo
Comece com o fluxo que não pode permitir a ambiguidade.
Apresente os sistemas, responsáveis, regras, obrigações de entrega e requisitos de evidência relevantes.
Analisar um fluxo críticoEm resumo
Para que serve esta parte do advanexus?
Crie um conjunto reutilizável para análises e relatórios. Compare versões da consulta e das colunas, mantenha a referência à fonte e escolha quando um relatório adota uma definição alterada.
O que devo verificar antes de a utilizar?
Linhas históricas exatas exigem um artefacto de resultado retido ou um contrato de instantâneo materializado explícito.