Data Analyst Professional · Модуль 10 · Урок 36 із 51

Якість моделі, продуктивність і документація

Production model — це не схема, яка «працює на моєму ноутбуці». Вона має контрольовані totals, простий field list, мінімальний обсяг, виміряну продуктивність і документацію, за якою інша людина відтворить рішення.

120 хвModel release gateМінітест: 3 питання

Model QA matrix

Structure

Grain, unique dimensions, 1:* relationships, один active path.

Integrity

Orphans, blanks, duplicates й unknown member контролюються.

Numbers

Rows, totals і reference cases reconciled із source.

Behavior

Slicers, drill, date roles, RLS і empty states протестовані.

Зберіть validation page, недоступну звичайному споживачу: source total, model total, delta, row counts, unknown keys і last refresh. Green refresh без reconciliation не доводить правильність.

Зменшуйте модель до потрібного

  • Фільтруйте непотрібні rows і columns до import.
  • Використовуйте найменший коректний type; не перетворюйте все на text.
  • Прибирайте high-cardinality text, GUID і timestamps, якщо вони не потрібні аналізу.
  • Вимикайте Auto date/time для керованої enterprise model.
  • Не імпортуйте computed columns, які дешевше й прозоріше обчислити upstream або measure.

Оптимізація починається з вимірювання: refresh duration, model size, visual query time і найповільніші measures. Не жертвуйте correctness заради абстрактного speed.

Зробіть semantic layer зрозумілим

Для автораДля користувача
grain, source, owner, refresh SLAbusiness names і описи
relationship rationale й role datestechnical keys приховані
measure formula, format, exceptionsmeasures організовані у display folders
change log і validation queriescertified/shared definitions KPI

Окрема measure table — організаційний прийом, а не вимога engine. Назви fields мають пояснювати бізнес, а не фізичне джерело.

Release checklist

  • Model diagram відповідає documented grain і relationship contract.
  • Контрольні totals збігаються за day, channel, product і customer.
  • Date roles та всі filter paths дають очікуваний результат.
  • Performance Analyzer зафіксував baseline для ключових visuals.
  • RLS перевірено через View as roles; security не перекладено на hidden columns.
  • Owner, refresh, lineage, assumptions, measures і change log опубліковані.
  • Rollback/export і acceptance owner визначені до release.

Офіційні джерела

Модуль завершено

Ви проєктуєте зіркову модель від grain, керуєте date roles і relationship paths, а перед release доводите integrity, correctness, usability та performance.

Практична перевірка · урок 36 з 51

Закріпіть матеріал уроку

Три сценарні питання. Для зарахування уроку потрібно дати щонайменше дві правильні відповіді.

1. Що доводить model correctness?
2. Що найперше зменшує import model?
3. Чому high-cardinality text дорогий?