분석 뷰

Manufacturing Data Engine (MDE) 분석 보기는 MDE 환경 내에서 데이터 분석 및 보고를 간소화하도록 설계된 강력한 기능입니다. MDE는 유형별 데이터, 메타데이터, 관련 측정기준을 통합하는 BigQuery 뷰를 자동으로 생성하여 포괄적인 쿼리 및 대시보드 생성을 간소화합니다.

개념

애널리틱스 뷰는 MDE 환경 내의 특정 유형 버전에 맞게 사전 빌드된 BigQuery 뷰입니다. 이 뷰는 유형 테이블(핵심 팩트 테이블)을 해당 유형 버전과 연결된 모든 관련 메타데이터 버킷 (측정기준)과 원활하게 조인하는 통합 데이터 소스 역할을 합니다.

이렇게 통합하면 여러 테이블에서 수동으로 조인할 필요가 없어 쿼리가 간소화됩니다. 분석 뷰는 사전 정의된 JSON 스키마를 기반으로 메타데이터 인스턴스와 데이터 필드도 평면화합니다.

애널리틱스 보기의 작동 방식

자동 생성: MDE는 각 고유한 유형 버전에 대해 mde_analytics 데이터 세트 내에 전용 애널리틱스 보기를 자동으로 만듭니다. 새 유형 버전의 뷰는 항상 인플레이스 방식으로 업데이트됩니다.
메타데이터 평면화: 뷰 쿼리는 유형과 연결된 JSON 메타데이터 인스턴스 (측정기준 구성원)를 지능적으로 평면화합니다. 유형 버전과 연결된 메타데이터 버킷 버전의 JSON 스키마 내 각 필드는 다음과 같이 잘 정의된 유형 매핑을 준수하여 해당 BigQuery 필드에 매핑됩니다.
- 문자열 -> 문자열
- 배열 -> JSON
- 객체 -> JSON
- Number -> Float64
- 정수 -> Int64
- 불리언 -> 불리언
- null -> null

결과 BigQuery 필드에는 항상 메타데이터 버킷 이름이 접두사로 붙습니다.

중첩된 JSON 처리: 중첩된 JSON 필드는 경로 요소를 밑줄로 연결하여 BigQuery 필드로 변환됩니다. 예를 들어 {"location":{"city":"Düsseldorf"}}는 location_city가 됩니다.
'데이터' 필드 평면화: 뷰는 유형에 정의된 스키마를 기반으로 비숫자 유형의 JSON '데이터' 필드로 평면화를 확장하여 포괄적인 데이터 접근성을 보장합니다. 병합은 'data' 필드의 스키마가 정의된 경우에만 실행됩니다. 데이터 필드 스키마에 관한 자세한 내용은 데이터 필드를 참고하세요.
필드 이름 지정 및 충돌: 이름 지정 충돌이 발생하면 메타데이터 버킷에서 파생된 필드에 버킷 이름이 접두사로 붙습니다.

스키마 보기

최종 뷰 스키마에는 다양한 필드가 포함됩니다.

기본 유형 테이블의 모든 필드: 핵심 제조 데이터입니다.
각 메타데이터 인스턴스의 모든 플랫 필드: 레코드에 관한 자세한 컨텍스트 정보입니다.
'data' 필드의 모든 플랫 필드 (숫자가 아님): 유형에 따른 추가 데이터 포인트입니다.

애널리틱스 뷰의 이점

애널리틱스 뷰의 이점은 다음과 같습니다.

간소화된 쿼리: 포괄적인 데이터를 위해 단일 뷰를 쿼리하여 복잡한 조인을 없앱니다.
분석 속도 향상: 데이터 준비에 소요되는 시간을 줄이고 유용한 정보를 추출하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
표준화된 구조: 유형 버전 간의 일관된 스키마는 표준화된 보고를 용이하게 합니다.
자동화: MDE가 뷰 생성 및 유지보수를 처리하므로 수동 작업을 피할 수 있습니다.

시작하기

MDE에서 유형 작업을 시작하면 바로 애널리틱스 보기를 사용할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 Google Cloud 프로젝트에서 자동 생성된 뷰를 살펴볼 수 있습니다.

BigQuery를 선택합니다.
왼쪽 패널에서 스튜디오를 클릭합니다.
BigQuery 탐색기 창에서 mde_analytics 데이터 세트를 선택합니다.