Analytics 資料檢視
Manufacturing Data Engine (MDE) Analytics 檢視畫面是一項強大功能，可簡化 MDE 環境中的資料分析和報表製作流程。MDE 會自動產生 BigQuery 檢視區塊，整合特定類型的資料、中繼資料和相關維度，簡化全面性查詢和資訊主頁的建立程序。
概念
Analytics 檢視畫面是預先建構的 BigQuery 檢視畫面，專為 MDE 環境中的特定類型版本量身打造。這個檢視畫面會做為統一資料來源，與該類型版本相關的所有中繼資料 bucket (維度) 完美結合類型資料表 (核心事實資料表)。
這項合併作業可省去手動聯結多個資料表的麻煩，進而簡化查詢作業。Analytics 檢視畫面也會根據預先定義的 JSON 結構定義，將中繼資料例項和資料欄位扁平化。
Analytics 檢視區的運作方式
自動建立：MDE 會在每個不重複的類型版本中，自動建立
mde_analytics資料集專屬的 Analytics 檢視畫面。新類型版本的檢視畫面一律會就地更新。中繼資料扁平化：檢視查詢會智慧地將與類型相關聯的 JSON 中繼資料執行個體 (維度成員) 扁平化。與類型版本相關聯的中繼資料 bucket 版本的 JSON 結構定義中，每個欄位都會對應至相應的 BigQuery 欄位，並遵循下列明確定義的類型對應：
- 字串 -> 字串
- 陣列 -> JSON
- 物件 -> JSON
- 數字 -> Float64
- 整數 -> Int64
- 布林值 -> 布林值
- null -> null
產生的 BigQuery 欄位一律會加上中繼資料 bucket 名稱做為前置字串。
巢狀 JSON 處理：巢狀 JSON 欄位會轉換為 BigQuery 欄位，方法是使用底線串連路徑元素。舉例來說，
{"location":{"city":"Düsseldorf"}}會變為location_city。「資料」欄位扁平化：檢視畫面會根據為類型定義的結構定義，將非數值類型的 JSON「資料」欄位扁平化，確保資料可全面存取。只有在定義「data」欄位的結構定義時，才會執行扁平化作業。如要進一步瞭解資料欄位結構定義，請參閱「資料欄位」。
欄位命名和衝突：如有命名衝突，從中繼資料 bucket 衍生而來的欄位會加上 bucket 名稱前置字串。
查看結構定義
最終檢視區塊結構定義包含豐富的欄位集：
- 基礎型別表格中的所有欄位：核心製造資料。
- 每個中繼資料執行個體的所有扁平化欄位：記錄的詳細脈絡資訊。
- 「data」欄位中的所有扁平化欄位 (非數值)：特定於類型的其他資料點。
Analytics 資料檢視的優點
Analytics 檢視畫面具有下列優點：
- 簡化查詢：查詢單一檢視畫面即可取得完整資料，不必進行複雜的聯結。
- 加快分析速度：減少資料準備時間，將更多時間用於發掘洞察資訊。
- 標準化結構：各類型版本採用一致的結構定義，方便製作標準化報表。
- 自動化：MDE 會處理檢視區塊的建立和維護作業，避免您手動執行這些工作。
開始使用
開始在 MDE 中使用型別後，即可使用 Analytics 檢視畫面。如要查看專案中自動產生的檢視區塊，請按照下列步驟操作： Google Cloud
- 選取 BigQuery。
- 按一下左側面板的「Studio」。
- 在 BigQuery 探索視窗中選取
mde_analytics資料集。