Biblioteca de cubos

La Biblioteca de cubos es una galería de cubos Mondrian funcionales para dominios analíticos comunes — métricas SaaS, e-commerce, reporting sanitario, analítica de RR. HH. Cada plantilla tiene una descripción, las medidas y dimensiones que incluye, y un botón de adopción de un clic que copia el schema en su tenant ligado a sus tablas.

Es la ruta más rápida hacia un cubo funcional cuando la forma de sus datos coincide aproximadamente con una de las plantillas. Si tiene una tabla orders con customer_id, product_id, total y una fecha created_at, la plantilla de e-commerce le lleva a un cubo consultable en unos dos minutos — significativamente menos que incluso el Diseñador de schemas.

Adoptar una plantilla

1. Navegue por las plantillas. Cada tarjeta lista qué contiene el cubo; haga clic en Usar esta en la que encaje.

2. Elija una conexión. La plantilla necesita un data warehouse al que apuntar.

3. Mapee los nombres de tabla esperados por la plantilla a los suyos reales. El selector le guía — si sus tablas coinciden con los valores por defecto de la plantilla (un patrón fact_* y dim_*, lo más común), el mapeo se rellena solo.

4. Haga clic en Adoptar. Clonamos la plantilla, la volvemos a ligar a sus tablas, y la guardamos como un schema nuevo en su tenant. Aparece en la página de Schemas y es consultable desde Analizar de inmediato.

Tras la adopción el schema es suyo — edítelo libremente en la página de Schemas; la plantilla queda intacta.

Qué hay en la biblioteca hoy

• Métricas SaaS — MRR, churn, ARPU, distribución de planes, altas frente a bajas.
• E-commerce — pedidos, ingresos, AOV, tasa de conversión, abandono de carrito.
• Reporting sanitario — recuentos de pacientes, volúmenes de visitas, duración de la estancia, mix de pagadores.
• Analítica de RR. HH. — plantilla, antigüedad, rotación, bandas salariales.

Se publican más plantillas periódicamente. Si hay un dominio que le gustaría que cubramos, díganoslo.

Cuando la plantilla no encaja del todo

Dos opciones cuando su data warehouse usa una nomenclatura o columnas diferentes a las que asume la plantilla:

• Renombrar durante la adopción. El paso de mapeo le permite apuntar la fact_sales esperada por la plantilla a su analytics.commerce.transactions real.
• Adoptar y luego editar. Tome la plantilla tal cual y use el editor XML de la página de Schemas para ajustar.

Si ninguna ruta le da lo que necesita, el Diseñador de schemas es su amigo — empiece desde cero con asistencia de IA en lugar de forzar la plantilla.

Relacionado

• Schemas — las plantillas adoptadas viven aquí.
• Diseñador de schemas — empiece desde un data warehouse en lugar de una plantilla.
• Conexiones — el data warehouse al que apuntará la plantilla.