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Saiku Cloud

Registro y primer cubo

Esta página es el recorrido extendido del Inicio rápido, con el porqué de cada paso. Si solo quiere poner un cubo en marcha, el Inicio rápido es más rápido.

Regístrese

  1. Visite cloud.saiku.bi/signup.
  2. Autentíquese mediante WorkOS (Google o SAML). Nosotros no gestionamos contraseñas; la identidad está delegada.
  3. Tras el registro le aprovisionamos cuatro cosas:
    • Su tenant con un slug generado (algo como acme-corp). El slug aparece en la URL de su dashboard.
    • Un workspace por defecto para alojar sus schemas y workbooks.
    • Su cuenta de usuario como propietario del tenant.
    • Una API key inicial para que el dashboard pueda hablar con el backend en su nombre. Más adelante podrá generar claves adicionales para agentes e integraciones en la página de API keys.

Conecte su primer data warehouse

Saiku Cloud admite cinco dialectos en v1: PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, ClickHouse y MotherDuck. Añada más mediante una solicitud de funcionalidad — cada nuevo dialecto es un driver JDBC más un pequeño clasificador.

Host:       db.acme.com
Port:       5432
Database:   analytics
Username:   saiku_reader
Password:   ••••••••
SSL:        require (recommended)

Las credenciales se cifran en reposo. Consulte Aislamiento de tenant para la explicación completa de cómo gestionamos las credenciales que nos proporciona.

¿Por qué un cubo?

Saiku habla MDX sobre schemas XML de Mondrian. Un cubo es un modelo declarativo que dice “aquí están mis hechos (una tabla de ventas), aquí están las dimensiones por las que quiero segmentar (fecha, región, producto) y aquí están las medidas que quiero agregar (ingresos, unidades)”. Una vez descrito eso, cualquier consulta al estilo OLAP — drilldowns, pivots, jerarquías — funciona contra él sin escribir SQL.

El trabajo de Saiku Cloud es que la creación de cubos no sea una tarea tediosa. El Diseñador de schemas muestrea su data warehouse y esboza el cubo con asistencia de IA. Usted revisa y ajusta; no parte de un archivo de schema en blanco.

Esbozar → Guardar → Consultar

La cadena completa:

  1. Diseñador de schemas → Elija una conexión. Perfilamos el schema del data warehouse de forma económica — leemos sus metadatos y muestreamos algunas filas por columna.

  2. Elija una tabla de hechos. Las tablas agregadas (agg_*, *_summary, *_rollup) se empujan al final para que gane la tabla de hechos canónica con la granularidad base.

  3. Describa el cubo en lenguaje natural (opcional pero recomendado). “Hechos de ventas unidos a las dimensiones de cliente y producto, recuento de pedidos y suma de ingresos.” Esto se envía a Claude junto con el perfil.

  4. Revise la propuesta. La tarjeta del cubo muestra medidas y dimensiones como chips editables. El grafo de joins debajo representa los joins por clave foránea entre las tablas de hechos y dimensiones — haga clic en una arista para cambiar la columna de join.

  5. Render XML. La tarjeta del cubo produce XML de Mondrian.

  6. Guardar. El schema se incorpora a su workspace.

  7. Analizar. Barra lateral → Analizar → Abrir en Saiku en la tarjeta del cubo. Llegará a la interfaz de Saiku con el cubo seleccionado.