דילוג לתוכן הראשי
Google Cloud Documentation
תחומים טכנולוגיים
  • ‫AI ו-ML
  • פיתוח אפליקציות
  • אירוח אפליקציות
  • Compute
  • ניתוח נתונים וצינורות עיבוד נתונים
  • מסדי נתונים
  • סביבות מבוזרות, היברידיות ומרובות עננים (multi-cloud)
  • פתרונות לתעשייה
  • העברה
  • קשרים מקצועיים
  • ניראות ומעקב
  • אבטחה
  • Storage
כלים למכפלה וקטורית (cross product)
  • ניהול גישה ומשאבים
  • ניהול עלויות ושימוש
  • תשתית כקוד
  • ‫SDK, שפות, frameworks וכלים
/
מסוף
  • English
  • Deutsch
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português – Brasil
  • עברית
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
היכנס
  • BigQuery
התחלת תקופת ניסיון בחינם
סקירה כללית מדריכים חומרי עזר דוגמאות משאבים
Google Cloud Documentation
  • תחומים טכנולוגיים
    • עוד
    • סקירה כללית
    • מדריכים
    • חומרי עזר
    • דוגמאות
    • משאבים
  • כלים למכפלה וקטורית (cross product)
    • עוד
  • מסוף
  • Discover
  • סקירה כללית על המוצר
  • ניסיון השימוש ב-BigQuery באמצעות ארגז החול
  • מתחילים
  • הסברים וסרטונים על קונסולות
  • שימוש במסוף
    • היכרות עם המסוף
    • טעינה של נתונים והרצת שאילתות
    • שימוש בגלריית ה-Notebook
    • יצירת הזמנות
    • ניסיון ב-DataFrames
  • שימוש בסוכנים
    • ניתוח נתונים באמצעות סוכן Colab Data Science
  • שימוש בכלי bq CLI
  • שימוש בספריות הלקוח
  • תכנן
  • מבוא להיררכיית המשאבים
  • תלות ב-API
  • קבוצות נתונים
    • מבוא
    • יצירה של מערכי נתונים
    • הצגת רשימת מערכי נתונים
    • שכפול בין אזורים
    • התאוששות מאסון (DR) מנוהלת
    • מעבר לניהול תוכנית התאוששות מאסון (DR)
    • שמירת נתונים במערך נתונים
  • טבלאות
    • טבלאות ב-BigQuery
      • מבוא
      • יצירה של טבלאות ושימוש בהן
      • ציון סכימות של טבלה
        • ציון סכימה
        • ציון עמודות משניות ועמודות חוזרות
        • הגדרת ערכי ברירת מחדל לעמודות
        • ציון ערכים של ObjectRef
      • פילוח באמצעות טבלאות מחולקות למחיצות
        • מבוא
        • יצירת טבלאות מחולקות למחיצות
        • ניהול טבלאות עם חלוקה למחיצות
        • הרצת שאילתות על טבלאות מחולקות למחיצות
      • אופטימיזציה באמצעות טבלאות מקובצות
        • מבוא
        • יצירת טבלאות מסודרות באשכולות
        • ניהול טבלאות מקובצות
        • שאילתות על טבלאות מסודרות באשכולות
      • שימוש באינדקס של מטא-נתונים
    • מקורות נתונים חיצוניים
      • מבוא
      • טבלאות BigLake
        • מבוא
        • יצירת טבלאות BigLake ב-Amazon S3
        • יצירת טבלאות BigLake ב-Azure Blob Storage
        • יצירת טבלאות BigLake ב-Cloud Storage
      • טבלאות אובייקטים
        • מבוא
        • יצירת טבלאות של אובייקטים ב-Cloud Storage
      • טבלאות חיצוניות
        • מבוא
        • יצירת טבלאות חיצוניות של Apache Iceberg
        • יצירת טבלאות חיצוניות של Bigtable
        • יצירת טבלאות חיצוניות ב-Cloud Storage
        • יצירת טבלאות חיצוניות ב-Google Drive
      • שימוש בשמירת מטא-נתונים במטמון
      • ניהול נתונים עם חלוקה למחיצות ב-Hive
      • יצירת קובץ הגדרת טבלה לנתונים חיצוניים
      • מערכי נתונים מאוחדים
        • יצירה וניהול של מערכי נתונים מאוחדים ב-AWS Glue
        • יצירה של מערכי נתונים חיצוניים ב-Spanner
    • טבלאות מנוהלות של Apache Iceberg
    • אינטראקציה עם נתונים ב-Lakehouse
  • צפיות
    • סקירה כללית
    • תצוגות לוגיות
      • מבוא
      • יצירת תצוגות לוגיות
    • תצוגות מהותיות
      • מבוא
      • יצירת תצוגות מהותיות
  • טעינה, שינוי וייצוא
  • מבוא
  • יצירת פייפליין נתונים באמצעות Data Engineering Agent
  • העברת נתונים
    • מבוא
    • הערכת העברה
    • העברת סכימה ונתונים
    • העברת צינורות נתונים
    • שימוש במדיניות ארגונית בהתאמה אישית
    • העברת SQL
      • תרגום אינטראקטיבי של שאילתות SQL
      • תרגום שאילתות SQL באמצעות ה-API
      • תרגום של שאילתות SQL באצווה
      • יצירת מטא-נתונים לתרגום ולהערכה
      • טרנספורמציה של תרגומי SQL באמצעות YAML
      • מיפוי של שמות אובייקטים ב-SQL לתרגום באצווה
  • טעינת נתונים
    • מבוא
    • יצירת תהליכי עבודה לשילוב נתונים באמצעות ממשק האינטרנט של BigQuery
    • סקירה כללית על אחסון
    • שירות העברת נתונים ל-BigQuery
      • מבוא
      • מקורות נתונים נתמכים
      • מיקום הנתונים והעברות
      • אישור העברות
      • הפעלת העברות
      • הגדרת חיבורי רשת
        • גישה למכונות של Cloud SQL
        • ‫AWS VPN וצירוף לרשת
        • חיבור VPN וחיבור לרשת ב-Azure
      • ניהול העברות
      • התראות על הפעלת העברה
      • פתרון בעיות בהגדרות ההעברה
      • שימוש בחשבונות שירות
      • שימוש בהעברות של צד שלישי
      • שימוש במדיניות ארגונית בהתאמה אישית
      • יומן שינויים של מקור נתונים
      • העברות מבוססות-אירועים
      • העברת נתונים לטבלאות Iceberg מנוהלות
    • טעינת נתונים באצווה
      • מבוא
      • זיהוי אוטומטי של סכימות
      • טעינת נתוני Avro
      • טעינת נתוני Parquet
      • טעינת נתוני ORC
      • טעינת נתוני CSV
      • טעינת נתוני JSON
      • טעינה של נתונים שחולקו למחיצות באופן חיצוני
      • טעינת נתונים מייצוא של Datastore
      • טעינת נתונים מייצוא של Firestore
      • טעינת נתונים באמצעות Storage Write API
      • טעינת נתונים בטבלאות מחולקות למחיצות
    • כתיבה וקריאה של נתונים באמצעות Storage API
      • קריאת נתונים באמצעות Storage Read API
      • כתיבת נתונים באמצעות Storage Write API
        • מבוא
        • שימוש ב-Storage Write API‏ (gRPC)
          • סקירה כללית
          • נתונים בזמן אמת
          • טעינת נתונים באצווה
          • עדכונים בזמן אמת באמצעות הטמעה של סימון נתונים שהשתנו (CDC)
          • שיטות מומלצות
          • סוגי נתונים נתמכים של מאגר אחסון לפרוטוקולים ו-Arrow
        • שימוש ב-Storage Write API ‏ (REST)
    • טעינת נתונים משירותים אחרים של Google
    • גילוי וקטלוג של נתונים ב-Cloud Storage
    • טעינת נתונים באמצעות אפליקציות של צד שלישי
    • טעינת נתונים באמצעות פעולות BigQuery Omni
    • אופטימיזציה של משימות טעינה
  • טרנספורמציה של נתונים
    • מבוא
    • הכנת הנתונים
      • מבוא
      • הכנת נתונים באמצעות Gemini
    • שינוי בעזרת DML
    • שינוי נתונים בטבלאות מחולקות למחיצות
    • עבודה עם היסטוריית השינויים
    • טרנספורמציה של נתונים באמצעות צינורות עיבוד נתונים
      • מבוא
      • יצירת צינורות עיבוד נתונים
  • ייצוא נתונים
    • מבוא
    • ייצוא תוצאות של שאילתה
    • ייצוא ל-Cloud Storage
    • ייצוא אל Bigtable
    • ייצוא ל-Spanner
    • ייצוא ל-AlloyDB
    • ייצוא ל-Pub/Sub
    • ייצוא כעמודות Protobuf
  • מדריכים בנושא ELT
    • איך יוצרים ELT לנתוני ניתוח שיווקי
  • ניתוח
  • מבוא
  • סקור את הנתונים שלך
    • חיפוש מקורות מידע
    • שימוש בכלי לבדיקת טבלאות
    • יצירת פרופיל של הנתונים
    • תובנות מנתונים
      • מידע על תובנות מנתונים
      • יצירת תובנות לגבי טבלה
      • יצירת תובנות לגבי מערך נתונים
    • ניתוח באמצעות קנבס נתונים
    • ניתוח נתונים באמצעות Gemini
    • ניתוח נתונים באמצעות Gemini CLI
  • ניתוח הנתונים
    • הרצת שאילתה
    • כתיבת שאילתות בעזרת Gemini
    • כתיבת תוצאות של שאילתות
    • הרצת שאילתות על נתונים באמצעות SQL
      • מבוא
      • מערכים
      • נתוני JSON
      • שאילתות עם כמה הצהרות
      • שאילתות שמכילות פרמטרים
      • תחביר של צינורות
      • ניתוח נתונים באמצעות תחביר של צינור
      • ביטויים רקורסיביים של שאילתות CTE
      • מערכונים
      • דגימת טבלאות
      • פעולות על ציר הזמן
      • עסקאות
      • טבלאות עם תווים כלליים לחיפוש
    • שימוש ב-Notebook
      • מבוא
      • שימוש בקובצי notebook של Colab
        • מבוא
        • יצירת מחברות
        • בדיקת תוצאות של שאילתות
        • הצגה חזותית של תוצאות שאילתה
        • יצירה ושיתוף של אפליקציות נתונים
        • שימוש ב-Spark
        • שימוש ב-Colab Data Science Agent
    • שימוש ב-DataFrames
      • מבוא
      • התקנת DataFrames
      • שנה את הנתונים
      • התאמה אישית של פונקציות Python
      • שימוש ב-ML וב-AI
      • שימוש במערכת סוגי הנתונים
      • ניהול סשנים וקלט/פלט
      • הצגת גרפים
      • שימוש ב-DataFrames ב-dbt
      • אופטימיזציה של הביצועים
      • מעבר לגרסה 2.0 של DataFrames
      • שימוש בתוסף BigQuery JupyterLab
    • שימוש בניתוח גיאו-מרחבי
      • מבוא
      • עבודה עם ניתוח גיאו-מרחבי
      • עבודה עם נתוני רסטר
      • שיטות מומלצות לניתוח מרחבי
      • המחשת נתונים גיאו-מרחביים
      • מערכות רשת לניתוח מרחבי
      • הפניה לתחביר של ניתוח נתונים גיאו-מרחביים
      • מדריכים לניתוח נתונים גיאו-מרחביים
        • איך מתחילים להשתמש בניתוח נתונים גיאו-מרחביים
        • שימוש בניתוח נתונים גיאו-מרחביים כדי לשרטט את המסלול של הוריקן
        • המחשה של נתונים מניתוח גיאו-מרחבי ב-notebook של Colab
        • שימוש בנתוני רסטר לניתוח טמפרטורה
    • תרחישים
      • מבוא
      • ניהול תרחישים
      • פונקציות בהגדרת המשתמש
      • פונקציות בהגדרת המשתמש ב-Python
      • פונקציות צבירה בהגדרת המשתמש
      • פונקציות טבלה
      • פונקציות מרחוק
      • תהליכים מאוחסנים של SQL
      • תהליכים מאוחסנים ל-Apache Spark
      • ניתוח טבלאות של אובייקטים באמצעות פונקציות מרוחקות
      • מדריך בנושא פונקציות מרחוק ו-Translation API
    • ניתוח נתונים מולטי-מודאלי
      • מבוא
      • עבודה עם ערכי ObjectRef
      • ניתוח נתונים מרובי-אופנים באמצעות SQL ו-BigQuery DataFrames
    • אינדקסים של חיפושים
      • מבוא
      • ניהול של אינדקסים לחיפוש
      • חיפוש נתונים שנוספו לאינדקס
      • עבודה עם כלי ניתוח טקסט
    • הרצת שאילתות עם אחזור נתונים גלובלי
    • גישה לנתונים היסטוריים
    • שימוש בספריות Python בקוד פתוח
  • שימוש ב-BigQuery Graph
    • מבוא
    • יצירה של גרף והרצת שאילתה עליו
    • סקירה כללית של הסכימה
    • סקירה כללית של השאילתה
    • שיטות מומלצות לשאילתות
    • עבודה עם מדדים
    • שימוש בכלי ליצירת מודלים של תרשימים חזותיים
    • הצגת גרפים
    • שיחה עם גרף
    • עבודה עם כלי הדמיה ושילובים
    • שימוש ב-BigQuery Graph וב-Spanner Graph
    • חיפוש גרף
  • ניהול השאילתות
    • שמירת שאילתות
      • מבוא
      • יצירת שאילתות שמורות
    • שאילתות מתמשכות
      • מבוא
      • יצירת שאילתות מתמשכות
      • שימוש בשאילתות איחוד (join) של נתונים בזמן אמת בשאילתות רציפות
      • הסבר על צבירה של חלונות בזמן אמת בשאילתות רציפות
    • שימוש בתוצאות שנשמרו במטמון
    • שימוש בסשנים
      • מבוא
      • עבודה עם סשנים
      • כתיבת שאילתות בסשנים
    • פתרון בעיות בשאילתות
    • אופטימיזציה של שאילתות
      • מבוא
      • שימוש בהסבר של תוכנית השאילתה
      • קבלת תובנות לגבי הביצועים של שאילתות
      • שיפור חישוב השאילתות
      • שימוש באופטימיזציות שמבוססות על היסטוריה
      • אופטימיזציה של האחסון לביצועים של שאילתות
      • שימוש בתצוגות מהותיות
      • שימוש ב-BI Engine
      • שימוש בנתונים מקוננים וחוזרים
      • אופטימיזציה של פונקציות
      • שימוש בסביבת ההפעלה המתקדמת
      • שימוש במקשים ראשיים ובמקשים זרים
    • חלוקה לדפים באמצעות BigQuery API
  • שליחת שאילתות למקורות נתונים חיצוניים
    • יצירת קשרים
      • מבוא
      • יצירת חיבורים
        • יצירת חיבור למשאב בענן
        • יצירת קישור למשאבים ב-Cloud שמוגדר כברירת מחדל
        • חיבורים ל-AlloyDB
        • חיבורים ל-Amazon S3
        • חיבורים ל-Apache Spark
        • חיבורים ל-Azure Blob Storage
        • חיבורים ל-Cloud SQL
        • חיבורים ל-SAP Datasphere
        • חיבורים ל-Spanner
      • ניהול החיבורים
      • הגדרת חיבורים עם קבצים מצורפים לרשת
    • הרצת שאילתות על נתונים חיצוניים
      • שליחת שאילתות לטבלאות BigLake
        • טבלאות BigLake ב-Amazon S3
        • טבלאות BigLake ב-Azure Blob Storage
        • טבלאות BigLake ב-Cloud Storage
        • ניתוח נתונים באמצעות BigQuery Omni
        • ייצוא תוצאות של שאילתה
          • ייצוא ל-Amazon S3
          • ייצוא אל Azure Blob Storage
      • שאילתות על טבלאות חיצוניות
        • טבלאות חיצוניות של Apache Iceberg
        • טבלאות חיצוניות של Bigtable
        • טבלאות חיצוניות ב-Cloud Storage
        • טבלאות חיצוניות ב-Google Drive
      • הרצת שאילתות לכמה מסדי נתונים
        • מבוא
        • הרצת שאילתות מאוחדות ב-AlloyDB
        • הרצת שאילתות מאוחדות ב-Cloud SQL
        • הרצת שאילתות מאוחדות ב-SAP Datasphere
        • הרצת שאילתות מאוחדות ב-Spanner
      • ניתוח של סוגים אחרים של נתונים חיצוניים
        • שאילתות בפורמטים פתוחים של טבלאות באמצעות קובצי מניפסט
        • ניתוח נתונים מ-Salesforce Data Cloud
  • שימוש בכלים לניתוח ו-BI
    • מבוא
    • שימוש בגיליונות מקושרים
    • שימוש ב-Tableau Desktop
    • שימוש ב-Looker
    • שימוש ב-Data Studio
    • שימוש בכלים של צד שלישי
    • ‫Google Cloud Ready – BigQuery
      • סקירה כללית
      • שותפים
  • BigQuery AI
  • מבוא
  • פונקציות של AI גנרטיבי
    • סקירה כללית
    • מסלולי משתמשים מקצה לקצה למודלים של AI גנרטיבי
    • בחירת פונקציה ליצירת טקסט
    • הגדרת הרשאות לפונקציות של AI גנרטיבי
    • אופטימיזציה של העלויות באמצעות זיקוק מודלים
    • פונקציות של Cloud AI API
      • סקירה כללית
      • בחירה של פונקציית עיבוד שפה טבעית
      • בחירת פונקציה לעיבוד מסמכים
    • מערכי שיעור
      • יצירת טקסט
        • יצירת טקסט באמצעות Gemini
        • יצירת טקסט באמצעות Gemma
        • יצירת טקסט באמצעות כל מודל נתמך
        • יצירת טקסט באמצעות AI.GENERATE
        • טיפול בשגיאות שקשורות למכסות
        • ניתוח תמונות
        • ביצוע ניתוח סמנטי
        • שיפור מודלים ליצירת טקסט
          • כוונון מודל
          • שימוש בכוונון ובהערכה כדי לשפר את הביצועים של המודל
      • יצירת נתונים מובְנים
        • יצירת נתונים מובְנים
      • עיבוד שפה טבעית (NLP)
        • הסבר על הטקסט
        • תרגום טקסט
      • עיבוד מסמכים
        • עיבוד מסמכים
        • ניתוח קובצי PDF בצינור של Retrieval-Augmented Generation (יצירה משולבת-אחזור, RAG)
      • זיהוי דיבור
        • תמלול של קובצי אודיו
      • ראייה ממוחשבת
        • הוספת הערות לתמונות
        • הרצת הסקה על נתוני תמונה
        • ניתוח תמונות באמצעות מודל סיווג מיובא
        • ניתוח תמונות באמצעות מודל וקטור תכונות מיובא
  • הטמעות וחיפוש וקטורים
    • סקירה כללית
    • אינדקסים של וקטורים
    • ניהול של אינדקסים של וקטורים
    • יצירת הטמעה באופן אוטומטי
    • מערכי שיעור
      • יצירת הטמעות
        • יצירת הטמעות טקסט באמצעות מודל מרוחק
        • יצירת הטמעות טקסט באמצעות מודל פתוח
        • יצירת הטמעות של תמונות באמצעות LLM
        • יצירת הטמעות של סרטונים באמצעות LLM
        • טיפול בשגיאות שקשורות למכסה באמצעות קריאה חוזרת ל-ML.GENERATE_EMBEDDING
        • יצירה וחיפוש של הטמעות מרובות מצבים
        • יצירת הטמעות טקסט באמצעות מודלים של TensorFlow שאומנו מראש
        • יצירת הטמעות באמצעות מודלים של טרנספורמרים בפורמט ONNX
      • חיפוש וקטורי
        • חיפוש הטמעות באמצעות חיפוש וקטורי
        • ביצוע חיפוש סמנטי ויצירה משופרת באמצעות אחזור
  • AI מסייע
    • סקירה כללית על Gemini ב-BigQuery
    • הגדרת Gemini ב-BigQuery
    • שימוש ב-Cloud Assist
    • אבטחה ופרטיות
    • מיקומים של Gemini ב-BigQuery
  • ניתוח באמצעות סוכן לניתוח נתונים בשיחה
    • סקירה כללית
    • יצירת סוכני נתונים
    • ניתוח נתונים באמצעות שיחות
  • למידת מכונה
    • מבוא
    • הבנת התהליכים שעוברים המשתמשים
      • תהליכים שהמשתמשים עוברים מתחילת האינטראקציה עם מודלים של למידת מכונה ועד סופה
      • תהליכים מלאים שעוברים משתמשים במודלים של תחזיות
      • תהליכי משתמש מקצה לקצה עבור מודלים מיובאים
      • מודל TimesFM לחיזוי סדרות זמנים
      • דפוסי הפניה
    • מודלים של למידת מכונה ו-MLOps
      • יצירת מודל
      • הנדסת פיצ'רים וניהול
        • סקירה כללית של עיבוד מקדים של תכונות
        • סוגי תכונות קלט נתמכים
        • עיבוד מקדים אוטומטי
        • עיבוד מקדים ידני
        • ייצוא מאפיינים
        • ביצוע הנדסת פיצ'רים באמצעות פסוקית ה-TRANSFORM
      • סקירה כללית על כוונון היפר-פרמטרים
      • סקירה כללית של הערכת מודל
      • סקירה כללית של הסקת מסקנות על ידי מודל
      • סקירה כללית של AI ניתן להסברה
      • סקירה כללית של משקלי המודלים
      • סקירה כללית על צינורות עיבוד נתונים של למידת מכונה
      • סקירה כללית של מעקב אחרי מודלים
      • ניהול מודלים של BigQueryML בפלטפורמת הסוכנים
    • עבודה עם מודלים
      • רשימת המודלים
      • ניהול מודלים
      • אחזור מטא-נתונים של מודל
      • עדכון המטא-נתונים של המודל
      • ייצוא מודלים
      • מחיקת מודלים
    • סיווג
    • רגרסיה
    • הורדת ממד
    • סידור באשכולות
    • המלצה
    • תחזיות
    • זיהוי חריגה
    • ניתוח הגורמים לאנומליות
    • מערכי שיעור
      • תחילת העבודה
        • איך מתחילים לעבוד עם BigQuery ML באמצעות SQL
        • תחילת העבודה עם BigQuery ML באמצעות Cloud Console
      • רגרסיה וסיווג
        • יצירת מודל רגרסיה ליניארית
        • יצירת מודל סיווג של רגרסיה לוגיסטית
        • יצירת מודל סיווג של עצים מחוזקים
      • סידור באשכולות
        • קיבוץ נתונים באמצעות מודל k-means
      • המלצה
        • יצירת המלצות על סמך משוב מפורש באמצעות מודל של פירוק מטריצות
        • יצירת המלצות על סמך משוב מרומז באמצעות מודל של פירוק מטריצות
      • מודלים מיובאים ומרוחקים
        • יצירת תחזיות באמצעות מודלים מיובאים של TensorFlow
        • יצירת תחזיות באמצעות מודלים של scikit-learn בפורמט ONNX
        • ביצוע חיזויים באמצעות מודלים של PyTorch בפורמט ONNX
        • ביצוע חיזויים באמצעות מודלים מרוחקים ב-Agent Platform
      • כוונון היפר-פרמטרים
        • שיפור הביצועים של המודל באמצעות כוונון של היפרפרמטרים
      • ייצוא מודלים
        • ייצוא מודל BigQuery ML לחיזוי אונליין
      • ניתוח נתונים משופר
        • תחזיות
          • חיזוי של סדרת זמנים יחידה באמצעות מודל חד-משתני מסוג ARIMA_PLUS
          • חיזוי של כמה סדרות זמן באמצעות מודל חד-משתני של ARIMA_PLUS
          • חיזוי של סדרת זמנים באמצעות מודל TimesFM חד-משתני
          • התאמת מודל ARIMA_PLUS חד-משתני למיליוני סדרות עיתיות
          • חיזוי של סדרת זמן אחת באמצעות מודל רב-משתני
          • חיזוי של כמה סדרות זמנים באמצעות מודל רב-משתנים
          • שימוש בחגים מותאמים אישית עם מודל חד-משתני ARIMA_PLUS
          • הגבלת ערכים חזויים למודל ARIMA_PLUS חד-משתני
          • חיזוי של סדרות זמנים היררכיות באמצעות מודל חד-משתני ARIMA_PLUS
        • זיהוי חריגה
          • זיהוי אנומליות באמצעות מודל TimesFM חד-משתני
          • זיהוי אנומליות בסדרות נתונים מבוססות זמן עם משתנים רבים
        • ניתוח הגורמים לאנומליות
          • קבלת תובנות מהנתונים מניתוח התרומה באמצעות מדד שניתן לסיכום
          • קבלת תובנות מהנתונים מניתוח התרומה באמצעות מדד יחס שניתן לסיכום
  • ניהול
  • מבוא
  • הסבר על המהדורות
  • ניהול משאבים
    • הסבר על אמינות
    • ניהול הגדרות התצורה
    • ניהול נכסי קוד
      • ניהול של הכנת נתונים
      • ניהול מחברות
      • ניהול שאילתות שמורות
      • ניהול צינורות עיבוד נתונים
      • ארגון נכסי קוד באמצעות תיקיות
        • מבוא
        • יצירה וניהול של תיקיות
    • ניהול טבלאות
      • ניהול טבלאות
      • ניהול נתוני הטבלה
      • שינוי סכימות של טבלאות
      • שחזור טבלאות שנמחקו