Publicado originalmente el 19 de febrero de 2019
Este artículo destaca las diferencias entre los conjuntos de datos avanzados (ADS) y los conjuntos de datos de Brightspace (BDS) y se centra en el proceso necesario para maximizar el uso de los conjuntos de datos de Brightspace. BDS y ADS se encuentran en el centro de datos. Ambos consisten en exportaciones de datos en un formato CSV estándar con encabezado e incluyen ajuste de cadena mediante comillas dobles cuando los caracteres clave (es decir, comas) están presentes dentro de la cadena.
Diferencias entre los conjuntos de datos avanzados y de Brightspace
Los conjuntos de datos de Brightspace (BDS) se pueden encontrar en el centro de datos junto con los conjuntos de datos avanzados (ADS), pero tienen algunas diferencias clave:
Un ADS individual está destinado a ser utilizado de forma independiente, pero los BDS individuales están pensados para ser utilizados con otros BDS.
Los conjuntos de datos avanzados se pueden usar por sí solos como informes basados en tablas, ya que reúnen atributos y valores en filas legibles en cada informe. Por otro lado, los conjuntos de datos de Brightspace no están pensados para interpretarse individualmente y utilizan valores enteros como ID para representar entidades en el contexto de otros valores. Con el fin de proporcionar contexto y hacer que los datos sean legibles para sus necesidades de informes, deberá combinarlos. Por ejemplo, si desea extraer datos sobre el número promedio de intentos de cuestionario por parte de los estudiantes por cuestionario en diferentes cursos, deberá extraer al menos 3 BDS (unidades de organización, usuarios e intentos de cuestionario) para identificar correctamente los datos que necesita.
ADS se puede filtrar a medida que solicita el conjunto de datos, mientras que BDS le proporciona todos los datos y debe filtrar más tarde.
Al solicitar la generación de un ADS, puede proporcionar filtros para limitar los datos proporcionados. Los filtros comunes se encuentran en la unidad de organización y en un intervalo de fechas relevante, aunque los filtros varían para cada conjunto de datos. BDS, en cambio, tienen todos los datos disponibles (están limitados a 150 millones de filas de los datos más recientes; véase Límites de datos documentación para los detalles). Una ventaja es que no tiene que esperar a que se genere el conjunto de datos antes de poder descargarlo. Una desventaja es que debe mover muchos más datos a su sistema, que eventualmente se filtrarán.
Los ADS se generan bajo demanda, mientras que los conjuntos de datos completos de BDS se entregan semanalmente con diferenciales diarios como configuración predeterminada.
Si los parámetros de fecha se establecen en consecuencia, el ADS incluirá datos hasta el momento en que se inicie la solicitud. Los BDS se generan según un cronograma, con los conjuntos de datos completos generados semanalmente y los diferenciales generados todos los días (los diferenciales pueden ser por hora con un complemento opcional). Si utiliza los Fulls en combinación con los Diferenciales, (sin la actualización de frecuencia) los datos que tendrá disponibles deberían estar tan actualizados como ayer: el tiempo exacto está determinado por el momento en que se ejecuta el trabajo para generar el conjunto de datos. Esto será lo suficientemente fresco para la mayoría de las necesidades de informes, pero es importante tenerlo en cuenta al planificar y documentar los informes finales.
Proceso para utilizar correctamente los conjuntos de datos de Brightspace
Con el fin de utilizar de manera efectiva los conjuntos de datos de Brightspace con regularidad, deberá configurar las siguientes partes en su proceso de generación de informes que son exclusivas para trabajar con BDS sobre otras fuentes de datos en Brightspace:
Una base de datos en la que almacenar los datos.
Debido a que el contexto de BDS se crea mediante la unión de conjuntos, se necesita una ubicación para alojar los conjuntos de datos para que se puedan unir. Normalmente, esto se hace mediante la creación de tablas en una base de datos relacional con la misma estructura que los archivos del conjunto de datos, pero con los tipos de datos y las relaciones de clave correctos. El formato final puede tener un aspecto diferente en función del uso previsto de los datos.
Un proceso para extraer, transformar y cargar (ETL) los datos de los archivos planos comprimidos disponibles para descargar desde Brightspace, en un formato utilizable en su base de datos.
Extraer manualmente conjuntos de datos para un análisis único es razonable, pero para mantener los datos lo más actualizados posible, es probable que deba ETLing los datos una vez a la semana o incluso con más frecuencia si está utilizando los diferenciales. Idealmente, este proceso es completamente automatizado (usando la API) y robusto.
Consultas u otro método para combinar, filtrar y agregar los datos con el fin de obtener los valores que necesita de ellos.
El BDS requiere que los conjuntos de datos se unan para comprender el contexto. Hay mucha más información disponible con BDS que con otras fuentes de datos en Brightspace, simplemente porque es flexible en su capacidad para filtrar y agregar los datos. Sin embargo, para establecer el contexto y ver la información procesable, es necesario unir y otras manipulaciones de los datos antes de que se puedan usar los datos.
El recurso clave que es esencial para el uso de ADS y BDS es nuestro Documentación de Data Hub. Esto define los campos utilizados en todos los conjuntos de datos del centro de datos, así como información sobre las relaciones entre los BDS utilizados para unirlos.
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