Publicado originalmente em 19 de fevereiro de 2019
Este artigo destaca as diferenças entre os conjuntos de dados avançados (ADS) e os conjuntos de dados do Brightspace (BDS) e se concentra no processo necessário para maximizar o uso dos conjuntos de dados do Brightspace. O BDS e o ADS estão localizados no Data Hub. Ambos consistem em exportações de dados em um formato CSV padrão com cabeçalho e incluem quebra de cadeia de caracteres usando aspas duplas quando caracteres-chave (ou seja, vírgulas) estão presentes na cadeia de caracteres.
Diferenças entre conjuntos de dados avançados e Brightspace
Os conjuntos de dados do Brightspace (BDS) podem ser encontrados no Data Hub junto com os conjuntos de dados avançados (ADS), mas têm algumas diferenças importantes:
Um ADS individual deve ser usado de forma independente, mas o BDS individual deve ser usado com outro BDS.
Os conjuntos de dados avançados podem ser usados sozinhos como relatórios baseados em tabelas, pois reúnem atributos e valores em linhas legíveis em cada relatório. Os conjuntos de dados do Brightspace, por outro lado, não se destinam a ser interpretados individualmente e usam valores inteiros como IDs para representar entidades no contexto de outros valores. Para fornecer contexto e tornar os dados legíveis para suas necessidades de relatórios, você precisará combiná-los. Por exemplo, se você quisesse extrair dados sobre o número médio de tentativas de questionário por alunos por questionário em diferentes cursos, precisaria extrair pelo menos 3 BDS (Unidades organizacionais, Usuários e Tentativas de questionário) para identificar corretamente os dados necessários.
O ADS pode ser filtrado à medida que você solicita o conjunto de dados, enquanto o BDS fornece todos os dados e você deve filtrar posteriormente.
Ao solicitar a geração de um ADS, você pode fornecer filtros para limitar os dados fornecidos. Os filtros comuns estão na Unidade organizacional e em um intervalo de datas relevante, embora os filtros variem para cada conjunto de dados. BDS, em vez disso, têm todos os dados disponíveis (eles são restritos a 150 milhões de linhas dos dados mais recentes; consulte Limites de dados documentação para detalhes). Uma vantagem é que você não precisa esperar que o conjunto de dados seja gerado antes de baixá-lo. Uma desvantagem é que você deve mover muito mais dados para o seu sistema, que eventualmente serão filtrados.
O ADS gera sob demanda, enquanto os conjuntos de dados completos do BDS são entregues semanalmente com diferenciais diários como configuração padrão.
Se os parâmetros de data forem definidos de acordo, o ADS incluirá dados até o momento em que a solicitação for iniciada. Os BDS são gerados de acordo com uma programação, com os conjuntos de dados completos gerados semanalmente e os diferenciais gerados todos os dias (os diferenciais podem ser de hora em hora com complemento opcional). Se você usar os Fulls em combinação com os Diferenciais (sem a atualização de frequência), os dados que você terá disponíveis devem ser tão atualizados quanto ontem - o tempo exato é determinado pelo tempo em que o trabalho para gerar o conjunto de dados é executado. Isso será novo o suficiente para a maioria das necessidades de relatórios, mas é importante estar ciente ao planejar e documentar relatórios finais.
Processo para usar os conjuntos de dados do Brightspace com êxito
Para usar efetivamente os conjuntos de dados do Brightspace regularmente, você precisará configurar as seguintes partes em seu processo de relatório que são exclusivas para trabalhar com o BDS em outras fontes de dados no Brightspace:
Um banco de dados para armazenar os dados.
Como o contexto do BDS é feito pela junção de conjuntos, é necessário um local para abrigar os conjuntos de dados para que eles possam ser unidos. Normalmente, isso é feito criando tabelas em um banco de dados relacional na mesma estrutura dos arquivos do conjunto de dados, mas com tipos de dados e relacionamentos de chave corretos. O formato final pode parecer diferente com base no uso pretendido dos dados.
Um processo para extrair, transformar e carregar (ETL) os dados dos arquivos simples compactados disponíveis para download do Brightspace, em um formato utilizável em seu banco de dados.
Extrair manualmente conjuntos de dados para uma análise única é razoável, mas para manter os dados o mais atualizados possível, você provavelmente precisará ETLing os dados uma vez por semana ou até com mais frequência se estiver usando os diferenciais. Idealmente, esse processo é totalmente automatizado (usando a API) e robusto.
Consultas ou outro método para unir, filtrar e agregar os dados para obter os valores necessários deles.
O BDS requer que os conjuntos de dados sejam unidos para entender o contexto. Há muito mais insights disponíveis usando o BDS do que outras fontes de dados no Brightspace, simplesmente porque você é flexível em sua capacidade de filtrar e agregar os dados. No entanto, para definir o contexto e ver os insights acionáveis, a junção e outras manipulações dos dados precisam ser feitas antes que os dados possam ser usados.
O principal recurso essencial para o uso do ADS e do BDS é o nosso Documentação do Data Hub. Isso define os campos usados em todos os conjuntos de dados do Data Hub, bem como informações sobre as relações entre o BDS usado para juntá-los.
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