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Descripción general

Looker es una plataforma de datos moderna en Google Cloud que puedes usar para analizar y visualizar tus datos de forma interactiva. Los desarrolladores de LookML seleccionan los datos que utilizan los usuarios empresariales creando nuevos campos, tablas, vistas y exploraciones para personalizar y organizar los flujos de trabajo de datos, y crear aplicaciones de datos personalizadas.

En este lab, descubrirás las prácticas recomendadas para escribir código de LookML que mejore la experiencia de los usuarios empresariales y los desarrolladores, lo que incluye mejorar la usabilidad y la sustentabilidad de los proyectos de LookML reutilizando objetos existentes y aplicando convenciones de nombres descriptivos. También usarás parámetros de LookML para facilitar el uso de las exploraciones proporcionando contexto adicional y personalizando los objetos que son visibles para los usuarios empresariales.

Requisitos previos

Es necesario tener conocimientos de LookML. Te recomendamos que completes Comprende LookML en Looker antes de comenzar este lab.

Actividades

• Usar nombres de campos descriptivos para definir dimensiones y mediciones
• Aprovechar los parámetros adicionales para organizar tus datos y proporcionarles más contexto
• Crear y mostrar la menor cantidad posible de campos y exploraciones
• Escribir código de LookML modular y sustentable que se pueda actualizar, mantener y reutilizar fácilmente

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)

Nota: Usa una ventana de navegador privada o de incógnito para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a Looker

1. Cuando tengas todo listo, haz clic en Comenzar lab.

   Aparecerá el panel Detalles del lab con las credenciales temporales que debes usar para este lab.

   Si debes pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que selecciones tu forma de pago.

   Observa tus credenciales del lab en el panel Detalles del lab. Las usarás para acceder a la instancia de Looker de este lab.

   Nota: Si usas otras credenciales, recibirás errores o incurrirás en cargos.

2. Haz clic en Abrir Looker.

3. Ingresa el nombre de usuario y la contraseña que se proporcionaron en los campos Correo electrónico y Contraseña.

   Nombre de usuario:

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   Contraseña:

   {{{looker.developer_password | Password}}} Importante: Debes usar las credenciales del panel Detalles del lab en esta página. No uses tus credenciales de Google Cloud Skills Boost. Si tienes una cuenta personal de Looker, no la uses para este lab.

4. Haz clic en Acceder.

   Después de acceder correctamente, verás la instancia de Looker para este lab.

Prácticas recomendadas para escribir código de LookML

En esta sección, se proporciona una descripción general de las cinco principales prácticas recomendadas que puedes emplear para escribir código de LookML que mejore la experiencia de los usuarios empresariales y los desarrolladores. Para los fines de este lab, te enfocarás en los primeros cuatro elementos.

Usa nombres de campo descriptivos

Usar nombres de campos descriptivos para definir dimensiones y mediciones ayuda a los usuarios empresariales y a los desarrolladores a encontrar lo que necesitan (elemento 1 de las prácticas recomendadas). Por ejemplo:

• Asígnales nombres a las mediciones según su función de agregación o con términos comunes: total_[CAMPO] para la suma, cantidad_[CAMPO], prom_[CAMPO], etcétera.
• Asígnales nombres descriptivos a las proporciones: porcentaje_pedidos_por_cliente_recurrente es más claro que porcentaje_recurrente.
• Asígnales nombres a los campos yesno con claridad: pedido_devuelto o devolución_de_pedido, en lugar de devuelto.
• No uses las palabras “hora” o “fecha” en un grupo de dimensiones. Looker ya agrega el período al final del nombre de la dimensión. Por ejemplo, si usas fecha_de_creación, el resultado será fecha_de_creación_fecha.

Usa parámetros adicionales

Usar parámetros adicionales puede ayudarte a organizar y contextualizar mejor los datos expuestos a los usuarios empresariales. Incluye etiquetas y descripciones para ayudar a los usuarios empresariales a identificar qué campos y exploraciones usar en sus flujos de trabajo (puntos 1 y 4 de las prácticas recomendadas).

Además, usa el parámetro group_label para agrupar campos y exploraciones similares en categorías lógicas, y facilitar la navegación (punto 2 de las prácticas recomendadas).

Por último, debes usar drill_fields para seleccionar las opciones adicionales que ve un usuario empresarial cuando hace clic en el valor de una celda de la tabla mientras explora los datos.

Crea y muestra la menor cantidad posible de campos y exploraciones

Crear y mostrar la menor cantidad posible de campos y exploraciones, sin dejar de permitir que los usuarios empresariales accedan fácilmente a las respuestas que necesitan, es una práctica recomendada cuya implementación resulta muy beneficiosa (punto 3 de las prácticas recomendadas). La cantidad óptima de campos y exploraciones es diferente para cada empresa, pero tener demasiados de cada uno tiende a confundir a los usuarios finales.

Puedes usar el parámetro fields para limitar los campos que se muestran a los usuarios empresariales en una exploración individual y el parámetro hidden para ocultar un campo o una exploración en todo el modelo.

Escribe código de LookML modular y sustentable

Escribir código de LookML sustentable y fácil de mantener que se pueda actualizar, conservar y reutilizar fácilmente es clave para mantener proyectos funcionales.

Si bien la organización y la calidad del código de LookML subyacente tal vez no sean evidentes de inmediato, también pueden influir en la experiencia general de los usuarios empresariales. Específicamente, si tú (como desarrollador de LookML) puedes dedicar menos tiempo a escribir y mantener tu código base, podrás modificar o implementar más rápidamente los atributos y las funciones que soliciten los usuarios empresariales.

Estas son algunas ideas para escribir código de LookML modular y sustentable:

• Usa operadores de sustitución en todo tu código para minimizar las referencias hard-coded a tu base de datos subyacente.
• Identifica los casos adecuados para las tablas derivadas de SQL en comparación con las tablas derivadas nativas.
  • Las tablas derivadas nativas promueven la reutilización del código, ya que aprovechan los objetos de LookML existentes en tu modelo para definir nuevas estructuras o agregaciones que aún no existen en tu base de datos subyacente.
  • Las tablas derivadas de SQL se usan para crear agregaciones más personalizadas o complejas que no se pueden lograr fácilmente con las tablas derivadas nativas.
• Usa extensiones o refinamientos para ampliar las vistas y las exploraciones existentes.
  • Puedes extender una vista o una exploración para crear una copia del objeto original y aplicar modificaciones. Consulta el lab Modulariza el código de LookML con extensiones para obtener más información y practicar.
  • También puedes crear un refinamiento para adaptar una vista o una exploración existentes sin editar el archivo de LookML que las contiene. Consulta el lab Optimiza el rendimiento de las consultas de LookML para obtener más información y practicar.

Optimiza el rendimiento de las consultas de exploración

Si quieres optimizar el rendimiento de las consultas de exploración para los usuarios empresariales, haz lo siguiente:

• Evita unir vistas externas en una exploración.
• Declara una clave primaria en el archivo de vista y define una relación de unión usando el parámetro relationship para garantizar que se produzcan las agregaciones correctas.
• Define uniones many_to_one entre vistas desde el nivel de detalle más particular hasta el más general.
• Permite que persistan las tablas derivadas para las consultas complejas que tardan mucho en ejecutarse o para las consultas que una gran cantidad de usuarios o aplicaciones usan con frecuencia.

Para obtener más información sobre estos temas, consulta Qué hacer y qué no hacer con Looker y Optimiza el rendimiento de las consultas de LookML.

Tarea 1: Crea campos que aprovechen campos existentes y convenciones de nombres descriptivos

Cuando crees dimensiones y mediciones nuevas, siempre revisa los objetos de LookML existentes en tu modelo para ver si se pueden reutilizar. Para facilitar las actualizaciones de código, una práctica recomendada es usar operadores de sustitución en todo el código para minimizar las referencias hard-coded a los objetos en la base de datos subyacente.

Además de aprovechar los objetos existentes, elige nombres descriptivos cuando crees objetos nuevos, lo que puede ayudar a los desarrolladores y a los usuarios empresariales a encontrar campos para su código o análisis. En esta tarea, crearás una nueva dimensión yesno para identificar los pedidos cancelados aprovechando la dimensión de estado existente, crearás nuevas mediciones que usen los objetos existentes para calcular el porcentaje de ingresos perdidos por los pedidos cancelados y aplicarás convenciones de nombres descriptivas a las nuevas dimensiones y mediciones.

Crea una dimensión yesno a partir de una dimensión existente

1. Haz clic en el botón de activación para ingresar al Modo de desarrollo.

2. En el menú Desarrollo, selecciona el proyecto qwiklabs_ecommerce.

3. Abre order_items.view en Vistas.

4. Revisa la dimensión llamada status.

   Ten en cuenta que la sintaxis usa el operador de sustitución ${TABLE}.column_name, que hace referencia a una columna de la tabla identificada en el parámetro sql_table_name en la parte superior de un archivo de vista.

   En este caso, ${TABLE}.status hace referencia a la columna de estado dentro de la tabla cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items. Puedes aprovechar esta dimensión existente para crear una nueva dimensión yesno que identifique si un pedido tiene el estado de cancelado.

Tanto pedido_devuelto como devolución_de_pedido cumplen con la práctica recomendada de usar nombres descriptivos, ya que identifican claramente el objeto cancelado como un pedido. El nombre que elijas se relaciona con la convención de nombres que hayas decidido con tu equipo.

5. En la dimensión status, agrega el siguiente código para una nueva dimensión yesno:

dimension: order_is_canceled { type: yesno sql: ${status} = "" ;; }

Ten en cuenta que la sintaxis usa el operador de sustitución ${field_name}, que hace referencia a una dimensión o medición existente dentro de la vista actual. En este caso, ${status} hace referencia a la dimensión status dentro de la vista order_items.

También observa que este código aún no incluye un valor para el estado. Si bien puedes aprovechar la dimensión de estado existente, debes saber qué valor de la dimensión se usa para identificar los pedidos cancelados.

Técnicamente, todas estas opciones podrían funcionar para identificar el valor correcto. Sin embargo, realizar suposiciones fundamentadas es ineficiente y podría generar un valor incorrecto. Deberás seguir probando tu código ejecutando una consulta en la nueva dimensión de la exploración hasta que recibas el resultado esperado.

Si ejecutas una consulta en la dimensión de estado en la vista Order Items de la exploración Order Items, se devolverán sus valores de dimensión, pero los valores que se muestran en la exploración podrían reflejar un formato adicional aplicado con código de LookML.

Ejecutar una consulta en la tabla order_items directamente en el Ejecutor de SQL te permite ver los valores de datos sin procesar en la columna de estado.

6. Deja abierta la pestaña del navegador para el IDE y abre una nueva ventana de Looker en otra pestaña del navegador.

7. Navega a Desarrollo > Ejecutor de SQL.

8. Junto a Conexiones, haz clic en Configuración () y, luego, en Search public projects.

9. En Proyecto, escribe cloud-training-demos y, luego, presiona INTRO.

10. En Conjunto de datos, selecciona looker_ecomm.
    Se muestra una lista de las tablas disponibles en este conjunto de datos de BigQuery.

11. Para seleccionar los valores distintos en la columna status, agrega la siguiente consulta a la ventana Consulta en SQL y, luego, haz clic en Ejecutar:

SELECT distinct(status) FROM cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items ORDER BY status Nota: Ten en cuenta que los valores incluyen Cancelled, con la ortografía británica con ll, en lugar de Canceled, con la ortografía estadounidense.

12. Cierra la pestaña del navegador del Ejecutor de SQL y regresa a la pestaña del IDE.

13. Completa el código de LookML para la nueva dimensión yesno:

dimension: order_is_canceled { type: yesno sql: ${status} = "Cancelled" ;; }

14. Haz clic en Guardar cambios.

    Deja esta pestaña del navegador abierta para el IDE de Looker.

15. Abre una nueva pestaña de Looker en el navegador.

16. Navega a Exploración > Order Items.

17. En el panel Datos, haz clic en la pestaña SQL.

18. En Order Items > Dimensiones, selecciona lo siguiente:

• Order ID
• Order Is Canceled (Yes/No)

Antes de ejecutar la consulta, observa que la instrucción CASE devuelve el resultado Yes o No, según si el valor de order_item.status es igual a Cancelled:

CASE WHEN order_items.status = "Cancelled" THEN 'Yes' ELSE 'No' END

19. Haz clic en Ejecutar.

20. Abre la pestaña Resultados para ver los resultados.

21. Cierra la pestaña del navegador de la exploración y vuelve a la pestaña del IDE.

Crea mediciones nuevas basadas en dimensiones y mediciones existentes

1. Abre order_items.view.

2. Revisa la medición llamada total_revenue_from_completed_orders.

   Ten en cuenta que el nombre sigue las prácticas recomendadas para las mediciones de suma, ya que comienza con "total" para indicar claramente que el valor es un total o una suma. Además, observa que contiene un filtro en la dimensión de estado existente en el que el valor es igual a Complete.

Si bien total_canceled_orders comienza con total, no identifica claramente que la suma es el total de los ingresos, no el total de los pedidos. En cambio, revenue_from_canceled_orders incluye detalles descriptivos, pero no tiene total al principio del nombre.

3. Después de esta medición, agrega el siguiente código para crear dos mediciones nuevas:

measure: total_revenue_from_canceled_orders { type: sum sql: ${sale_price} ;; filters: [order_is_canceled: "Yes"] value_format_name: usd } measure: percent_revenue_canceled_orders { type: number value_format_name: percent_2 sql: 1.0*${total_revenue_from_canceled_orders} /NULLIF(${total_revenue}, 0) ;; }

La primera medición, llamada total_revenue_from_canceled_orders, sigue la misma práctica recomendada para nombrar las mediciones de suma, ya que comienza con la palabra total y, además, identifica claramente que la suma corresponde a los ingresos de los pedidos cancelados.

Sin embargo, observa que el filtro es diferente. En lugar de usar la dimensión status, total_revenue_from_canceled_orders usa la dimensión yesno que creaste en los pasos anteriores. Ambas opciones siguen las prácticas recomendadas para reutilizar objetos de LookML existentes, según los objetos disponibles en tu modelo.

La segunda medición sigue la práctica recomendada de asignar nombres a las proporciones de forma descriptiva, ya que incluye las palabras percent y canceled orders. La medición también aprovecha dos mediciones existentes para calcular el porcentaje de ingresos atribuidos a los pedidos cancelados: la primera medición y la medición total_revenue.

4. Haz clic en Guardar cambios.

   Deja esta pestaña del navegador abierta para el IDE de Looker.

5. Abre una nueva pestaña de Looker en el navegador.

6. Navega a Exploración > Order Items.

7. En el panel Datos, haz clic en la pestaña SQL.

8. En Order Items > Mediciones, selecciona lo siguiente:

• Total Revenue From Canceled Orders
• Total Revenue
• Percent Revenue Canceled Orders

Antes de ejecutar la consulta, observa la instrucción CASE que ahora se usa junto con SUM para calcular el total de order_items.sale_price cuando order_items.status es igual a Cancelled y, luego, se divide por el total de todos los valores en order_items.sale_price:

SUM(CASE WHEN order_items.status = "Cancelled" THEN order_items.sale_price ELSE NULL END), 0) / NULLIF(COALESCE(SUM(order_items.sale_price ), 0), 0)

9. Haz clic en Ejecutar.

10. Abre la pestaña Resultados para ver los resultados.

11. Cierra la pestaña del navegador de la consulta de exploración y vuelve a la pestaña con el IDE de Looker.

12. Haz clic en Estado del proyecto ().

13. En la sección Estado del proyecto > Validación de LookML, haz clic en Validar LookML.

No se deberían encontrar errores de LookML.

Confirma los cambios y realiza la implementación en producción

1. Haz clic en Validar LookML y, luego, en Commit Changes & Push.

2. Agrega un mensaje de confirmación y haz clic en Confirmar.

3. Por último, haz clic en Implementar en producción.

Permanece en la pestaña del navegador del IDE de Looker mientras continúas con la siguiente tarea.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear campos que aprovechen los campos existentes y las convenciones de nomenclatura descriptivas

Tarea 2: Contextualiza campos y exploraciones con etiquetas y descripciones

Agregar etiquetas y descripciones a los objetos de LookML es una forma sencilla de ayudar a los usuarios empresariales a identificar qué campos y exploraciones usar para sus flujos de trabajo. En esta tarea, agregarás etiquetas y descripciones a la nueva dimensión yesno y a las mediciones creadas en la tarea anterior. También agregarás una etiqueta y una descripción a la exploración existente Order Items que expone estos campos a los usuarios empresariales.

Agrega etiquetas y descripciones a las dimensiones

1. Abre una nueva pestaña de Looker en el navegador.

2. Navega a Exploración > Order Items.

3. Expande Order Items y mantén el puntero sobre la dimensión llamada Order Is Canceled (Yes/No) para ver opciones adicionales.

4. Haz clic en Información () para ver los detalles de esta dimensión.

   El control Información proporciona detalles como el parámetro de SQL, pero, para los usuarios empresariales con conocimientos limitados de SQL, no hay una descripción adicional que los ayude a comprender fácilmente el uso previsto de la dimensión. En los próximos pasos, agregarás el parámetro de descripción a la dimensión Order Is Canceled para brindarles más contexto a los usuarios empresariales.

5. Deja abierta la pestaña del navegador de la exploración y vuelve a la pestaña del IDE de Looker.

6. Abre order_items.view.

7. Agrega una descripción para la dimensión order_is_canceled que creaste antes:

dimension: order_is_canceled { description: "A value equal to Yes means that the order has a canceled status. A value equal to No means that the order does not have a canceled status." type: yesno sql: ${status} = "Cancelled" ;; }

8. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

9. Vuelve a la pestaña del navegador de la exploración Order Items y actualiza la página.

10. Expande Order Items y mantén el puntero sobre la dimensión llamada Order Is Canceled (Yes/No) para ver opciones adicionales.

11. Haz clic en Información () para ver los detalles de esta dimensión.

    Ahora, con una descripción clara, se les explica a los usuarios empresariales cómo interpretar los valores de la dimensión.

12. Deja abierta la pestaña del navegador de la exploración y vuelve a la pestaña del IDE de Looker.

13. Vuelve a revisar el código de LookML para la dimensión order_is_canceled.

    Observa que no incluiste el parámetro de etiqueta porque no era necesario. El nombre de la dimensión ya se mostraba claramente en la exploración como “Order Is Canceled (Yes/No)”.

    En los próximos pasos, agregarás una descripción y una etiqueta a las mediciones que creaste en la tarea anterior para poder modificar la forma en que se muestran los nombres de las mediciones en la exploración y, además, incluir detalles adicionales sobre cómo interpretar los valores de las mediciones.

Agrega etiquetas y descripciones a las mediciones

1. En order_items.view, agrega descripciones y etiquetas a las mediciones llamadas total_revenue_from_canceled_orders y percent_revenue_canceled_orders:

measure: total_revenue_from_canceled_orders { label: "Total Revenue Lost From Canceled Orders" description: "Sum of sale price for orders with canceled status." type: sum sql: ${sale_price} ;; filters: [order_is_canceled: "Yes"] value_format_name: usd } measure: percent_revenue_canceled_orders { label: "% Revenue Lost From Canceled Orders" description: "Total revenue lost from canceled orders as a percentage of the total revenue from all orders." type: number value_format_name: percent_2 sql: 1.0*${total_revenue_from_canceled_orders} /NULLIF(${total_revenue}, 0) ;; }

2. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

   Agregar etiquetas a estas mediciones ayuda a enfatizar que los pedidos cancelados representan ingresos perdidos, y las descripciones proporcionan contexto adicional sobre cómo interpretar el tipo de medición y el parámetro de SQL.

3. Vuelve a la pestaña del navegador de la exploración Order Items y actualiza la página.

4. Expande Order Items y observa las etiquetas revisadas para las dos mediciones: % Revenue Lost From Canceled Orders y Total Revenue Lost From Canceled Orders.

5. Haz clic en Información () para cada medición y ver los detalles.

   Además de las etiquetas, ahora las descripciones útiles explican a los usuarios empresariales cómo interpretar los valores de estas mediciones.

6. En Order Items > Dimensiones, selecciona Order Is Canceled (Yes/No).

7. En Order Items > Mediciones, selecciona lo siguiente:

• Total Revenue Lost From Canceled Orders
• Total Revenue
• % of Revenue Lost from Canceled Orders

8. En el panel Datos, coloca el cursor sobre los nombres de las columnas para ver la misma descripción que se proporciona para el botón Información de Order Is Canceled, Total Revenue Lost From Canceled Orders y % of Revenue Lost from Canceled Orders.

9. Haz clic en Ejecutar.

   La consulta devuelve dos filas según la dimensión Order Is Canceled: una fila para Yes y otra para No. Los usuarios empresariales que tengan preguntas sobre estos resultados ahora pueden consultar las descripciones de estas dimensiones y mediciones para obtener más contexto.

Agrega una etiqueta y una descripción a una exploración

1. Cierra la pestaña del navegador de la exploración y regresa a la pestaña del IDE de Looker.

2. Abre training_ecommerce.model en models.

3. Agrega una etiqueta y una descripción a la exploración existente de elementos del pedido, antes de la unión para users:

explore: order_items { label: "Orders and Users" description: "Use this Explore to review details for orders and users, including information on inventory, products, and distribution centers." join: users { type: left_outer sql_on: ${order_items.user_id} = ${users.id} ;; relationship: many_to_one }

4. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

5. Deja abierta la pestaña del navegador para el IDE y abre una nueva ventana de Looker en otra pestaña del navegador.

6. Haz clic en Exploración para ver la lista de menús de exploraciones.

La exploración Order Items tiene una nueva etiqueta: Orders and users. También observa que ahora hay un control de Información junto al nombre de la exploración.

7. Mantén el puntero sobre Información () para ver los detalles de la exploración.

   Ahora hay disponible una descripción clara con detalles sobre los datos disponibles en la exploración, de modo que los usuarios empresariales puedan determinar fácilmente si esta opción es adecuada para sus flujos de trabajo.

8. Cierra la pestaña del navegador de la exploración y deja abierta la pestaña del IDE.

Confirma los cambios y realiza la implementación en producción

1. Haz clic en Validar LookML y, luego, en Commit Changes & Push.

2. Agrega un mensaje de confirmación y haz clic en Confirmar.

3. Por último, haz clic en Implementar en producción.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Contextualizar campos y exploraciones con etiquetas y descripciones

Tarea 3: Limita los campos solo a los que se necesitan en una exploración específica

Cuando crees objetos de LookML nuevos en tu modelo, ten en cuenta a qué campos y exploraciones deben acceder directamente los usuarios empresariales. Mostrar solo una cantidad específicamente seleccionada de campos y exploraciones permite que los usuarios empresariales encuentren los datos que necesitan con rapidez.

En esta tarea, usarás el parámetro hidden para ocultar campos adicionales en todo el modelo training_ecommerce y aprovechar el parámetro fields para limitar los campos que se muestran a los usuarios empresariales en la exploración existente Order Items.

Oculta un campo de todas las exploraciones en un modelo de LookML

1. Abre una nueva pestaña de Looker en el navegador.

2. Navega a Exploración > Events.

3. Expande Users.

4. Abre una nueva pestaña de Looker en otra pestaña del navegador.

5. Navega a Exploración > Orders and Users.

6. Expande Users y compara ambas exploraciones.

Ten en cuenta que ves las mismas dimensiones para Users en la exploración Events que en la de Orders and Users, incluidas las dimensiones de latitud y longitud, que quizás no siempre quieras exponer a los usuarios empresariales.

Sugerencia: Puedes buscar cada parámetro en la documentación de Looker.

7. Deja abiertas las pestañas del navegador para ambas exploraciones y regresa al IDE de Looker.

8. Abre users.view en views.

9. Agrega el parámetro hidden a las dimensiones de latitud y longitud:

dimension: latitude { hidden: yes type: number sql: ${TABLE}.latitude ;; } dimension: longitude { hidden: yes type: number sql: ${TABLE}.longitude ;; }

10. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

11. Vuelve a la pestaña del navegador de la exploración Orders and Users y actualiza la página.

12. Expande Users y revisa las dimensiones disponibles.

    Observa que las dimensiones latitude y longitude ya no son visibles en la exploración Orders and Users.

13. Vuelve a la pestaña del navegador de la exploración Events y actualiza la página.

14. Expande Users y revisa las dimensiones disponibles.

    Las dimensiones latitude y longitude ya no son visibles en ninguna de las dos exploraciones. Sin embargo, imagina que, en lugar de ocultar una dimensión o una medición de todas las exploraciones, quieres ocultarla solo de exploraciones específicas. Por ejemplo, la exploración Events contiene la misma información del usuario que la exploración Orders and Users, pero muchos de estos campos proporcionan más información de identificación personal de la que realmente se necesita en la exploración Events.

    En los próximos pasos, ocultarás la mayoría de las dimensiones y las mediciones en la vista Users, pero solo en la exploración Events, en la que solo se necesita información mínima para seleccionar usuarios o identificar tendencias generales.

Oculta campos de forma selectiva en exploraciones específicas

1. Deja abiertas las pestañas del navegador de la exploración y vuelve a la pestaña del navegador del IDE.

2. Abre training_ecommerce.model.

3. Agrega el parámetro fields a la exploración Events existente, antes de join para event_session_facts:

explore: events { fields: [ALL_FIELDS*, -users.city, -users.email, -users.first_name, -users.gender, -users.last_name, -users.state] join: event_session_facts { type: left_outer sql_on: ${events.session_id} = ${event_session_facts.session_id} ;; relationship: many_to_one }

La sintaxis del parámetro fields indica que todos los campos permanecerán visibles en la exploración, excepto aquellos identificados con un signo menos (-) antes del nombre del campo, como users.city, que se ocultará en la exploración.

4. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

5. Vuelve a la pestaña del navegador de la exploración Orders and Users y actualiza la página.

6. Expande Users y revisa las dimensiones disponibles.

   Ten en cuenta que no se ocultaron dimensiones adicionales en la exploración Orders and Users.

7. Vuelve a la pestaña del navegador de la exploración Events y actualiza la página.

8. Expande Users y revisa las dimensiones disponibles.

   Ten en cuenta que solo unas pocas dimensiones para Users permanecen disponibles en la exploración Events, que son las que no se identificaron explícitamente con un signo menos (-) en el parámetro fields.

   La exploración Events ahora admite análisis más generales de usuarios y eventos, y la exploración Orders and Users contiene detalles más específicos del usuario, como información de identificación personal.

9. En Usuarios > Dimensiones, selecciona Country.

10. En Usuarios > Mediciones, selecciona Count.

11. En Events > Dimensiones, selecciona Event Type.

12. Haz clic en Ejecutar.

    La consulta devuelve la cantidad de usuarios por país para cada tipo de evento, incluidos los usuarios con valores nulos de país.

13. Cierra las dos pestañas del navegador abiertas para la exploración y deja abierta la pestaña del navegador para el IDE.

Confirma los cambios y realiza la implementación en producción

1. Haz clic en Validar LookML y, luego, en Commit Changes & Push.

2. Agrega un mensaje de confirmación y haz clic en Confirmar.

3. Por último, haz clic en Implementar en producción.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Limitar los campos solo a los que se necesitan en una exploración específica

Tarea 4: Agrupa campos o exploraciones similares en categorías útiles

Como desarrollador de LookML, puedes usar el parámetro group_label para facilitar la navegación por las exploraciones agrupando campos o exploraciones similares en categorías lógicas. En esta tarea, agruparás las distintas dimensiones de ubicación en users.view y crearás grupos separados para las exploraciones Events y Orders and Users en training_ecommerce.model bajo diferentes encabezados etiquetados por equipo.

Agrupa campos similares en una vista

1. Abre users.view y revisa las dimensiones disponibles.

Observa que varias dimensiones contienen información de ubicación, como la ciudad, el país, el estado y el código postal.

Según la documentación del parámetro group_label para los campos, puedes agregar la sintaxis de LookML de group_label: "Group Name" a varias dimensiones para agruparlas en una sola categoría.

2. Agrega el parámetro group_label a las dimensiones city, country, state y zip para agruparlas en una categoría llamada Location:

dimension: city { group_label: "Location" type: string sql: ${TABLE}.city ;; } dimension: country { group_label: "Location" type: string map_layer_name: countries sql: ${TABLE}.country ;; } dimension: state { group_label: "Location" type: string sql: ${TABLE}.state ;; map_layer_name: us_states } dimension: zip { group_label: "Location" type: zipcode sql: ${TABLE}.zip ;; }

3. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

4. Deja abierta la pestaña del navegador para el IDE y abre una nueva ventana de Looker en otra pestaña del navegador.

5. Navega a Exploración > Orders and Users.

6. Expande Users y revisa las dimensiones disponibles.

7. En Users > Dimensión > Location, selecciona lo siguiente:

• City
• Country
• State
• Zip

8. Haz clic en Ejecutar para ver los resultados.

9. Cierra la pestaña del navegador de la exploración Orders and Users y vuelve a la pestaña del navegador del IDE.

Crea grupos de exploraciones bajo diferentes encabezados

1. Abre training_ecommerce.model.

Observa que un parámetro de etiqueta a nivel del modelo en la línea 15 tiene el valor “E-Commerce Training”. Este es el encabezado actual que se muestra en el menú Exploración. Las exploraciones Events y Orders and Users se organizan bajo este encabezado en el menú Exploración.

Revisa la página de documentación sobre group_label para exploraciones y, luego, responde la siguiente pregunta.

2. Antes del parámetro de etiqueta, agrega una group_label llamada “E-commerce - Inventory Team” a la exploración Order Items:

explore: order_items { group_label: "E-commerce - Inventory Team" label: "Orders and Users"

3. Antes del parámetro fields, agrega una group_label llamada “E-commerce - Marketing Team” a la exploración Events:

explore: events { group_label: "E-commerce - Marketing Team" fields: [ALL_FIELDS*, -users.city, -users.email, -users.first_name, -users.gender, -users.last_name, -users.state]

4. Haz clic en Guardar cambios y, luego, en Validar LookML.

5. Abre una nueva pestaña de Looker en el navegador.

6. Expande el menú Exploración y revisa las opciones.

Observa que cada exploración ahora se encuentra bajo su propio encabezado. Cuando agregues nuevas exploraciones, puedes usar el mismo valor de group_label para seguir expandiendo los grupos existentes o asignar nuevos valores de group_label para crear grupos nuevos con sus propios encabezados.

Confirma los cambios y realiza la implementación en producción

1. Haz clic en Validar LookML y, luego, en Commit Changes & Push.

2. Agrega un mensaje de confirmación y haz clic en Confirmar.

3. Por último, haz clic en Implementar en producción.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Agrupar campos o exploraciones similares en categorías útiles

¡Felicitaciones!

En este lab, mejoraste la usabilidad y la sustentabilidad de los proyectos de LookML reutilizando objetos existentes, aplicando convenciones de nombres descriptivos y usando parámetros adicionales, como fields y hidden. Luego, limitaste los campos solo a los necesarios en una exploración específica y usaste el parámetro group_label para facilitar la navegación por las exploraciones agrupando campos y exploraciones similares en categorías lógicas.

Próximos pasos y más información

• Referencia rápida de LookML
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Capacitación y certificación de Google Cloud

Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.

Última actualización del manual: 2 de febrero de 2026

Prueba más reciente del lab: 3 de diciembre de 2025

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