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EPM NEWS · PILOTIA ANALYSIS

Pigment facilitates dynamic data aggregation with Mapped Dimensions

Pigment a présenté ce 02 Juillet 2025 une nouvelle fonctionnalité appelée : les Mapped Dimensions. Cette innovation permet d’intégrer facilement des regroupements dynamiques dans les vues, sans modifier la structure du modèle sous-jacent. Une méthode…

Nouvelle fonctionnalité Pigment Mapped Dimensions
Nouvelle fonctionnalité Pigment Mapped Dimensions

Pigment a présenté ce 02 Juillet 2025 une nouvelle fonctionnalité appelée : les Mapped Dimensions. Cette innovation permet d’intégrer facilement des regroupements dynamiques dans les vues, sans modifier la structure du modèle sous-jacent.

 

Une méthode flexible pour gérer des relations dynamiques

Jusqu’à présent, l’ajout d’une nouvelle Dimension dans un modèle exigeait souvent la modification de plusieurs Métriques, ce qui ralentissait la construction des rapports et augmentait la complexité du modèle.

Les Mapped Dimensions apportent une solution plus agile. Elles permettent d’ajouter, via un système de mapping, une Dimension externe à la Métrique, facilitant ainsi la visualisation des données selon des regroupements évolutifs.

Par exemple, lorsqu’un employé change régulièrement d’équipe, il devient possible d’associer dynamiquement chaque employé à son équipe du mois considéré, sans restructurer les Métriques de salaire ou de performance.

 

Mise en œuvre simple et efficace

Pour utiliser les Mapped Dimensions, il suffit de disposer :

  • D’une Métrique principale (ex. salaire), avec ses Dimensions existantes (ex. employé et mois),

  • D’une Métrique de mapping qui lie ces Dimensions à une nouvelle Dimension (ex. employé vers équipe).

L’ajout se fait simplement dans le panneau de configuration de la vue, où l’utilisateur choisit la Dimension à mapper et la Métrique de mapping correspondante.

 

Un bénéfice pour la performance et la maintenance

Cette approche limite les modifications du modèle, ce qui réduit le risque d’erreurs et simplifie la maintenance. Elle améliore également les performances en évitant d’alourdir la structure de données.

Les utilisateurs peuvent ainsi analyser leurs données selon des regroupements dynamiques, tout en bénéficiant des fonctions classiques de filtres, calculs ou sélecteurs.

 

 

source : community.pigment.com

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