La fusion des Explores vous permet de rassembler des données provenant de deux ensembles de données différents, tels que Donations et Volunteering, dans un seul tableau. Bien qu'il s'agisse d'un outil puissant pour la comparaison côte à côte, il fonctionne différemment d'un rapport standard.
Avant de commencer, il est essentiel de comprendre la logique de « jointure gauche » (left-join) et les limitations techniques de cette fonctionnalité pour garantir l'exactitude de vos données.
Comprendre la logique de jointure gauche
Reporting Studio utilise une logique de jointure gauche (left-join) pour tous les résultats fusionnés. Cela signifie que le premier Explore que vous sélectionnez (le Principal) détermine quelles lignes apparaissent dans le rapport final.
- Fonctionnement : tous les enregistrements de l'ensemble de données Principal seront affichés. Les données de l'ensemble de données Secondaire n'apparaîtront que si une correspondance est trouvée pour un champ partagé (comme User ID ou Transaction Year).
- Risque : si vous sélectionnez Donations comme ensemble Principal et Volunteering comme Secondaire, votre rapport n'affichera que les utilisateurs qui ont fait des dons. Les utilisateurs qui n'ont fait que du bénévolat (sans donation) seront entièrement exclus du rapport.
Principales limites à prendre en compte
Pour maintenir les performances des rapports et l'intégrité des données, les résultats fusionnés présentent les contraintes techniques suivantes :
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Maximum de 5 000 lignes : les rapports fusionnés sont limités à 5 000 lignes. Contrairement aux Looks standard, vous ne pouvez pas « Export All » au-delà de cette limite. Si votre ensemble de données dépasse 5 000 lignes, vos données seront tronquées.
- Cette limite s'applique également aux ensembles de données avant leur combinaison. Par exemple, si votre ensemble de données Principal comporte 4 000 lignes et que votre ensemble Secondaire en comporte 7 000, seules les 5 000 premières lignes de l'ensemble Secondaire sont disponibles pour la fusion. Toute donnée correspondante se trouvant dans les lignes 5 001 à 7 000 sera ignorée, entraînant des données manquantes et des champs vides inexacts.
- Pas de décomptes distincts entre Explores : vous ne pouvez pas effectuer un « Unique Count » d'utilisateurs ou d'organismes entre les deux ensembles de données. Par exemple, vous ne pouvez pas calculer un seul décompte de « Total Unique Participants » couvrant à la fois Donations et Volunteering simultanément.
- Téléchargements restreints : les tuiles individuelles créées à partir de requêtes fusionnées ne peuvent pas être téléchargées en tant que fichiers XLSX. Pour obtenir ces données dans Excel, vous devrez peut-être exporter les ensembles de données individuellement et les combiner manuellement.
- Visualisation & formatage : les requêtes fusionnées ne prennent pas en charge les lignes de sous-total. De plus, si vous utilisez la visualisation Table (Report), vous ne pouvez pas réorganiser manuellement les colonnes ; elles suivront l'ordre des requêtes sources.
- Vide ou zéro : si l'ensemble de données Secondaire ne trouve pas de correspondance dans le Principal, la cellule apparaîtra vide plutôt qu'afficher 0.
Pas à pas : comment fusionner des résultats
Étape 1 : configurer votre requête principale
- Dans Explore, sélectionnez l'ensemble de données contenant le groupe d'enregistrements le plus large que vous souhaitez afficher. (Par exemple, si vous souhaitez afficher toutes les personnes ayant participé d'une quelconque façon, envisagez d'utiliser l'Explore Participation comme Principal.)
- Ajoutez vos dimensions (par exemple, User Name, Year) et vos mesures (par exemple, Total Donation Amount).
- Sélectionnez Run.
Étape 2 : lancer la fusion
- Sélectionnez l'icône d'engrenage (⚙️) dans le coin supérieur droit de la fenêtre Explore.
- Choisissez Merge Results.
- Sélectionnez votre Explore Secondaire (par exemple, Volunteering).
Étape 3 : construire la requête secondaire
- Ajoutez les mêmes dimensions que celles utilisées dans la première requête (par exemple, User Name, Year). Les champs partagés sont nécessaires pour aligner les données.
- Ajoutez vos nouvelles mesures (par exemple, Volunteer Hours).
- Sélectionnez Run, puis cliquez sur Save.
Étape 4 : vérifier les correspondances
- Vérifiez que les « Merge Rules » lient correctement vos dimensions partagées (par exemple, Donations User ID correspond à Volunteering User ID).
- Sélectionnez Run pour afficher votre tableau consolidé.
Conseils pour réussir
- Agrégez d'abord vos données : la fusion des Explores est plus sûre lorsque vous utilisez des données agrégées avec un champ commun comme Cause ID ou Date, plutôt que des détails au niveau des transactions. Cette approche regroupe et résume d'abord les données, ce qui évite les risques d'intégrité des données liés à la fusion au niveau des transactions.
- Alignement des plages de dates : assurez-vous que les filtres dans les requêtes Principale et Secondaire utilisent exactement la même plage de dates pour éviter des comparaisons trompeuses.
- Solution de contournement avec l'Explore Participation : si vous devez afficher à la fois les donateurs et les bénévoles sans perdre de données, essayez de commencer votre rapport avec l'Explore Participation. Cet Explore est conçu pour capturer tous les participants, que vous pouvez ensuite compléter avec des indicateurs spécifiques de Donation et Volunteering.
- Export manuel pour les grandes données : si votre rapport risque de dépasser 5 000 lignes, la méthode la plus sûre pour garantir l'intégrité des données est de créer deux rapports distincts en utilisant un seul Explore, puis de les combiner manuellement en dehors de l'outil de reporting.