Skip to content

Commit 54c13a4

Browse files
committed
Splittet opp veiledning til registrering av dataprodukt i a) dataprodukt og b) datasett
1 parent 7faa11b commit 54c13a4

File tree

1 file changed

+14
-11
lines changed

1 file changed

+14
-11
lines changed
Lines changed: 14 additions & 11 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,12 +1,15 @@
11
# Registrere dataprodukt
2-
3-
For å dele et dataprodukt med andre kan teamet registrere dataproduktet på [markedsplassen](https://data.intern.nav.no).
4-
For at en bruker på [markedsplassen](https://data.intern.nav.no) skal være mest mulig selvbetjent er det viktig at teamet skriver en fyldig beskrivelse av dataproduktet.
5-
6-
Beskrivelsen av et BigQuery dataprodukt kan for eksempel inneholde:
7-
8-
- Introduksjon til tabellen
9-
- Transformasjoner gjort på tabellen
10-
- Hvor ofte dataene oppdateres
11-
12-
I tillegg anbefaler vi å legge inn beskrivelser av kolonnene i tabellen i [BigQuery-konsollet](https://console.cloud.google.com/bigquery) som synces til NAV Data.
2+
Etter at teamet har laget BigQuery-tabellene med analytiske data, kan disse registreres på [Markedsplassen](https://data.intern.nav.no).
3+
Dette gjøres ved at man registrerer `datasettet` som del av et `dataprodukt`.
4+
5+
## I: Dataprodukt
6+
Dataproduktet er en samling av et eller flere datasett som naturlig hører sammen.
7+
Teamet velger selv hvilke tabeller som naturlig hører sammen, men tabellene må være i samme GCP-prosjekt.
8+
Dataprodukter registreres på Markedsplassen under `Legg til nytt dataprodukt` i headeren.
9+
Der oppgis navn, beskrivelse, team i Teamkatalogen samt kontaktpunkt til teamet.
10+
11+
## II: Datasett
12+
Datasett legges til ved at man klikker seg inn på et `dataprodukt`[Markedsplassen](https://data.intern.nav.no).
13+
Under `Legg til datasett` kan man registrere den aktuelle tabellen fra BigQuery sammen med metadata som gjør det enklere for teamet å beholde oversikten.
14+
Metadata gjør det også enklere for folk utenfor teamet å finne dataene.
15+
Beskrivelser av kolonnene i tabellen kan legges inn i [BigQuery-konsollet](https://console.cloud.google.com/bigquery).

0 commit comments

Comments
 (0)