Daten erweitern
Sie können die Daten in Ihren Berichten ergänzen, indem Sie Datensets verwenden, die Sie mit bestimmten Spalten aus verschiedenen Datenspeichern (Business Intelligence-View-Objekten) der Oracle Fusion Cloud Applications-Datenquellen erstellen.
Informationen dazu, welche View Objects in den Datenerweiterungen verwendet werden sollen, finden Sie unter Datenbankherkunftszuordnungen und View Objects prüfen.
- Augmentationstyp: Dataset ist der standardmäßig verfügbare Augmentationstyp. Wählen Sie diese Option aus, um verschiedene Daten in das Warehouse zu übertragen, und verwenden Sie dann die Erweiterungen des semantischen Modells, um Ihr eigenes semantisches Modell mit diesen Daten zu erstellen. Wenn Sie die SME-Optionen für die Datenerweiterung auf der Seite "Features aktivieren" auf der Registerkarte "Allgemein verfügbare Features" aktivieren, können Sie den Typ Dimension erstellen, Fakt erstellen und Entity erweitern für Erweiterungen auswählen. Wenn Sie einen dieser drei Erweiterungstypen auswählen und eine Datenerweiterung für die aus einem Connector oder aus der Oracle Fusion Cloud Applications-Quelle geladenen Daten erstellen möchten, müssen Sie eine Dimension mit einer Spalte, die als "Primärschlüssel" gekennzeichnet ist, und verknüpfen Sie diese Dimensionstabelle dann mit einer Faktentabelle, in der derselben Spalte das Dimensionsattribut zugewiesen ist, sodass die Spalte Ihr Join-Schlüssel ist. In dieser Dropdown-Liste können Sie den entsprechenden Schritt auswählen.
- Quell-Dataset-Typ: Wählen Sie für ein Dataset, für das keine Transformation erforderlich ist, "Ergänzende Daten". Wenn eine Transformation erforderlich ist, wählen Sie die Option "Transformation".
- Pillar: Diese Option ist verfügbar, wenn Ihre Quelle Oracle Fusion Cloud Applications ist. Wählen Sie den entsprechenden Pillar als Datenquelle aus. Für Quellen, die nur eine Säule haben oder keine Säulen haben, ist diese Option nicht sichtbar.
- Quelltabellenart: Sie können die vom System bereitgestellten oder vom Kunden bereitgestellten Quelltabellen verwenden. Die vom System bereitgestellten Tabellen werden von Oracle Fusion Data Intelligence vorab validiert. Die vom Kunden bereitgestellten Tabellen sind andere Quelltabellen, die für die Extraktion verfügbar sind, jedoch nicht von Oracle Fusion Data Intelligence validiert werden. Als Benutzer mit der Anwendungsrolle "Funktionsadministrator" oder "Systemadministrator" können Sie die Verwendung einer bestimmten Tabelle zulassen, die nicht von Oracle Fusion Data Intelligence vorab validiert wurde. Oracle kann jedoch nicht sicherstellen, dass die Verarbeitung solcher benutzerdefinierter Tabellen oder Performanceauswirkungen, wie Verzögerungen bei der täglichen Aktualisierung von data.For der Remote-Agent-Quellen wie On-Premise-E-Business Suite, PeopleSoft und JD Edwards, die vom System bereitgestellte Quelltabellenoption verwendet. Der Extrahierungsservice kann keine direkte Verbindung zu diesen Remotequellen herstellen, um die Spaltenliste für die vom Kunden angegebene Tabelle abzurufen.
- Quelltabelle: Sie können einen einzelnen Tabellennamen oder eine durch Komma getrennte Liste der Quelltabellennamen in diesem Feld angeben.
Beim Erstellen einer Datenerweiterung können Sie die Größe einer Spalte ändern. Sie müssen jedoch sicherstellen, dass die maximale Größe innerhalb des zulässigen Berechtigungslimits für einen bestimmten Datentyp in der Zieldatenbank liegt. Die maximal zulässige Größe für jeden Datentyp finden Sie im Abschnitt "Integrierte Oracle-Datentypen" in der Dokumentation zur Oracle-Datenbank. Derzeit sind die zulässigen Datentypen in der Datenerweiterung DATE, NUMBER, TIMESTAMP und VARCHAR2.
- Aktivierung wird ausgeführt: Sie können einen Pipelinejob für die Datenerweiterung während der Aktivierung nicht bearbeiten, löschen oder festlegen.
- Aktivierung abgeschlossen: Sie können die Datenerweiterung bearbeiten, um Attribute der View Objects hinzuzufügen bzw. zu löschen und die Änderungen zu speichern. Sie können den Zeitplan in diesem Status nicht ändern.
- Aktivierung geplant: Sie können die Datenerweiterung bearbeiten, um Attribute der Ansichtsobjekte hinzuzufügen, die Änderungen unter Beibehaltung des vorhandenen Zeitplänen speichern, das Ausführungsdatum und die Ausführungszeit neu planen oder den Plan sofort ausführen.
Wenn während des Aktivierungsprozesses die Anzahl der ungültigen Datensätze beträchtlich ist, lehnt Oracle Fusion Data Intelligence die Datenerweiterung ab. Sie können die Tabelle DW_ERR_RECORDS anzeigen, um zu verstehen, warum die Eingabedaten abgelehnt wurden.
Sie können die Namen der Spalten ändern, die Sie aus den verschiedenen Datenquellen in der Datenerweiterung hinzugefügt haben. Wenn Sie später eine Datenerweiterung löschen, müssen Sie warten, bis die tägliche inkrementelle Ausführung abgeschlossen ist, um die Änderung in den Berichten, Visualisierungen und Arbeitsmappen anzuzeigen.
Wenn Sie eine Erweiterung bearbeiten, leitet Oracle Fusion Data Intelligence eine Anforderung zur sofortigen Aktualisierung der Daten weiter. Während dieser Zeit können Sie keine weitere Bearbeitungsaktion ausführen. Sie müssen sicherstellen, dass Sie die Definition des Pipelinejobs für die Datenerweiterung nicht ändern, während der Job verarbeitet wird. Wenn Sie die Jobdefinition während der Verarbeitung ändern müssen, müssen Sie den Pipelinejob für die Datenerweiterung erneut weiterleiten.
Nach dem Bearbeiten einer Datenerweiterung können Sie keine Ad-hoc-Aktualisierung ausführen, wenn die Datenerweiterung im Datenfreigabeprozess verwendet wird.
- Benennen Sie nicht zwei Datenerweiterungen gleich, um Fehler zu vermeiden.
- Geben Sie inkrementelle Schlüssel an, um eine tägliche Aktualisierung sicherzustellen.
- Stellen Sie sicher, dass die Verkettung der Primärschlüsselspalten die maximale Länge von 8192 nicht überschreitet, um einen Fehler bei der Datenerweiterung zu vermeiden.
- Geben Sie keinen Themenbereich an, wenn Sie über ein komplexes semantisches Modell verfügen. Es werden keine Ergebnisse nur beim Extrahieren, Übertragen und Laden angegeben.
- Datenerweiterungen haben eine niedrigere Priorität als die vordefinierten Pipelines. Sie können abgelehnt werden, wenn sie sich während der geplanten inkrementellen Pipelineausführungen überschneiden.
- Wenn Sie häufige Datenaktualisierungen für bestimmte Datasets verwenden, planen Sie keine Datenerweiterungen für dieselben Quellen oder Ziele. Beispiel: Führen Sie "Entität erweitern" nicht für eine Rechnung aus, während die häufige Datenaktualisierung für die Rechnung aktiviert ist.
- Verwenden Sie Datenerweiterungen für bestimmte, gezielte Extrakte. Bei größeren oder komplexen Projekten sollten Sie benutzerdefiniertes ETL in Betracht ziehen.
- Wenn der von Ihnen definierte Primärschlüssel den Datensatz möglicherweise nicht eindeutig macht, sollten Sie den Primärschlüssel so ändern, dass er mehr Spalten enthält, um den Datensatz eindeutig zu machen.
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Stellen Sie sicher, dass Sie einen Filter für die Spaltenauswahl anwenden, wenn die Datenerweiterung lange dauert und mit einem Timeoutfehler nicht erfolgreich verläuft. Dadurch werden lang andauernde Datenerweiterungen vermieden.
- Wenn Sie die Option "Exportdatum" in einer Datenerweiterung aktiviert haben, sind die vor dem Exportdatum erstellten Datensätze in Oracle Fusion Data Intelligence nicht verfügbar. Um die Daten vor dem Exportdatum zu speichern, deaktivieren Sie die Option "Exportdatum", indem Sie die Datenerweiterung bearbeiten. Sobald die Änderungen abgeschlossen sind, setzen Sie die Daten zurück und aktualisieren sie, damit die Datenerweiterung vollständig neu extrahiert werden kann.
- Klicken Sie auf der Seite "Datenkonfiguration" unter "Konfigurationen" auf Datenerweiterung.
- Klicken Sie auf der Seite "Datenerweiterung" auf Erstellen.
Sie können die folgenden Erweiterungstypen erstellen:
