ソース・データの分析

まず、データベースに含めるソース・データを評価します。データが存在する場所、ネットワーク接続、および必要な更新の頻度とサイズについて考えてみます。この事前調査により、データベース・アウトラインを作成してEssbaseデータベースにデータをロードする時間を節約できます。

データベースの有効範囲を決定します。組織に多数の製品を含む多数の製品ファミリがある場合は、製品ファミリのデータ値のみを格納できます。各ユーザー部門のメンバーにインタビューして、処理するデータ、今日のデータの計算方法とレポート方法、および将来のデータの処理方法を確認します。マルチディメンション・ピボット・レポートおよびドリルスルーに必要なもののみをEssbaseに格納する必要があります。残りのデータはリレーショナル・データベースに残り、パーティション化(フェデレート)またはドリルスルーできます。

レポートおよび分析のニーズを慎重に定義します。

ユーザーはどのようにデータを表示および分析しますか。
データベースにはどの程度の詳細を含める必要がありますか。
データは目的の分析目標とレポート目標をサポートしていますか。
そうでない場合、必要な追加データはどこにありますか。

現在のデータのロケーションを確認します。

現在、各部門はどこにデータを保存していますか。
Essbaseで使用できる形式のデータですか。
部門は、WindowsまたはUNIXサーバー上のリレーショナル・データベース、あるいはExcelスプレッドシートにデータを格納していますか。
誰がデータベースを更新し、その頻度はどれくらいですか。
データを更新する必要があるユーザーは、データにアクセスできますか。

データをEssbaseにロードする準備ができていることを確認します。

データは単一のソースまたは複数のソースから取得されますか。
Essbaseで使用できる形式のデータですか。 Essbaseにロードできる有効なデータ・ソースのリストは、「データ・ソース」を参照してください。
使用するデータはすべてすぐに使用できますか。