Puede conectarse a muchos tipos de origen de datos, como bases de datos de Cloud, bases de datos locales y otras muchas aplicaciones de uso habitual, como Dropbox, Google Drive y Amazon Hive.
Cree una conexión para cada origen de datos al que desee acceder en Oracle Analytics. Una vez conectado, puede visualizar sus datos y crear estadísticas.
Un origen de datos es cualquier estructura tabular. Verá los valores del origen de datos cuando haya cargado un archivo o enviado una consulta a un servicio que devuelva resultados.
Un origen de datos puede contener cualquiera de los siguientes elementos:
Puede analizar un origen de datos por sí solo o bien analizar dos o más orígenes de datos juntos, según su contenido. Si utiliza juntos varios orígenes, debe existir al menos una columna coincidente en cada uno de ellos. Los requisitos para las coincidencias son los siguientes:
Cuando se guarda un libro de trabajo, se sincronizan los permisos entre el libro de trabajo y los orígenes externos que utiliza. Si comparte el libro de trabajo con otros usuarios, los orígenes externos también se comparten con esos mismos usuarios.
Cualquier dato que cargue (como juego de datos) se almacena de forma segura en Oracle Cloud.
Puede combinar orígenes de datos y áreas temáticas para explorar y analizar los datos.
Un área temática amplía una dimensión agregando atributos o amplía hechos agregando medidas y atributos opcionales. No puede definir jerarquías en orígenes de datos.
Un área temática organiza los atributos en dimensiones, normalmente con jerarquías, y un juego de medidas, normalmente con cálculos complejos, que se pueden analizar según los atributos de dimensión; por ejemplo, la medida de ingresos netos por segmento de clientes para el trimestre actual y para el mismo trimestre hace un año.
Cuando utiliza los datos de un origen como, por ejemplo, un archivo de Excel, el archivo agrega información nueva para en el área temática. Por ejemplo, suponga que ha adquirido información demográfica de áreas postales o información de riesgo de crédito de los clientes y desea utilizar estos datos en un análisis antes de agregar los datos al almacén de datos o un área temática existente.
Si se utiliza un origen como valor independiente, los datos de origen se utilizan independientemente del área temática. Se trata de un único archivo que se utiliza por sí mismo o de varios archivos que se utilizan de forma conjunta y en ambos casos no hay ninguna área temática implicada.
Puede ampliar una dimensión mediante la adición de atributos de un origen de datos a un área temática:
Solo puede establecer coincidencias en una única dimensión.
El juego de valores en las columnas coincidentes es único en el origen de datos. Por ejemplo, si el origen de datos coincide en el código postal, los códigos postales del origen son únicos.
Puede establecer coincidencias en una columna o en columnas compuestas. Un ejemplo de coincidencia de una columna es que "clave de producto" coincida con "clave de producto". En el caso de las columnas compuestas, un ejemplo es que "compañía" coincida con "compañía" y "unidad de negocio" coincida con "unidad de negocio".
Todas las demás columnas deben ser atributos.
Puede agregar medidas de un origen de datos a un área temática:
Puede establecer coincidencias en una o más dimensiones.
El juego de valores en las columnas coincidentes no debe ser necesariamente único en el origen de datos. Por ejemplo, si el origen de datos es un juego de ventas que coincide con la fecha, el cliente y el producto, puede asignar varias ventas de un producto a un cliente en el mismo día.
Puede establecer coincidencias en una columna o en columnas compuestas. Un ejemplo de coincidencia de una columna es que "clave de producto" coincida con "clave de producto". Para las columnas compuestas, un ejemplo es que la ciudad y el estado de columnas independientes crean el campo compuesto Ciudad_Estado en la dirección de un cliente.
Los orígenes de datos que agregan medidas pueden incluir atributos. Puede utilizar estos atributos junto con medidas externas y no junto con las medidas seleccionadas en las visualizaciones. Por ejemplo, cuando agrega un origen con las cifras de ventas para un nuevo negocio, podrá asociar estas nuevas ventas de negocio con una dimensión de tiempo existente y con nada más. Puede que los datos incluyan información sobre los productos vendidos por esta nueva empresa. Puede mostrar las ventas de una empresa existente con las de la nueva empresa por tiempo, pero no puede mostrar los ingresos de la empresa antigua por productos de la nueva empresa, ni tampoco los ingresos de la nueva empresa por productos de la antigua empresa. También puede mostrar nuevos ingresos de la empresa por tiempo y nuevos productos de la empresa.
Puede trabajar con orígenes de datos que contienen o no una columna de medida.
Puede hacer que las tablas con medidas coincidan con otras tablas con una medida, con una dimensión o con ambas.
Al hacer coincidir las tablas con otras tablas con medidas, no es necesario que estas estén en el mismo nivel de detalle. Por ejemplo, puede hacer coincidir una tabla de ventas diarias con una tabla de ventas por trimestre.
Una tabla que no tiene ninguna medida se trata como una dimensión.
Puede haber coincidencias entre columnas únicas o columnas compuestas. Una coincidencia de una única columna puede ser, por ejemplo, que la clave de producto de una tabla coincida con la clave de producto de otra. Una coincidencia de columna compuesta puede ser, por ejemplo, que una compañía y una unidad de negocio de una tabla coincidan con una compañía y una unidad de negocio de otra tabla.
Todas las demás columnas deben ser atributos.
Las tablas de dimensiones pueden tener coincidencias con otras dimensiones o con tablas con medidas. Por ejemplo, una tabla con atributos de cliente puede tener coincidencias con una tabla con atributos demográficos, siempre que ambas dimensiones tengan columnas de claves de cliente y demográficas únicas.