1 Oracle Analytics에서 데이터 소스 시작하기

데이터 소스 정보

클라우드 데이터베이스, 온-프레미스 데이터베이스 및 일반적으로 많이 사용되는 애플리케이션(예: Dropbox, Google Drive 및 Amazon Hive)과 같은 여러 유형의 데이터 소스에 접속할 수 있습니다.

Oracle Analytics에서 액세스할 각 데이터 소스에 대한 접속을 생성합니다. 접속된 후에는 데이터 시각화를 통해 인사이트를 생성할 수 있습니다.

데이터 소스는 테이블 구조입니다. 데이터 소스 값은 파일을 로드하거나 결과를 반환하는 서비스에 질의를 전송할 때 제공됩니다.

데이터 소스에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 일치 열 - 다른 소스의 일치 열에서 발견된 값을 포함하며, 이를 통해 이 소스가 다른 소스(예: 고객 ID 또는 제품 ID)와 연결됩니다.
  • 속성 열 - 개별적으로 필요하고 집계되지 않는 텍스트, 날짜 또는 숫자(예: 연도, 범주 국가, 유형 또는 이름)를 포함합니다.
  • 측정항목 열 - 집계되어야 하는 값(예: 매출 또는 주행 거리)을 포함합니다.

데이터 소스 자체에서 데이터 소스를 분석하거나 데이터 소스가 포함하고 있는 항목에 따라 둘 이상의 데이터 소스를 함께 분석할 수도 있습니다. 여러 개의 소스를 함께 사용하는 경우 하나 이상의 일치 열이 각 소스에 존재해야 합니다. 일치에 대한 요구사항은 다음과 같습니다.

  • 소스에 공통 값(예: 고객 ID 또는 제품 ID)이 포함되어 있습니다.
  • 일치 항목은 동일한 데이터 유형(예: 숫자와 숫자, 날짜와 날짜 또는 텍스트와 텍스트)이어야 합니다.

워크북을 저장할 때 워크북과 사용된 외부 소스 간에 권한이 동기화됩니다. 워크북을 다른 사용자와 공유하는 경우 동일한 해당 사용자와 외부 소스도 공유됩니다.

데이터 집합으로 업로드하는 모든 데이터는 Oracle Cloud에 안전하게 저장됩니다.

데이터 소스 및 주제 영역

데이터 소스를 주제 영역과 결합하여 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.

주제 영역은 속성을 추가하여 차원을 확장하거나 측정 단위 및 선택적 속성을 추가하여 사실 값을 확장합니다. 데이터 소스에서 계층을 정의할 수 없습니다.

주제 영역에서는 속성이 차원(계층이 사용되기도 함) 및 차원 속성에 대해 분석 가능한 일련의 측정항목(복잡한 계산이 사용되기도 함)으로 구성됩니다(예: 현재 분기 및 작년도 동분기 동안 고객 세그먼트별 측정항목 순 매출).

Excel 파일과 같은 소스의 데이터를 사용하면 파일에서 주제 영역에 새로운 정보가 추가됩니다. 예를 들어, 우편 지역별 인구 통계 정보나 고객별 신용 위험 정보를 구매했다고 가정할 때, 데이터 웨어하우스나 기존 주제 영역에 추가하기 전에 이 데이터를 분석에 사용할 수 있습니다.

소스를 독립형으로 사용한다는 것은 소스의 데이터가 주제 영역과 무관하게 사용됨을 의미합니다. 단일 파일이 단독으로 사용되거나 여러 파일이 함께 사용될 수 있지만, 두 경우 모두 주제 영역이 관여하지 않습니다.

데이터 소스의 속성을 주제 영역에 추가하여 차원을 확장할 수 있습니다.

  • 단일 차원에 대해서만 항목을 일치시킬 수 있습니다.

  • 일치된 열의 값 집합은 데이터 소스에서 고유합니다. 예를 들어, 데이터 소스가 우편 번호와 일치하는 경우 소스의 우편 번호는 고유합니다.

  • 단일 열 또는 조합 열 간에 항목을 일치시킵니다. 단일 열 일치의 예는 product key가 product key와 일치하는 것입니다. 조합 열 일치의 예는 company가 company와 일치하고 business unit이 business unit과 일치하는 것입니다.

  • 다른 모든 열은 속성이어야 합니다.

데이터 소스의 측정항목을 주제 영역에 추가할 수 있습니다.

  • 하나 이상의 차원에 대해 항목을 일치시킵니다.

  • 일치된 열의 값 집합은 데이터 소스에서 고유하지 않아도 됩니다. 예를 들어, 데이터 소스가 날짜, 고객 및 제품과 일치된 매출인 경우 같은 날 특정 고객에 대해 여러 제품 매출이 발생할 수 있습니다.

  • 단일 열 또는 조합 열 간에 항목을 일치시킵니다. 단일 열 일치의 예는 product key가 product key와 일치하는 것입니다. 조합 열의 예는 개별 열의 city 및 state가 고객 주소에 조합 City_State를 생성하는 것입니다.

측정 단위를 추가하는 데이터 소스에는 속성이 포함될 수 있습니다. 해당 속성은 시각화에서 검토된 측정항목이 아닌 외부 측정항목과 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 새 비즈니스에 대한 매출 수치와 함께 소스를 추가하는 경우 이러한 새 비즈니스 매출을 기존 시간 차원과만 일치시킬 수 있습니다. 데이터에는 이 새 비즈니스에서 판매한 제품에 대한 정보가 포함되었을 수 있습니다. 기존 비즈니스 매출과 새 비즈니스 매출을 시간별로 표시할 수 있지만, 새 비즈니스 제품별로 이전 비즈니스 매출을 표시할 수 없고 이전 비즈니스 제품별로 새 비즈니스 매출을 표시할 수 없습니다. 시간 및 새 비즈니스 제품별로 새 비즈니스 매출을 표시할 수 있습니다.

데이터 소스 및 측정항목 열

측정항목 열을 포함하거나 포함하지 않는 데이터 소스로 작업할 수 있습니다.

  • 측정 단위가 있는 테이블을 측정 단위 및/또는 차원이 있는 다른 테이블과 일치시킬 수 있습니다.

  • 테이블을 측정항목이 있는 다른 테이블과 일치시킬 때 테이블이 동일한 단위일 필요는 없습니다. 예를 들어, 일별 판매 테이블의 테이블을 분기별 판매 테이블과 일치시킬 수 있습니다.

측정항목이 없는 테이블은 차원으로 처리됩니다.

  • 일치는 단일 열 또는 조합 열 간에 발생할 수 있습니다. 단일 열 일치는 특정 테이블의 product key가 다른 테이블의 product key와 일치하는 것일 수 있습니다. 조합 열 일치는 특정 테이블의 company 및 business unit이 다른 테이블의 company 및 business unit과 일치하는 것일 수 있습니다.

  • 다른 모든 열은 속성이어야 합니다.

차원 테이블은 다른 차원과 일치되거나 측정 단위가 있는 테이블과 일치될 수 있습니다. 예를 들어, 양쪽 차원에 고유한 '고객' 키 열과 '인구 통계' 키 열이 있는 경우 '고객' 속성 테이블은 '인구 통계' 속성 테이블과 일치될 수 있습니다.