Data Studio - Überblickseite

Mit den Data Studio-Tools können Sie Daten aus der Cloud und anderen verschiedenen Quellen laden, analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Sie können das Ergebnis der Analyse mit anderen Benutzern teilen. Es handelt sich um eine zentrale Anwendung Ihres Analysetools aus mehreren Datenquellen. Dieses Tool stellt sicher, dass es einen nahtlosen Übergang zwischen verschiedenen Anwendungen gibt. Die verschiedenen Navigationsmöglichkeiten wirken sich nicht auf den Fortschritt Ihrer Arbeit aus. Beispiel: Wenn Sie an der Datenanalyse arbeiten und entscheiden, dass Sie zusätzliche Daten benötigen, können Sie zur Seite "Dataload" navigieren, den neuen Inhalt eintragen und zu der Analyse zurückkehren, die gerade ausgeführt wird. Wählen Sie im Launchpad die Registerkarte Data Studio aus.

Data Studio - Überblick

Laden Sie Ihre Daten aus verschiedenen Quellen wie Dateien, Datenbanken und Cloud-Speicher, die alle an einem einzigen Speicherort konsolidiert sind. Einige der Cloud-Data Warehouses, die das Data Studio-Tool unterstützt, sind Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage und Google Cloud Storage.

Sobald Ihre Daten verfügbar sind, analysieren Sie sie, generieren Sie Erkenntnisse und erstellen Sie Berichte.

Weitere Informationen zu diesem Tool finden Sie auf der rechten Seite der Data Studio-Übersichtsseite im Bereich "Erste Schritte".

Lassen Sie uns Analysen mit Daten aus verschiedenen Quellen durchführen und daraus Erkenntnisse gewinnen.

Daten laden

Wählen Sie im Navigationsbereich auf der Data Studio-Überblicksseite das Menü Dataload aus, um Daten aus Dateien auf Ihrem lokalen Gerät, aus Remotedatenbanken oder aus Cloud-Speicher-Buckets zu laden. Wenn Sie auf "Dataload" klicken, wird die Seite "Dataload-Dashboard" geöffnet.

Nachdem Sie die Daten mit dem Dataload-Job geladen haben, werden sie auf der Seite "Dataload" verfügbar. Sie können die Tabelle später prüfen, prüfen und löschen, indem Sie auf das Symbol Aktionen klicken. Sie können den Warenkorb auch über die Schaltfläche "Warenkorb neu laden" neu laden, um den Warenkorb mit dem aktuellen Warenkorb neu zu laden, falls Sie Änderungen an der Tabelle vornehmen möchten. Diese Daten sind die Quelldaten der Analyse-View. Verwenden Sie Navigationspfade am oberen Rand der Seite, um zur Homepage zurückzukehren.

Führen Sie die im Kapitel Seite "Dataload" in diesem Handbuch beschriebenen Schritte aus, um Daten aus Oracle Cloud Infrastructure in Ihre Autonomous Database zu laden.

Datenanalyse

Analyse-Views stellen Metadaten bereit, mit denen die Teile Ihrer Daten hervorgehoben werden, die für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind. Durch die Erstellung eines AV können Sie den Wert automatischer Insights und die Analyse Ihrer Daten verbessern, da das System über diese Metadaten verfügt.

Wählen Sie auf der Seite "Data Studio-Überblick" im Navigationsbereich das Menü Datenanalyse aus, um Analyse-Views zu erstellen und die Daten aus der Analyse-View zu analysieren. Die Tabelle, die Sie mit der Funktion "Daten laden" geladen haben, wird zum Erstellen der Analyse-View verwendet. Sie können sowohl Hierarchien als auch Kennzahlen aus Analytic Views auswählen. Analytische Views verwenden Diagramme, Symbole und Text, die den Datenfluss und die Verbindung zwischen ihnen darstellen. Mit dem Tool "Datenanalyse" können Sie die strukturellen Fehler in der erstellten Analyse-View finden. Er erkennt alle Elemente von Nullwerten in einer Join-Spalte bis hin zu duplizierten Feldern. Sie können eine visuelle Darstellung Ihrer Analyse in Form von Tabellen, Pivot-Tabellen und Balkendiagrammen entwickeln. Sie können die Analyse-View auch in Tableau oder Power BI exportieren, um eine bessere Visualisierung zu ermöglichen.

Erstellen Sie Analyseansichten, indem Sie auf das Kapitel Datenanalysetool in diesem Handbuch verweisen.

Der Bereich Zugehörige Insights auf der rechten Seite arbeitet mit den Kennzahlen zusammen, die mit der Analyse-View verknüpft sind, um Daten in Form von Balkendiagrammen zu visualisieren.

KI-Assistent für Tabellen

Wählen Sie im Navigationsbereich auf der Data Studio-Überblicksseite das Menü Table AI Assist aus, um Ihre lokalen Datentabellen mühelos mit der Leistungsfähigkeit von KI zu verbessern. Sie können Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache verwenden, um Ihre Informationen mit diesem Tool zu erweitern und zu korrigieren.

Weitere Informationen finden Sie im Kapitel Table AI Assist Tool in diesem Buch auf der Seite "Table AI Assist".

Daten-Insights

Wählen Sie auf der Data Studio-Überblicksseite im Navigationsbereich das Menü "Daten-Insights" aus, um automatisch Insights zu generieren. Die Insights werden im Data Insights-Dashboard als eine Reihe von Balkendiagrammen angezeigt.

Wenn Sie den Benutzer, die Analyse-View und den Spaltennamen auswählen, können Sie die Datenpunkte der tatsächlichen Werte anzeigen, die erheblich von den Prognosewerten abweichen. Diese Art von Vorhersageanalysen ermöglicht es Ihnen, ein Muster besser zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Dann können Sie auf Ihre Daten reagieren, um sie zu optimieren oder ihre Leistung zu verbessern.

Beispiel: Die Faktentabelle für die Insights zeichnet Werte über verschiedene Unternehmen auf. Die Kennzahlen der Faktentabelle lauten "Value" (USD), "Acquisition Date" und "Acquisition Year". Anschließend können Sie Insights für die Kennzahl "Wert" generieren. Das Dashboard enthält eine Reihe von Diagrammen mit der Bezeichnung Anschaffungsdatum und Anschaffungsjahr. Angenommen, Sie möchten den Wert Ihres Unternehmens A anzeigen. Klicken Sie auf das Diagramm, dessen Verkauf Sie für einen bestimmten Bereich des Akquisitionsjahres anzeigen möchten. Wenn Sie auf ein Diagramm klicken, werden weitere Details angezeigt.

Generieren Sie automatische Insights, indem Sie auf die Seite "Daten-Insights" in diesem Buch verweisen.

Im folgenden Diagramm werden die Werte und Insights angezeigt.

Nach den Erkenntnissen, die das Tool generiert, stellen Sie fest, dass Ihr Unternehmen um eine beträchtliche Anzahl vom erwarteten Wert abweicht. Um zu führen, müssen Sie einige Faktoren ändern, die den Umsatz Ihrer Organisation beeinflussen.

Die Insights, die Data Insights für die Analyse-View generiert, sind aufgrund der zusätzlichen Metadaten, die eine Analyse-View bereitstellt, nützlicher als die für eine Tabelle.

Catalog

Wählen Sie im Navigationsbereich auf der Data Studio-Überblicksseite das Menü Katalog aus, um Informationen zu den Upstreamabhängigkeiten der Entity, der Erstellung der Entity und der Verknüpfung mit anderen Entitys anzuzeigen.

Auf dieser Seite werden Details zu den Datenbankobjekten aufgeführt, wie Cloud-Speicherlinks und -Tabellen, die Sie mit dem Datenanalysetool und dem Dataload-Tool erstellen. Außerdem werden Listen der Datenbank-Dictionary-Objekte wie Tabellen, Spalten und Analyse-Views angezeigt.

Mit der Seite "Katalog" können Sie Objekte im Katalog suchen und für diese Objekte spezifische Aufgaben ausführen.

Weitere Informationen zur Seite "Katalog" finden Sie im Kapitel Katalog-Tool dieses Handbuchs.

Data Marketplace

Wählen Sie im Navigationsbereich auf der Data Studio-Überblicksseite das Menü Marketplace aus, um problemlos Metadaten von Datenprovidern an Daten-Consumer auszutauschen und eine einfache Datenerkennung und -nutzung zu ermöglichen.

Weitere Informationen zum Data Marketplace-Tool finden Sie im Kapitel The Data Marketplace Tool in diesem Buch.

Datenfreigabe

Wählen Sie im Navigationsbereich auf der Data Studio-Überblicksseite das Menü Datenfreigabe aus, um Datenfreigaben bereitzustellen und Datenfreigaben zu nutzen.

Siehe Datenfreigabetool

Funktion "Jobs"

Wählen Sie das Funktionsmenü Jobs im Navigationsbereich auf der Data Studio-Überblicksseite aus, um die Aufgaben zu automatisieren, die von der Data Studio-Toolsuite ausgeführt werden. Mit diesem Feature können Sie Jobs erstellen, die Daten laden, Tabelle erweitern, REST-Aufrufe ausführen und PL/SQL-Prozeduren ausführen können.

Weitere Informationen zur Funktion "Jobs" finden Sie im Kapitel Funktion "Jobs" in diesem Buch.