Fakt-Erweiterungstyp erstellen

Sie können Ihre Berichte um Datasets erweitern, die durch Hinzufügen eines neuen Fakts in der Zielinstanz erstellt wurden.

Hinweis:

Diese Funktion wird nicht mehr zur Verwendung empfohlen und kann in einem zukünftigen Release entfernt werden. Der empfohlene Ansatz besteht darin, den Datensatzerweiterungstyp zu verwenden, um Ihre Daten zu erweitern. Siehe Dataset-Erweiterungstyp erstellen.

Wenn Sie benutzerdefinierte Dimensionen für Erweiterungen erstellt haben, können Sie solche Dimensionen auswählen, die der Spalte zugeordnet werden sollen, die Sie als Dimensionsentitätstyp angeben. Dadurch können die benutzerdefinierten Dimensionen in den Themenbereichen angezeigt werden.

Sie müssen sicherstellen, dass eine Spalte mit Primärschlüssel keine Nullwerte enthält. Andernfalls lehnt der Extrahierungsprozess das gesamte Dataset oder die gesamte Tabelle ab. Wenn mehrere Spalten mit Primärschlüsseln vorhanden sind, müssen Sie sicherstellen, dass keine dieser Spalten Nullwerte aufweist. Wenn einer von ihnen Nullwerte aufweist, lehnt Oracle Fusion Data Intelligence den gesamten Extraktionsjob ab. Wenn Oracle Fusion Data Intelligence den Extraktionsjob ablehnt, wird die entsprechende Erweiterung ebenfalls abgelehnt.

Wenn Sie Erweiterungen mit diesem Feature vorhanden haben, aktivieren Sie auf der Seite "Features aktivieren" auf der Registerkarte "Allgemeine verfügbare Features" im Abschnitt "Pipelinefeatures" die Option SME-Optionen für Datenerweiterung. Siehe Allgemeine verfügbare Features aktivieren.

  1. Wählen Sie in Schritt 1 des Assistenten für die Datenerweiterung unter Erweiterungstyp die Option Fakt aus, um eine neue Faktentabelle in der Zielinstanz hinzuzufügen.
  2. Wählen Sie unter Quell-Dataset-Typ die Option Zusätzliche Daten (regulär) aus.
  3. Wählen Sie unter Pillar einen Produkt-Pillar, z.B. Enterprise Resource Planning.
  4. Geben Sie unter Quelltabellentyp den Typ der Quelltabelle mit einer der folgenden Optionen an:
    • Wählen Sie System bereitgestellt aus, und wählen Sie in der Quelltabelle eine Tabelle aus, der Sie die neue Dimension hinzufügen möchten.
    • Wählen Sie Vom Kunden bereitgestellt aus, und geben Sie unter Quelltabelle den Namen der Tabelle ein, der Sie die neue Dimension hinzufügen möchten.
  5. Optional: Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Versioniertes Dataset, um das vollständige Laden der Quelltabellendaten jedes Mal zu aktivieren, und klicken Sie auf Weiter.
  6. Aktivieren Sie in Schritt 2 des Assistenten das Kontrollkästchen für die Attribute aus der Quelltabelle, die Sie in dem neuen Fakt verwenden möchten, und klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie in Schritt 3 des Assistenten für jedes der ausgewählten Attribute auf das Symbol Aktion, um anzugeben, ob das Attribut der Primärschlüssel ist. Geben Sie außerdem für Datumstypspalten (TIMESTAMP) an, ob das Attribut der inkrementelle Schlüssel ist, und klicken Sie auf Weiter.
    Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens ein Attribut als Kennzahl auswählen, um den Assistenten zu durchlaufen.
  8. Geben Sie in Schritt 5 des Assistenten die Dimension im Data Warehouse an, die Sie als Entitytyp "Dimension" identifiziert haben, und klicken Sie auf Weiter.
  9. Geben Sie in Schritt 6 des Assistenten die folgenden Details an, und klicken Sie auf Fertigstellen, um Ihren Pipelinejob für die Datenerweiterung zu speichern und planen:
    1. Benennen Sie Ihren Pipelinejob zur Erweiterung, z.B. AP Distribution.
    2. Geben Sie ein Suffix für den Zieltabellennamen mit Unterstrichen anstelle von Leerzeichen zwischen Wörtern ein, und verwenden Sie keine Sonderzeichen, z.B. AP_DISTRIBUTION_F. Der Zieltabellenname wird im Rahmen des Erweiterungsprozesses automatisch erstellt.

      Hinweis:

      Das Tabellensuffix ist auf maximal 35 Zeichen begrenzt, und Sie können dieses Limit nicht erweitern.
    3. Geben Sie eine Beschreibung an.
    4. Wählen Sie den Funktionsbereich und einen oder mehrere Themenbereiche, in die Sie diesen Pipelinejob zur Erweiterung aufnehmen möchten.
    5. Geben Sie die Optionen zum Speichern des Pipelinejobs zur Datenerweiterung an, ohne ihn auszuführen. Sie können auch das Ausführungsdatum und die Ausführungszeit planen oder ihn sofort ausführen.