Anpassen

Sie können Fusion Data Intelligence anpassen, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen und die Berichtsfunktionen zu erweitern.

Oracle empfiehlt, den schrittweisen Implementierungsansatz zu befolgen und die Anpassungen nach den beiden vordefinierten Inhalts-Rollouts durchzuführen. Durch die Durchführung von Anpassungen vor der Abzeichnung der ersten beiden vorgefertigten Inhaltsphasen ergeben sich unnötige Risiken für ein Implementierungsprojekt. Sie müssen Anpassungsaktivitäten in einer Umgebung ausführen, die Sie als Master-Entwicklungsumgebung betrachten.

Sie können Fusion Data Intelligence erweitern, um Berichtsinhalte, Dateninhalte, semantische Modellinhalte und Sicherheitszuweisungen zu ändern und zu erstellen. Diese Typen hängen nicht unbedingt voneinander ab, sind nicht unbedingt sequenziell und gelten möglicherweise nicht alle für die Geschäftsanforderungen.

Benutzerdefinierte Berichte

Fusion Data Intelligence umfasst vordefinierte Berichte und Themenbereiche, mit denen Benutzer Berichte erstellen können. Wenn Benutzer benutzerdefinierte Berichte mit den vordefinierten Themenbereichen erstellen, ist es wichtig, diese zu organisieren und angemessen zu sichern, um sicherzustellen, dass die richtigen Geschäftsbenutzer mit den richtigen Berechtigungen Zugriff auf die benutzerdefinierten Berichte und Projekte erhalten.

Es gibt mehrere Typen von benutzerdefinierten Berichten. Planen Sie, jeden Typ mit entsprechender Berechtigung in bestimmten Ordnern zu speichern.

Stellen Sie Folgendes sicher:
  • Entwickler oder wichtige Poweruser definieren Berichte, die mit bestimmten Verbrauchergruppen geteilt werden.
  • Eine Anwendungsrolle ist verfügbar, um alle Consumer zu identifizieren, die Lesezugriff auf diese Berichte haben müssen.
  • Eine Rolle ist für Benutzer verfügbar, die Schreibzugriff haben müssen.
  • Geteilte Ordner mit entsprechendem Lese- oder Schreibzugriff zum Speichern dieser Berichte für jede Rolle sind verfügbar.
  • Serviceadministratoren haben immer die volle Kontrolle über die Ordner.
  • Ad-hoc-Berichte, die von Geschäftsbenutzern für sich selbst erstellt wurden, werden im Ordner des Benutzers gespeichert.
  • Ad-hoc-Berichte, die von einem Geschäftsbenutzer erstellt werden und gemeinsam genutzt werden sollen, werden in bestimmten freigegebenen Ordnern mit Schreibzugriff für alle gespeichert. Bei Bedarf kann der Benutzer, der den Bericht erstellt, Berechtigungen so konfigurieren, dass nur die ausgewählten Benutzer Zugriff erhalten.
Siehe:

Für diese Aufgabe sind Fusion Data Intelligence-Serviceadministrator, Fusion Data Intelligence-Sicherheitsadministrator und Fusion Data Intelligence-Autoren erforderlich.

Datenerweiterungen

Verwenden Sie als Serviceadministrator und Dateningenieur Datenerweiterungen, um zusätzliche Daten für Analysen hinzuzufügen.

Die Speicherkapazität in Oracle Autonomous AI Lakehouse soll Daten unterstützen, die aus Ihren abonnierten Oracle Fusion Cloud Applications-Quellen stammen. Wenn Sie jedoch Daten aus einer anderen Quelle hinzufügen, müssen Sie sicherstellen, dass genügend Speicher verfügbar ist. Fusion Data Intelligence umfasst 50 GB Speicher für externe Daten. Wenn Sie mehr Volume laden möchten, müssen Sie der Datenbank zusätzliche Kapazität hinzufügen (in Storage und potenziell OCPU). Das Hinzufügen von Kapazität verbraucht Universal Credits. Planen Sie, Daten mit einer oder allen dieser Optionen in derselben Umgebung für verschiedene Anwendungsfälle zu erweitern:
  • Benutzerdefinierte Datenkonfigurationen
  • Datenerweiterung
  • Selfservice mit Oracle Analytics Cloud-Datensets und -Dataflows
  • Drittanbieter-ETL-Tool wie Oracle Data Integrator
Siehe:

Benutzerdefinierte Datenkonfigurationen

Benutzerdefinierte Datenkonfigurationen sind einsatzbereite Vorlagen, mit denen Sie Daten schnell in das autonome Data Warehouse übernehmen können.

Derzeit ist die einzige verfügbare Vorlage für Info-FlexFeld (auch als Info-FlexFeld bezeichnet). Sie müssen nur die Liste der Info-FlexFeld-Spalten auswählen, die Sie für jedes Objekt importieren möchten. Daten werden in die von Oracle verwaltete Pipeline geladen und automatisch der semantischen Schicht hinzugefügt.

Siehe Daten mit benutzerdefinierten Anwendungen erweitern.

Datenerweiterung

Verwenden Sie die Datenerweiterung, um zusätzliche Daten aus einer unterstützten Datenquelle hinzuzufügen, die keine Transformation erfordert. Oracle Fusion Cloud Applications-Daten müssen in einem View Object verfügbar sein, damit sie durch Datenerweiterung geladen werden können. Durch die Datenerweiterung können vorhandene Dimensionen erweitert, neue Dimensionen erstellt und neue Fakten erstellt werden.

Die Verwendung der Datenerweiterung bietet viele Vorteile:
  • Oracle verwaltet die Ausführung.
  • Es wird mit den vordefinierten Pipelines geplant, die für die Datenkonsistenz unerlässlich sind (Extraktdaten sind dieselben).
  • Es ist nicht erforderlich, ein anderes Extraktionswerkzeug zu kaufen, zu lernen oder zu verwalten.

Aber die Datenerweiterung hat derzeit folgende Einschränkungen:

  • Keine Datentransformation.
  • Keine Verknüpfung mit anderen Tabellen und Datenquellen.
  • Eine begrenzte Anzahl unterstützter Datenquellen, die meisten nur in der Vorschau verfügbar.

Verwenden Sie Views im OAX_USER-Schema, die auf den Augmentationstabellen erstellt wurden, um Transformationen und Joins zu implementieren. Je nach Performanceanforderungen können diese Views materialisiert werden. Dies ist jedoch nur für einfache Anwendungsfälle nützlich. Performance und Wartung werden schnell zu Problemen, wenn die Transformationen zu komplex sind (mehrere Joins, Aggregate). In diesem Fall ist die Verwendung eines Extraktionstools von Drittanbietern die beste Option.

Siehe Informationen zum Erweitern von Daten.

Selfservice mit Fusion Data Intelligence-Datasets und -Dataflows

Mit Fusion Data Intelligence können Benutzer Datasets direkt hochladen und für Berichte verwenden oder mit vorhandenen Themenbereichen verknüpfen.

Diese Datasets können aus einer Datei stammen oder über eine Verbindung zu einer externen Anwendung definiert werden. Datasets bieten Business-Anwendern Selfservice-Erweiterungsfunktionen, um externe Daten aufzunehmen, die nicht im semantischen Modell enthalten sind. Dataflows transformieren und laden Dataset-Daten beispielsweise in ein benutzerdefiniertes Schema in der Fusion Data Intelligence-Datenbank. Dataflows können nur ein kleines Datenvolumen laden und sind derzeit nur für ihren Eigentümer zugänglich. Nach dem Laden in die Datenbank kann die entsprechende Tabelle jedoch in der semantischen Schicht hinzugefügt werden. Je nach gewähltem Modus kann ein Datenfluss die Zieltabelle löschen und neu erstellen, wenn er ausgeführt wird. Da Tabellen, die in der semantischen Schicht verwendet werden, Zugriff auf Benutzer OAX$OAC haben müssen, ist es sicherer, dem gesamten benutzerdefinierten Schema standardmäßig Zugriff zu erteilen. Andernfalls führen Sie die Grant SQL-Anweisung nach jeder Ausführung des Datenflusses aus.

Siehe:

ETL-Tool von Drittanbietern (Extrahieren, Transformieren und Laden)

Mit Fusion Data Intelligence können Benutzer Datasets direkt hochladen und für Berichte verwenden oder mit vorhandenen Themenbereichen verknüpfen.

Jedes Extraktionstool eines Drittanbieters, das Oracle Autonomous AI Lakehouse unterstützt, kann externe Daten in die Fusion Data Intelligence-Datenbank laden. Oracle Data Integrator ist ein Beispiel für ein Extraktionstool.

Verwenden Sie ein Extraktionstool, um externe Daten als letztes Mittel zu laden, wenn keine der anderen Lösungen geeignet ist. Sie müssen zuerst die Datenerweiterung und die Connectors prüfen. Wenn Sie keine dieser Funktionen verwenden können, sollten Sie Oracle Data Integrator für Marketplace und andere ETL-Tools verwenden.

Beim Laden von Daten in die Fusion Data Intelligence-Datenbank mit einem Extraktionstool sind einige Elemente wichtig:

  • Stellen Sie sicher, dass benutzerdefinierte Dataloads nicht gleichzeitig mit Pipelines ausgeführt werden, um Konflikte bei Datenbankressourcen zu vermeiden. Sie können festlegen, dass eine inkrementelle Pipeline beendet wird, wenn ein neuer Datensatz mit dem Prozessnamen _REFRESH_SCHEDULED in die Tabelle DW_WH_REFRESH_SUMMARY eingefügt wird.
  • Verwenden Sie die Low-Service-Verbindung zum autonomen Data Warehouse. Die Verwendung des Service "Hoch" oder "Mittel" belegt zu viele Ressourcen und kann zu Performanceproblemen für andere Prozesse führen, die in der Datenbank ausgeführt werden.
  • Je nach Design des Ladeprozesses können Dateninkonsistenzen und Performanceprobleme in Berichten angezeigt werden, wenn Benutzer während des Ladevorgangs auf die benutzerdefinierten Tabellen zugreifen. Versuchen Sie, die Daten außerhalb der Geschäftszeiten zu laden.

Erweiterungen des semantischen Modells

Planen Sie eine Erweiterung des semantischen Modells, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Dazu müssen Themenbereiche erstellt und geändert werden, um die Datenerweiterungen zu nutzen.

Beispiele:
  • Themenbereiche hinzufügen oder erweitern
  • Dimensionen hinzufügen oder erweitern
  • Fakten hinzufügen
  • Hierarchien hinzufügen oder erweitern
  • Sessionvariablen hinzufügen
  • Abgeleitete Spalte hinzufügen
Durchsuchen Sie die folgenden Optionen, um das semantische Modell zu erweitern:
  • Verwenden Sie die Datenerweiterung, um in einigen Situationen automatisch neue Daten in die semantische Schicht einzufügen. Wenn Sie die Datenerweiterung verwenden, um zusätzliche Informationen zu laden, können Sie sie manchmal verwenden, um die semantische Schicht zu erweitern. Es gibt drei verschiedene Arten der Datenerweiterung:
    • Entity erweitern: Damit können Sie vorhandenen Dimensionen zusätzliche Attribute hinzufügen. Mit dieser Art der Datenerweiterung geladene Attribute werden automatisch in Themenbereichen im ausgewählten Ordner gespeichert. Dieser Erweiterungstyp ist nur mit einem Join im Primärschlüssel der Entity möglich.
    • Benutzerdefinierte Dimension: Damit können Sie eine völlig neue Dimension erstellen. Mit dieser Art der Datenerweiterung geladene Attribute werden nur dann in Themenbereichen hinzugefügt, wenn sie mit einem benutzerdefinierten Fakt verknüpft sind, der mit der Datenerweiterung erstellt wurde.
    • Benutzerdefinierter Fakt: Damit können Sie eine neue Faktentabelle erstellen. Mit dieser Art der Datenerweiterung geladene Attribute und Kennzahlen werden den ausgewählten Themenbereichen automatisch hinzugefügt. Beachten Sie, dass die Angabe eines Themenbereichs nicht erforderlich ist.

    Eine allgemeine Verwendung der Datenerweiterung besteht darin, eine Dimension um zusätzliche Attribute zu erweitern, vorausgesetzt, der Join-Schlüssel ist in der Datenquelle enthalten.

  • Verwenden Sie die Wizards der Semantic Model Extension, die Tabellen verwenden können, die von den Datenerweiterungsprozessen erstellt wurden. Dies ist das primäre Tool zum Ändern der semantischen Ebene. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, die jedoch nicht vollständig sind:
    • Daten werden durch Datenerweiterung geladen, aber die Datenerweiterung kann nicht die entsprechenden Änderungen im semantischen Modell vornehmen. Beispiel: Der Join mit der vorhandenen Dimension basiert nicht auf dem Primärschlüssel, oder einige Transformationen müssen nach dem Laden der Daten angewendet werden.
    • Erweiterungen müssen in vordefinierten Themenbereichen hinzugefügt werden.
    • Berechnungen basieren auf vordefinierten Fakten.

    Eine häufige Verwendung dieses Tools besteht darin, abgeleitete Metriken basierend auf vorhandenen Faktenmetriken zu erstellen oder eine Dimension mit Attributen zu erweitern, die nicht über die Datenerweiterung verknüpft werden können.

Sie können sie in derselben Fusion Data Intelligence-Umgebung zusammen verwenden. Obwohl jede Möglichkeit für bestimmte Anwendungsfälle hilfreich ist, lesen Sie die folgenden Empfehlungen:
  • Stellen Sie beim Erstellen eines benutzerdefinierten Modells, insbesondere eines benutzerdefinierten Fakts, sicher, dass Sie es mit vordefinierten Dimensionen verknüpfen, sodass vordefinierte Spalten und benutzerdefinierte Spalten im selben Bericht verwendet werden.
  • Minimieren Sie die Anzahl der Anpassungsschritte der semantischen Ebene so weit wie möglich, indem Sie alle erforderlichen Änderungen an dem entsprechenden Objekt in jedem Schritt anwenden. Wenn später weitere Anpassungen für dasselbe Objekt hinzugefügt werden, ändern Sie den vorhandenen Schritt, anstatt einen neuen hinzuzufügen.
Diese Aufgabe erfordert:
  • Fusion Data Intelligence-Serviceadministrator
  • Daten-Engineer
Siehe:

Sicherheitserweiterungen

Mit neuen und vorhandenen Anwendungsrollen können Sie die Daten- und Objektsicherheit für die Daten- und semantischen Modellerweiterungen konfigurieren.

Als Serviceadministrator, Sicherheitsadministrator und semantischer Modelliereradministrator können Sie:
  • Bieten Sie Datensicherheit, indem Sie den Benutzerzugriff auf Daten mit Anwendungsdatenrollen einschränken. Dadurch werden die den Benutzern angezeigten Daten basierend auf ihren Anwendungsdatenrollen gefiltert. Die Datensicherheitskonfiguration unterscheidet sich je nach Oracle Fusion Cloud Applications-Quelle erheblich. Jede Fusion Data Intelligence-Anwendung kann mit der Datensicherheit umgehen. Obwohl die Features der Fusion Data Intelligence-Plattform immer gleich sind, werden sie je nach Anwendung unterschiedlich verwendet. Die Konfiguration der Sicherheitszuweisung ist vollständig, teilweise oder nicht automatisiert, abhängig von der Fusion Data Intelligence-Anwendung.
  • Richten Sie Objektberechtigungen ein, um den Benutzerzugriff auf Kataloginhalt (Berichte und Visualisierungen) und Themenbereichsinhalt (Themenbereich, Ordner und Spalten) mit den vordefinierten und benutzerdefinierten Aufgabenrollen einzuschränken. Aufgabenrollen legen die Berechtigungsstufen "Standard (vererbt vom übergeordneten Element)", "Kein Zugriff" oder "Schreibgeschützt" für die Objekte fest, die sie schützen.
  • Passen Sie die Berechtigungen für die vordefinierten Aufgabenrollen an, und erstellen Sie Berechtigungen für benutzerdefinierte Rollen.
Sie müssen:
  • Bewerten Sie die vordefinierte Datensicherheitskonfiguration, und bestimmen Sie, welche Geschäftsanforderungen erfüllt werden. Verwenden Sie Datensicherheitserweiterungen für alle Anforderungen, die mit der vordefinierten Datensicherheitskonfiguration nicht erfüllt werden.
  • Alle Sicherheitserweiterungen dokumentieren
  • Auf dieser Seite verwalten Sie Matrizen der Erweiterungen und der entsprechenden Anwendungsrollen, die sie sichern.
  • Validieren Sie die Sicherheitserweiterungen, indem Sie sie testen, bevor Sie sie in der Produktion veröffentlichen.
Siehe: