Essbase-Daten und -Metadaten
Essbase auf Autonomous AI Lakehouse organisiert Geschäftsdaten in einem Modell, das widerspiegelt, wie Ihre Organisation sie analysiert.
Ein Datenwert gibt an, wie viel. Metadaten sagen Ihnen, was der Wert bedeutet.
Beispiel: Ein Getränkeunternehmen erfasst einen Umsatz pro Einheit von 1.000.000 für Cola. Die Zahl wird nützlich, wenn Sie den Geschäftskontext kennen: Markt, Zeitraum, Produkt und Kennzahl.
Data value + Business context = Business meaning
1,000,000 Market: United States Unit Sales of Cola
Year: FY26 in the United States
Product: Cola during FY26
Measure: Unit SalesIn Essbase enthält eine Anwendung einen Cube. Ein Cube ist eine Essbase-Datenbank, die Daten in drei oder mehr Dimensionen organisiert.
Eine Gliederung definiert die Cube-Struktur: ihre Dimensionen, Elemente und ihre Beziehungen. Eine Dimension ist eine Kategorie von Geschäftsdaten. Ihre Mitglieder sind die Werte innerhalb dieser Kategorie.
In diesem Beispiel sind "Markt", "Jahr", "Produkt" und "Kennzahl" Dimensionen. Die USA, FY26, Cola und Unit Sales sind Mitglieder.
Cube outline
|
+-- Market
| `-- United States
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+-- Year
| `-- FY26
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+-- Product
| `-- Cola
|
`-- Measure
`-- Unit SalesEssbase speichert den Wert an der Schnittmenge dieser Elemente:
(USA, FY26, Cola, Unit Sales) = 1.000.000
Wenn Sie den Cube verwenden, ändern Sie die Elemente, um eine andere Geschäftsfrage zu stellen. Beispiel: Wählen Sie ein anderes Produkt, ein anderes Jahr oder einen anderen Markt aus, um den Umsatz pro Einheit zu vergleichen.
Sie können die Daten segmentieren und würfeln, indem Sie Elemente in verschiedenen Dimensionen auswählen, zwischen Geschäftsperspektiven wechseln und von Summenelementen zu Details aufgliedern. Diese Flexibilität unterstützt interaktive, mehrdimensionale Analysen (d. h. Geschwindigkeit des Denkens): Sie können der nächsten Geschäftsfrage folgen, ohne das zugrunde liegende Geschäftsmodell zu ändern oder die Geschäftslogik neu zu definieren.
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