Principales preguntas frecuentes sobre personalización y aumento de datos
En este tema se identifican las principales preguntas frecuentes sobre la personalización y el aumento de datos de Oracle Fusion Data Intelligence.
¿Puedo personalizar el contenido de Oracle predefinido?
Sí, puede personalizar el contenido de Oracle predefinido mediante la personalización del modelo semántico.
¿Extrae Oracle Fusion Data Intelligence todos los datos de Oracle Fusion Cloud Applications?
Oracle Fusion Data Intelligence incluye un modelo semántico base con metadatos predefinidos. Los pipelines de datos extraen datos y cargan las tablas predefinidas para todas las áreas funcionales activadas. El aumento de datos permite incorporar cualquier dato personalizado a Oracle Fusion Data Intelligence.
¿Por qué se rechazan algunos de mis aumentos de datos, configuraciones de datos personalizadas y áreas funcionales?
Cuando se ejecuta un trabajo incremental, el sistema extrae datos de todos los módulos (aumentos de datos, configuraciones de datos personalizadas y áreas funcionales) que se activan. Si ha activado cualquier aumento de datos antes de la siguiente ejecución incremental o marcado con Restablecer datos, el sistema recupera los datos de estos módulos en su totalidad. Es posible que no se obtengan datos para algunos de los aumentos de datos debido a nuevas columnas agregadas o a algún problema con la extracción. En ese caso, el sistema rechaza los aumentos de datos, las configuraciones de datos personalizadas y las áreas funcionales.
¿Dónde puedo encontrar las mejores prácticas de personalización del modelo semántico?
Consulte Recomendaciones y consejos para ampliar el modelo semántico.
¿Puedo ampliar Oracle Fusion Data Intelligence con objetos de vista pública (PVO) personalizados?
Sí, puede ampliar Oracle Fusion Data Intelligence con PVO personalizados. Consulte Fusion Data Intelligence Extension with Custom PVOs para obtener más información.
¿Puedo crear modelos de datos personalizados con el marco de modelo semántico?
Sí, puede crear modelos de datos personalizados mediante el marco de modelo semántico. Consulte Caso de uso de modelo de datos personalizado para obtener más información.
¿Proporciona Oracle Fusion Data Intelligence todos los campos flexibles descriptivos (DFF)?
Los pipelines de datos de Oracle Fusion Data Intelligence no incorporan todos los DFF por motivos de rendimiento. Asegúrese de configurar el asignador de DFF que proporciona la capacidad de seleccionar solo los DFF y los atributos que son necesarios para la generación de informes. Consulte Acerca de la ampliación de datos con el asignador de atributos de campos flexibles descriptivos para obtener más información sobre la configuración del asignador de campos flexibles descriptivos.
Cuando utilizo el mapeador DFF, ¿también obtengo DFF personalizados?
Sí, obtendrá DFF personalizados siempre que estén activados para BI. Consulte Acerca de la ampliación de datos con el asignador de atributos de campos flexibles descriptivos.
¿Puedo acceder al archivo de repositorio?
El modelo semántico de Oracle Fusion Data Intelligence no expone el archivo de repositorio. Sin embargo, puede utilizar la consola de Oracle Fusion Data Intelligence para definir las conexiones externas al archivo de repositorio.
¿Por qué los cambios de columna no se reflejan inmediatamente después de actualizar un aumento existente?
Los cambios son visibles después de la siguiente ejecución incremental.
¿Por qué aparece el mensaje "There Are Pending System Requests" al publicar un modelo después de activar todos los módulos correctamente?
Está viendo este mensaje porque después de cada activación de módulo, se vuelven a aplicar los pasos de personalización. Debido a que la última activación del módulo finalizó recientemente, la solicitud de publicación está en cola. Oracle Fusion Data Intelligence procesa las solicitudes pendientes en breve.
¿Por qué a veces se tarda mucho tiempo en modificar el paso del área temática mientras se amplía el modelo semántico?
El área temática replicada normalmente hereda todo del área temática principal, como permisos y roles. Por lo tanto, dependiendo del tamaño del área temática, se tarda un tiempo en completarse.
¿La aplicación externa y el aumento pueden coexistir si tiene el aumento en el mismo objeto que forma parte del modelo semántico de esqueleto utilizado para la aplicación externa?
La aplicación externa y el aumento no pueden existir. Si tiene un aumento en el mismo objeto que forma parte del modelo semántico de esqueleto utilizado para la aplicación externa, debe mover esos aumentos al modelo semántico externo.
¿Por qué veo mis aumentos de datos sin datos en el estado "Rechazado" del objeto de vista pública (PVO)?
El sistema rechaza automáticamente los aumentos de datos sin registros. Debe asegurarse de que el PVO subyacente contenga datos antes de crear extensiones de modelo semántico y de aumento de datos sobre él.
¿Está soportado el tipo de dato CLOB en el aumento de datos?
No, no se admite actualmente.
¿Puedo cambiar un aumento de datos después de incluirlo en el programa de refrescamiento de datos frecuente?
Si cambia un aumento de datos después de incluirlo en el programa de refrescamiento de datos frecuente, debe eliminar ese aumento de datos y dejar que finalice el siguiente refrescamiento incremental. De lo contrario, es posible que falle el refrescamiento de datos frecuente. Una vez finalizado el refrescamiento incremental, puede volver a agregar el aumento de datos actualizado al programa de refrescamiento de datos frecuente.
¿Cómo puedo resolver módulos activados incoherentes entre el entorno y la plantilla de modelo semántico?
- Los módulos activados en el entorno no son coherentes con la plantilla utilizada para crear el modelo semántico de la aplicación externa. Esto provoca problemas posteriores. Vuelva a descargar la plantilla y a crear el modelo semántico de la aplicación externa.
- Identifique las inconsistencias:
- Descargue el modelo semántico importado. Consulte Descarga del modelo semántico importado.
- Exporte la plantilla de modelo semántico. Consulte Exportación de la plantilla de modelo semántico.
- Abra cada modelo semántico en las herramientas de cliente de Oracle Analytics. Para ello, vaya a Gestionar en el menú y, a continuación, seleccione Proyectos y compare la lista de proyectos y objetos definidos.
- Vuelva a generar una plantilla de modelo semántico consistente:
- Suprima el área funcional inconsistente de Oracle Fusion Data Intelligence mediante el mosaico Configuración de datos de la consola.
- Espere a que se complete el pipeline.
- En el separador Extensiones de modelo semántico, Actividad, confirme que se han ejecutado Aplicar pasos del sistema y Generación de plantilla de modelo semántico.
- Exporte la plantilla de modelo semántico que ahora es consistente. Consulte Exportación de la plantilla de modelo semántico.
- Cree una aplicación externa coherente:
- Opción 1: vuelva a importar los objetos personalizados en una plantilla de modelo semántico consistente. Consulte Modelación de objetos de modelo semántico personalizados.
- Opción 2: elimine manualmente los proyectos y objetos no coherentes del modelo semántico importado.
- Identifique las inconsistencias mediante la comparación de las áreas funcionales de Oracle Fusion Data Intelligence activadas en la instancia en la que se está importando el grupo con la lista de proyectos en el modelo semántico de aplicación externa incluido en el grupo.
- Cree una aplicación externa coherente:
- Importe y fusione una aplicación externa consistente en la instancia de desarrollo o prueba. Consulte Fusión de aplicaciones externas.
- Exporte el grupo de modelos semánticos consistentes en la instancia de desarrollo o prueba. Consulte Export a Bundle.
- Importe y despliegue el paquete de modelos semánticos consistente en la instancia de producción. Consulte Importación de un paquete y Despliegue de un paquete.
¿Por qué no se muestran los segmentos personalizados en mi idioma traducido?
Los segmentos personalizados traducidos no están soportados en Oracle Fusion Data Intelligence, por lo que los segmentos personalizados solo se muestran en inglés.
Después de migrar al marco Sandbox, ¿por qué se tarda más en fusionar mi aplicación externa?
La fusión de un modelo semántico de aplicación externa con el marco Sandbox es un proceso de varios pasos. En el marco de sandbox, los desarrolladores pueden personalizar y ampliar objetos de aplicaciones externas. Por lo tanto, al fusionar la aplicación externa, todas las extensiones del sistema, las extensiones de usuario de personalización de sandbox y la aplicación externa se vuelven a aplicar y, por lo tanto, aumenta la duración de la fusión. Esta recompilación completa garantiza que el modelo semántico sea consistente y esté libre de errores.
Después de migrar al marco Sandbox, ¿por qué se tarda mucho tiempo en aplicar cambios y fusionar con el sandbox principal?
Independientemente de lo pequeñas que sean las modificaciones, la aplicación de cambios y la operación de fusión siempre recompilan el modelo semántico completo. El tamaño del modelo semántico y el número de personalizaciones que se van a aplicar determinan la duración de la fusión.
Puede seleccionar Ejecución manual de la aplicación de extensiones del sistema para ejecutar los pasos del sistema manualmente en lugar de ejecutarse automáticamente y reducir el tiempo de aplicación del entorno de prueba. Consulte Configuración de parámetros de informe globales.
¿Qué activa los pasos del sistema para que se ejecuten?
Los siguientes activan los pasos del sistema para su ejecución:
- Cambios realizados en componentes, como aumentos de datos (crear dimensión, crear hecho, extensión de entidad), aplicaciones o configuraciones de datos personalizadas (como campos flexibles descriptivos, análisis de cuentas configurables, Fusion Accounting Hub y la aplicación Supply Chain Planning).
Esto incluye:
- Creación, supresión, activación y desactivación de estos componentes.
- Realizar cambios estructurales, como agregar o eliminar atributos.
- Ejecución de recargas completas. Consulte Programa de recarga de datos.
- Programación de un nuevo refrescamiento de datos frecuente. Consulte Programación de refrescamientos frecuentes de datos con mecanismo de refrescamiento rediseñado (vista previa).
- Los errores del modelo semántico y requieren un rollback del sistema. Por ejemplo, si el modelo semántico tiene errores que bloquean una actualización de versión, el sistema puede realizar un rollback obligatorio para procesar el parche de versión necesario.
- El almacén y el origen de datos se restablecen y recargan:
- Restableciendo el almacén de datos. Consulte Restablecimiento del almacén de datos.
- Restablecimiento y recarga del origen de datos. Consulte Restablecer y recargar el origen de datos.
- Aplicación manual de extensiones del sistema. Consulte Aplicación de extensiones del sistema.
- Volver a aplicar las extensiones del sistema en la aplicación externa. Consulte Importar el modelo semántico.
- Exposición de las columnas personalizadas en las áreas temáticas listas para usar de la aplicación externa.
Si desea reducir el tiempo de aplicación del entorno de prueba y prefiere ejecutar los pasos del sistema manualmente, puede activar la ejecución manual de la aplicación de extensiones del sistema. Consulte Configuración de parámetros de informe globales.
¿Cómo gestiono las instantáneas en Oracle Fusion Data Intelligence?
Para crear y restaurar instantáneas, utilice paquetes. Consulte Agrupación de artefactos de aplicación en Oracle Fusion Data Intelligence.
¿Puedo gestionar la configuración del sistema de Oracle Analytics Cloud en Oracle Fusion Data Intelligence?
Utilice la consola de instancia de servicio para definir opciones avanzadas para Oracle Fusion Data Intelligence. Consulte Definición de opciones avanzadas.
En Oracle Fusion Data Intelligence, ¿puedo gestionar las conexiones de base de datos de Oracle Analytics Cloud que se utilizan para la configuración del modelo semántico?
No, no puede gestionar las conexiones a la base de datos de Oracle Analytics Cloud en Oracle Fusion Data Intelligence. Las extensiones de modelo semántico de Oracle Fusion Data Intelligence solo se conectan a Oracle Autonomous AI Lakehouse aprovisionado.
¿Cómo modificar los objetos predefinidos de Oracle Analytics Cloud en el modelo semántico de Oracle Fusion Data Intelligence?
Copie los objetos predefinidos en Oracle Analytics Cloud y personalice los objetos predefinidos en modelos semánticos en Oracle Fusion Data Intelligence.
¿Cómo gestionar la caché del servidor (obis)?
Por defecto, todas las tablas predefinidas del modelo semántico tienen una duración de almacenamiento en caché ilimitada. Si tiene una aplicación externa, puede configurar su propia estrategia de gestión de caché de servidor. La caché del servidor (obis) se borra globalmente después de cada ejecución de pipeline de datos.