Informazioni sui parametri pipeline
I parametri della pipeline vengono applicati a tutte le aree funzionali.
- Pianificazione aggiornamento dati: specificare la frequenza e quando si desidera che si verifichi il caricamento dati incrementale. Quando si specifica il fuso orario, si consiglia di utilizzare i nomi delle città per gestire l'ora legale. Ad esempio, invece di selezionare un fuso orario come EST o PST, selezionare Europa/Bucarest o America/Los_Angeles. In questo caso, il processo di aggiornamento dei dati calcola il valore indicato nel campo Ora in base all'ora locale, indipendentemente dall'ora legale.
- Lingua analitica: specificare la lingua in cui si desidera estrarre i dati. La lingua che è possibile selezionare nel parametro Analytics Language si basa sulle lingue inizializzate delle applicazioni Oracle Fusion Cloud. È possibile selezionare solo una lingua alla volta. Le modifiche a questo parametro globale non hanno effetto immediatamente anche dopo l'aggiornamento successivo e possono causare risultati incoerenti perché l'aggiornamento porta solo i dati incrementali nella lingua selezionata. È necessario reimpostare il warehouse per assicurarsi che le modifiche siano effettive.
- Valuta analitica: le conversioni di valuta sono obbligatorie perché l'azienda potrebbe disporre di transazioni acquisite in più valute. Per creare analisi significative a livello aziendale, è necessario utilizzare una valuta comune. Oracle Fusion Data Intelligence consente di specificare una valuta di analitica per memorizzare gli importi nel data warehouse utilizzando questa valuta comune. Il processo di caricamento controlla il valore di valuta specificato e determina il tasso di cambio corrispondente in base alla base del tasso di cambio definita per ogni area argomenti per convertire gli importi nella valuta di analitica. È possibile rivedere i dettagli della base del tasso di cambio utilizzata in ogni area argomenti nella rispettiva pagina dei dettagli della metrica dell'area argomenti. La valuta analitica non sostituisce i requisiti specifici del libro contabile di conversione o generazione report relativi alla quadratura o alla generazione di report legali. Ad esempio, se l'organizzazione è un'azienda multinazionale con sede negli Stati Uniti, è probabile che si desideri scegliere Dollari USA (USD) come valuta di analitica.
- Tipo di tasso di cambio: specificare il tipo di tasso di cambio che si desidera utilizzare durante la conversione degli importi delle transazioni nella valuta analitica. Ad esempio, è possibile impostare Aziendale come tasso di cambio standard in tutta l'organizzazione per una valuta stabile.
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Data estrazione iniziale: la data estrazione iniziale viene utilizzata quando si estraggono i dati per un caricamento completo. Dopo aver estratto i dati per un'area funzionale, evitare di modificare la data di estrazione iniziale. Se è necessario modificare i dati di estrazione iniziale, dopo aver modificato la data, reimpostare il data warehouse e riattivare le aree funzionali. Vedere Reimpostazione del data warehouse.
È possibile specificare una data assoluta a partire dalla quale caricare i dati della transazione o un periodo relativo per caricare i dati della transazione all'interno del periodo di validità. Il sistema utilizza la data assoluta per elaborare e caricare i dati transazionali creati dopo la data di estrazione iniziale nel warehouse. Riduce tuttavia il volume di carico iniziale dei dati, con il tempo che il volume di dati cronologici può continuare ad aumentare. In questo scenario, specificare un periodo relativo perché con questo approccio è possibile aggiornare i dati per la finestra di spostamento del periodo specificato. Ad esempio, se il periodo relativo è di 3 anni, la data di estrazione effettiva viene spostata ogni giorno per considerare solo i dati per 3 anni. Nell'ambito dell'aggiornamento delle applicazioni, il sistema pulisce il data warehouse in base alla data di estrazione iniziale relativa specificata. L'opzione Data estrazione iniziale relativa consente di memorizzare solo la quantità di dati richiesta nel data warehouse, migliorando così le prestazioni ed evitando costi aggiuntivi a causa di una grande quantità di dati cronologici nel data warehouse.