Domande frequenti principali su personalizzazione e data augmentation
In questo argomento vengono identificate le principali domande frequenti sulla personalizzazione e l'aumento dei dati di Oracle Fusion Data Intelligence.
Posso personalizzare il contenuto Oracle predefinito?
Sì, puoi personalizzare i contenuti Oracle predefiniti tramite la personalizzazione del modello semantico.
Oracle Fusion Data Intelligence estrae tutti i dati da Oracle Fusion Cloud Applications?
Oracle Fusion Data Intelligence è dotato di un modello semantico di base con metadati predefiniti. Le pipeline di dati estraggono i dati e caricano le tabelle predefinite per tutte le aree funzionali attivate. La data augmentation consente di portare qualsiasi dato personalizzato in Oracle Fusion Data Intelligence.
Perché alcune delle mie estensioni di dati, configurazioni di dati personalizzate e aree funzionali vengono rifiutate?
Quando viene eseguito un job incrementale, il sistema estrae i dati per tutti i moduli (aumento dei dati, configurazioni dei dati personalizzati e aree funzionali) attivati. Se è stata attivata una data augmentation prima della successiva esecuzione incrementale o è stata contrassegnata con Reset Data, il sistema recupera completamente i dati per questi moduli. È possibile non ottenere dati per alcune delle data augment a causa di nuove colonne aggiunte o di alcuni problemi di estrazione. In tal caso, il sistema rifiuta tali data augmentation, configurazioni di dati personalizzate e aree funzionali.
Dove posso trovare le best practice per la personalizzazione dei modelli semantici?
Vedere Suggerimenti e suggerimenti per estendere il modello semantico.
È possibile estendere Oracle Fusion Data Intelligence con oggetti vista pubblica (PVO) personalizzati?
Sì, puoi estendere Oracle Fusion Data Intelligence con PVO personalizzati. Per ulteriori dettagli, vedere Estensione Fusion Data Intelligence con UAV personalizzati.
Posso creare modelli di dati personalizzati con il framework del modello semantico?
Sì, puoi creare modelli di dati personalizzati utilizzando il framework del modello semantico. Per ulteriori dettagli, vedere Caso d'uso modello dati personalizzato.
Oracle Fusion Data Intelligence fornisce tutti i flexfield descrittivi (DFF)?
Le pipeline di dati di Oracle Fusion Data Intelligence non includono tutti i flexfield descrittivi per motivi di prestazioni. Assicurarsi di configurare il mapper DFF che consenta di selezionare solo i flexfield descrittivi e gli attributi necessari per la generazione di report. Per ulteriori informazioni sulla configurazione del mapper flexfield descrittivi, vedere Informazioni sull'estensione dei dati con il mapper attributi flexfield descrittivi.
Quando uso il mapper DFF, ottengo anche DFF personalizzati?
Sì, ottieni i flexfield descrittivi personalizzati purché siano abilitati per BI. Vedere Informazioni sull'estensione dei dati con il mapper attributi flexfield descrittivi.
È possibile accedere al file di repository?
Il modello semantico in Oracle Fusion Data Intelligence non espone il file del repository. Tuttavia, è possibile utilizzare la console di Oracle Fusion Data Intelligence per definire le connessioni esterne al file del repository.
Perché le modifiche alle colonne non vengono applicate immediatamente dopo l'aggiornamento di un'aumento esistente?
Le modifiche sono visibili dopo la successiva esecuzione incrementale.
Perché viene visualizzato il messaggio "Esistono richieste di sistema in sospeso" durante la pubblicazione di un modello dopo l'attivazione riuscita di tutti i moduli?
Questo messaggio viene visualizzato perché, dopo ogni attivazione del modulo, i passi di personalizzazione vengono riapplicati. Poiché l'ultima attivazione del modulo è stata completata di recente, la richiesta di pubblicazione è in coda. Oracle Fusion Data Intelligence elabora a breve le richieste in sospeso.
Perché a volte è necessario molto tempo per modificare il passo dell'area argomenti durante l'estensione del modello semantico?
L'area argomenti replicata eredita in genere tutto dall'area argomenti padre, ad esempio autorizzazioni e ruoli. Pertanto, a seconda delle dimensioni dell'area argomenti, il completamento richiede un po' di tempo.
L'applicazione esterna e l'aumento possono coesistere se si ha un aumento dello stesso oggetto che fa parte del modello semantico dello scheletro utilizzato per l'applicazione esterna?
L'applicazione esterna e l'aumento non possono coesistere. Se lo stesso oggetto fa parte del modello semantico dello scheletro utilizzato per l'applicazione esterna è stato aumentato, è necessario spostare tali incrementi nel modello semantico esterno.
Perché gli incrementi di dati personali non contengono dati nell'oggetto vista pubblico (PVO) con stato "Rifiutato"?
Il sistema rifiuta automaticamente gli incrementi di dati con zero record. È necessario assicurarsi che il PVO di base contenga dati prima di creare estensioni di data augmentation e modello semantico sopra di esso.
Il tipo di dati CLOB è supportato nella data augmentation?
No, al momento non è supportata.
È possibile modificare una data augmentation dopo averlo incluso nella schedulazione dell'aggiornamento frequente dei dati?
Se si modifica una data augmentation dopo averlo incluso nella schedulazione dell'aggiornamento frequente dei dati, è necessario rimuovere tale data augmentation e lasciare che il successivo aggiornamento incrementale termini. In caso contrario, l'aggiornamento frequente dei dati potrebbe non riuscire. Una volta completato l'aggiornamento incrementale, è possibile aggiungere nuovamente la data augmentation aggiornata alla schedulazione dell'aggiornamento frequente dei dati.
Come risolvere i moduli attivati incoerenti tra l'ambiente e il modello di modello semantico?
- I moduli attivati nell'ambiente non sono coerenti con il modello utilizzato per creare il modello semantico dell'applicazione esterna. Ciò causa problemi a valle. Scaricare di nuovo il modello e ricreare il modello semantico dell'applicazione esterna.
- Identificare le incoerenze:
- Scaricare il modello semantico importato. Vedere Scaricare il modello semantico importato.
- Esportare il modello di modello semantico. Vedere Esportare il modello semantico.
- Aprire ciascun modello semantico in Strumenti client di Oracle Analytics accedendo a Gestisci dal menu, quindi selezionando Progetti e confrontando l'elenco di progetti e oggetti definiti.
- Rigenera un modello di modello semantico coerente:
- Eliminare l'area funzionale Oracle Fusion Data Intelligence incoerente utilizzando la casella Configurazione dati nella console.
- Attendere il completamento della pipeline.
- Da Estensioni modello semantico, scheda Attività, verificare che siano stati eseguiti Applica passi di sistema e Generazione modello semantico.
- Esportare il modello di modello semantico che ora è coerente. Vedere Esportare il modello semantico.
- Crea un'applicazione esterna coerente:
- Opzione 1: reimportare gli oggetti personalizzati in un modello semantico coerente. Vedere Modello degli oggetti del modello semantico personalizzato.
- Opzione 2: rimuovere manualmente i progetti e gli oggetti non coerenti dal modello semantico importato.
- Identificare le incoerenze confrontando le aree funzionali di Oracle Fusion Data Intelligence attivate nell'istanza in cui il bundle viene importato con l'elenco di progetti nel modello semantico dell'applicazione esterna incluso nel bundle.
- Creare un'applicazione esterna coerente:
- Importare e unire un'applicazione esterna coerente nell'istanza di sviluppo o test. Vedere Unisci applicazioni esterne.
- Esporta il bundle di modelli semantici coerente nell'istanza di sviluppo o test. Vedere Esportazione di un bundle.
- Importa e distribuisci il bundle di modelli semantici coerente nell'istanza di produzione. Vedere Importa un bundle e Distribuisci un bundle.
Perché i segmenti personalizzati non vengono visualizzati nella lingua tradotta?
I segmenti personalizzati tradotti non sono supportati in Oracle Fusion Data Intelligence, pertanto i segmenti personalizzati vengono visualizzati solo in inglese.
Dopo la migrazione al framework sandbox, perché l'unione dell'applicazione esterna richiede più tempo?
L'unione di un modello semantico di applicazioni esterne con il framework Sandbox è un processo in più fasi. Nel framework sandbox, gli sviluppatori possono personalizzare ed estendere gli oggetti delle applicazioni esterne. Pertanto, quando si unisce l'applicazione esterna, tutte le estensioni di sistema, le estensioni utente di personalizzazione sandbox e l'applicazione esterna vengono riapplicate e quindi aumenta la durata dell'unione. Questa ricompilazione completa garantisce che il modello semantico sia coerente e privo di errori.
Dopo la migrazione al framework sandbox, perché l'applicazione delle modifiche e l'unione alla sandbox principale richiede molto tempo?
Indipendentemente da quanto piccole siano le modifiche, l'applicazione delle modifiche e l'operazione di unione ricompilano sempre il modello semantico completo. La dimensione del modello semantico e il numero di personalizzazioni da applicare determinano la durata dell'unione.
È possibile selezionare Esecuzione manuale di applicazione delle estensioni di sistema per eseguire i passi di sistema manualmente anziché in modo automatico e ridurre il tempo di applicazione della sandbox. Vedere Impostazione dei parametri dei rapporti globali.
Cosa attiva l'esecuzione dei passi di sistema?
I passi di sistema da eseguire sono i seguenti:
- Modifiche apportate a componenti quali data augmentations (creare dimensione, creare fact, estensione entità), applicazioni o configurazioni dati personalizzate (ad esempio Flexfield descrittivi, Analisi conto configurabile, Fusion Accounting Hub e Applicazione Supply Chain Planning).
Sono inclusi i passi seguenti:
- Creazione, eliminazione, abilitazione e disabilitazione di questi componenti.
- Apportare modifiche strutturali quali l'aggiunta o la rimozione di attributi.
- Esecuzione dei ricarichi completi. Vedere Pianificazione del ricaricamento dei dati.
- Pianificazione di un nuovo aggiornamento frequente dei dati. Vedere Pianifica aggiornamenti frequenti dei dati con meccanismo di aggiornamento riprogettato (anteprima).
- Errore del modello semantico e richiede un rollback del sistema. Ad esempio, se il modello semantico contiene errori che bloccano un aggiornamento della release, il sistema potrebbe eseguire un rollback obbligatorio per elaborare la patch di release necessaria.
- Warehouse e origine dati reimpostano e ricaricano:
- Reimpostazione del data warehouse. Vedere Reimpostazione del data warehouse.
- Reimpostazione e ricaricamento dell'origine dati. Vedere Reimposta e ricarica l'origine dati.
- Applicazione manuale delle estensioni di sistema. Vedere Applica estensioni di sistema.
- Riapplicazione delle estensioni di sistema nell'applicazione esterna. Vedere Importare il modello semantico.
- Esposizione delle colonne personalizzate nelle aree argomenti predefinite dell'applicazione esterna.
Se si desidera ridurre il tempo di applicazione della sandbox e si preferisce eseguire i passi di sistema manualmente, è possibile abilitare Esecuzione manuale di applicazione delle estensioni di sistema. Vedere Impostazione dei parametri dei rapporti globali.
Come si gestiscono gli snapshot in Oracle Fusion Data Intelligence?
Per creare e ripristinare gli snapshot, utilizzare i bundle. Vedere Bundle Your Application Artifact in Oracle Fusion Data Intelligence.
Posso gestire le impostazioni di sistema di Oracle Analytics Cloud in Oracle Fusion Data Intelligence?
Utilizzare la console dell'istanza di servizio per impostare le opzioni avanzate per Oracle Fusion Data Intelligence. Vedere Imposta opzioni avanzate.
In Oracle Fusion Data Intelligence è possibile gestire le connessioni al database di Oracle Analytics Cloud utilizzate per la configurazione del modello semantico?
No, non è possibile gestire le connessioni al database Oracle Analytics Cloud in Oracle Fusion Data Intelligence. Le estensioni del modello semantico di Oracle Fusion Data Intelligence si connettono solo al singolo Oracle Autonomous AI Lakehouse con provisioning eseguito.
Come modificare gli oggetti predefiniti di Oracle Analytics Cloud nel modello semantico di Oracle Fusion Data Intelligence?
Copiare gli oggetti predefiniti in Oracle Analytics Cloud e personalizzare gli oggetti predefiniti in modelli semantici in Oracle Fusion Data Intelligence.
Come gestire la cache del server (obis)?
Per impostazione predefinita, tutte le tabelle precostruite nel modello semantico hanno una durata di inserimento nella cache illimitata. Se si dispone di un'applicazione esterna, è possibile configurare la propria strategia di gestione della cache del server. La cache del server (obis) viene cancellata a livello globale dopo ogni esecuzione della pipeline di dati.