Aumenta i dati

Migliora i dati utilizzati negli analytics con dati aggiuntivi, vari calcoli e combinazioni per abilitare analytics completi e visualizzazioni multiforme. Aumentando i dati, puoi ridurre o addirittura eliminare l'intervento manuale nello sviluppo di insight significativi sui dati aziendali.

La data augmentation consente di aumentare i dati che trasferisci dalle Oracle Fusion Cloud Applications e da altre origini a cui puoi connetterti utilizzando i connettori di Oracle Fusion Data Intelligence. Vedere la sezione Connettori in Anteprima delle funzioni. È possibile aggiungere dati ai report da vari data store (oggetti vista Business Intelligence) delle origini dati di Oracle Fusion Cloud Applications.

Per trovare i data store disponibili per l'estrazione mediante l'aumento, vedere la sezione Data store in Riferimento per Oracle Fusion SCM Analytics, Riferimento per Oracle Fusion HCM Analytics e Riferimento per Oracle Fusion ERP Analytics. Sebbene non vi sia alcun limite tecnico, puoi creare un massimo di centinaia di data augment per un singolo tenant per garantire prestazioni ottimali di tutte le pipeline di dati. Per ulteriori domande, contattare il Supporto Oracle. Inoltre, vedere Esiste una limitazione sul volume di dati esterni estratto in Autonomous AI Lakehouse?

Opzioni SME per Data Augmentation: la funzione Opzioni SME per Data Augmentation è disponibile nella scheda Funzioni disponibili a livello generale della pagina Abilita funzioni.

Nota:

Questa funzione non è più consigliata per l'uso e potrebbe essere rimossa nelle prossime release.

Per ottenere prestazioni e stabilità ottimali, Oracle consiglia di non abilitare questa opzione. Invece, configura manualmente il tuo modello semantico con le estensioni utente, invece di fare in modo che la data augmentation generi automaticamente le estensioni del modello semantico di sistema. Il motivo di questo suggerimento è qualsiasi modifica alla data augmentation di base, a cui viene fatto riferimento nel modello semantico, che fa sì che le estensioni del modello semantico diventino non sincronizzate e non riescano. La pratica consigliata è quella di separare il processo Data Augmentation e Semantic Model Extension, che fornisce una maggiore flessibilità per la modellazione complessa e previene gli errori. In futuro, durante la creazione di data augment, utilizzare sempre il tipo di data set e definire le proprie estensioni del modello semantico utente. Non creare nuove incrementi di dati (di tipo Dimensione, Fact o Estendi entità) che creano le estensioni del modello semantico di sistema. Se possibile, convertire tutti i data augment esistenti in data set ed estensioni del modello semantico dell'utente.

Ecco alcuni casi d'uso durante l'aumento dei dati delle Oracle Fusion Cloud Applications con i dati di diversi data store consente insight approfonditi e mirati:

• Vendite di prodotti: aggiungere informazioni di prodotto simili da origini dati diverse per creare un report che confronta prodotti simili in un'area specifica.
• Media delle fatture spese: aggiungere varie fatture spese per creare una media delle spese periodiche.