사용자정의
비즈니스 요구사항을 충족하고 보고 기능을 높이기 위해 Fusion Data Intelligence를 사용자정의할 수 있습니다.
Oracle은 두 개의 사전 구축된 콘텐츠 롤아웃 후 단계별 구현 접근 방식을 따르고 사용자 정의를 수행할 것을 권장합니다. 처음 두 개의 사전 구축된 콘텐츠 단계에서 사인오프하기 전에 사용자정의를 수행하면 구현 프로젝트에 불필요한 위험이 추가됩니다. 마스터 개발 환경으로 간주되는 환경에서 사용자정의 활동을 수행해야 합니다.
Fusion Data Intelligence를 확장하여 보고 콘텐츠, 데이터 콘텐츠, 의미 모델 콘텐츠 및 보안 지정을 수정 및 생성할 수 있습니다. 이러한 유형은 반드시 서로 의존하는 것은 아니며 반드시 순차적일 필요는 없으며 비즈니스 요구 사항에 모두 적용되는 것은 아닙니다.
사용자정의 보고서
Fusion Data Intelligence에는 사용자가 보고서를 생성할 수 있도록 사전 제작된 보고서 및 주제 영역이 포함되어 있습니다. 사용자가 사전 구축된 주제 영역을 사용하여 사용자정의 보고서를 생성하는 경우 올바른 권한을 가진 올바른 비즈니스 사용자가 사용자정의 보고서 및 프로젝트에 접근할 수 있도록 이를 구성하고 적절하게 보호해야 합니다.
사용자정의 보고서에는 여러 유형이 있습니다. 적절한 권한으로 특정 폴더에 각 유형을 저장할 계획입니다.
- 개발자 또는 주요 고급 사용자는 특정 소비자 그룹과 공유할 보고서를 정의합니다.
- 애플리케이션 역할은 해당 보고서에 대한 읽기 접근 권한이 있어야 하는 모든 소비자를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
- 쓰기 액세스 권한이 있어야 하는 사용자가 역할을 사용할 수 있습니다.
- 각 역할에 대해 이러한 보고서를 저장할 수 있는 적절한 읽기 또는 쓰기 액세스 권한이 있는 공유 폴더를 사용할 수 있습니다.
- 서비스 관리자는 항상 폴더를 완전히 제어할 수 있습니다.
- 비즈니스 사용자가 직접 생성한 임시 보고서는 사용자 폴더에 저장됩니다.
- 비즈니스 사용자가 공유하기 위해 생성한 임시 보고서는 모든 사용자에 대한 쓰기 액세스 권한이 있는 특정 공유 폴더에 저장됩니다. 필요한 경우 보고서를 생성하는 사용자는 선택한 사용자에게만 액세스 권한을 부여할 수 있는 권한을 구성할 수 있습니다.
이 태스크를 수행하려면 Fusion Data Intelligence 서비스 관리자, Fusion Data Intelligence 보안 관리자 및 Fusion Data Intelligence 작성자가 필요합니다.
데이터 확장
서비스 관리자 및 데이터 엔지니어는 데이터 확장을 사용하여 분석을 위한 추가 데이터를 추가합니다.
- 사용자정의 데이터 구성
- 데이터 보강
- Oracle Analytics Cloud 데이터세트 및 데이터 플로우를 사용하는 셀프 서비스
- Oracle Data Integrator와 같은 타사 ETL 툴
사용자정의 데이터 구성
커스터마이징 데이터 구성은 데이터를 자율운영 데이터 웨어하우스로 신속하게 가져올 수 있는 즉시 사용 가능한 템플릿입니다.
현재 사용 가능한 템플리트는 보조 가변필드(DFF라고도 함)뿐입니다. 각 객체에 대해 임포트할 DFF 열 목록만 선택해야 합니다. 데이터는 Oracle에서 관리하는 파이프라인에 로드되고 의미 계층에 자동으로 추가됩니다.
사용자정의 애플리케이션으로 데이터 확장을 참조하십시오.
데이터 보강
데이터 보강을 사용하여 변환이 필요하지 않은 지원되는 데이터 소스의 데이터를 추가합니다. 데이터 보강을 통해 로드할 뷰 객체에서 Oracle Fusion Cloud Applications 데이터를 사용할 수 있어야 합니다. 데이터 보강은 기존 차원을 확장하고, 새 차원을 생성하고, 새 사실을 생성할 수 있습니다.
- Oracle이 실행을 관리합니다.
- 데이터 일관성에 필수적인 사전 구축된 파이프라인으로 일정이 잡혀 있습니다(추출 날짜는 동일합니다).
- 다른 추출 도구를 구입, 학습 또는 관리할 필요가 없습니다.
그러나 데이터 보강에는 현재 다음과 같은 제한이 있습니다.
- 데이터 변환이 없습니다.
- 다른 테이블 및 데이터 소스와 조인하지 않습니다.
- 지원되는 데이터 소스는 제한된 개수로, 대부분 미리 보기에서만 사용할 수 있습니다.
보강 테이블에 구축된 OAX_USER 스키마의 뷰를 활용하여 변환 및 조인을 구현합니다. 성능 요구 사항에 따라 이러한 뷰를 구체화할 수 있습니다. 그러나 이는 간단한 사용 사례에만 유용합니다. 변환이 너무 복잡할 경우(다중 조인, 집계) 성능 및 유지 관리 문제가 빠르게 발생합니다. 이 경우 타사 추출 도구를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
데이터 보강 정보를 참조하십시오.
Fusion Data Intelligence 데이터세트 및 데이터 플로우를 사용하는 셀프 서비스
Fusion Data Intelligence를 사용하면 데이터세트를 직접 업로드하여 보고하거나 기존 주제 영역과 조인하는 데 사용할 수 있습니다.
이러한 데이터 세트는 파일에서 가져오거나 외부 응용 프로그램에 대한 연결을 사용하여 정의할 수 있습니다. 데이터 세트는 비즈니스 사용자가 의미 모델에 없는 외부 데이터를 가져올 수 있는 셀프 서비스 확장 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 데이터 플로우는 데이터 집합 데이터를 변환하고 Fusion Data Intelligence 데이터베이스의 사용자정의 스키마로 로드합니다. 데이터 플로우는 소량의 데이터만 로드할 수 있으며 현재 소유자만 액세스할 수 있습니다. 그러나 데이터베이스에 로드되면 해당 테이블을 의미 계층에 추가할 수 있습니다. 선택한 모드에 따라 데이터 플로우는 실행 시 대상 테이블을 삭제하고 재생성할 수 있습니다. 의미 계층에서 사용되는 테이블에는 사용자 OAX$OAC에 대한 액세스 권한이 부여되어야 하므로 기본적으로 전체 사용자 정의 스키마에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이 더 안전합니다. 그렇지 않은 경우 데이터 플로우를 실행할 때마다 grant SQL 문을 실행합니다.
타사 ETL(추출, 변환 및 로드) 도구
Fusion Data Intelligence를 사용하면 데이터세트를 직접 업로드하여 보고하거나 기존 주제 영역과 조인하는 데 사용할 수 있습니다.
Oracle Autonomous AI Lakehouse를 지원하는 타사 추출 도구는 외부 데이터를 Fusion Data Intelligence 데이터베이스로 로드할 수 있습니다. Oracle Data Integrator는 추출 툴의 예입니다.
다른 솔루션이 적합하지 않은 경우 추출 도구를 사용하여 외부 데이터를 최후의 수단으로 로드하도록 계획합니다. 먼저 데이터 보강 및 커넥터를 검토해야 하며, 이러한 기능 중 하나를 사용할 수 없는 경우 마켓플레이스 및 기타 ETL 도구에 Oracle Data Integrator를 사용할 계획입니다.
추출 툴을 사용하여 데이터를 Fusion Data Intelligence 데이터베이스로 로드할 때 중요한 몇 가지 요소가 있습니다.
- 데이터베이스 리소스 경합을 방지하기 위해 사용자정의 데이터 로드가 파이프라인과 동시에 실행되지 않도록 합니다. 프로세스 이름이 _REFRESH_SCHEDULED인 DW_WH_REFRESH_SUMMARY 테이블에 새 레코드가 삽입될 때 증분 파이프라인이 완료되는지 확인할 수 있습니다.
- 자율운영 데이터 웨어하우스에 대한 Low 서비스 연결을 사용합니다. 높음 또는 중간 서비스를 사용하면 리소스가 너무 많이 소모되어 데이터베이스에서 실행되는 다른 프로세스에 대해 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
- 로드 프로세스 설계에 따라 사용자가 로드되는 동안 사용자 정의 테이블에 액세스하는 경우 데이터 불일치 및 성능 문제가 보고서에 나타날 수 있습니다. 업무 시간 외에 데이터를 로드해 보십시오.
의미 모델 확장
비즈니스 요구사항을 충족하도록 의미 모델을 확장할 계획입니다. 따라서 데이터 확장을 활용하기 위해 주제 영역을 생성하고 수정해야 합니다.
- 주제 영역 추가 또는 확장
- 차원 추가 또는 확장
- 팩트 추가
- 계층 추가 또는 확장
- 세션 변수를 추가합니다.
- 파생된 열 추가
- 일부 상황에서는 데이터 보강을 사용하여 의미 계층에 새 데이터를 자동으로 추가합니다. 데이터 보강을 사용하여 추가 정보를 로드하는 경우 시맨틱 계층을 확장하는 데 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 세 가지 유형의 데이터 보강이 있습니다.
- 엔티티 확장: 기존 차원에 속성을 추가하려면 이 옵션을 사용합니다. 이 유형의 데이터 보강으로 로드된 속성은 선택한 폴더의 주제 영역에 자동으로 표시됩니다. 이 확장 유형은 엔티티의 기본 키에 대한 조인을 통해서만 가능합니다.
- 사용자정의 차원: 완전히 새로운 차원을 생성하는 데 사용합니다. 이 유형의 데이터 증강으로 로드된 속성은 데이터 증강으로 생성된 사용자정의 팩트와 조인된 경우에만 주제 영역에 추가됩니다.
- Custom Fact: 새 사실값(fact) 테이블을 생성하는 데 사용합니다. 이 유형의 데이터 보강으로 로드된 속성 및 측정은 선택된 주제 영역에 자동으로 추가됩니다. 주제 영역 지정은 필수가 아닙니다.
데이터 보강의 일반적인 용도는 조인 키가 데이터 소스에 포함되어 있다고 가정하여 추가 속성으로 차원을 확장하는 것입니다.
- 데이터 보강 프로세스에 의해 생성된 테이블을 사용할 수 있는 의미 모델 확장 마법사를 사용합니다. 의미 계층을 수정하는 데 사용할 기본 도구입니다. 다음은 몇 가지 예이지만 철저하지는 않습니다.
- 데이터는 데이터 보강을 통해 로드되지만 데이터 보강은 의미 모델에서 적절하게 수정할 수 없습니다. 예를 들어, 기존 차원과의 조인이 기본 키를 기반으로 하지 않거나 데이터를 로드한 후 일부 변환을 적용해야 합니다.
- 사전 제작 주제 영역에 확장을 추가해야 합니다.
- 계산은 미리 작성된 팩트를 기반으로 합니다.
이 툴의 일반적인 용도는 기존 팩트 측정항목을 기반으로 파생된 측정항목을 생성하거나 데이터 보강을 통해 조인할 수 없는 속성으로 차원을 확장하는 것입니다.
- 특히 사용자정의 모델을 생성할 때는 사전 구축된 열과 사용자정의 열이 동일한 보고서에서 사용되도록 사전 구축된 차원과 조인해야 합니다.
- 각 단계에서 필요한 모든 수정 사항을 해당 객체에 적용하여 의미 계층 사용자 정의 단계 수를 가능한 한 최소화합니다. 동일한 객체에 대한 추가 사용자정의가 나중에 추가되면 새 사용자정의를 추가하는 대신 기존 단계를 수정합니다.
- Fusion Data Intelligence 서비스 관리자
- 데이터 엔지니어
보안 확장
새 애플리케이션 및 기존 애플리케이션 롤을 사용하여 데이터 및 의미 모델 확장에 대한 데이터 및 객체 보안을 구성할 수 있습니다.
- 애플리케이션 데이터 역할을 사용하여 데이터에 대한 사용자 액세스를 제한하여 데이터 보안을 제공합니다. 애플리케이션 데이터 역할에 따라 사용자에게 표시되는 데이터를 필터링합니다. 데이터 보안 구성은 소스 Oracle Fusion Cloud Applications에 따라 크게 다릅니다. 각 Fusion Data Intelligence 애플리케이션에는 데이터 보안을 처리하는 방법이 있습니다. Fusion Data Intelligence 플랫폼 기능은 항상 동일하지만 애플리케이션에 따라 다르게 사용됩니다. 보안 지정 구성은 Fusion Data Intelligence 애플리케이션에 따라 완전히, 부분적으로 또는 자동화되지 않습니다.
- 사전 구축된 사용자정의 업무 역할을 사용하여 카탈로그 콘텐츠(보고서 및 시각화) 및 주제 영역 콘텐츠(주제 영역, 폴더 및 열)에 대한 사용자 접근을 제한하는 객체 권한을 설정합니다. 업무 역할은 보호되는 객체에 대해 "기본값(상위 요소에서 상속)", "액세스 권한 없음" 또는 "읽기 전용" 권한 레벨을 설정합니다.
- 사전 구축된 업무 역할에 대한 권한을 사용자정의하고 사용자정의 역할에 대한 권한을 생성합니다.
- 사전 구축된 데이터 보안 구성을 평가하고 이 구성이 만족하는 비즈니스 요구 사항을 결정합니다. 사전 구축된 데이터 보안 구성에 충족되지 않는 모든 요구사항에 데이터 보안 확장을 사용합니다.
- 모든 보안 확장을 문서화합니다.
- 확장 기능 및 확장 기능을 보호하는 해당 애플리케이션 역할의 매트릭스를 유지 관리합니다.
- 보안 확장을 운용 환경에 게시하기 전에 테스트하여 검증합니다.