목적에 맞게 구축된 로컬 주제 영역 생성

로컬 주제 영역은 보다 의도적인 Oracle Analytics AI Assistant 사용에 필요한 정보를 설명할 수 있습니다.

이렇게 하면 인덱싱을 더 쉽게 수행하여 주제 영역에 대한 이점을 얻을 수 있습니다. 모든 열을 인덱스화할 수 있지만 적절한 크기를 맞추면 성능과 임시 탐색이 모두 허용되는 균형이 깨질 수 있습니다. 이 섹션에서는 Human Capital Management 주제 영역을 로컬 주제 영역 구축의 예로 볼 수 있습니다. 실제로 작성자 유저는 업무 요구와 관련된 주제 영역을 선택해야 합니다.

해당 폴더에 포함된 데이터 요소의 하위 집합을 포함하여 기존 주제 영역에서 로컬 주제 영역을 생성합니다. 일반적으로 보고서 및 시각화에 사용되는 열 및 척도입니다. 로컬 주제 영역은 워크북의 특정 비즈니스 컨텍스트를 위해 특별히 제작되었습니다. Oracle Analytics AI Assistant는 관련 데이터로만 범위를 좁혀 최종 사용자에게 보다 집중적이고 상황에 맞는 답변을 제공할 수 있게 해줍니다.

HR 리더가 직무군, 연령대, 인력 손익 및 내부 이동성 전반의 인원 수 추세를 파악하여 조직의 건강, 다양성 및 미래 인력 계획에 대한 전략적 결정을 내리기를 원한다고 가정해 보겠습니다. 필수 차원 및 측정 단위만 캡처하는 로컬 주제 영역을 생성하면 워크북에 명확하고 모호한 비즈니스 컨텍스트를 제공할 수 있으므로 Oracle Analytics AI Assistant를 사용하여 필요한 분석 인사이트를 얻는 동안 리더가 자급자족할 수 있습니다.

다음 절차에서는 이 용도로 로컬 주제 영역을 생성하는 방법을 보여줍니다.

1. 작성자 사용자로 로그인합니다.
2. Oracle Fusion Data Intelligence 인스턴스와 연관된 Oracle Analytics Cloud 홈 페이지에서 생성, 데이터 집합 순으로 누르고 로컬 주제 영역을 선택합니다.
3. 아래로 스크롤하여 HCM - Workforce Core로 이동한 다음 클릭하여 데이터세트에 포함하도록 끌어옵니다.
4. 열을 추가하려면 HCM- 인력 핵심 아이콘을 두 번 누릅니다.
5. 다음을 선택하여 로컬 주제 영역에 추가합니다.
   1. 시간을 확장한 다음 연도, 분기, 월, 날짜와 같은 관련 시간 차원 속성을 추가한 다음 선택한 항목 추가를 누릅니다.
   2. 밴드를 확장한 다음 연령대 테이블에서 이름과 같은 관련 기간 이름을 추가한 다음 선택 항목 추가를 누릅니다.
   3. 근로자 테이블을 확장하고 기본 정보, 관리자 정보, 고용 정보 및 교육을 선택한 다음 선택한 항목 추가를 누릅니다.
   4. 공통 테이블을 확장하고 부서를 연 다음 부서 이름을 선택하고 HR 비즈니스 단위를 연 다음 비즈니스 단위 이름을 선택하고 등급을 연 다음 등급 이름을 선택하고 위치를 연 다음 국가를 선택하고 직무를 연 다음 직무 이름을 선택하고 포지션을 연 다음 포지션 이름을 선택합니다. 선택된 항목 추가를 누릅니다.
   5. 인력 팩트를 확장한 다음 팩트 - 인력 인원 수, 팩트 - 인력 개인 수, 팩트 - 인력 이벤트, 팩트 - 인력 근속 기간, 팩트 - 보상 및 팩트 - 성과와 같은 테이블을 확장하고 워크북의 비즈니스 컨텍스트에 맞는 관련 측정만 추가한 다음 선택 항목 추가를 누릅니다.
6. 테이블 이름을 HCM -Workforce Core: 샘플 LSA로 설정하고 확인을 누릅니다.
7. 저장을 누른 다음 데이터 집합의 이름을 Sample LSA로 지정하고 확인을 누릅니다.
8. Oracle에서 제공한 샘플 워크북 중 하나를 임포트한 경우 로컬 주제 영역을 이미 사용할 수 있습니다.