Personalizar
Você pode personalizar o Fusion Data Intelligence para atender aos requisitos de negócios e aumentar os recursos de geração de relatórios.
A Oracle recomenda seguir a abordagem de implementação em fases e realizar as personalizações após os dois lançamentos de conteúdo predefinidos. A execução de personalizações antes da aprovação nas duas primeiras fases de conteúdo predefinidas adiciona riscos desnecessários a um projeto de implementação. Você deve executar atividades de personalização em um ambiente que considere o ambiente de desenvolvimento mestre.
Você pode estender o Fusion Data Intelligence para modificar e criar conteúdo de relatórios, conteúdo de dados, conteúdo de modelo semântico e designações de segurança. Esses tipos não dependem necessariamente um do outro, não são necessariamente sequenciais e nem todos podem se aplicar aos requisitos de negócios.
Relatórios Personalizados
O Fusion Data Intelligence inclui relatórios predefinidos e áreas de assunto que permitem aos usuários criar relatórios. À medida que os usuários criam relatórios personalizados usando as áreas de assunto predefinidas, é importante organizá-los e protegê-los adequadamente para garantir que os usuários corporativos corretos com as permissões corretas tenham acesso aos relatórios e projetos personalizados.
Há vários tipos de relatórios personalizados. Planeje salvar cada tipo em pastas específicas com permissão adequada.
- Desenvolvedores ou principais usuários avançados definem relatórios para serem compartilhados com grupos específicos de consumidores.
- Uma atribuição de aplicativo está disponível para identificar todos os consumidores que devem ter acesso de leitura a esses relatórios.
- Uma função está disponível para usuários que devem ter acesso de gravação.
- As pastas compartilhadas com acesso de leitura ou gravação apropriado para armazenar esses relatórios para cada função estão disponíveis.
- Os administradores de serviço sempre têm controle total para as pastas.
- Os relatórios ad hoc criados pelos próprios usuários de negócios são salvos na pasta do usuário.
- Os relatórios ad hoc criados por um usuário de negócios a serem compartilhados são armazenados em pastas compartilhadas específicas com acesso de gravação a todos. Se necessário, o usuário que cria o relatório pode configurar permissões para conceder acesso somente aos usuários selecionados.
Essa tarefa requer administrador de serviço do Fusion Data Intelligence, administrador de segurança do Fusion Data Intelligence e autores do Fusion Data Intelligence.
Extensões de Dados
Como administrador de serviços e engenheiro de dados, use extensões de dados para adicionar mais dados para análise.
- Configurações de Dados Personalizados
- Aumento de Dados
- Autoatendimento usando Conjuntos de Dados e Fluxos de Dados do Oracle Analytics Cloud
- Ferramenta ETL de terceiros, como o Oracle Data Integrator
Configurações de Dados Personalizados
As configurações de dados personalizadas são modelos prontos para uso que permitem trazer dados para o data warehouse autônomo rapidamente.
Atualmente, o único modelo disponível é para Flexfields Descritivos (também conhecido como DFF). Você só precisa selecionar a lista de colunas DFF que deseja importar para cada objeto. Os dados são carregados no pipeline gerenciado pela Oracle e adicionados à camada semântica automaticamente.
Aumento de Dados
Use o aumento de dados para adicionar mais dados de uma origem de dados suportada que não exija transformação. Os dados do Oracle Fusion Cloud Applications devem estar disponíveis em um objeto de exibição a ser carregado por meio de aumento de dados. O aumento de dados pode estender as dimensões existentes, criar novas dimensões e criar novos fatos.
- A Oracle gerencia a execução.
- Ele está programado com os pipelines predefinidos, que são essenciais para a consistência dos dados (as datas de extração são as mesmas).
- Não há necessidade de comprar, aprender ou gerenciar outra ferramenta de extração.
Mas o aumento de dados tem estas limitações no momento:
- Nenhuma transformação de dados.
- Não há associação com outras tabelas e origens de dados.
- Um número limitado de origens de dados suportadas, a maioria disponível somente para visualização.
Aproveite as views no esquema OAX_USER criadas nas tabelas de aumento para implementar transformações e junções. Dependendo dos requisitos de desempenho, essas views podem ser materializadas. No entanto, isso é útil apenas para casos de uso simples. Desempenho e manutenção rapidamente se tornam problemas se as transformações forem muito complexas (várias junções, agregados). Nesse caso, usar uma ferramenta de extração de terceiros é a melhor opção.
Consulte Sobre o Aumento de Seus Dados.
Autoatendimento usando Conjuntos de Dados e Fluxos de Dados do Fusion Data Intelligence
O Fusion Data Intelligence permite que os usuários façam upload de conjuntos de dados diretamente e os usem para geração de relatórios ou associação a eles com áreas de assunto existentes.
Esses conjuntos de dados podem ser provenientes de um arquivo ou definidos por meio de uma conexão com um aplicativo externo. Os conjuntos de dados são projetados para fornecer recursos de extensão de autoatendimento aos usuários de negócios para trazer dados externos que não estão no modelo semântico. Os fluxos de dados transformam e carregam dados de conjuntos de dados, por exemplo, em um esquema personalizado no banco de dados do Fusion Data Intelligence. Os fluxos de dados podem carregar apenas um pequeno volume de dados e, no momento, só podem ser acessados pelo proprietário. Mas uma vez carregada no banco de dados, a tabela correspondente pode ser adicionada na camada semântica. Dependendo do modo selecionado, um fluxo de dados pode eliminar e recriar a tabela de destino quando executado. Como as tabelas usadas na camada semântica devem ter acesso concedido ao usuário OAX$OAC, a concessão de acesso por padrão a todo o esquema personalizado é mais segura. Caso contrário, execute a instrução SQL de concessão após cada execução do fluxo de dados.
Ferramenta ETL (Extrair, Transformar e Carregar) de Terceiros
O Fusion Data Intelligence permite que os usuários façam upload de conjuntos de dados diretamente e os usem para geração de relatórios ou associação a eles com áreas de assunto existentes.
Qualquer ferramenta de extração de terceiros que suporte o Oracle Autonomous AI Lakehouse pode carregar dados externos no banco de dados do Fusion Data Intelligence. O Oracle Data Integrator é um exemplo de uma ferramenta de extração.
Planeje usar uma ferramenta de extração para carregar dados externos como último recurso quando nenhuma das outras soluções for apropriada. Você deve revisar o aumento de dados e os conectores primeiro e, se não puder usar nenhum desses recursos, planeje usar o Oracle Data Integrator for Marketplace e outras ferramentas ETL.
Há alguns elementos importantes ao carregar dados no banco de dados do Fusion Data Intelligence com uma ferramenta de extração:
- Certifique-se de que os carregamentos de dados personalizados não sejam executados simultaneamente com pipelines para evitar contenção nos recursos do banco de dados. Você pode determinar se um pipeline incremental é finalizado quando um novo registro é inserido na tabela DW_WH_REFRESH_SUMMARY com o nome do processo _REFRESH_SCHEDULED.
- Use a conexão de serviço Baixo para o autonomous data warehouse. O uso do serviço Alto ou Médio consome muitos recursos e pode causar problemas de desempenho para outros processos em execução no banco de dados.
- Dependendo do design do processo de carregamento, as inconsistências de dados e os problemas de desempenho poderão aparecer nos relatórios se os usuários acessarem as tabelas personalizadas enquanto estiverem sendo carregados. Tente carregar os dados fora do horário comercial.
Extensões de Modelo Semântico
Planeje estender o modelo semântico para atender às suas necessidades de negócios. Isso implica em criar e modificar áreas de assunto para aproveitar as extensões de dados.
- Adicionar ou estender áreas de assunto
- Adicionar ou estender dimensões
- Adicionar fatos
- Adicionar ou estender hierarquias
- Adicionar variáveis de sessão
- Adicionar colunas derivadas
- Use o aumento de dados para adicionar automaticamente novos dados à camada semântica em algumas situações. Quando você usa o aumento de dados para carregar informações adicionais, às vezes você pode usá-lo para estender a camada semântica. Há três tipos diferentes de aumento de dados:
- Estender Entidade: use esta opção para adicionar atributos a dimensões existentes. Os atributos carregados com esse tipo de aumento de dados são automaticamente nas áreas de assunto na pasta selecionada. Esse tipo de extensão só é possível com uma junção na chave primária da entidade.
- Dimensão Personalizada: Use esta opção para criar uma dimensão totalmente nova. Os atributos carregados com esse tipo de aumento de dados só serão adicionados em áreas de assunto se forem unidos a um fato personalizado criado com aumento de dados.
- Fato Personalizado: Use esta opção para criar uma nova tabela de fatos. Atributos e medidas carregados com esse tipo de aumento de dados são adicionados automaticamente às áreas de assunto selecionadas. Observe que a especificação de uma matéria não é obrigatória.
Um uso comum de aumento de dados é estender uma dimensão com atributos adicionais, supondo que a chave de junção esteja incluída na origem de dados.
- Use os assistentes de Extensão de Modelo Semântico que podem usar tabelas criadas pelos processos de aumento de dados. Esta é a principal ferramenta a ser usada para modificar a camada semântica. Abaixo estão alguns exemplos, mas eles não são exaustivos:
- Os dados são carregados por meio do aumento de dados, mas o aumento de dados não pode fazer as modificações apropriadas no modelo semântico. Por exemplo, a junção com a dimensão existente não é baseada na chave primária, ou algumas transformações devem ser aplicadas após o carregamento dos dados.
- É necessário adicionar extensões em áreas de assunto predefinidas.
- Os cálculos são baseados em fatos pré-criados.
Um uso comum dessa ferramenta é criar métricas derivadas com base em métricas de fatos existentes ou estender uma dimensão com atributos que não podem ser unidos por meio do aumento de dados.
- Ao criar um modelo personalizado, um fato personalizado em particular, certifique-se de uni-lo às dimensões pré-criadas para que as colunas pré-criadas e as colunas personalizadas sejam usadas no mesmo relatório.
- Minimize o máximo possível o número de etapas de personalização da camada semântica aplicando todas as modificações necessárias ao objeto correspondente em cada etapa. Quando personalizações adicionais no mesmo objeto forem adicionadas posteriormente, modifique a etapa existente em vez de adicionar uma nova.
- Administrador do Serviço Fusion Data Intelligence
- Engenheiro de Dados
Extensões de Segurança
Você pode usar atribuições de aplicativo novas e existentes para configurar a segurança de dados e objetos para os dados e as extensões de modelo semântico.
- Forneça segurança de dados restringindo o acesso do usuário aos dados usando atribuições de dados do aplicativo. Isso filtra os dados apresentados aos usuários com base em suas atribuições de dados de aplicativo. A configuração de segurança de dados é significativamente diferente, dependendo das Oracle Fusion Cloud Applications de origem. Cada aplicativo do Fusion Data Intelligence tem sua maneira de tratar a segurança de dados. Embora os recursos da plataforma Fusion Data Intelligence sejam sempre os mesmos, eles são usados de maneira diferente dependendo do aplicativo. A configuração de atribuição de segurança é totalmente, parcialmente ou não automatizada, dependendo do aplicativo Fusion Data Intelligence.
- Configure permissões de objeto para restringir o acesso do usuário ao conteúdo do catálogo (relatórios e visualizações) e ao conteúdo da área de assunto (área de assunto, pastas e colunas) usando as funções de responsabilidade predefinidas e personalizadas. As funções de responsabilidade definem os níveis de permissão "Padrão (herda do elemento pai)", "Sem acesso" ou "Somente leitura" para os objetos que protegem.
- Personalize as permissões para as funções de responsabilidade predefinidas e crie permissões para funções personalizadas.
- Avalie a configuração de segurança de dados pré-criada e determine quais requisitos de negócios ela atende. Use extensões de segurança de dados para quaisquer requisitos que não estejam satisfeitos com a configuração de segurança de dados pré-criada.
- Documente todas as extensões de segurança.
- Manter matrizes das extensões e as atribuições de aplicativo correspondentes que as protegem.
- Valide as extensões de segurança testando-as antes de publicá-las na produção.