Principais Perguntas Mais Frequentes sobre Personalização e Aumento de Dados
As principais Perguntas Frequentes sobre a personalização e o aumento de dados do Oracle Fusion Data Intelligence são identificadas neste tópico.
Posso personalizar o conteúdo predefinido da Oracle?
Sim, você pode personalizar o conteúdo predefinido da Oracle por meio da personalização do modelo semântico.
O Oracle Fusion Data Intelligence extrai todos os dados do Oracle Fusion Cloud Applications?
O Oracle Fusion Data Intelligence vem com um modelo semântico base com metadados predefinidos. Os pipelines de dados extraem dados e carregam as tabelas predefinidas para todas as áreas funcionais ativadas. O aumento de dados permite que você traga dados personalizados para o Oracle Fusion Data Intelligence.
Por que alguns dos meus aumentos de dados, configurações de dados personalizadas e áreas funcionais são rejeitados?
Quando o job incremental é executado, o sistema extrai dados para todos os módulos (aumentações de dados, configurações de dados personalizadas e áreas funcionais) que são ativados. Se você tiver ativado qualquer aumento de dados antes da próxima execução incremental ou marcado com Redefinir Dados, o sistema extrairá os dados desses módulos integralmente. É possível não obter dados para alguns dos aumentos de dados por causa de novas colunas adicionadas ou algum problema com a extração. Nesse caso, o sistema rejeita esses aumentos de dados, configurações de dados personalizadas e áreas funcionais.
Onde posso encontrar as melhores práticas de personalização de modelo semântico?
Consulte Recomendações e Dicas para Estender o Modelo Semântico.
Posso estender o Oracle Fusion Data Intelligence com objetos de visualização pública (PVOs) personalizados?
Sim, você pode estender o Oracle Fusion Data Intelligence com PVOs personalizados. Para obter detalhes adicionais, consulte Extensão do Fusion Data Intelligence com PVOs Personalizados.
Posso criar modelos de dados personalizados com a estrutura de modelo semântico?
Sim, você pode criar modelos de dados personalizados usando a estrutura de modelo semântico. Para obter detalhes adicionais, consulte Caso de Uso do Modelo de Dados Personalizado.
O Oracle Fusion Data Intelligence fornece todos os flexfields descritivos (DFFs)?
Os pipelines de dados do Oracle Fusion Data Intelligence não trazem todos os DFFs por motivos de desempenho. Certifique-se de configurar o mapeador DFF que fornece a capacidade de selecionar apenas os DFFs e os atributos necessários para fins de relatório. Consulte Sobre a Extensão de Dados com o Mapeador de Atributos de Flexfield Descritivo para obter mais informações sobre como configurar o mapeador DFF.
Quando uso o mapeador DFF, também recebo DFFs personalizados?
Sim, você obtém DFFs personalizadas desde que elas estejam Ativadas por BI. Consulte Sobre a Extensão de Dados com o Mapeador de Atributos de Flexfield Descritivo.
Tenho acesso ao arquivo do repositório?
O modelo semântico no Oracle Fusion Data Intelligence não expõe o arquivo de repositório. No entanto, você pode usar a Console do Oracle Fusion Data Intelligence para definir as conexões externas com o arquivo de repositório.
Por que as alterações de coluna não são refletidas imediatamente após a atualização de um aumento existente?
As alterações ficam visíveis após a próxima execução incremental.
Por que estou vendo a mensagem "Existem Solicitações Pendentes do Sistema" ao publicar um modelo após ativar todos os módulos com sucesso?
Você está vendo esta mensagem porque após cada ativação do módulo, as etapas de personalização são reaplicadas. Como a última ativação do módulo foi concluída recentemente, a solicitação de publicação está na fila. O Oracle Fusion Data Intelligence processa as solicitações pendentes em breve.
Por que às vezes leva muito tempo para modificar a etapa da área de assunto ao estender o modelo semântico?
A área de assunto replicada normalmente herda tudo da área de assunto pai, como permissões e funções. Assim, dependendo do tamanho da área de assunto, leva um tempo para ser concluída.
O aplicativo externo e o aumento podem coexistir se você tiver aumento no mesmo objeto que faz parte do modelo semântico de esqueleto usado para o aplicativo externo?
O aplicativo externo e o aumento não podem existir. Se você tiver aumento no mesmo objeto que faz parte do modelo semântico esqueleto usado para o aplicativo externo, deverá mover esses aumentos para o modelo semântico externo.
Por que vejo meus aumentos de dados sem dados no objeto de view pública (PVO) no status "Rejeitado"?
O sistema rejeita automaticamente aumentos de dados com zero registros. Certifique-se de que o PVO subjacente contenha dados antes de criar extensões de modelo semântico e de aumento de dados.
O tipo de dados CLOB é suportado no aumento de dados?
Não, não é suportado no momento.
Posso alterar um aumento de dados depois de incluí-lo na programação de atualização de dados frequente?
Se você alterar um aumento de dados depois de incluí-lo na programação de atualização de dados frequente, remova esse aumento de dados e deixe a próxima atualização incremental terminar. Caso contrário, a atualização de dados frequente poderá falhar. Após a conclusão da atualização incremental, você poderá adicionar o aumento de dados atualizado de volta à programação de atualização de dados frequente.
Como eu resolvo módulos ativados inconsistentes entre o ambiente e o modelo de modelo semântico?
- Os módulos ativados no ambiente são inconsistentes com o modelo usado para criar o modelo semântico do aplicativo externo. Isso causa problemas downstream. Faça download do modelo novamente e recrie seu modelo semântico de aplicativo externo.
- Identifique as inconsistências:
- Faça download do modelo semântico importado. Consulte Fazer Download do Modelo Semântico Importado.
- Exporte o modelo de modelo semântico. Consulte Exportar o Modelo de Modelo Semântico.
- Abra cada modelo semântico no Oracle Analytics Client Tools acessando Gerenciar no menu, selecionando Projetos e comparando a lista de projetos e objetos definidos.
- Gere novamente um modelo de modelo semântico consistente:
- Exclua a área funcional inconsistente do Oracle Fusion Data Intelligence usando o mosaico Configuração de Dados na Console.
- Aguarde a conclusão do pipeline.
- Em Extensões de Modelo Semântico, guia Atividade, confirme se a opção Aplicar Etapas do Sistema e Geração de Modelo Semântico foi executada.
- Exporte o modelo de modelo semântico que agora é consistente. Consulte Exportar o Modelo de Modelo Semântico.
- Crie um aplicativo externo consistente:
- Opção 1: Reimporte os objetos personalizados para um modelo de modelo semântico consistente. Consulte Modelar os Objetos de Modelo Semântico Personalizado.
- Opção 2: remover manualmente projetos e objetos não consistentes do modelo semântico importado.
- Identifique as inconsistências comparando as áreas funcionais ativadas do Oracle Fusion Data Intelligence na instância em que o pacote está sendo importado com a lista de projetos no modelo semântico do aplicativo externo incluído no pacote.
- Crie um aplicativo externo consistente:
- Importe e mescle um aplicativo externo consistente na instância de desenvolvimento ou teste. Consulte Mesclar Aplicações Externas.
- Exporte o pacote de modelos semânticos consistentes na instância de desenvolvimento ou teste. Consulte Exportar um Pacote.
- Importe e implante o pacote de modelos semânticos consistentes na instância de produção. Consulte Importar um Pacote e Implantar um Pacote.
Por que os segmentos personalizados não são exibidos no meu idioma traduzido?
Não há suporte para segmentos personalizados traduzidos no Oracle Fusion Data Intelligence, portanto, os segmentos personalizados são exibidos somente em inglês.
Depois de migrar para o framework Sandbox, por que está demorando mais para mesclar meu aplicativo externo?
Mesclar um modelo semântico de aplicativo externo com a estrutura Sandbox é um processo de várias etapas. Na estrutura de sandbox, os desenvolvedores podem personalizar e estender objetos de aplicativos externos. Portanto, quando você mescla o aplicativo externo, todas as extensões do sistema, extensões de usuário de personalização de sandbox e o aplicativo externo são reaplicados e, portanto, aumentam a duração da mesclagem. Essa recompilação completa garante que o modelo semântico seja consistente e livre de erros.
Depois de migrar para a estrutura do Sandbox, por que leva muito tempo para aplicar alterações e mesclar ao Sandbox principal?
Independentemente de quão pequenas sejam as modificações, a aplicação de alterações e a operação de mesclagem sempre recompila o modelo semântico completo. O tamanho do seu modelo semântico e o número de personalizações a serem aplicadas determinam a duração da mesclagem.
Você pode selecionar Execução Manual de Aplicar Extensões do Sistema para executar as etapas do sistema manualmente em vez de executar automaticamente e reduzir o tempo de Aplicação de Sandbox. Consulte Configurar os Parâmetros de Relatório Global.
O que aciona as etapas do sistema para serem executadas?
A seguir, são acionadas as etapas do sistema a serem executadas:
- Alterações feitas em componentes, como aumentos de dados (criar dimensão, criar fato, extensão de entidade), aplicativos ou configurações de dados personalizadas (como Flexfields Descritivos, Análise de Conta Configurável, Fusion Accounting Hub e Aplicativo Supply Chain Planning).
Isso inclui:
- Criação, exclusão, ativação e desativação desses componentes.
- Fazer alterações estruturais, como adicionar ou remover atributos.
- Executando recarregamentos completos. Consulte Programar Recarga de Dados.
- Programando uma nova atualização de dados frequente. Consulte Programar Atualizações Frequentes de Dados com Mecanismo de Atualização Reprojetada (Visualização).
- Os erros de modelo semântico e requer um rollback do sistema. Por exemplo, se o seu modelo semântico tiver erros que bloqueiam uma atualização de release, o sistema poderá executar um rollback obrigatório para processar o patch de release necessário.
- O depósito e a origem de dados são redefinidos e recarregados:
- Redefinindo o data warehouse. Consulte Redefinir o Data Warehouse.
- Redefina e recarregue a origem de dados. Consulte Redefinir e Recarregar a Origem de Dados.
- Aplicando manualmente extensões do sistema. Consulte Aplicar Extensões de Sistema.
- Reaplicando as extensões do sistema em seu aplicativo externo. Consulte Importar o Modelo Semântico.
- Expondo as colunas personalizadas nas áreas de assunto prontas para uso em seu aplicativo externo.
Se quiser reduzir o tempo de aplicação do Sandbox e preferir executar as etapas do sistema manualmente, você poderá ativar a Execução Manual de Aplicar Extensões do Sistema. Consulte Configurar os Parâmetros de Relatório Global.
Como gerencio snapshots no Oracle Fusion Data Intelligence?
Para criar e restaurar snapshots, use bundles. Consulte Agrupar Artefatos do Seu Aplicativo no Oracle Fusion Data Intelligence.
Posso gerenciar as configurações do sistema Oracle Analytics Cloud no Oracle Fusion Data Intelligence?
Use a console da instância de serviço para definir opções avançadas para o Oracle Fusion Data Intelligence. Consulte Definir Opções Avançadas.
No Oracle Fusion Data Intelligence, posso gerenciar as conexões de banco de dados do Oracle Analytics Cloud usadas para configuração de modelo semântico?
Não, você não pode gerenciar as conexões de banco de dados do Oracle Analytics Cloud no Oracle Fusion Data Intelligence. As extensões do modelo semântico do Oracle Fusion Data Intelligence se conectam apenas ao único Oracle Autonomous AI Lakehouse provisionado.
Como modificar os objetos pré-criados do Oracle Analytics Cloud no modelo semântico do Oracle Fusion Data Intelligence?
Copie os objetos pré-criados no Oracle Analytics Cloud e personalize os objetos pré-criados em modelos semânticos no Oracle Fusion Data Intelligence.
Como gerenciar o cache do servidor (obis)?
Por padrão, todas as tabelas pré-criadas no modelo semântico têm duração de armazenamento em cache ilimitada. Se você tiver um aplicativo externo, poderá configurar sua própria estratégia de gerenciamento de cache do servidor. O cache do servidor (obis) é removido globalmente após cada execução do pipeline de dados.