Finanze e Assistenza allo Cliente da Operator Horizonte mostrano diverse quantità di "clienti attivi". Entrambe le consultazioni conducono correttamente. Il problema è costituito dalle definizioni, periodo e granularità utilizzate per produrre l'indicatore.
Concetti Chiave
A data magazzino organizza i dati per un'analisi coerente e storica. Un approccio lago Combina capacità analitiche con dati memorizzati in formati aperti e fonti diverse. Nessuno garantisce che tutti i consumatori abbiano una uguale interpretazione dei dati: sono necessarie definizioni, modelli e controlli concordati.
The granularità indica cosa rappresenta una riga. A Horizonte, una tabella può avere una riga di fattura o una linea di fattura. The dimensioni descrivere il contesto come un cliente, un piano e una data. e fatti hanno eventi e misure. La miscelazione dei grani può raddoppiare anche se SQL non commette errori.
Semantica, Granularità e Pubblicazione
responsabile dell'indicatore concorda con la definizione, la popolazione, il periodo, le esclusioni e l'uso. "Clienti attivi alla chiusura" può avere identità con almeno un contratto attualmente in vigore alla data di chiusura; "contratti attivi" contano contratti. Il cliente A con tre contratti rappresenta uno all'inizio e tre a secondo.
Il mantello semantico esprime misure e relazioni riutilizzabili. Essa deve preservare l'unità, l'aggregazione e il trattamento dei valori mancanti. La tassa di A richiede numeratore e denominatore supportato. Promising percentuali di diversi segmenti di dimensioni può avere un risultato sbagliato: la loro quantità di base deve essere aggiunta come richiesto dalla definizione.
Pubblicare un indicatore include prove di approvazione e riconciliazione. Il consumatore conosce la data di aggiornamento e la stato: preliminare, chiuso o corretto. Se la definizione cambia, l'impatto storico verrà valutato. Il numero A che ha già sostenuto le decisioni non viene sostituito tranquillamente.
Rimborso Analisi con Oracle AI Data Platform e Oracle Autonomous AI Lakehouse
Prepara i dati con Oracle AI Data Platform e pubblica lo tabelle che analizzerai con SQL con Oracle Autonomous AI Lakehouse. In Analisi dei dati Data Studio Oracle Autonomous AI Database, creare un Vista analitica circa la tabella di fatto e le sue dimensioni; Controllare le gerarchie, le misurazioni e le aggregazioni prima di pubblicare. La guida a creazione di visioni analitiche mostra come impostare quel modello. A Horizonte, la misura dovrebbe implementare una definizione approvata di un cliente attivo e contare clienti diversi, anche se hanno diversi contratti.
In Oracle Analytics Cloud, il Connessione Oracle AI Data Platform per il catalogo che si sta per consumare. creare un'altra connessione se avete bisogno di un altro catalogo. Utilizzare Connessione Oracle Autonomous AI Lakehouse per informazioni pubblicate nel database. Applicare la stessa definizione, periodo e granularità agli indicatori che si confrontano tra entrambi gli ambienti.
I federati hanno accesso alle informazioni nella loro posizione. una copia di carico e una cache conserva una rappresentazione locale per accelerare l'accesso. Aggiornamento, accesso e prove devono essere valutate in ogni modalità. Dati Sharing offre meccanismi di interscambio con diverse gamme: la pubblicazione di una versione non equivale a promettere un aggiornamento continuo.
Quando si genera SQL con il linguaggio naturale, controllare le misurazioni, i filtri e autorizzazioni prima di accettare il risultato. Esso contrasta con il grafico della metrica e riconcilia un campione contro la sua origine. Mantenere la granularità, la definizione e il risultato della riconciliazione con la versione pubblicata dell'indicatore.
Esempio programmato
A fattura da unità di valuta 100 ha due linee. L'analista A lega l'intestazione con le linee e aggiunge l'intestazione totale: ottiene 200 perché la quantità appare due volte. L'errore viene dalla relazione con grani.
La finanza conferma che l'indicatore è fatturato e decide di aggiungere gli importi della linea, 60 e 40, o di aggiungere una volta ogni fattura al suo granularità. L'ingegnere fissa il modello condiviso e il documento steward la misura. vengono controllate fatture con una linea, diverse linee e note corrispondenti.
Il dato mensile è pubblicato dopo la riconciliazione con la fonte autorizzata e la registrazione del periodo. Se una fattura è tardiva, la politica concordata per restringere la chiusura sarà applicata e la versione precedente sarà mantenuta se necessario per spiegare una relazione già emessa.
Comune
- "A valida consultazione produce una corretta metrica." Il tecnico validità non controlla granularità o la definizione.
- "Tutti i cruscotti hanno la stessa verità." Il modello, i filtri, la data e la versione di ogni consumatore devono essere verificati.
- "Federar significa che non ci sono copie". Il design può incorporare caché, estrazioni e risultati persistenti.
Esercizi Decisione
Dopo aver pubblicato la chiusura di settembre, arriva una fattura tardiva. Le vendite vogliono sostituire immediatamente la finanza totale richiede una spiegazione di ciò che la directory ha visto. Decide come pubblicare la correzione e cosa conservare per evitare due risultati senza contesto.
Soluzione
La responsabile dell'indicatore implementa la politica di chiusura e autorizza una versione riveduta nel modo appropriato. La scheda informativa indica la data, la ragione e la differenza. La relazione con il rapporto rilasciato sarà mantenuta. I consumatori ottengono la versione e la sua stato. La riconciliazione della fattura tardiva per riprodurre sia l'originale che la correzione sono conservate.