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Data VisualizationデスクトップやOracle Analytics CloudのData Visualizationは、Essbaseのデータをビジュアル化する事が可能です。

今回ではAnalytics Cloud上で、Data VisualizationからEssbaseにアクセスする方法をご紹介します。
(Data VisualizationデスクトップからEssbaseサーバーにアクセスする方法も同様の手順になります)

 

まず、Analytics CloudのData Visualizationポータル画面からデータソースを選択します。

作成から、接続をクリックします。

新規接続から、Essbaseを選択します。

アクセス先のDSNとID/PWを記入します。

接続可能なEssbaseが表示されましたので、新規データソースの作成をクリックします。

すると、選択可能なEssbaseのCubeが表示されますのでOKをクリックします。

選択できるデータベースの中に登録されましたので、今回はEducation Salaryデータを分析してみます。

すると、Data Visualization画面の中にCubeデータが表示されます。

この後は、従来のData Visualizationの操作と同様ですが、続きの動画はこちらからご覧いただけます。

また、EssbaseのデータとDWHなどの他のデータをData Visualization上で結合して分析する事も可能になりますので様々な用途でご利用頂けます。

 

以上、ありがとうございました!!!

Oracle BIサーバーやOracle SaaS OTBIを導入したのに、セルフサービスで分析ができないといった課題をお持ちのお客様に朗報です ★

 

Oracle Data VisualizationデスクトップがOracle BIサーバーやOracle SaaSのOTBI(Eloqua,Responsys,CRM,SCM,ERP,HCM等)のカタログに直接アクセスして、データ分析ができるようになりました。しかも最新データをワンクリックで取得できますので、是非ご活用ください。

 

今回は、Oracle Data Visualizationデスクトップ(以下DVデスクトップ)から、Oracle BI Serverのカタログにアクセスして誰でも5分で分析できるようになる方法についてご紹介します。
(Oracle SaaS OTBIも同様の手順です)

 

手順の内容は以下の3つのステップで行います。

  • ステップ1 DVデスクトップからアクセスするOracle BI Serverのカタログの確認
  • ステップ2 Oracle Applicationsの接続の作成
  • ステップ3 接続したBIカタログをDV デスクトップで分析

 

ステップ1  DVデスクトップからアクセスするOracle BI Serverのカタログの確認

 

今回利用するBIカタログ(レポート定義情報)はCustomer Detailを利用しますので、フォルダの場所を確認します。

Customer Detailsというレポートを開いてみると以下の情報を参照できることがわかります。

 

ステップ2 Oracle Applicationsの接続の作成

 

  1. Oracle Data Visualizationでは、Oracle BI Serverのテクノロジーで作られたBI アプリケーションをOracle Applicationという名称で活用します。
    Oracle Applications接続を作成するには:
    「データ・ソース」ページで、「作成」ペインに移動して、「接続」をクリックします。
  2. 「新規接続の作成」ダイアログで、「Oracle Applications」からアイコンをクリックします。
  3. 「新規接続の追加」ダイアログで、接続の名前、カタログのURLロケーション、ログイン名およびログイン・パスワードを入力します。
  4. DVデスクトップにて今回利用するBIサーバーのカタログフォルダの階層が表示されます。事前確認したBIカタログの場所までクリックして移動します。

Shared Folders ⇒ 01.Quick Start ⇒ Simple Demo Dashboard ⇒ Customers ⇒ Customer Details

  1. 「保存」をクリックします。するとExcelデータをインポートした時と同様に分析できるデータの形式を選択できます。

ステップ3 接続したBIカタログをDV デスクトップで分析

  1. プロジェクトに追加をクリックするとData Visualizationデスクトップ上でBIカタログのデータ項目を選択できるようになりました。

    以上で終了です。

    DVデスクトップインストールはセットアップはこちら

中級編では、注文明細データをフィルタ条件でそれぞれ『特定の期間』と『別の特定の期間』を設定し、それぞれの期間に注文のあった顧客を既存顧客として新たにデータを作成する手順についてご紹介します。Data Visualizationで複数のデータを一つのデータソースに加工してみよう:初級編で作成したデータソースをそのまま継続して利用します。

 

手順としては、以下のステップを実施します。詳細の操作はセミナー資料をダウンロードください。

    • ステップ1:既に取り込んである注文明細データを『特定の期間』(20141201-20141230)でフィルタします。
    • ステップ2:前回、取り込んだ注文明細データを再度データロードし、『別の特定の期間』(201500101-20150430)でフィルタします。
    • ステップ3:ステップ1と2それぞれの期間に注文のあった顧客を既存、そうでない顧客を新規としてデータを作成します。

 

それでは、先ほどの初級編の画面から続きを始めます。

              

 

ステップ1:既に取り込んである注文明細データを『特定の期間』でフィルタします。

    • 注文明細を右クリックしてステップの追加からフィルタをクリックします。
    • フィルタが追加されました。使用可能な列から『Date_ID』を選択し、式のスペースにドラッグ&ドロップします。

              

  • 半角スペースで間を空けて、f(x)ボタンを押すと利用できる関数が表示されます。
  • betweenと記入すると利用できる演算子が表示されるので、ダブルクリックして選択します。
  • Betweenの後に、『20141201 and 20141230』と記入し検証ボタンをクリックし、『適用ボタン』を押します。
  • プレビュータブで、データがフィルタされているか確かめてみましょう。
  • 期間が2014年12月のみ絞られている事が確認できます。これで、最初のフィルタが完了しました。

 

ステップ2:前回、取り込んだ注文明細データを再度データロードし、『別の特定の期間』でフィルタします。

  • 続いて、もう一つのフィルタ条件を設定するために、注文明細-.xlsx ファイルを再度取り込みます。
    • 右クリックからデータの追加を選択します。
    • 先ほどと同じ注文明細を選択します。
    • ステップの追加⇒フィルタを選択し、Date_IDを式にドラッグ&ドロップし、Between式で、別の期間を 20150101 and 20150430と記入し、検証と適用ボタンをクリックします。
      • Step2で必要なのは、フィルタされた顧客IDなので、それ以外のデータは不要なため、ステップの追加から列の選択を選びます。
      • 顧客ID以外を左側に除去します。
      • Step1の「フィルタ」と、Step2の「フィルタ」をctrlボタンを押しながら複数選択し結合します。今回は、Step1のデータ全てとStep2のデータを外部結合したいので、入力1を「すべての行」に変更します。

 

ステップ3:ステップ1と2の期間に注文のあった顧客を既存、そうでない顧客を新規としてデータを作成します。

  • Case文を活用して、新たなデータを作成します。結合を右クリックして、ステップの追加から『列の追加』を選択します。
  • 列の名前を「既存/新規フラグ」と記入し、f(x)の式からcaseと記入しCase(if)文をダブルクリックします。
  • CASE WHENの後は、 顧客ID = 顧客ID_1 THEN '既存' ELSE '新規' END  と記入し検証ボタンを押した後、適用を押します。

    それでは、プレビュー画面でデータが作成されているか確認してみましょう。
  • 無事にデータが作成されている事がわかりました。フィルタ条件は期間を変更する事で、プレビュー画面で新規既存のフラグが変わる事が把握できます。
  • 最後に初級編同様、データフローを保存して、データフローを実行を行えば終了です。 


補足ですが、計算式は以下のライブラリ一覧で色々な条件の設定が可能です。是非お試しください。

BIで複数データを結合して分析する事はありますが、一つのテーブルに加工しないと分析できない場合もあります。

そういった時にセルフサービスBIツールであるData Visualizationデスクトップのデータフローを活用する事で簡単に解決できます。

(複数データを大福帳に変換します)

          (注)Data Visualizationデスクトップを利用する場合は、事前にPCへのセットアップが必要です。(無料でお試しできます)

 

今回は以下のデータソースを活用して、『データを取り込む』と『データを結合する』の二つのステップで簡単にデータソースを作成する手順をご紹介します。詳細の操作はセミナー資料をダウンロードもしくはハンズオンセミナー動画へアクセスください。

  顧客マスタ.xlsx  注文明細-.xlsx

 

ステップ1;データを取り込む

    • データソースのボタンを選択し、作成からデータフローをクリックします。
           
    • 作成からデータフローを選択し、新規データソースの作成 ⇒ ファイル ⇒ダウンロードした顧客マスタをクリックします。顧客マスタ.xlsx
    • 取り込まれたデータを確認しOKボタンを押します。
    • データフロー上にアップされました。次に右クリックしてステップの追加を選択します。
    • データの追加を選択し、先ほどと同様に新規データソースの作成 から注文明細-.xlsxを選択します。
    • OKボタンを押して、アップロードは終了です。

ステップ2;複数データを結合する

    • 二つのデータが取り込まれましたので、注文明細と顧客マスタをCtrlボタンを押して青い表示(複数選択)をした状態で右クリックします。
    • すると同じ列名は自動的に結合(デフォルトは内部結合)された状態で表示されます。
    • 結合条件はこのまま進めますので、結合を右クリックしてステップの追加を選択し列の選択をクリックします。
    • 重複する顧客ID_1 を選択項目の除去をクリックして表示から外します。
    • 続いて列の選択から、右クリックしてステップの追加を選択し、集計を選択します。
    • デフォルトで売上金額が合計でセットされていますが、販売数量も集計したいので、販売数量を選択して集計をクリックします。
    • すると売上金額の下に販売数量が合計で集計するようセットされました。
    • データの保存を選択します。
    • 出力データソース名を 顧客マスタ付き注文明細 と記入します。
    • 最後にデータフローの保存 をクリックして、名前を付けて保存で任意の名前を記入した後、データフローの実行を行い終了です。
           

これで、Data Visualizationのプロジェクト作成のデータソースとして利用可能です。

初級編は以上で終了です。Data Visualizationで複数のデータを一つのデータソースに加工してみよう:中級編では、注文データを特定の期間と別の期間でリピートオーダーがあったどうかをフィルタを活用する事で判別し、新たに既存/新規のフラグデータの列を作成する手順をご紹介します。

Data Visualizationでデータを取り込んだ後に、分析のためにExcelで数式を作るように計算式を活用してデータを活用する事が可能です。

 

一覧がライブラリにまとまっていますので、是非参考にしてください。

 

計算式の追加で出来る事

 

みなさま、こんにちは。

Oracle クラウドテクノロジ BI事業部のセールスコンサルタントです。

 

この度、手元のスプレッドシード(Excel等) を、簡単にモバイルでビジュアル化する為の、
モバイル専用アプリケーション「Oracle Synopsis」が、

無料ダウンロード開始となりました。

 

これまでOracle製品を取り扱った事がない、Oracleアカウントを持ってない方でも、ご安心下さい!
みなさま無料でご利用いただけます。

 

添付の「営業レポート-Oracle Synopsis」のサンプルデータ(Excelファイル)を使って、
ひ、モバイル分析体験をお楽しみ下さい!

 

 

補足事項:

- データ項目の編集で、集計データにしたり、属性情報にしたり、データの簡単な加工が可能です。

- 分析に使用するスプレッドシードは、必ず、1行目にカラム名、2行目以降にデータの値が記載されている整形されたスプレッドシートに限ります

- 無償で提供するアプリケーションのため、製品サポートの対象外となります

昨年12月からGoldenGate Cloud Serviceのトライアルサービスが始まりました。

利用手順をまとめたユーザーズガイドを作成しましたので、ぜひご利用ください。

 

GGCS_users_guide.PNG

 

GoldenGate Cloud Serviceの概要資料はこちらにありますので、あわせてご覧ください。

 

GGCS_overview.PNG

 

GGCSに関する各種情報掲載先は以下の通りです。

今後のリリース情報に関するアップデートはこちらのBlogでお届けします。

 

※注意※

この記事は投稿日時点での情報をもとに作成されています。

最新の情報はWebサイトや弊社関係者から御確認下さいますようお願い致します。