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Datenvorbereitung

Die Funktionen zur Vorbereitung und Anreicherung helfen Geschäftsanwendern bei der Umwandlung von Rohdaten aus Quellsystemen in Daten, die für Analysen geeignet sind.

Aufbereitung und Anreicherung von Quelldaten

Daten aus Quellsystemen sind oft nicht für Geschäftsanalysen bereit. Geschäftskunden müssen ihre Datensätze umwandeln und anreichern, um alle Berechnungen, Dimensionen und andere relevante Daten zur Unterstützung ihrer Berichtsanforderungen zu erstellen. Dieser Prozess ist die letzte Etappe der Datenvorbereitung, die Geschäftsanwender vor dem Start ihrer Analysen durchführen müssen. Die Nutzer beginnen in der Regel mit dem Datenexport und führen dann die „letzte Meile“ der Datenaufbereitung in Tabellen durch. Tabellen sind jedoch nicht sicher und bergen ein erhöhtes Potenzial für menschliche Fehler. Die Nutzer sollten in der Lage sein, alle notwendigen Aufgaben zur Datenaufbereitung und -anreicherung auf der letzten Meile innerhalb einer einzigen sicheren Plattform durchzuführen, die eine Nachverfolgung und Planung ermöglicht und die Abhängigkeit von einzelnen Personen oder maßgeschneiderten, nicht verwalteten Tabellenprozessen beseitigt.

Automatisierte Datenprofilierung und Empfehlungen

Ob Sie Daten aus Dateien importieren oder eine Verbindung zu bestehenden Quellen herstellen, die Quality Insights-Funktion beschleunigt die Vorbereitung von Daten für die Analyse. Quality Insights nutzt die Leistungsfähigkeit des semantischen Profilers in Oracle Analytics und bietet eine visuelle Darstellung der Qualität Ihrer Daten, um Probleme schnell zu erkennen. Diese Indikatoren beruhen auf Nullwerten, Datentypinkonsistenzen und semantischen Typklassifikationen. Jede Spalte in Ihren Daten verfügt über ein kontextuelles Bild, das die Verteilung der dargestellten Daten zeigt. Führen Sie Inline-Bearbeitungen durch, um Probleme schnell zu beheben, Spalten umzubenennen und die scrollbare Mini-Map zum einfachen Durchlaufen langer Listen zu verwenden.

Abbildung 1: Visueller Überblick über Data Quality Insights

Integrierte Datenflüsse

Datenflüsse bieten Geschäftsanwendern eine codefreie Möglichkeit, Datensätze in die für Analysen benötigten Informationen umzuwandeln. Verbinden Sie mehrere Datenquellen zu zusammenhängenden Themenbereichen, unabhängig davon, ob sich Ihre Quellen in der Cloud, On-Premises oder in persönlichen Datenextrakten befinden. Erweitern Sie Daten über verschiedene Transformationsfunktionen, einschließlich Schulung und Ausführung von Modellen für maschinelles Lernen. Ergebnisse können im Oracle Analytics-Speicher, in einem verbundenen RDBMS oder in Oracle Essbase gespeichert werden. Einmal erstellte und getestete Datenflüsse können mit anderen Benutzern geteilt oder für eine regelmäßige Ausführung geplant werden.

Abbildung 2: Erstellen eines Datenflusses
Abbildung 3: Einsatz von Regex im Data Set Editor (2:48)

Benutzerdefinierte Berechnungen und reguläre Ausdrücke

Fügen Sie zusätzliche Spalten zu Datensätzen hinzu, um Berechnungen zu erstellen. Einfache Drag-and-Drop-Funktionen mit Excel-ähnlichen Formeln ermöglichen es Geschäftsanwendern, anspruchsvolle Datensätze mit allen benötigten Metriken zu erstellen. Wenn komplexere Transformationen eine benutzerdefinierte Logik erfordern, ermöglicht Oracle Analytics den Benutzern, das volle Potenzial regulärer Ausdrücke (auch als Regex bekannt) durch Musterabgleich von Spaltentext in Datenvorbereitungs- oder Datensatzeditoren zu nutzen.