Mai mult

Vedeți harta de bază creată de Oracle map builder în baza de date


Sunt nou în oracle, am încercat să creez un stil, apoi diferite teme și apoi o hartă de bază. Mi-am salvat toată munca, dar nu pot vedea harta de bază în baza de date.

Am pierdut ceva?

Partea interesantă este că am un tabel spațial, care are un câmp de geometrie, dar nu pot vedea asta în Map Builder.


Definițiile hărții de bază sunt stocate în tabel (de fapt, o vizualizare) USER_SDO_MAPS. Definițiile stilului și temei sunt în USER_SDO_STYLES și USER_SDO_THEMES.

Pentru a vizualiza conținutul unui tabel spațial (grafic), trebuie să extindeți butonul „Afișare date” din partea stângă jos a ferestrei Mapbuilder. Doar faceți clic dreapta pe tabelul al cărui conținut doriți să îl vizualizați și selectați „Previzualizați”. În fereastra de hartă care vă este afișată, faceți clic pe butonul săgeată verde pentru a începe previzualizarea reală.


În mapare puteți încerca să utilizați .HasColumnType (& quotCLOB & quot) cu modelul dvs. Binder

În conformitate cu ODP.NET EF Core Migrations Data Map Mapping, maparea implicită a tipului de șir fără adnotări de date / configurație fluentă este NVARCHAR2 (2000).

În funcție de valorile IsUnicode, IsFixedLength și HasMaxLength, ar putea fi CHAR [n], NCHAR [n], VARCHAR2 [n], NVARCHAR2 [n], CLOB și NCLOB.

Deci, dacă aveți nevoie de șiruri lungi cu MaxLength & gt = 2000 de caractere, trebuie să specificați lungimea maximă & gt = 2000 cu adnotări de date ([MaxLength] sau [StringLength], nu sunteți sigur care dintre ele, trebuie să vă dați seama) sau HasMaxLength fluent API - fie ar trebui să vă ofere tipul de date de stocare CLOB sau NCLOB. Sau, specificați direct tipul de date de stocare prin argumentul TypeName al atributului [Coloană] sau API-ul HasColumnType fluent.

Din cele două metode preferabil este să faceți acest lucru prin specificarea lungimii maxime, deoarece este mai abstract și mai agnostic în baza de date și reprezintă mai bine comportamentul dorit fără a face față tipurilor specifice bazei de date.


Am încercat o altă abordare. În loc să implementez IConfigurationDbContext, am moștenit de la IdentityServer4.EntityFramework.DbContexts.ConfigurationDbContext

Funcționează ca un farmec. Declinare de responsabilitate: aceasta nu este ideea mea. Pur și simplu nu-mi amintesc sursa asta.

Nu trebuie să creați un ConfigurationDbContext sau un IDbContextFactory personalizat pentru a trece la utilizarea diferitelor baze de date. Cu IdentityServer4.EntityFramework versiunea 2.3.2, puteți face:

Separați configurația / magazinul operațional în propriul proiect / ansamblu?

Ce se întâmplă dacă doriți să expuneți soluția dvs. frumos și doriți să separați magazinul de configurație și magazinul operațional (precum și magazinul de identitate pentru utilizatori) în propria bibliotecă / ansamblu de clase?

Conform documentației, puteți utiliza -o pentru a specifica destinația folderului de migrare de ieșire:

Dar cui îi place să memoreze / să tasteze o cale atât de lungă atunci când face migrații? Atunci s-ar putea să vă gândiți: ce zici de un ConfigurationDbContext personalizat moștenit de la IdentityServer și un proiect separat:

Erori frecvente

Cred că aici intră oamenii în necazuri. Când faceți Add-Migration, veți întâlni fie:

Nu se poate crea un obiect de tip AppConfigurationDbContext. Pentru diferite modele acceptate la momentul proiectării, consultați https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=851728.

Nu se poate rezolva serviciul pentru tipul Microsoft.EntityFrameworkCore.DbContextOptions & ltIdentityServer4.EntityFramework.DbContexts.ConfigurationDbContext & gt în timp ce încercați să activați DL.STS.Data.ConfigurationStore.EFCore.AppConfigurationDbCC.

Nu cred că, deocamdată, există o modalitate de a remedia problema.

Există alte modalități?

Se pare că este de fapt destul de ușor. Se pare că nu poți avea propriul DbContext moștenit de la IdentityServer. Deci, scăpați de asta și creați o metodă de extensie în acea bibliotecă / ansamblu separat:

Apoi pe Startup.cs pe proiectul dvs. web:

Și când faceți PM & gt Add-Migration AddConfigurationTables -Context ConfigurationDbContext cu proiectul implicit fiind acea bibliotecă / ansamblu separat:


GIS / Baza de date

Geodatele geometrice (vector, CAD, formă) cu atribute asociate bazei de date (înregistrări) sunt o componentă importantă a oricărui sistem de informații geografice (GIS). TNTmips oferă un set complet de instrumente pentru asocierea atributelor cu obiectele geospațiale și menținerea acestor atribute pe măsură ce extrageți, combinați, editați și manipulați aceste obiecte. Construiți și întrețineți tabele și înregistrări, atașați înregistrări la elemente (puncte, linii sau poligoane) și raportați tabele între ele. Selectați și afișați elemente după atribut și creați sfaturi despre date și etichetați elementele pe baza atributelor conexe.

Bazele de date pot fi în format intern și o varietate de formate externe acceptate de OLE DB (Object Linking and Embedding, Database) sau într-un format de bază de date spațiale, cum ar fi Oracle Spatial sau ESRI Personal Geodatabase.

Vezi si: Cartografierea pinilor pentru a vizualiza punctele direct din tabelele bazei de date care conțin coordonate și Clasificarea rasterului și maparea caracteristicilor pentru a atribui atribute celulei raster.


Vedeți harta de bază creată de Oracle map builder în baza de date - Sisteme de informații geografice

Aflați cum analizele augmentate ajută companiile să fie mai agile, extinzând accesul angajaților la date și accelerând.

Tableau a lansat pe 29 iunie noi versiuni ale Ask Data and Explain Data, instrumente care permit utilizatorilor să proceseze limbajul natural.

Întreprinderile trebuie să facă alegerile corecte de angajare atunci când vine vorba de susținerea proiectelor lor de date. Iată câteva motive.

Stabiliți dacă HPC este potrivit pentru organizația dvs., înțelegând cerințele de calcul, software și facilități și.

CEO-ul Intel, Pat Gelsinger, a reorganizat unitățile de afaceri și a mutat liderii executivi pentru a se concentra pe AI, grafică și alte aspecte emergente.

Gestionarea unei varietăți de dispozitive la margine poate crea o provocare complexă pentru organizații, dar managementul de margine bazat pe software.

Integrarea automatizată a datelor poate reduce timpul petrecut de profesioniștii în date în sarcini repetitive. Aflați despre strategiile de ajutor.

O guvernare puternică a datelor și strategii de gestionare a datelor de bază merg de mână în mână. Citiți mai departe pentru a vedea cum sunt factorii cheie ai datelor.

Fivetran își extinde capacitățile de integrare a datelor cu tehnologia de validare a datelor care adoptă o abordare diferită de cea a.

Amazon a declarat că sistemul său de monitorizare a autoutilitarelor este conceput exclusiv pentru siguranța șoferului. Dar mulți experți din industrie au îngrijorări cu privire la.

Amazon ar dori să își consolideze amprenta globală, dar gigantul comerțului electronic se confruntă astăzi cu obstacole și provocări care nu au făcut-o.

Amazon și-a îmbunătățit jocul cu opțiuni de creditare și creditare pentru întreprinderile mici pentru comercianții săi de top, demonstrând o mai mare disponibilitate.

Curtea Supremă a decis 6-2 că API-urile Java utilizate în telefoanele Android nu sunt supuse legii drepturilor de autor americane, încheind un.

Acest manual analizează ceea ce oferă baza de date autonomă Oracle utilizatorilor Oracle și problemele pe care organizațiile ar trebui să le ia în considerare.

Baza de date autonomă Oracle poate automatiza sarcinile administrative și operaționale de rutină pentru DBA-uri și poate îmbunătăți productivitatea, dar.

Organizațiile folosesc aplicațiile Microsoft Power pentru a simplifica mai multe sarcini, inclusiv integrarea angajaților, inspecții, noi configurări ale utilizatorilor.

În timpul unei migrații continue sau fierbinți, o platformă de servicii de conținut poate muta conținutul dintr-un depozit vechi în unul nou - a.

Recrutarea, instruirea și colaborarea sunt printre primele cazuri de utilizare a conferințelor video pentru companii și vor rămâne la fel.

Aplicația cmdlet ajută la ștergerea fișierelor deplasate greșit și a documentelor învechite, dar ar trebui să reglați codul pentru a optimiza execuția și pentru a evita.

Când creați un cont de serviciu gestionat de grup, acesta scutește unele sarcini administrative și consolidează securitatea legată de.

Compania de tehnologie a confirmat că există semne de exploatare în natură pentru vulnerabilitățile care afectează desktopul Windows și.


Ce informații ar trebui să apară în descrierea activității și descrierile locației din ecranul Editați activitatea și pagina ndash?

DRGR oferă un câmp narativ pentru Descrierea activității deci beneficiarii pot descrie informații despre natura programelor și modul în care vor fi gestionate, care nu sunt altfel capturate în câmpurile de activare a activității. Acest spațiu poate fi utilizat pentru a descrie obiectivele programului, pentru a descrie măsuri de performanță non-standard și pentru a enumera informații importante despre bugete, cum ar fi urmărirea modificărilor bugetare și modul în care modificările au fost autorizate. Pentru orice activități care vor folosi venitul din program, aceștia pot descrie valoarea bugetului total de activitate care se bazează pe proiecțiile pentru cheltuielile cu veniturile din program și ce perioadă acoperă acest lucru.

Este important să ne amintim că textul nu trebuie copiat direct în aceste câmpuri din MS Word (.doc sau .docx). Textul trebuie introdus manual sau trebuie copiat dintr-un document MS Word care a fost salvat ca fișier & ldquotext & rdquo (& ldquo.txt & rdquo).

În plus, cu DRGR Release 7.8, setarea activității, inclusiv descrierea activității, poate fi încărcată în DRGR. Consultați întrebări frecvente suplimentare pentru mai multe informații.

În Descrierea locației narativ, beneficiarii pot descrie locații fizice, cum ar fi adrese sau intersecții, dacă se cunoaște în prealabil orice activitate sau pot descrie zona de servicii acoperită de activitate. În plus, cu DRGR Release 7.10, DRGR are acum funcționalități suplimentare pentru a permite beneficiarilor să definească Locația investiției a activităților folosind un instrument de cartografiere acceptat de https://egis.hud.gov/cpdmaps. Acest instrument de cartografiere (utilizat și pentru cartografierea activităților din IDIS) va permite utilizatorilor să:

  1. Încărcați fișiere Shape & ndash Permiteți utilizarea pentru a încărca fișiere Shape cu proiecții generale. Versiunea actuală a widgetului de încărcare acceptă numai sistemul de coordonate geografice eWGS84
  2. Instrument de desenare & ndash Instrumentul de desenare permite utilizatorului să selecteze simboluri punct, linie sau poligon pentru a evidenția zonele hărții

Utilizatorii accesează DRGR Map Viewer din Adăugați / Editați sau Vizualizați activitatea pagini. La selectarea & ldquoLocația investiției, & rdquo DRGR Map Viewer este afișat într-o nouă fereastră / filă.

DRGR Map Viewer este afișat în modul de vizualizare numai dacă este invocat din paginile Vizualizare. DRGR Map Viewer este afișat în mod de editare dacă este invocat din paginile Editare (a doua pagină din Adăugare sau Editare activitate).

DRGR Map Viewer invocă o hartă de bază cu capacitatea de panoramare / zoom. În plus, sunt afișate următoarele opțiuni:

  • Straturi & ndash Afișează câteva straturi personalizate. Aceste straturi sunt suprapuse pe hartă.
    Vizualizați straturile de hartă.
  • Legend & ndash Legenda hărții prezintă diferite simboluri pentru a afișa informații pe straturile selectate.
  • Încărcare fișier Shape & ndash Permite încărcarea fișierelor de formă.
  • Add Shapes & ndash Permite utilizatorilor să deseneze forme simple.
  • Harta de bază & ndash Afișează o hartă de bază pentru a se afișa ca fundal al hărții.
    Vizualizați harta de bază.

De asemenea, utilizatorii pot desena forme pentru a defini locația investiției. La selectarea & ldquoAdăugați o formă, & rdquo se afișează widgetul Add Shapes. Widgetul permite crearea a până la 15 forme diferite pe hartă. Rețineți că performanța va avea de suferit dacă se creează prea multe puncte & ndash, în general, nu trebuie extrase mai mult de 350 de puncte.

Utilizare & ldquoSet nou& rdquo pentru a crea un set nou sau & ldquoAdauga pentru a seta& rdquo pentru a adăuga la formele existente. Fiecare formă trebuie etichetată folosind & ldquoPune un nume& rdquo casetă de text. Folosind & ldquoAdd, & rdquo sistemul afișează din nou widgetul pentru & ldquoAdd Another, & rdquo & ldquoRemove & rdquo sau & ldquoFinish. & Rdquo On & ldquoFinish, & rdquo sistemul stochează formele desenate în baza de date.

Notă: Sistemul nu acceptă editarea formelor salvate anterior și ndash sistemul suprascrie imaginea salvată anterior.

Hărțile DRGR acceptă, de asemenea, încărcările, care permit utilizatorilor să încarce fișiere de formă pentru a afișa formele în DRGR Viewer și, de asemenea, să salveze datele de formă încărcate în baza de date spațială Oracle.

Pașii de bază pentru încărcarea fișierelor de formă sunt după cum urmează:

  1. Utilizatorul invocă & ldquoÎncărcați fișierul de formă& rdquo widget.
  2. Utilizatorul face clic pe & ldquoNaviga& rdquo buton.
    Vizualizați butonul Răsfoiți din widgetul Încărcare fișier formă.
  3. Utilizatorul selectează fișierul cu formă de punct comprimat din dialogul browserului de fișiere.
  4. Apare o fereastră cu bara de progres, iar bara de progres arată progresul încărcării.
  5. Fereastra cu bara de progres dispare.

După încărcare, formele se afișează în vizualizatorul de hărți. Dacă fișierele de formă nu sunt în formatul corect, sistemul nu va afișa forme și / sau va raporta o eroare. Rețineți, de asemenea, că sistemul va dura mult (în minute) dacă fișierele de formă au prea multe puncte. Se recomandă să limitați numărul de fișiere de formă la mai puțin de 350 de poligoane. La încărcare, utilizatorii vor valida și identifica datele atributului de formă și vor da clic pe finalizarea pentru a finaliza și a salva forma. O fereastră va confirma finalizarea încărcării formei salvate (vezi pagina următoare).


Adăugarea unui strat de poligon

Există câteva modalități prin care puteți începe să adăugați o hartă la raport. Puteți merge pe traseul vrăjitorului, care adaugă suprafața hărții și primul strat, sau puteți merge pe ruta manuală, în care adăugați mai întâi suprafața hărții și apoi adăugați primul strat. Vom merge pe acesta din urmă, astfel încât să puteți vedea mai bine cum este încorporat fiecare strat în harta dvs.

Primul pas, deci, este să mergi la Introduce panglică, faceți clic pe Hartă , apoi faceți clic pe InsertMap. Apoi, accesați suprafața de proiectare și trageți cursorul din colțul din stânga sus în colțul din dreapta jos al locului în care doriți să vă poziționați harta, așa cum ați făcut când ați adăugat un tabel sau o diagramă. Când eliberați mouse-ul, suprafața de proiectare ar trebui să arate similar cu cea prezentată în Figura 1 (faceți clic pentru a mări). Este posibil să trebuiască să redimensionați sau să mutați articole, dar practic doriți o suprafață a hărții care să afișeze SUA continentale în proporțiile corecte.

Figura 1: Adăugarea unei hărți la raport

Când faceți clic pe suprafața hărții, fișierul MapLayers ferestre apare în dreapta hărții, așa cum se arată în Figura 1. MapLayers fereastra afișează fiecare strat pe care îl adăugați pe hartă și vă permite să accesați proprietățile configurabile asociate fiecărui strat.

Pentru a adăuga un strat de poligon, faceți clic pe Newlayerwizard butonul din partea de sus a MapLayers fereastră. Aceasta lansează NewMapLayer vrăjitor. Pe prima pagină a vrăjitorului (Alegeți sursa de date speciale), selectați tipul sursă și o galerie de hărți, așa cum se arată în Figura 2 (faceți clic pentru a mări).

Figura 2: Adăugarea unui nou strat pe hartă

Generatorul de rapoarte vă permite să alegeți unul dintre următoarele trei tipuri de sursă atunci când definiți un strat de hartă:

  • Galerie de hărți: O colecție de hărți care este instalată atunci când instalați Report Builder. Hărțile sunt de fapt SQL Server care raportează fișiere .rdl pe care le încorporați în propriul raport. Inițial, galeria include numai hărți ale Statelor Unite și ale statelor sale individuale, motiv pentru care am ales SUA pentru eșantionul nostru de hartă. Selectând această opțiune se creează automat un strat de poligon.
  • Formular ESRI: Un set de fișiere care conțin date spațiale care respectă standardele Institutului de cercetare a sistemelor de mediu (ESRI). Un fișier .shp specifică forma geometrică sau geografică. Un fișier .dbf specifică atributele pentru forme. Atunci când utilizați un fișier shapefile, datele spațiale sunt încorporate în raportul dvs.
  • Date spațiale SQL Server: Date spațiale care provin dintr-o bază de date SQL Server.

Pentru stratul nostru de poligon, selectați (sau păstrați) opțiunea implicită, Mapgallery. Apoi, în MapGallery , selectați SUA după stat. O previzualizare a hărții va fi afișată în partea dreaptă a paginii. Clic Următorul.

Pentru restul vrăjitorului, rămâneți cu setările implicite și faceți clic până la capăt. Când ați terminat, ar trebui să ajungeți la un strat de poligon care să arate similar cu cel prezentat în Figura 3 (faceți clic pentru a mări). Observați că stratul este, de asemenea, listat în MapLayers fereastră.

Figura 3: Un strat de poligon din Statele Unite, inclusiv Alaska și Hawaii

Deoarece nu avem de-a face cu raportul nostru decât cu SUA continentale, putem elimina Alaska și Hawaii. Pentru a elimina o stare, faceți clic dreapta pe ea, apoi faceți clic pe DeletePolygon. După ce ștergeți stările, Generatorul de rapoarte va redimensiona automat stările rămase pentru a se potrivi suprafeței hărții, așa cum se arată în Figura 4 (faceți clic pentru a mări).

Figura 4: Un strat de poligon al Statelor Unite, cu excepția Alaska și Hawaii

Acum trebuie să configurăm mai multe dintre straturile de poligon și proprietățile # 8217s pentru a afișa datele analitice. În MapLayers fereastră, faceți clic pe săgeata în jos de lângă stratul de poligon, apoi faceți clic pe LayerData. Cand MapPolygonLayerProperties apare caseta de dialog, accesați Date analitice pagina, unde vă asociați datele spațiale la datele analitice, așa cum se arată în Figura 5.

Figura 5: Cartarea datelor analitice și speciale

În Set de date analitice lista derulantă, selectați setul de date pe care l-ați creat pentru raport. (Setul meu de date este numit Date de vânzare.) Apoi faceți clic pe Adăuga pentru a adăuga o mapare. În Fromspatialdataset lista derulantă, selectați STUSPS. Acestea sunt codurile de stat generate de serviciul poștal al SUA și sunt codurile asociate cu datele spațiale. În Fromanalyticaldataset lista derulantă, selectați [StateCode], care este domeniul din Date de vânzare set de date care conține codurile de stare. Asta este tot ceea ce înseamnă cartografierea datelor spațiale și analitice și asocierea datelor din setul de date cu stratul de hartă. Clic Bine a închide MapPolygonLayerProperties căsuță de dialog.

Apoi, vrem să specificăm că stările nu conțin culoare de umplere. Motivul pentru care facem acest lucru este pentru că dorim ca numai statele cu reprezentanți de vânzări să aibă culoare. Dar trebuie mai întâi să scăpăm de toate culorile și apoi să adăugăm setările de stare specifice. Deci, du-te la MapLayers fereastră, faceți clic pe săgeata în jos de lângă stratul de poligon, apoi faceți clic pe PolygonProperties. Cand MapPolygonProperties apare caseta de dialog, accesați Completati pagină și, în Culoare lista derulantă, selectați Fără culoare, așa cum se arată în Figura 6. Când ați terminat, faceți clic pe Bine pentru a închide caseta de dialog.

Figura 6: Eliminarea culorii de umplere din stratul de poligon

Setările finale de modificat în stratul de poligon sunt regulile de culoare. Aici setăm culorile să apară în acele stări care conțin un reprezentant de vânzări. Așa că reveniți la MapLayers fereastră, faceți clic pe săgeata în jos de lângă stratul de poligon, apoi faceți clic pe PolygonColorRule. Cand MapColorRulesProperties apare caseta de dialog, faceți clic pe opțiune Vizualizat folosind coroane de culori, așa cum se arată în Figura 7.

Figura 7: Configurarea regulilor de culoare pentru stratul dvs. de poligon

Apoi, în Câmp de date lista derulantă, selectați [Suma (ultimul an de vânzări)]. Aceasta înseamnă că suma totală din SalesLastYear coloana va fi utilizată pentru a defini o gamă de valori și culorile asociate acestora. Drept urmare, statele cu reprezentanți de vânzări vor fi colorate în funcție de suma vânzărilor, față de total. (Acest lucru va deveni mai clar când îl veți vedea în acțiune.)

După ce ați selectat o valoare din Câmp de date lista derulantă, selectați gama de culori. După cum puteți vedea în Figura 7, am selectat Kaki, Aur, și Roșie, mai ales pentru că mi-au plăcut numele.

Apoi, du-te la Legendă pentru a modifica modul în care datele sunt afișate în legendă. În mod implicit, datele sunt afișate numeric, dar dorim să le schimbăm în monedă. Pentru aceasta, modificați expresia din Text de legendă lista derulantă prin schimbarea N în la C pentru ambele cazuri. Ecuația dvs. ar trebui să arate acum ca cea prezentată în Figura 8. Când ați terminat, faceți clic pe Bine pentru a închide caseta de dialog.

Figura 8: Configurarea legendei pentru stratul de poligon

Ați terminat configurarea stratului de poligon. Dar mai întâi, schimbați titlul hărții și titlul legendei. Pentru a face acest lucru, faceți dublu clic pe titlu și efectuați modificarea. Când ați terminat, stratul dvs. de poligon ar trebui să arate similar cu cel prezentat în Figura 9 (faceți clic pentru a mări).

Figura 9: Vizualizarea stratului de poligon în modul de proiectare

Observați că legenda folosește culorile pe care le-am selectat și că sumele sunt listate ca monedă. De asemenea, observați că toate stările sunt colorate pentru a se potrivi cu figurile din legendă. Generatorul de rapoarte utilizează date eșantion atunci când redă o hartă în modul de proiectare. Figurile reale de colorare și legendă nu vor fi vizibile până când nu rulați raportul. Deci, următorul pas este să faceți clic pe Alerga buton. Raportul și harta acestuia sunt afișate în modul previzualizare, similar cu ceea ce se arată în figura 10 (faceți clic pentru a mări).

Figura 10: Vizualizarea stratului de poligon în modul previzualizare

După cum puteți vedea, acum doar câteva stări au culoare. Dacă ar fi să vizualizați datele returnate de interogarea noastră a setului de date & # 8217, ați vedea că acestea sunt stările în care locuiesc reprezentanții de vânzări. Deoarece ne-am mapat setul de date la datele noastre spațiale, Generatorul de rapoarte este capabil să coloreze numai stări specifice. Ceea ce am făcut aici reprezintă primul nostru pas în afișarea datelor spațiale și analitice. Cu toate acestea, oricât de bun este un început, în mod clar harta noastră nu include suficiente informații pentru a o face deosebit de utilă. Pentru aceasta, trebuie să adăugăm un strat punct.


Despre Profilarea datelor

Profilarea datelor este primul pas pentru orice organizație pentru a îmbunătăți calitatea informațiilor și a oferi decizii mai bune. Este o metodă robustă de analiză a datelor disponibilă în Warehouse Builder pe care o puteți utiliza pentru a descoperi și măsura defectele datelor dvs. înainte de a începe să lucrați cu acestea. Datorită integrării sale cu funcțiile ETL în Warehouse Builder și alte caracteristici de calitate a datelor, cum ar fi regulile de date și algoritmii de curățare încorporați, puteți genera, de asemenea, curățarea datelor și corectarea schemelor. Acest lucru vă permite să corectați automat orice inconsecvențe, redundanțe și inexactități atât în ​​date, cât și în metadate.

Profilarea datelor vă permite să descoperiți multe lucruri importante despre datele dvs. Unele constatări comune includ următoarele:

Un domeniu de coduri de produse valide

O gamă de reduceri la produse

Coloane care dețin modelul unei adrese de e-mail

O relație între mulți dintre coloane

Anomalii și valori aberante în cadrul coloanelor

Relațiile dintre tabele chiar dacă acestea nu sunt documentate în baza de date

Această secțiune conține următoarele subiecte:

Utilizări ale profilării datelor

Utilizarea funcționalității de profilare a datelor în Warehouse Builder vă permite să:

Date de profil din orice sursă sau combinație de surse la care poate accesa Warehouse Builder.

Explorați rezultatele profilării datelor în format tabelar sau grafic.

Descoperiți datele reale legate de orice rezultat de profilare.

Derivați reguli de date, manual sau automat, pe baza rezultatelor profilării datelor.

Atașați orice regulă de date la un obiect țintă și selectați o acțiune de efectuat în cazul în care regula eșuează.

Creați un auditor de date dintr-o regulă de date pentru a continua monitorizarea calității datelor încărcate într-un obiect.

Obțineți indici de calitate, cum ar fi evaluări cu șase sigme.

Profilați sau testați orice reguli de date pe care doriți să le verificați înainte de a le pune în aplicare.

Tipuri de profilare a datelor

După selectarea obiectelor de date, determinați aspectele datelor pe care doriți să le profilați și să le analizați. Așa cum se arată în Figura 10-2, profilarea datelor oferă trei tipuri principale de analiză: analiza atributelor, dependența funcțională și analiza referențială. De asemenea, puteți crea procese de profilare personalizate utilizând reguli de date, permițându-vă să validați regulile personalizate în raport cu datele reale și să obțineți un scor al acurateței acestora.

Figura 10-2 Trei tipuri de profilare a datelor

Analiza atributelor

Analiza atributelor urmărește să descopere atât informații generale, cât și detaliate despre structura și conținutul datelor stocate într-o anumită coloană sau atribut. Analiza atributelor caută informații despre tipare, domenii, tipuri de date și valori unice.

Figura 10-3 Profilarea datelor în Warehouse Builder

Analiza tiparului încearcă să descopere tiparele și tipurile comune de înregistrări prin analizarea șirului de date stocate în atribut. Identifică procentele de date care respectă un anumit model de format de expresie regulat găsit în atribut. Utilizând aceste rezultate ale modelului, puteți crea reguli și constrângeri de date pentru a ajuta la curățarea problemelor curente de date. Unele modele identificate în mod obișnuit includ date, adrese de e-mail, numere de telefon și numere de securitate socială.

Tabelul 10-1 prezintă un exemplu de atribut, Codul postului, care ar putea fi utilizat pentru analiza tiparului.

Tabelul 10-1 Exemple de coloane utilizate pentru analiza modelului

Tabelul 10-2 prezintă rezultatele posibile din analiza tiparului, în care D reprezintă o cifră și X reprezintă un caracter. După ce ați analizat rezultatele și ați știut că politica companiei este ca toate codurile de locuri de muncă să fie în format DDD-X-DD, puteți obține o regulă de date care necesită toate valorile din acest atribut pentru a se conforma acestui model.

Tabelul 10-2 Rezultatele analizei modelului

Analiza domeniului identifică un domeniu sau un set de valori utilizate în mod obișnuit în cadrul atributului prin captarea celor mai frecvente valori. De exemplu, coloana Stare din tabelul Clienți este profilată, iar rezultatele arată că 90% din valori se numără printre următoarele: „CĂSĂRIT”, „SINGUR”, „DIVORCAT”. O analiză ulterioară și aprofundarea datelor arată că celelalte 10% conțin versiuni ortografiate greșit ale acestor cuvinte, cu puține excepții. Configurarea profilării determină când ceva este calificat ca domeniu, deci revedeți configurația înainte de a accepta valorile domeniului. Apoi, puteți lăsa Warehouse Builder să obțină o regulă care impune ca datele stocate în acest atribut să fie una dintre cele trei valori care au fost calificate drept domeniu.

Analiza tipului de date vă permite să descoperiți informații despre tipurile de date găsite în atribut. Acest tip de analiză relevă valori cum ar fi valorile minime și maxime ale lungimii caracterelor, precum și intervalele de scară și precizie. În unele cazuri, coloana bazei de date este de tipul de date VARCHAR2, dar valorile din această coloană sunt toate numerele. Apoi, vă recomandăm să vă asigurați că încărcați numai numere. Folosind analiza tipului de date, puteți face ca Warehouse Builder să obțină o regulă care impune ca toate datele stocate într-un atribut să fie de același tip de date.

Analiza cheii unice oferă informații pentru a vă ajuta să stabiliți dacă un atribut este sau nu o cheie unică. Face acest lucru uitându-se la procentele de valori distincte care apar în atribut. S-ar putea să stabiliți că atributele cu minimum 70% valori distincte ar trebui marcate pentru o analiză cheie unică. De exemplu, folosind analiza cheii unice ați putea descoperi că 95% din valorile din coloana EMP_ID sunt unice. O analiză ulterioară a celorlalte 5% arată că majoritatea acestor valori sunt fie duplicate, fie nule. Apoi, puteți obține o regulă care impune ca toate intrările din coloana EMP_ID să fie unice și nu nule.

Dependența funcțională

Analiza funcțională a dependenței relevă informații despre relațiile dintre coloane. Acest lucru vă permite să căutați lucruri precum un atribut care determină un alt atribut în cadrul unui obiect.

Tabelul 10-3 prezintă conținutul tabelului Angajați în care atributul Dept Location este dependent de atributul Dept Number. Rețineți că atributul Dept Number nu depinde de atributul Dept Location.


Priveste filmarea: Map Builder. How to Install MAP BUILDER. Easy Tutorial (Octombrie 2021).