ORACLE BI ANSWERS

Başlat -> Programlar -> Oracle Buisness Intelligence ->Welcome to Oracle BI EE tıklıyoruz.

Şekil-22

 

Oracle BI Interactive Dashboards linkine tıklıyoruz. Açılan sayfada “Answers” linkine bastığımızda browserda aşağıdaki (Şekil-23) deki ekran kesitini görebiliriz :

Şekil-23

Görüldüğü gibi Oracle BI Administrator arayüzünde presentation katmanındaki ARACTAKIP veritabanı burada görünüyor. Linke tıklayarak devam edelim.

 

Şekil-24

Yukarıdaki (Şekil-24) te görüldüğü gibi Presentation katmanında yaptığımız herşeyi burada görebiliyoruz. Ekranda görünen “Columns” bölgesine hangi alanları rapora dahil etmek istiyorsak onları koyuyoruz. “Filters” kısmında ise bunların nasıl görüneceğini belirteceğiz.

3.3.1 Columns

Ekranda görünen ARACTAKIP altındaki tablolara bağlı alanlardan hangilerini raporda görmek istiyorsak onlara tıklayarak sağdaki Columns kısmına dahil ediyoruz.

Şekil-25

İstenilen kolonlar seçildikten sonra rapor izlemek için iki seçeneğimiz vardır. Birincisi ekranda görünen sağ üst köşedeki önizleme butonuna basmak. İkincisi ise tab ekranındaki “Results” tabına basmak. Fakat Filterlarımız sürekli değişeceği için önizleme yapmak daha pratiktir. Çünkü arka planda filterlarımızda değişiklik yaparken önizlemede refresh yaparak güncel olarak değişiklikleri takip edebiliriz.

Ayrıca

Butonuna basarak raporlara Pivot ekleyebiliriz. Böylelikle istenilen alanları pivot seçerek hedef rapora ulaşabiliriz. Örnek olarak aşağıdaki şekilde marka ve seri bilgilerine göre pivot çekilmiştir. Ayrıca bu alanlara isteğe bağlı olarak da SQL fonksiyonları dahil edilebilir. Aşağıdaki (Şekil-27)de Araç kodu toplamı alınmıştır.

 

Şekil-27

 

Rapor sonucu aşağıdaki (Şekil-28) gibidir :

Şekil-28

 

İleride bu Pivot Table modülüne daha ayrıntılı değineceğiz.

 

3.3.2 Filters

Bu kısımda ise raporumuza yeni bir yüz kazandırıyoruz. Yani OLAP küpünün çok yüzlülüğü burada devreye girmiş oluyor. Şekille izah edecek olursak :

Şekil-29

Columns kısmına eklediğimiz alanın altında şekilde işaretlenmiş butona tıkladığımızda ekrandaki gibi Create/Edit Filter penceresi açılıyor ve buradan istediğimiz yılı veya yıllar arasındaki sonuçları böylelikle rapora dahil etmiş oluyoruz. Hatta sağ tarafta görünen Limited Choices seçeneğinin altında istediğimiz yıllara ait sadece belirli ayları da çekebiliriz.

Burada columns kısmına attığımız her alana bir filter ekleyerek çekeceğimiz raporlarla OLAP küpünün ne anlama geldiğini pratik olarak görmüş oluyoruz.Ekleyeceğimiz her yeni ve değişik filter, bize OLAP küpüne farklı yüzlerinden bakma olanağı sağlıyor.

3.3.3 Pivoted Tables

Şimdi ise bu raporun nasıl oluşturulduğuna anlamak için Pivot Table bileşenlerine bir göz atalım :

Gördüğümüz üzere bu modül beş adet bileşenden oluşmaktadır.

Şekil-31

a)Pages : segmenti rapor görünümüne combobox özelliği katar. Yani örnek verecek olursak ; Columns kısmındaki “İşyeri Bilgileri (Başkanlık)” alanını 'Pages' segmentine koyarsak raporda önümüze bir combobox çıkar ve hangi başkanlığa ait verileri görmek istiyorsak seçip ona göre raporu görürüz.

b)Sections : Bu segment ise raporun tek sayfa üzerinde ayrı tablolar halinde görüntülenmesini sağlar. Aynı örnek üzerinde gösterecek olursak ; “İşyeri Bilgileri (Başkanlık)” alanını bu segmente sürüklediğimizde, raporda her başkanlık için ayrı tablolar görünecektir.

c) Columns : Bu segmente koyduğumuz kolonlar bizim bizzat sonucunu görmek istediğimiz alanlardır. Adından da anlaşılacağı gibi raporda görünecek kolonlar yani tablonun sütunlarıdır. Önemli olan nokta ise , kriterlerin bu segmentte bulunması raporun tek tablo halinde bütün olarak görünmesini sağladığını bilmektir.

d) Rows : Buraya ise raporda görmek istediğimiz verilerdir. Şekildeki gibi 2006 yılının aylarına göre yapılan dağılımın sonuçlarını görmek istiyoruz. Adından da anlaşılacağı gibi görünecek tablonun satırlarıdır.

e) Measures : Pivot table'ın püf noktasıdır diyebiliriz. Bu segmente ekleyeceğimiz alan direkt olarak bizim kriterimizdir. Yani bizati görmek istediğimiz sonuçtur. Örnek raporda gördüğümüz gibi toplam yakıt miktarının yıl içindeki aylara başkanlık bazında dağılımını inceledik (Sum(harcanan_yakit)).

3.3.4 Chart Pivoted Tables

Raporlarımız tablo görünümü haricinde uygulama gereksinimine veya kullanıcı tercihine göre farklı görsellerde olabilir. Bu değişik görselleri oluşturmak üzerine Toolun sunduğu geniş bir kütüphane vardır. Bunları seçmek için aşağıdaki (Şekil-33)de görüldüğü gibi “Chart Pivoted Table” seçeneğini işaretliyoruz.

Şekil-33

Hemen yanında görünen “Chart Position” seçeneği ise oluşacak chartın tablonun neresinde görüneceğini belirler. Veya tablo görünümü istemeyip sadece Chart şeklinde görünmesini sağlayabiliriz.

Ayrıca bu chart görünümüne de istediğimiz gibi bir görünüm kazandırabiliriz. Bunu da Graph seçeneğinden belirleriz. Bu seçeneğin altında aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi birçok seçenek sunulmuştur.

Şekil-35

Mesela Graph tipini “Pie” seçtiğimizde ve Type olarak da “3D” seçtiğimizde görünüm aşağıdaki (Şekil-36) gibi olacaktır :

 

 

Şekil-36

Bu görünüm üzerinde de isteğe bağlı olarak dilimlerin üzerine bilgileri yazdırmak, en büyük dilimi ayırmak vs. işlemler pratik olarak gerçekleştirilebilir. Bunu da aşağıdaki (Şekil-37) aracılığyla kolayca anlayabiliriz :

Şekil-37

Göründüğü gibi her dilime ayrı renk vererek istediğimiz dilimi ayırabiliyoruz. Böylelikle raporun daha net anlaşılması sağlanır. Bu işlemlerden sonra raporumuzun yeni görünümü aşağıdaki (Şekil-38) gibi olur

Şekil-38

Veri bilgilerinin pozisyonu ve gösterim şekilleri de yine bu görsel menüden isteğe bağlı olarak değiştirilebilir...

 

OLAP KÜPÜ NEDİR

İlişkisel veri tabanlarının kullanımı ve sonrasında ortaya çıkan veri ambarlarının büyüklüğü ile beraber, verilere daha hızlı şekilde erişme ve çok boyutlu analiz ihtiyaçları doğmuştur. Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) veritabanları karar destek sorgularını kolaylaştırır. OLAP, işlemleri işlemek yerine sorgulama ve raporlama için en iyi duruma getirilmiş bir veritabanı teknolojisidir. OLAP'ın kaynak verileri, yaygın olarak veri depolarında depolanan Çevrimiçi İşlem İşleme (OLTP) veritabanlarıdır. OLAP verileri bu geçmiş verilerinden türer ve karmaşık çözümlemelere izin veren yapılar halinde derlenir. OLAP verileri hiyerarşik olarak da düzenlenir ve tablo yerine küplerde depolanır. Çözümlenecek verilere hızlı erişim sağlamak için çok boyutlu yapılar kullanan karmaşık bir teknolojidir. Bu düzenleme, Özet Tablo raporu veya Özet Grafik raporunun, tüm ülke veya bölgedeki toplam satışlar gibi yüksek düzeyde özetleri görüntülemesini, buna ek olarak satışların bölgelere göre güçlü mü, yoksa zayıf mı olduğu konularında da ayrıntı görüntülemesini kolaylaştırır. OLAP veritabanları iki temel veri türü içerir: konuya hakim biçimde iş kararları almak için kullandığınız sayısal veriler, miktarlar ve ortalamalar olan ölçüler ve bu ölçüleri düzenlemek için kullandığınız kategoriler olan boyutlar. OLAP veritabanları, verileri çözümlemek için bildiğiniz kategorileri kullanarak verileri pek çok ayrıntı düzeyiyle düzenlemenize yardımcı olur.

OLAP KÜP BİLEŞENLERİ

Aşağıdaki bölümlerde bu bileşenlerin her biri daha ayrıntılı bir biçimde açıklanmaktadır:

Küp Ölçüleri, çözümlemek istediğiniz boyutların her birinin düzey ve hiyerarşilerine göre derleyen bir veri yapısıdır. Küpler; zaman, coğrafya ve ürün türü gibi çeşitli boyutları satış veya stok rakamları gibi özet verilerle birleştirir. Küpler, matematikte bildiğimiz anlamda birer "küp" değildirler, çünkü eşit kenarlara sahip olmaları gerekmez. Ancak, karmaşık bir kavram için yerinde bir benzetme olduğunu söyleyebiliriz.

Ölçü Bir küpte bulunan ve küpün bulgu tablosundaki bir sütunu temel alan değerler kümesidir ve genellikle sayısal değerler halindedir. Ölçüler, küpteki önceden işlenmiş, derlenmiş ve çözümlenmiş merkezi değerlerdir. Yaygın örnekler arasında satış, kar, gelir ve maliyet sayılabilir.

Üye Bir hiyerarşide, bir veya daha çok veri yinelenmesini temsil eden öğedir. Bir üye benzersiz veya benzer olabilir. Örneğin, bir zaman boyutunun yıl düzeyinde 2007 ve 2008 benzersiz üyeleri temsil eder, ancak ay düzeyinde Ocak benzer üyeleri temsil eder çünkü birden fazla yılın verilerini içeriyorsa zaman boyutunda birden fazla Ocak bulunabilir.

Hesaplanan üye Değeri çalışma esnasında ifade kullanılarak hesaplanan boyut üyesidir. Hesaplanan üye değerleri diğer üyelerin değerlerinden türetilebilir. Örneğin, Kar hesaplanan üyesi, Maliyetler üyesinin değerini Satışlar üyesinin değerinden çıkararak belirlenebilir.

Boyut Bir küpte, kullanıcının anladığı ve veri çözümleme için temel olarak kullandığı düzenlenen bir veya daha fazla düzey hiyerarşileri grubudur. Örneğin bir coğrafya boyutu Ülke/Bölge, İl/İlçe ve Şehir için düzey içerebilir. Ya da bir zaman boyutu yıl, çeyrek, ay ve gün için hiyerarşi düzeyleri içerebilir. Özet Tablo raporu veya Özet Grafik raporunda, her hiyerarşi, daha düşük veya daha yüksek düzeyleri göstermek için genişletebileceğiniz ve daraltabileceğiniz alanlar kümesi haline gelir.

Hiyerarşi Boyutun üyelerini, her üyenin bir üst üyesi ve sıfır veya daha fazla alt üyesi olacak şekilde düzenleyen mantıksal ağaç yapısıdır. Alt öğe, geçerli üyeyle doğrudan ilgili bir hiyerarşide bir sonraki alt düzeyin bir üyesidir. Örneğin Çeyrek, Ay ve Gün düzeylerini içeren bir Zaman hiyerarşisinde Ocak Çyr1'in alt öğesidir. Üst öğe, geçerli üyeyle doğrudan ilgili bir hiyerarşide bir sonraki üst düzeyin bir üyesidir. Üst değer genellikle bütün alt öğelerin değerlerinin birleşimidir. Örneğin; Çeyrek, Ay ve Gün düzeylerini içeren bir Zaman hiyerarşisinde, Çyr1 Ocak'ın üst öğesidir.

Düzey Bir hiyerarşi içinde, veriler alt ve üst ayrıntı düzeyleri olarak düzenlenebilir. Örnek olarak Zaman hiyerarşisinde Yıl, Çeyrek, Ay ve Gün düzeyleri verilebilir.

OLAP VERİTABANININ ÖZELLİKLERİ

Çok boyutlu inceleme özelliğine sahip olması Şeffaflık Erişilebilirlik Her seviyede sorgulama için aynı performansı gösterebilme özelliği İstemci-Sunucu yapısında olması Sınırsız şekilde çapraz raporlama olanağının olması En alt seviyedeki verilerin otomatik olarak ayarlanması Her şarta uygun boyutlandırılabilir olması Çok kullanıcı desteğinin olması Her seviyede verilerin değiştirilebilir olması Esnek raporlama özelliği, Boyut ve gruplamalarda sınır olmaması şeklindedir

OLAP, yukarıdan aşağıya doğru bakmak isteyen, detaylarla uğraşmaktan yorulan yöneticiler ve analistlerin, verilere çok hızlı şekilde bakabilmelerini sağlayan bir veri kümesidir. “Kim?” ve “Ne Zaman?” sorularından başka, “Neden?” ve “Eğer şu olursa...” sorularının da yanıtını verir. (Ör : Eğer şeker fiyatları 5% lira ve taşıma maliyetleri 10% düşerse, yıllık, çeyrekler, aylık, haftalık ve günlük bazında kârlılık ne olur gibi. Hatta abartılırsa ve veritabanı buna müsaitse saat ve dakikaya dahi inilebilir.) Bu kırılımdaki raporların performansı hep aynıdır. Yani raporu yıllık sorgulama ile saatlik sorgulama arasında geçen süre aynıdır.

Akıllı raporlama araçları sayesinde, neden sorularının cevapları da kolaylıkla alınabilmektedir. Genel eğilimden farklılık gösteren, uç değerler yaratan elemanları birçok analiz aracı, sayısal detaylara girmeden, sadece renklerle bile görüntüleyebilmektedir.

OLAP’ı sadece büyük özet tablolar gibi yorumlamak doğru olmaz. Excel kullanıcıların tanıdıkları pivot tabloların, çok gelişmiş ve hızlı bir hali olarak düşünüle bilir. Tasarlanan bir OLAP yapısının, hiyerarşilerini ve boyutlarını görmek mümkün olsa da, verileri nasıl tuttuğunu, nasıl sorgulanacağını sadece mdx sayesinde görebiliriz. Fakat dışarıdan baktığımızda iç içe geçmiş küpler olarak yorumlayabiliriz. Bu nedenle OLAP yapılarına, “küp” adı verilmiştir.

Bir veri ambarınızın olması, OLAP’a ihtiyacınız olmadığı anlamına gelmez. Veri ambarları ve OLAP birbirlerinin tamamlarlar. Veri ambarı verileri barındırmaya yarar. OLAP ise, bu yığın halinde duran verileri anlamlı hale getirip analizler yapmaya yarar.

Örnek vermek gerekirse; pazarlama departmanlarında pazar araştırmalarında, satış tahminleri, promosyon ve kampanya analizleri, müşteri analizleri sonuçlarının değerlendirilmesi ve demografikler bazında incelenmesi seviyesinde de olmazsa-olmaz araçlardan biri olarak yer almaktadır. Üretim ile ilgili uygulamaları ise en yoğun olarak üretim planlama ve hata analizleridir. Farklı ürün tipleri ile çalışılan yapılarda, çok boyutlu düşünme imkanı sayesinde maliyetler ve fiyatlamalar, kolaylıkla çıkarılabilmektedir. Finans departmanları ise OLAP’ı bütçeleme, finansal performans analizleri ve finansal modelleme amaçları ile kullanabilir. Strateji belirleme, Satış analizleri ve gelecek tahminleri ise, satış departmanlarındaki OLAP uygulamadır.