Data Visualization V2 test mit Essbase

Es gibt eine neue Version von dem Oracle Data Visualization Desktop und diesen habe ich mal mit Essbase getestet. Warum? Essbase fehlt ein Nachfolger von Web Analysis und einer guten Visualisierungssoftware. Nun, dieses schöne Programm wird jetzt mit Essbase + OBIEE geliefert. Hier ging die Reise hin!

Oracle hat viel Konkurrenz von Qlickview, Tableau und co. und als (selbst proklamierter) Marktführer wird es höchste Zeit, auch ein Produkt mit dieser Funktionalität in das Portfolio zu haben. Es kam schon viel Werbung vorbei und dieses reizt mich dann auch, es mal selbst auszuprobieren. Wie die Engländer auch treffend sagen: “the proof of the pudding is in the eating” und das pudding ist auf der Insel gebratene Blutwurst.

Installation

Gut, nach dem Download der Software ging es zur Installation von Oracle Data Visualization (DV) Desktop Version 12.2.2.. Auf meiner VMWare mit Windows 2008 Server ging das aber nicht. Das DV ist ein client tool und unterstützt nur Windows 7, 8.1 und 10. Gut, dann halt auf meinen eigenen Rechner (Windows 7 Professional SP1) installiert und Essbase auf der VMWare erreichbar gemacht.

DataVisualization01

Abbildung 1: Oracle Data Visualization Desktop wird auf Windows Clients unterstützt.

Hier einige Abbildungen der Installation.

DataVisualization02

Abbildung 2: Installationspfad und Optionen.

DataVisualization03

Abbildung 3: Fertig.

DataVisualization04

Abbildung 4: Noch eine kleiner Bericht vom Firewall.

Nach einer kurzen, und dann auch fehlerfreien Installation ging es dann auch schon los. Auf dem Desktop hat man links das Navigationspanel und rechts die Arbeitsoberfläche.

DataVisualization05

Abbildung 5: Der DV Desktop nach der Installation.

 

Datenquelle

Ich wähle die Option „Data Sources“.

DataVisualization06

Abbildung 6: Desktop Header mit den Optionen Home, Data Visualization und Data Sources.

Hier sehe ich die als Standard eingestellten Data Souces der Beispiel-Datei. Aber ich möchte ja meine eigene Essbase Sample Basic haben. Daher klicke ich unter Create auf „Connection“.

DataVisualization07

Abbildung 7: Die konfigurierten Daten Verbindungen oder Data Sources.

Ich bekomme eine Übersicht der möglichen Verbindungsadapter (Connections) angeboten.

DataVisualization08

Abbildung 8: Die lange Liste der Verbindungsadapter.

Diese Liste enthält folgende Systeme:

Oracle Applications

Oracle Database

Amazon Redshift

Apache Hive

DB2

Greenplum

Impala

MongoDB

MySQL

Oracle Service Cloud

Salesforce

Spark

SQL Server

Sybase IQ

Teradata

Actian Ingres (Beta)

Actian Matrix (Beta)

Actian Vector (Beta)

Amazon Aurora (Beta)

Amazon EMR (Beta)

Apache Drill (Beta)

Cassandra (Beta)

Google Cloud (Beta)

Hortonworks Hive (Beta)

HP Vertica (Beta)

IBM BigInsights (Beta)

Informix (Beta)

MapR Hive (Beta)

Microsoft Access (Beta)

MonetDB (Beta)

Netezza (Beta)

Pivotal HD (Beta)

PostgreSQL (Beta)

Presto (Beta)

Sybase ASE (Beta)

Teradata Aster (Beta)

Dropbox (Beta)

Google Analytics (Beta)

Google Drive (Beta)

 

Und was fehlt hier? Die wichtigste, beste OLAP-Datenbank der Welt! Oracle Essbase ist leider (noch) nicht dabei. Ein „Show Stopper“ für viele unter uns.

 

Ich habe die Sample Basic als Excel exportiert und möchte diese dann verwenden. Besser als nichts, und es ging ja um den DV.

DataVisualization09

Abbildung 9: Excel Abzug aus der Essbase Sample Basic.

DataVisualization10

Abbildung 10: Datei liegt auf meinem Laufwerk

Unter „Create“ und dann „Datasource“ bekomme ich ein Fenster, in dem ich unter „File“ meine Excel Datei auswählen kann.

DataVisualization11

Abbildung 11: Erstellen einer neuen Daten Verbindung mit einer Datei.

Wenn diese dann importiert wurde, bekomme ich den Inhalt angezeigt.

DataVisualization12

Abbildung 12: Inhalt meiner importierten Excel Datei.

Ich gebe den Spalten Namen. Mit der rechten Maus auf die Spaltenkopfzeile und dann „Edit Column“.

DataVisualization13

Abbildung 13: Umbenennen der Spalten.

In diesem Fenster kann der Name geändert werden, aber auch Berechnungen erstellt werden.

DataVisualization14

Abbildung 14: Umbenennen der Spalte

DataVisualization15

Abbildung 15: Alle Spalten haben einen Namen bekommen.

Fertig ist das Anlegen der Datenquelle.

 

Daten Visualisierungen

Jetzt wird der erste Bericht erstellt. Ich möchte einen Plan – Ist Vergleich des Produkt Umsatz machen.

Die Berichte mit den Daten Visualisierungen werden gruppiert in Projekte. Ich wähle unter „Create“ den Link “Project”.

DataVisualization16

Abbildung 16: Erstellen eines Projekts.

In der Übersicht wähle ich die soeben erstellte Datenquelle SampleBasic.

DataVisualization17

Abbildung 17: Auswahl der Datenquelle und Verbinden an das Projekt.

Kaum habe ich dieses getan, da sehe ich meine Dimensionen und Fakten. Im Nachhinein hätte ich vielleicht besser anstatt den Szenarien die Accounts in die Spalten gelegt, aber dieses funktioniert auch.

DataVisualization18

Abbildung 18: Ausgangssituation der Daten Visualisierung.

DataVisualization19

Abbildung 19: Selektion in der Daten Quelle.

DataVisualization20

Abbildung 20: Und ziehen der Selektion in den Arbeitsbereich.

Nachdem die Selektion von Actual und Budget und die Dimension Produkte in den Arbeitsbereich gezogen wurden, gab DV eine Visualisierung an. Diese wird anhand der Datenstruktur automatisch gewählt. Auch wurde automatisch eine Überschrift erstellt.

DataVisualization21

Abbildung 21: Anhand der Daten wurde automatisch ein Abbildungstyp gewählt.

Ich wähle möchte aber ein Balkendiagramm haben. Daher Klicke ich auf den Abbildungstyp, der jetzt als „Scatter“ eingestellt ist. Hierdurch bekomme ich eine Bibliothek an Abbildungstypen.

DataVisualization22

Abbildung 22: Bibliothek der Abbildungstypen.

In Abbildung 23 sehen sie das Ergebnis. Störend ist aber noch das Summen Element Produkt welches ich entfernen möchte. Auch die Farben sind nicht ganz nach meinem Geschmack.

DataVisualization23

Abbildung 23: Balkengrafik

Auf der X-Achse ist Produkt selektiert. Hier wähle ich „Create Filter“.

DataVisualization24

Abbildung 24: Einen Filter erstellen um Elemente zu unterdrücken.

Und entferne das Element „Product“.

DataVisualization25

Abbildung 25: Das Element Product wird aus der Selektion entfernt.

Als nächstes schleppe ich die Dimension Accounts in den Filterbereich.

DataVisualization26

Abbildung 26: Die Dimension „Accounts“ wird in den Filterbereich gebracht.

In den Accounts selektiere ich das Element „Sales“.

DataVisualization27

Abbildung 27: Selektion des Elements „Sales“ für den Umsatz im Bericht.

Für die Dimension „Periods“ wähle ich „Year“.

DataVisualization28

Abbildung 28: In der Dimension „Periods“ wähle ich das Knotenelement „Year“.

DataVisualization29

Abbildung 29: Menü Übersicht unter „Properties“.

Unter „Properties“ gibt es eine große Auswahl an Settings. Diese möchte ich hier nicht weiter präsentieren. Bei den Datenwerten wähle ich noch das Währungssymbol.

DataVisualization30

Abbildung 30: Auswahl eines Währungssymbols.

Ich habe auch die Farbpalette besucht und dann eine Durchschnittslinie eingefügt. So wird es schon eine bessere Darstellung. Ich bin soweit zufrieden, aber ich möchte noch mehr ausprobieren.

DataVisualization31

Abbildung 31: Datenvisualisierung Ist/Plan Umsatz pro Produkt.

Datenrefresh

Was passiert, wenn ich ein Update mache in der Datenbasis? Es kommen neue Daten für existierende Perioden und Produkte. Was wird passieren?

Hierzu suche ich mir einen Datenpunkt aus: Birch Beer (hat nichts mit Alkohol zu tun) mit 23.500 im Ist für Sales.

DataVisualization32

Abbildung 32: Datenpunkt

DataVisualization33

Abbildung 33: In der Datei wird der aktuelle Wert gefunden.

Ich öffne die Datei und erhöhe die Zahl, als ob ich eine neue Abfrage aus Essbase mache. In California kommen 10.000 dazu. Das Excel wird dann gespeichert.

DataVisualization34

Abbildung 34: In der Datei wird der Wert erhöht.

Ich speichere meinen Bericht und öffne diesen neu.

DataVisualization35

Abbildung 35: Mein Bericht Sales by Produc Act-Bud

Aber es ist noch kein Unterschied sichtbar. Die 10.000 sind noch nicht da.

Dann zu den Datenquellen und die Option „Reload Data“ bedienen.

DataVisualization36

Abbildung 36: Unter Datenquellen die Daten erneut einladen.

DataVisualization37

Abbildung 37: Alle Zeilen wurden neu importiert.

Und ja, ich sehe jetzt das neue Ergebnis.

DataVisualization38

Abbildung 38: Neues Ergebnis für Birch Beer.

Wie sieht mein Bericht in PDF aus?

In dem geöffneten Bericht wähle ich die Optionen aus. Hier gibt es einen Menüpunkt „Export as PDF“.

DataVisualization39

Abbildung 39: Export als PDF.

DataVisualization40

Abbildung 40: Export Einstellungen.

Dann in Adobe PDF schaue ich mir die Grafik an.

DataVisualization41

Abbildung 41: Grafik als pdf.

Diese Grafik ist mit nur wenigen Klicks erstellt, aber unter https://sites.google.com/site/oraclebipublicstore/ gibt es Beispiele in DV die Profis feuchte Augen bekommen lassen. Hier einige Beispiele:

DataVisualization42

Quelle: https://docs.oracle.com/middleware/1213/adf/develop-faces/img/dvt_intro_charts.png

DataVisualization43

Quelle: https://epmqueen.files.wordpress.com/2016/06/image002.jpg

 

 

Fazit

Das Oracle Data Visualization (DV) ist eine Desktop Programm mit dem man sehr einfach Daten grafisch darstellen kann. Es kann sich an sehr viele Datenquellen verbinden, aber leider nicht mit Oracle Essbase. Es kann also nicht als Ersatz gesehen werden für Web Analysis oder Financial Reports. DV wird immer in Verbindung mit Oracle Business Intelligence (OBI) angeboten, aber der Weg von Essbase in Excel ist auch möglich. Aber erst mit einer direkten Verbindung zu Essbase wird es richtig interessant.

Mit DV können sehr schöne und vielfältige Grafiken oder Berichte aus den Daten gemacht werden. Das Werkzeug dient also sowohl dem Anfänger als auch dem Experten. Auf diesem Gebiet ist es bestimmt eine Konkurrenz zu Tableau oder QlickView.

 

 

Veröffentlicht unter EPM & BI, Essbase Getagged mit: , , , , , ,

Schreibe einen Kommentar

  • Ein Fehler ist aufgetreten – der Feed funktioniert zur Zeit nicht. Versuche es später noch einmal.