Всем привет!
Сегодня в очередной раз хочу вернуться к теме визуализации данных Oracle BI на географической карте.
Тема эта в моем блоге мусолилась часто: BIEE 11g: Mapviewer + OpenStreetMap, BIEE11g: Mapviewer + OpenStreetMap как WMS + HttpProxy, BIEE 11g: WriteBack на карте
Но мне все равно есть что рассказать нового - как показывать в качестве фоновой карты картинки-ячейки мозаичной карты от LGPL-ресурса OpenStreetMap Mapnik.
Зачем это нужно?
Чтобы показывать в BI "красивые карты" с графической информацией о морях, реках, дорогах, рельефом местности, городами и т.д.
Все то, к чему мы привыкли, используя общедоступные картографические ресурсы (Google Maps, Yandex Maps etc). Если не использовать подгрузку этих внешних данных в виде картинок, то придется хранить в БД Oracle в виде SDO_GEOMETRY все привычные пользователям геометрии ("и тропинку, и лесок"), откуда-то брать эти данные, поддерживать в актуальном виде, и визуализировать с помощью mapviewer, нагружая его отрисовкой множества геометрических слоев, не связанных непосредственно с задачами аналитики в BI.
Но у нас уже настроена подгрузка фоновой карты в javascript-функциях
Да, и я сам описывал как это сделать в сообщении BIEE 11g: Mapviewer + OpenStreetMap. Но минус этого решения в том, что для отображения карты в браузере пользователя необходимо подключение к интернету. Также следует понимать, что при работе сотни пользователей с аналитическим отчетом в BI, данные которого визуализируются на карте, каждый пользователь будет скачивать из интернета одни и те же картинки-ячейки, увеличивая интернет-трафик.
Но разве не эта же проблема была решена в сообщении BIEE11g: Mapviewer + OpenStreetMap как WMS + HttpProxy
Да, именно. Вот только там есть ряд неточностей, связанных с тем, что WMS (web map service) ресурсы с данными OpenStreetMap периодически меняют свои адреса - http://wiki.openstreetmap.org/wiki/WMS. А также неприятность в том, что эти WMS ресурсы содержат не очень подробные данные по России. Гораздо более качественная, подробная и красивая картинка получается при работе с OSM Mapnik.
11 дек. 2014 г.
21 апр. 2014 г.
BIEE11g: неиспользуемые подсказки инфопанелей
Привет!
Сегодня потребовалось просмотреть веб-каталог рабочей среды Oracle BI на предмет наличия неиспользуемых подсказок инфопанелей.
Инфопанелей много, подсказок еще больше - разумеется, подобную процедуру следует автоматизировать.
Сегодня потребовалось просмотреть веб-каталог рабочей среды Oracle BI на предмет наличия неиспользуемых подсказок инфопанелей.
Инфопанелей много, подсказок еще больше - разумеется, подобную процедуру следует автоматизировать.
6 апр. 2014 г.
BI Publisher 11g + R (time series forecasting)
Всем привет!
Сегодня наконец появилось графоманское настроение и я хочу описать решение по использованию среды вычислений R в Oracle BI.
Думаю, не нужно говорить, что из себя представляет R.
Очевидно, что это крутая штука – раз компания Oracle включила ее в платную опцию Advanced Analytics (Oracle R Enterprise).
Крутая она хотя бы потому, что мировым научным сообществом под нее пишется огромное количество бесплатных библиотек, позволяющих анализировать ваши данные. Так в данном сообщении я продемонстрирую использование библиотеки forecast, позволяющей строить прогнозные модели данных временных рядов.
Библиотеку разработал и поддерживает профессор Rob Hyndman
Хочу заметить, что опция Oracle Advanced Analytics платная.
Да, она обеспечивает тесную интеграцию ваших данных (внутри БД Oracle) и вычислительного движка R, что существенно ускоряет обработку действительно больших объемов данных.
Но что если данных, которые нужно обрабатывать, у вас не очень немного. Или денег на оплату опции жалко…
В этом случае можно вполне обойтись интеграцией R-среды и вашей БД аналогично приводимому далее примеру.
А тут будет картинка для привлечения внимания.
А именно – результат работы в виде отчета Oracle BI Publisher, отображающего прогноз среднемесячной температуры на основании накопленной статистики температур.
Сегодня наконец появилось графоманское настроение и я хочу описать решение по использованию среды вычислений R в Oracle BI.
Думаю, не нужно говорить, что из себя представляет R.
Очевидно, что это крутая штука – раз компания Oracle включила ее в платную опцию Advanced Analytics (Oracle R Enterprise).
Крутая она хотя бы потому, что мировым научным сообществом под нее пишется огромное количество бесплатных библиотек, позволяющих анализировать ваши данные. Так в данном сообщении я продемонстрирую использование библиотеки forecast, позволяющей строить прогнозные модели данных временных рядов.
Библиотеку разработал и поддерживает профессор Rob Hyndman
Хочу заметить, что опция Oracle Advanced Analytics платная.
Да, она обеспечивает тесную интеграцию ваших данных (внутри БД Oracle) и вычислительного движка R, что существенно ускоряет обработку действительно больших объемов данных.
Но что если данных, которые нужно обрабатывать, у вас не очень немного. Или денег на оплату опции жалко…
В этом случае можно вполне обойтись интеграцией R-среды и вашей БД аналогично приводимому далее примеру.
А тут будет картинка для привлечения внимания.
А именно – результат работы в виде отчета Oracle BI Publisher, отображающего прогноз среднемесячной температуры на основании накопленной статистики температур.
2 февр. 2014 г.
BIEE: YearAGO и 29 февраля
Привет!
На дворе февраль. И я хочу рассказать о пути решения следующей проблемы:
Как видно из скриншота - при детализации YearAGO-показателя до разреза дней в феврале года, следующего за високосным, total-значение по дням не равно значению показателя в разрезе месяца.
Очевидно, проблема возникает из-за того, что в феврале 2013 года 28 дней, а в феврале 2012 - 29 дней.
В приведенном примере YAGO-показатель определяется стандартной time-series функцией AGO. Но этого недостаточно...
Итак, как обработать подобные ситуации?
На дворе февраль. И я хочу рассказать о пути решения следующей проблемы:
Как видно из скриншота - при детализации YearAGO-показателя до разреза дней в феврале года, следующего за високосным, total-значение по дням не равно значению показателя в разрезе месяца.
Очевидно, проблема возникает из-за того, что в феврале 2013 года 28 дней, а в феврале 2012 - 29 дней.
В приведенном примере YAGO-показатель определяется стандартной time-series функцией AGO. Но этого недостаточно...
Итак, как обработать подобные ситуации?
Подписаться на:
Сообщения (Atom)