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So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

Wollen Sie wissen, was die Anwender Ihrer Software darüber denken? Oder wie sie sich voraussichtlich zukünftig verhalten werden? Aus einem Mehr an Wissen darüber können Sie erheblichen Nutzen ziehen. Die Oracle Analytics Cloud ist ein mächtiges Instrument dafür. Sie unterstützt die Sammlung von Statistiken zum Usage Tracking (UT) und hilft so bei der Überwachung der Systemnutzung und -leistung, um Userverhalten zu verstehen und vorherzusagen. Der Vorteil: Weiß man im Voraus, welche Entscheidungen ein Benutzer wahrscheinlich treffen wird, lässt sich die Effizienz steigern und die Akzeptanz erhöhen.

 

Auf einen Blick: Visualisierung und Machine Learning - So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

 
Usage Tracking (UT) mit der Oracle Analytics Cloud hilft, das Verhalten von Software-Anwendern besser zu verstehen. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.

 

Interessante Einsatzmöglichkeiten für diese Statistiken gibt es z. B. bei der System- oder Datenbankoptimierung, bei Aggregationsstrategien oder der internen Abrechnung von Benutzern bzw. Abteilungen nach den von ihnen verbrauchten Ressourcen. Das Tracking von Nutzungen ist besonders nützlich, wenn es darum geht, solche Nutzeranfragen zu ermitteln, die aufgrund ihrer Häufigkeit und der erforderlichen Antwortzeit Leistungsengpässe verursachen.

Frühere Versionen von Oracle Business Intelligence Server konnten die Nutzung auf der Ebene detaillierte Abfragen verfolgen. Wenn das UT aktiviert ist, sammelt es Datensätze für jede ausgeführte Abfrage und schreibt sie alle in Datenbanktabellen. Sowohl logische als auch physische Abfragen werden verfolgt und in gesonderten Tabellen protokolliert, zusammen mit verschiedenen Leistungskennzahlen: 

Visualisierung und Machine Learning: So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

 

Das folgende Video gibt Ihnen einen umfassenden Überblick darüber, wie Sie das Usage Tracking (UT) in Ihrer Oracle Analytics Cloud-Umgebung einrichten.


 
 

So bereiten Sie die Aktivierung von Usage Tracking vor

Bevor wir in diesen Prozess einsteigen, müssen Sie zuerst die folgenden Bedingungen erfüllen, damit die Nutzungsverfolgung in Ihrer Umgebung möglich ist:

  1. Um das UT zu ermöglichen brauchen Sie eine vollständige Metadata Repository Database (RPD). Das Tracking des Nutzerverhaltens wird für beliebige Anfragen durchgeführt, auch außerhalb der RPD, dennoch ist zur Konfiguration nur diese RPD erforderlich. UT funktioniert hingegen nicht wenn z. B. nur ein Thin Client Modeler (TCM) – etwa ein web-basiertes Modell eines Admin-Tools – in der Oracle Analytics Cloud in Betrieb ist.
  2. Das UT benötigt Zugriff auf eine Datenbank, um Daten in Tabellen zurückzuschreiben. Während der Konfiguration ist eine Benutzeranmeldung mit Erstellungsberechtigungen für Tabellen im Datenbankschema erforderlich.

 

So konfigurieren Sie Usage Tracking in 2 Schritten:

  1. Datenbankverbindung in der RPD: Definieren Sie mit dem Tool-Client Administrator (dem Editor für das RPD-Repository) eine Datenbankverbindung in der physischen Ebene Ihrer RPD. Diese Verbindung sollte auf eine Datenbank verweisen, in der Usage Tracking Tabellen erstellt und gepflegt werden. Diese Datenbank kann sich überall in der Cloud befinden, solange sie für den Schreibzugriff der Oracle Analytics Cloud zugänglich ist. 
  2. Systemeinstellungen in der Oracle Analytics Cloud: Konfigurieren Sie Usage Tracking-Parameter, wie z. B. Connection-Pool-Name, physischer Name der Abfragetabelle und Name der logischen Abfragetabelle.

 
Definieren Sie eine Datenbankverbindung in der RPD

Öffnen Sie die RPD, die Sie in die Oracle Analytics Cloud hochgeladen haben, und erstellen Sie eine neue Datenbank auf der physischen Ebene. Geben Sie einen geeigneten Namen an ( z. B. UsageTracking) und wählen Sie als Datenbanktyp Oracle 12c.

Visualisierung und Machine Learning: So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

Erstellen Sie in dieser Datenbank einen neuen Connection Pool mit einem entsprechenden Namen (z. B. UTConnectionPool). Geben Sie die Verbindungsdetails für die Datenbank, in der das UT konfiguriert werden soll, und die Anmeldedaten für das Schema an. 

Bemerkung: Dieser Datenbankbenutzer muss über Tabellenrechte im Schema verfügen.


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Als nächstes erstellen Sie in der RPD ein physisches Schema mit dem gleichen Namen wie das von UT zu verwendende Datenbankschema (z. B. UT_demo). 

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Sobald diese Definitionen abgeschlossen sind, sollte die physische Schicht so aussehen: 

Visualisierung und Machine Learning: So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

 

Speichern Sie die RPD und laden Sie sie in die Oracle Analytics Cloud hoch, indem Sie die Option Replace Data Model in der Servicekonsole verwenden.

 

Systemkonfiguration

Öffnen Sie in der Oracle Analytics Cloud den Bildschirm Systemeinstellungen über die Registerkarte "Console". 

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Scrollen Sie nach unten und ändern Sie die folgenden Eigenschaften:

  1. Aktivieren Sie die Schaltfläche "Enable Usage Tracking".
  2. Usage Tracking Connection Pool: Geben Sie den Namen des Connection Pools in der folgenden Form ein: <Datenbank>.<ConnectionPool>.
    Beispiel: UsageTracking.UTConnectionPool
  3. Usage Tracking Physical Query Logging Tabelle: Dies ist die Tabelle, in der Details über die vom Business Intelligence Server ausgeführten physischen Abfragen gegenüber der zugrunde liegenden Datenbank verfolgt werden. Geben Sie den Namen in diesem Format ein:  <Datenbank>.<Schema>.<Tabelle>.
    Beispiel: UsageTracking.UT_demo.PhysicalQueries
  4. Tabelle zur logischen Abfrage des UT: Dies ist die Tabelle, in der Details zu den vom Business Intelligence Server ausgeführten logischen SQLs verfolgt werden. Geben Sie den Namen in diesem Format ein: <Datenbank>.<Schema>.<Tabelle>.
    Beispiel: UsageTracking.UT_demo.LogicalQueries
  5. UT Max Rows: Gibt die Anzahl der Zeilen an, nach denen die UT-Tabellen bereinigt werden sollen. Der Standardwert ist 0, was bedeutet, dass keine Bereinigung stattfindet. Sie können den Wert auf einen beliebigen Soll-Wert einstellen und die Datensätze werden gelöscht, sobald dieser Schwellenwert erreicht ist.

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Nach Eingabe dieser Details starten Sie den Oracle Business Intelligence Server neu. Mit dem Neustart des Servers wird die Nutzungsverfolgung aktiviert und die beiden UT-Tabellen werden in der Datenbank angelegt.

 

Erläuterung zur UT-Tabelle

Öffnen Sie den SQL Developer, melden Sie sich bei der UT-Datenbank an und vergewissern Sie sich, dass die beiden Tabellen erstellt wurden.

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Um einige Nutzungsdaten zu generieren, loggen Sie sich in die Oracle Analytics Cloud ein und klicken Sie sich durch einige Data Visualization (DV)-Projekte, sowohl Extended Subject Areas (XSA) als auch Subject Area Based. Öffnen Sie auch das BI classic home sowie ein paar Dashboards, um einige Abfragen zu generieren. Dabei ist zu erkennen, dass die Tabellen für logische und physische Abfragen jetzt mit Informationen zur Nutzungsverfolgung bestückt sind.

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Visualisierung und Machine Learning: So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

 

Wichtige Spalten in der Tabelle der logischen Abfragen

END_TS

Zeitpunkt Beendigung der Abfrage

ERROR_TEXT

Fehlernachricht bei fehlgeschlagener Abfrage

ID

Primärer Schlüssel

QUERY_TEXT

Aktueller Abfragetext

RESP_TIME_SEC

Gesamtantwortzeit für die Abfage in Sek.

ROW_COUNT

Anzahl der von der Abfrage zurückgegebenen Zeilen

SAW_DASHBOARD

Dashboard Name, unter dem die Abfrage generiert wird

SESSION_ID

Session ID des Nutzer, der die Abfrage gestartet hat

START_TS

Beginnzeit der Abfragebearbeitung

SUBJECT_AREA_NAME  

Themenbereich, der für die Abfrage verwendet wird

USER_NAME

ID des User, der die Abfrage durchgeführt hat

 

Wichtige Spalten in der Tabelle der physischen Abfragen

ID

Primärer Schlüssel

LOGICAL_QUERY_ID 

Foreign key aus der Tabelle der logischen Abfragen

QUERY_TEXT

Abfragetext

TIME_SEC

Zeit bis zum Abschluss der Abfrage

ROW_COUNT

Anzahl der von der Abfrage zurückgegebenen Zeilen

START_TS

Beginnzeit der Abfrage

END_TS

Beendigungszeit der Abfrage

 
Der Abgleich zwischen den beiden Tabellen kann über die Join-Bedingung durchgeführt werden:
 
   LogicalQueries.ID = PhysicalQueries.Logical_Query_ID. 
 
Beachten Sie, dass nicht alle logischen Abfragen eine entsprechende physische Abfrage erzeugen. Beispielsweise können einige logische Abfragen den Cache treffen und Ergebnisse aus dem Cache liefern. In diesem Fall erzeugen logische Abfragen keine physische Abfrage.


So analysieren Sie UT-Daten

Sobald das UT aktiviert ist, kann die Systemnutzung von DV aus analysiert werden. Dazu stellen Sie eine DV-Verbindung zur UT-Datenbank her, erstellen Datensätze für die Tabellen Physical Queries und Logical Queries und analysieren diese innerhalb eines DV-Projekts. 

Im Folgenden finden Sie eine auf den UT-Tabellen aufbauende Beispielanalyse, die die Anzahl der Sitzungen, die Anzahl der Abfragen, die am häufigsten verwendeten Themenbereiche, die am häufigsten verwendeten Dashboards usw. anzeigt. 

Visualisierung und Machine Learning: So zeigt Oracle Analytics, wie Nutzer sich verhalten

 

Fazit
Usage Tracking bietet Administratoren einen nützlichen Mechanismus, um die Nutzung des Oracle Analytics Cloud-Systems zu verfolgen. Diese Statistiken können dazu dienen, Entscheidungen zur Vergrößerung, Verkleinerung, Einschränkung des Zugriffs während bestimmter Zeiträume, Pause/Wiederaufnahme des Systems usw. zu treffen.
Um zu erfahren, wie Sie von den neuesten Funktionen von Oracle Analytics profitieren können, besuchen Sie Oracle.com/Analytics und melden Sie sich für den Oracle Analytics Advantage-Blog an, um die neuesten Beiträge zu erhalten.

 

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Kontakt:

Ein spannendes Thema, über das ich gerne mit Ihnen spreche, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Cesar Ortiz, Principal Solution Engineer.

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