Oracle Analytics Cloud (OAC) là một nền tảng dựa trên đám mây duy nhất để chuẩn bị dữ liệu, phân tích chuyên sâu và báo cáo chi tiết toàn diện với tính năng trực quan hóa có thể tùy chỉnh trong một giải pháp. Oracle Business Intelligence Analytics giúp cải thiện việc lập kế hoạch và đưa ra các quyết định có cơ sở tốt hơn để đạt được các mục tiêu nhanh hơn và ít nỗ lực hơn. Người dùng có thể dễ dàng tải dữ liệu từ cả nguồn bên trong và bên ngoài vào hệ thống và báo cáo kết quả.
Các bộ phận tài chính và nhân sự là những người được hưởng lợi rõ ràng nhất từ Oracle Analytics. Những thời điểm quan trọng trong công việc của nhân viên, doanh thu, quản lý tài chính, dự báo so với kết quả thực tế và nhiều vấn đề liên quan đang được chú trọng. Bài viết hiện tại đề cập đến việc xây dựng bộ dữ liệu cho các nhu cầu tài chính và nguồn nhân lực. Bạn sẽ nhận được hướng dẫn từng bước về cách thiết lập Analytics và trực quan hóa dữ liệu cho kết quả.
Table of Contents
Nguồn dữ liệu
Tại đây, bạn có thể tìm thấy các tệp CSV và XLSX với bộ dữ liệu mẫu để sử dụng trong các bài tập của chúng tôi. Bạn có thể tải chúng xuống và sau đó tải chúng lên Oracle OAC của mình.
- Bộ dữ liệu Lịch thời gian
- Bộ dữ liệu nguồn nhân lực: Sự phân bổ của nhân viên nhân sự và dữ liệu luân chuyển nhân sự
- Bộ dữ liệu tài chính
Mô hình dữ liệu phân tích tài chính của Oracle
Bước đầu tiên của chúng tôi là xây dựng mô hình dữ liệu.
Đăng nhập vào Oracle Analytics và nhấp vào nút Create ở góc trên cùng bên phải. Chọn Data Set
Trong cửa sổ bật lên Create Data Set, chọn Drop data file here or click to browse
Duyệt đến tập dữ liệu được lưu cục bộ. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ làm việc với Financial dataset.
Nhập tên của tập dữ liệu: Financial Dataset. Sau đó nhấp vào nút Add.
Nhấp vào biểu tượng Metadata để xem lại siêu dữ liệu của tập dữ liệu.
Cập nhật các chức năng Data Type, Properties, và Aggregation cho phù hợp.
| Column Name | Data Type | Treat As | Aggregation |
| Year | Number | Attribute | None |
| Month | Date | Attribute | None |
| Quarter | Text | Attribute | None |
| Region | Text | Attribute | None |
| Account Group | Text | Attribute | None |
| Account | Text | Attribute | None |
| Cost Center | Text | Attribute | None |
| Cash | Number | Measure | Sum |
| Revenue | Number | Measure | Sum |
| Operating Expenses | Number | Measure | Sum |
| Budget | Number | Measure | Sum |
| Net Income | Number | Measure | Sum |
| Payables | Number | Measure | Sum |
| Receivables | Number | Measure | Sum |
| Previous Year – Revenue | Number | Measure | Sum |
| Previous Year – Operating Expenses | Number | Measure | Sum |
| Previous Year – Net Income | Number | Measure | Sum |
| Previous Year – Payables | Number | Measure | Sum |
| Previous Year – Receivables | Number | Measure | Sum |
Nhấp vào Apply Script. Bạn cần chạy điều này sau khi thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với tập dữ liệu. Nếu không, các thay đổi sẽ không được lưu.
Tạo một cột mới có tên là MonthKey . Nó được trích xuất từ cột Month bằng cách sử dụng Biểu thức. Cột có kiểu dữ liệu Integer và định dạng YYYYMM .
Nhấp vào Plus để Add Preparation Step.
- Nhập tên của cột mới là MonthKey
- Xây dựng biểu thức: Year(Month)*100 + Month(Month)
- Nhấp vào Validate để đảm bảo không có cú pháp không hợp lệ
- Nhấp vào Add Step
- Nhấp vào Apply Script
Nhấp vào biểu tượng Data để xem dữ liệu:
Sau khi tải lên tập dữ liệu, công cụ AI / ML của OAC sẽ chạy và cung cấp các đề xuất cho việc trích xuất dữ liệu từ một cột hiện có, chẳng hạn như ngày tháng, địa lý, email, điện thoại, đơn vị tiền tệ, v.v. Dựa trên Financial dataset, OAC sẽ biết rằng Cột Month bao gồm Ngày. Vì vậy, bạn nên trích xuất dữ liệu thời gian từ cột Month.
- Day Of Week
- Day Of Month
- Day Of Year
- Month Of Year
- Quarter of Year
- Quarter
Nhấp vào biểu tượng hamburger ở góc trên cùng bên trái (Navigator)> Data
chọn Financial Dataset > Duplicate
Một mục mới được tạo. Tuy nhiên, nó không tạo ra một nguồn dữ liệu mới. Mục nhập mới trong OAC trỏ đến cùng một nguồn dữ liệu.
Nhấp để Open một tập dữ liệu mới:
Thay đổi tên của tập dữ liệu mới thành Financial Dataset-Previous Month . Chúng tôi sẽ sử dụng nó để xây dựng một số phân tích Thời gian, chẳng hạn như Month Over Month.
Nhấp vào cột MonthKey > Edit… Cập nhật biểu thức cho phù hợp:
CASE WHEN MONTH(Month)=12 THEN (YEAR(Month)+1)*100 + 1
ELSE YEAR(Month)*100 + MONTH(Month) +1 END
Nhấp vào Add Step , sau đó nhấp vào Apply Script.
Chuẩn bị HR Dataset
Nhấp vào Create ở góc trên cùng bên phải> Dataset
Trong cửa sổ bật lên Create Data Set , chọn Drop data file here or click to browse:
Duyệt đến tập dữ liệu HR-Employee-Attrition.csv :
Đổi tên tập dữ liệu đó thành Phân bổ HR Employee Attrition và nhấp vào Add. Sau đó nhấp vào biểu tượng Metadata :
Đổi tên và cập nhật các chức năng Data Type, Properties, và Aggregation cho phù hợp:
| Column Name | New Column Name | Data Type | Treat As | Aggregation |
| Age | Number | Attribute | None | |
| Attrition | Text | Attribute | None | |
| BusinessTravel | Business Travel | Text | Attribute | None |
| DailyRate | Daily Rate | Number | Attribute | None |
| Department | Department | Text | Attribute | None |
| DistanceFromHome | Distance From Home | Number | Measure | Sum |
| Education | Education | Number | Attribute | None |
| EducationField | Education Field | Text | Attribute | |
| EmployeeCount | Employee Count | Number | Measure | Sum |
| EmployeeNumber | Employee Number | Number | Attribute | |
| EnvironmentSatisfaction | Environment Satisfaction | Number | Attribute | |
| Gender | Gender | Text | Attribute | |
| HourlyRate | Hourly Rate | Number | Attribute | |
| JobInvolvement | Job Involvement | Number | Attribute | |
| JobLevel | Job Level | Number | Attribute | |
| JobRole | Job Role | Text | Attribute | |
| JobSatisfaction | Job Satisfaction | Number | Attribute | |
| MaritalStatus | Marital Status | Text | Attribute | |
| MonthlyIncome | Monthly Income | Number | Measure | Sum |
| MonthlyRate | Monthly Rate | Number | Attribute | |
| NumCompaniesWorked | Num Companies Worked | Number | Attribute | |
| Over18 | Over 18 | Text | Attribute | |
| OverTime | Over Time | Text | Attribute | |
| PercentSalaryHike | Percent Salary Hike | Number | Attribute | |
| PerformanceRating | Performance Rating | Number | Attribute | |
| RelationshipSatisfaction | Relationship Satisfaction | Number | Attribute | |
| StandardHours | Standard Hours | Number | Attribute | |
| StockOptionLevel | Stock Option Level | Number | Attribute | |
| TotalWorkingYears | Total Working Years | Number | Measure | Sum |
| TrainingTimesLastYear | Training Times Last Year | Number | Measure | Sum |
| WorkLifeBalance | Work-Life Balance | Number | Attribute | |
| YearsAtCompany | Years At Company | Number | Attribute | |
| YearsInCurrentRole | Years In Current Role | Number | Attribute | |
| YearsSinceLastPromotion | Years Since Last Promotion | Number | Attribute | |
| YearsWithCurrManager | Years With Curr Manager | Number | Attribute |
Nhấp vào Apply Script.
Add Preparation Step > Add a new column
- Tải lên HR_Turnover_Data-Updated.xlsx để Turnover analysis
- Chọn trang Người tham gia mới
- Nhập tên HR Nhân viên mới Tham gia , bấm Add
- Add Preparation Step > Add new column DateKey bằng cách sử dụng biểu thức sau:
(YEAR(Date of Join)*100+MONTH(Date of Join))*100+DAYOFMONTH(Date of Join)
- Một lần nữa, hãy tải lên HR_Turnover_Data-Updated.xlsx để Turnover analysis
- Chọn tờ Leavers
- Nhập tên HR Nhân viên Bỏ việc , bấm Add
- Add Preparation Step > Add new column DateKey bằng cách sử dụng biểu thức dưới đây:
(YEAR(Date of Leaving)*100+MONTH(Date of Leaving))*100+DAYOFMONTH(Date of Leaving)
Data Modelling: Financial Data Model
Ở góc trên cùng bên phải, nhấp vào Create > Project
Chọn Financial datasets: Financial Dataset và Financial Dataset – Previous Month
Nhập tên dự án:Financial Workshop
Nhấp vào tab Prepare
Nhấp vào Sơ đồ dữ liệu để xây dựng mối quan hệ giữa hai tập dữ liệu. Theo mặc định, không có liên kết, vì vậy chúng tôi đang tạo liên kết dựa trên các cột MonthKey, Region, Account Group, Account, and Cost Center
- Nhấp vào đường chấm và cửa sổ bật lên Blend Data xuất hiện
- Nhấp vàoAdd Another Match khác để thêm kết nối, sau đó nhấp vào OK .
- Nhấp vào Add Data Set , sau đó chọn tập dữ liệu Calendar Time. Nếu tập dữ liệu này không có, hãy thêm tập dữ liệu mới bằng cách tải lên tệp Calendar Time.csv
- Nhấp vào đường chấm giữa Financial Dataset và Calendar Time, tạo liên kết.
Nhấp vào Lưu.
Data Stories: Financial Workshop
Mở dự án Hội thảo tài chính và nhấp vào tab Visualize.
Nhấp chuột phải vào Tính toán của tôi> Thêm Tính toán và cung cấp thông tin sau:% Operating Expense to Revenue = Operating / Revenue
Bạn nên chọn các cột từ Tập dữ liệu tài chính.
Thêm cách tính mới: % MoM Operating Expense
Biểu thức: (Operating Expense of Month (N) – Operating Expense of Month(N-1)) / Operating Expense of Month(N-1)
Thêm phép tính mới: % MoM Receivables
Expression: (Receivables of Month (N) – Receivables of Month(N-1)) / Receivables of Month(N-1)
Thêm cách tính mới: % MoM Payables
Expression: (Payables of Month (N) – Payables of Month(N-1)) / Payables of Month(N-1)
Thêm phép tính mới: % MoM Gross Revenue
Expression: (Revenue of Month (N) – Revenue of Month(N-1)) / Revenue of Month(N-1)
Thêm phép tính mới: Accumulated Gross Revenue
Expression: Running SUM of all revenue base on Time
Operating Expense Canvas
Đổi tên Canvas 1 thành Operating Expense. Nhấp vào biểu tượng tam giác của canvas> Canvas Properties
Chọn Dạng tự do trong danh sách Layout thả xuống và bấm OK .
Chi phí hoạt động so với Doanh thu theo quý
- Kéo và thả Operating Expense, Revenue và Quarter từ tập dữ liệu vào vùng Visualization
- Chọn loại biểu đồ: Stacked Area chart
- Values (Trục Y) nên bao gồmcác biện pháp COperating Expense và Revenue
- Category (Trục X) nên bao gồm Quarter
- Thay đổi tiêu đề của biểu đồ thành Operating Expense vs Revenue By Quarter
Operating Expense by Cost Center
- Kéo và thả Operating Expense và Cost Center từ tập dữ liệu vào vùng Visualization
- Chọn loại biểu đồ: Treemap chart
- Values (kích thước hộp) – Chi phí hoạt động
- Color – Trung tâm Chi phí
- Thay đổi tiêu đề của biểu đồ thành Operating Expenses By Cost Center
- Legend : Bottom
- Data Labels phải hiển thị Label và Value
- Number Format: Số
- Abbreviate = Bật
Operating Expense by Cost Center vs Quarter
- Kéo và thả Operating Expense, Cost Center Quarter từ tập dữ liệu vào vùng Visualization
- Chọn loại biểu đồ: Horizontal 100% Stacked Bar chart
- Values(Trục Y) – Chi phí Hoạt động
- Category (Trục X) – Quý
- Color – Trung tâm Chi phí
- Thay đổi tiêu đề của biểu đồ thành Operating Expenses By Cost Center vs Quarter
- Legend: Hàng đầu
Operating Expense Change by Month
- Kéo và thả Operating Expense và Month từ tập dữ liệu vào vùng Visualization
- Chọn loại biểu đồ: Waterfall chart
- Values (Trục Y) – Chi phí Hoạt động
- Category (Trục X) – Quý
- Color – Trung tâm Chi phí
- Thay đổi tiêu đề của biểu đồ thành Operating Expenses By Cost Center vs Quarter
- Legend : Hàng đầu
Kết luận
Bằng cách này, bài viết đã trình bày cách định cấu hình Máy tính Hình ảnh hóa Dữ liệu Oracle để xây dựng bộ dữ liệu cho các nhu cầu tài chính và nhân sự. Ngoài ra, chúng tôi đã đề cập đến các khái niệm cơ bản về hình ảnh hóa để có được các kết quả phân tích kinh doanh thông minh kỳ diệu ở dạng trực quan. Các hướng dẫn thêm về bảng điều khiển sẽ đề cập đến các tác vụ cụ thể khác mà chúng tôi có thể thực hiện với Phân tích đám mây bán hàng của Oracle.
Nguồn: Internet
Chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ về Xây dựng Kho dữ liệu Data Warehouse/ Xây dựng Báo cáo Power BI cho các doanh nghiệp lớn như: Nakagawa, Mutoshi, Tinh Vân Group,….. đăng ký ngay để được Demo và tư vấn miễn phí dành riêng cho doanh nghiệp của bạn.
