Convenções do data warehouse (DWH) do
Clarity

ccppmop1581
HID_admin_datawarehouse_conventions
Use os seguintes padrões e convenções de DWH (Data Warehouse) para gerar dados de relatórios usando as ferramentas de geração de relatórios de sua preferência:
2
Prefixos da tabela de data warehouse
O esquema do Data warehouse usa os prefixos na seguinte tabela em sua convenção de nomenclatura de tabela.
Prefixo
Descrição da tabela
DWH_CFG
Tabelas de configuração usadas para o fornecimento de informações de log e auditoria
DWH_CMN
Objetos de banco de dados comuns usados na maioria das áreas
DWH_CMP
Objetos do banco de dados da empresa
DWH_FIN
Objetos do banco de dados de gestão financeira
DWH_INV
Objetos do banco de dados de gestão de investimentos
DWH_LKP
Objetos do banco de dados de pesquisa
DWH_META
Tabelas de metadados que ajudam a determinar a estrutura do DWH
DWH_ODF
Objetos de banco de dados específicos ao cliente
DWH_PFM
Objetos do banco de dados de gestão de portfólios
DWH_RES
Objetos do banco de dados de gestão de recursos
DWH_RIM
Objetos do banco de dados de gestão de risco e ocorrências
DWH_TME
Objetos do banco de dados de administração do tempo
DWH_X
Objetos do banco de dados interno usados para ajudar a preencher as tabelas de fatos
Padrões de pesquisa estática do data warehouse
No data warehouse, cada pesquisa tem sua própria tabela. Os valores de pesquisa são armazenados separadamente nos idiomas selecionados para o data warehouse. Por exemplo, se o data warehouse estiver armazenado em inglês e espanhol, haverá dois registros para cada valor de pesquisa.
A tabela a seguir mostra a estrutura de uma pesquisa estática no esquema.
Coluna
Tipo de dado
Descrição
[LOOKUP_NAME]_key
número ou varchar(30)
O valor chave da pesquisa. Se a chave oculta no
Classic PPM
for lookup_enum, a chave no data warehouse será preenchida com lookup_enum. O mesmo ocorre com lookup_code. Exemplo: investment_status_key.
LANGUAGE_CODE_KEY
ID de número da tabela de idiomas do
Classic PPM
.
LANGUAGE_CODE
Varchar(30)
Código de idioma exclusivo da tabela de idiomas do
Classic PPM
.
[LOOKUP_NAME]
Varchar(255)
Nome descritivo da pesquisa; por exemplo: investment_status
SORT_ORDER
Número
A ordem em que o usuário deseja ver os valores
IS_ACTIVE
Número
Indica se o valor da pesquisa atual está ativo
CLARITY_UPDATED_DATE
Data
A última vez que o registro foi atualizado no
Classic PPM
.
DW_UPDATED_DATE
Data
A última vez que o registro foi atualizado no data warehouse.
Padrões de pesquisa dinâmica do data warehouse
Cada pesquisa dinâmica tem sua própria tabela. Cada estrutura de tabela pode ser diferente dependendo da pesquisa. Se a pesquisa é dependente de idioma, langage_code_key e language_code são armazenados. Caso contrário, haverá um registro para cada valor.
A tabela a seguir mostra a estrutura de uma pesquisa dinâmica no esquema.
Coluna
Tipo de dado
Descrição
[lookup_name]_key
...
O valor da chave de pesquisa dinâmica. O valor depende do valor oculto de NSQL.
Language_code_key
Número
Número da ID da tabela de idiomas do
Classic PPM
, se aplicável.
Language_code
Varchar(30)
Código de idioma exclusivo da tabela de idiomas do
Classic PPM
, se aplicável.
[lookup_name]
...
Nome descritivo da pesquisa. Exemplo: investment_status.
...
...
Diversas colunas específicas à pesquisa.
Clarity_updated_date
Data
A última vez que o registro foi atualizado no
Classic PPM
.
DW_updated_date
Data
A última vez que o registro foi atualizado no data warehouse.
Tabelas de fatos do data warehouse
No data warehouse, as tabelas de fatos usam as seguintes convenções:
  • Nomes de tabelas de fatos terminam com o sufixo
    _FACTS
    .
  • As tabelas com
    _PERIOD_
    no nome armazenam fatos por períodos definidos.
  • As tabelas com
    _SUMMARY_
    no nome armazenam fatos resumidos. Há tabelas de resumo para muitos dos fatos. Caso esteja fazendo a correspondência de números resumidos com fatos do período, qualifique os fatos do período por tipo de período.
  • Tabelas com
    DWH_X_
    no nome são tabelas de fatos internas. Essas tabelas são usadas para preencher as tabelas de fatos de resumo e do período da maneira mais eficiente. Essas tabelas não estão disponíveis para os usuários.
  • Todas as chaves da tabela de fatos têm integridade referencial.
  • Fatos calculados são armazenados nas tabelas para consistência.
  • Há acúmulos resumidos no data warehouse. As atribuições são acumuladas nas tarefas, e as tarefas são acumuladas nas atribuições.
  • Fatias de tempo ocultas agregam dados em períodos fiscais, semanais e mensais.
A tabela a seguir inclui exemplos de tabela de fatos.
Descrição do fato
Nome da tabela de fatos
Agregação
Transação financeira
DWH_FIN_TRANSACTION_FACTS
Diário
Entrada de horas
DWH_TME_ENTRY_FACTS
Diário
Benefícios financeiros
DWH_FIN_BENEFIT_PERIOD_FACTS
Fiscal
Plano financeiro
DWH_FIN_PLAN_PERIOD_FACTS
Fiscal
Atribuição de tarefa
DWH_INV_ASSiGN_PERIOD_FACTS
Fiscal, semanal, mensal
Tarefa de investimento
DWH_INV_TASK_PERIOD_FACTS
Fiscal, semanal, mensal
Equipe de investimento
DWH_INV_TEAM_PERIOD_FACTS
Fiscal, semanal, mensal
Investimento
DWH_INV_PERIOD_FACTS
Fiscal, semanal, mensal
Recurso
DWH_RES_PERIOD_FACTS
Fiscal, semanal, mensal
Os quatro tipos de período a seguir são usados para armazenar fatos:
  • Diário
  • Semanal
  • Mensal
  • Período fiscal
Exemplo: nomes da tabela de fatos de resumo
A tabela a seguir inclui exemplos de nomes de tabela de fatos de resumo.
Descrição do fato
Nome da tabela de fatos
Benefícios financeiros
DWH_FIN_BENEFIT_SUMMARY_FACTS
Plano financeiro
DWH_FIN_PLAN_SUMMARY_FACTS
Atribuição de tarefa
DWH_INV_ASSIGN_SUMMARY_FACTS
Tarefa de investimento
DWH_INV_TASK_SUMMARY_FACTS
Equipe de investimento
DWH_INV_TEAM_SUMMARY_FACTS
Investimento
DWH_INV_SUMMARY_FACTS
Exemplo de consulta do data warehouse
As consultas do data warehouse são mais simples do que as consultas no banco de dados transacional do
Classic PPM
das seguintes maneiras:
  • Não é necessário associar tabelas de pesquisa.
  • As associações entre tabelas são consistentes. A chave é sempre a ID do recurso.
  • Os nomes de coluna são consistentes entre as tabelas.
  • As tabelas são nomeadas de acordo com uma convenção de nomenclatura padrão.
O exemplo abaixo mostra uma nova consulta de equipe.
SELECT i.investment_manager, i.investment_name, t.resource_name, t.role_name, tl.booking_status, tl.request_status, p.period_start_date, tf.alloc_hours, tf.alloc_cost FROM dwh_inv_team t INNER JOIN dwh_inv_team_ln tl ON t.team_key = tl.team_key INNER JOIN dwh_inv_investment i ON t.investment_key = i.investment_key INNER JOIN dwh_inv_team_period_facts tf ON t.team_key = tf.team_key INNER JOIN dwh_cmn_period p ON tf.period_key = p.period_key WHERE SYSDATE BETWEEN p.year_start_date AND p.year_end_date AND p.period_type_key = 'MONTHLY' AND tl.language_code = 'en'
Integridade referencial
Para melhorar a precisão dos dados, as tabelas usam chaves principais e externas.
  • Tabelas de idiomas (terminadas em
    _In
    ) têm chaves externas para a tabela principal.
  • Tabelas de fatos têm chaves externas para as tabelas principais.
  • Restrições de chave externa terminam em FK1.
  • Restrições de chave principal terminam em PK.
Essa convenção reduz os erros e elimina registros órfãos (registros de detalhes sem cabeçalho). Quando um registro for excluído, os registros em outras tabelas que tiverem uma chave externa para o registro atual serão automaticamente excluídos.