Konventionen für Clarity PPM Data Warehouse (DWH)

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Befolgen Sie die folgenden Standards und Konventionen für Data Warehouses (DWH), um Berichtsdaten mit Ihren bevorzugten Berichterstellungs-Tools zu erstellen:
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Data Warehouse-Tabellenpräfixe
Das Data Warehouse-Schema verwendet in der Tabellennamenskonvention die Präfixe in der folgenden Tabelle.
Präfix
Tabellenbeschreibung
DWH_CFG
Konfigurationstabellen, die verwendet werden, um Protokoll- und Rückverfolgungsinformationen zur Verfügung zu stellen
DWH_CMN
Allgemeine Datenbankobjekte, die in den meisten Bereichen verwendet werden
DWH_CMP
Datenbankobjekte für Unternehmen
DWH_FIN
Datenbankobjekte für Finanzverwaltung
DWH_INV
Datenbankobjekte für Investitionsverwaltung
DWH_LKP
Datenbankobjekte für Suchoptionslisten
DWH_META
Metadatentabellen zum Ermitteln der DWH-Struktur
DWH_ODF
Kundenspezifische Datenbankobjekte
DWH_PFM
Datenbankobjekte für Portfoliomanagement
DWH_RES
Datenbankobjekte für Ressourcenmanagement
DWH_RIM
Datenbankobjekte für Risiko- und Problemverwaltung
DWH_TME
Datenbankobjekte für Zeitverwaltung
DWH_X
Interne Datenbankobjekte, die für die Auffüllung der Faktentabellen verwendet werden
Statische Data Warehouse-Suchoptionslistenstandards
Im Data Warehouse verfügt jede Suchoptionsliste über eine eigene Tabelle. Die Suchwerte sind in den für das Data Warehouse ausgewählten Sprachen separat gespeichert. Wenn das Data Warehouse beispielsweise in Englisch und Spanisch gespeichert ist, sind für jeden Suchwert zwei Datensätze vorhanden.
Die folgende Tabelle enthält die Struktur einer statischen Suchoptionsliste im Schema.
Spalte
Datentyp
Beschreibung
[LOOKUP_NAME]_key
Zahl oder Varchar(30)
Der Schlüsselwert der Suchoptionsliste. Wenn der ausgeblendete Schlüssel in
Clarity PPM
"lookup_enum" ist, wird der Schlüssel im Data Warehouse mit dem Wert für "lookup_enum" aufgefüllt. Dasselbe gilt für "lookup_code". Beispiel: investment_status_key.
LANGUAGE_CODE_KEY
Numerische ID aus der
Clarity PPM
-Sprachtabelle.
LANGUAGE_CODE
Varchar(30)
Eindeutiger Sprachcode aus der
Clarity PPM
-Sprachtabelle.
[LOOKUP_NAME]
Varchar(255)
Beschreibender Name der Suchoptionsliste. Zum Beispiel: investment_status
SORT_ORDER
Zahl
Die Reihenfolge, in der dem Benutzer die Werte angezeigt werden sollen
IS_ACTIVE
Zahl
Gibt an, ob der aktuelle Wert für die Suchoptionsliste aktiv ist.
CLARITY_UPDATED_DATE
Datum
Der Zeitpunkt, zu dem der Datensatz zuletzt in
Clarity PPM
aktualisiert wurde.
DW_UPDATED_DATE
Datum
Der Zeitpunkt, zu dem der Datensatz zuletzt im Data Warehouse aktualisiert wurde.
Dynamische Data Warehouse-Suchoptionslistenstandards
Jede dynamischen Suchoptionsliste verfügt über eine eigene Tabelle. Die jeweilige Tabellenstruktur abhängig von der spezifischen Suchoptionsliste unterschiedlich ausfallen. Wenn die Suche sprachabhängig ist, werden die Werte für "langage_code_key" und "language_code" gespeichert. Andernfalls liegt ein Datensatz pro Wert vor.
Die folgende Tabelle enthält die Struktur einer dynamischen Suchoptionsliste im Schema.
Spalte
Datentyp
Beschreibung
[lookup_name]_key
...
Der Schlüsselwert der dynamischen Suchoptionsliste. Der Wert hängt vom ausgeblendeten NSQL-Wert ab.
Language_code_key
Zahl
Numerische ID aus der
Clarity PPM
-Sprachtabelle, wenn zutreffend.
Language_code
Varchar(30)
Eindeutiger Sprachcode aus der
Clarity PPM
-Sprachtabelle, wenn zutreffend.
[lookup_name]
...
Beschreibender Name der Suchoptionsliste. Beispiel: investment_status.
...
...
Sonstige suchspezifische Spalten.
Clarity_updated_date
Datum
Der Zeitpunkt, zu dem der Datensatz zuletzt in
Clarity PPM
aktualisiert wurde.
DW_updated_date
Datum
Der Zeitpunkt, zu dem der Datensatz zuletzt im Data Warehouse aktualisiert wurde.
Data Warehouse-Faktentabellen
Die Faktentabellen im Data Warehouse entsprechen den folgenden Konventionen:
  • Die Namen der Faktentabellen enden mit dem Suffix
    _FACTS
    .
  • Tabellen, deren Name
    _PERIOD_
    enthält, speichern Fakten gemäß definierten Zeiträumen.
  • Tabellen, deren Name
    _SUMMARY_
    enthält, speichern zusammengefasste Fakten. Für viele Fakten sind Zusammenfassungstabellen vorhanden. Wenn Sie Zusammenfassungszahlen mit Zeitraumfakten abgleichen, qualifizieren Sie die Zeitraumfakten durch einen Zeitraumtyp.
  • Tabellen, deren Name
    DWH_X_enthält
    , speichern interne Faktentabellen. Diese Tabellen werden verwendet, um Zeitraum-und die Zusammenfassungs-Faktentabellen so effizient wie möglich aufzufüllen. Diese Tabellen sind nicht für Benutzer verfügbar.
  • Alle Schlüssel der Faktentabelle verfügen über referentielle Integrität.
  • Berechnete Fakten werden in den Tabellen gespeichert, um Konsistenz zu gewährleisten.
  • Im Data Warehouse finden zusammenfassende Rollups statt. Es werden Rollups von Zuordnungen zu Aufgaben und von Aufgaben zu Zuweisungen durchgeführt.
  • Durch ausgeblendete Zeitscheiben werden Daten als wöchentliche Zeiträume, monatliche Zeiträume und Geschäftsjahre kumuliert.
Die folgende Tabelle enthält Beispiele für Faktentabellen.
Faktenbeschreibung
Faktentabellenname
Gesamtsumme
Finanztransaktion
DWH_FIN_TRANSACTION_FACTS
Täglich
Zeiteintrag
DWH_TME_ENTRY_FACTS
Täglich
Finanzleistung
DWH_FIN_BENEFIT_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr
Finanzplan.
DWH_FIN_PLAN_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr
Aufgabenzuweisung
DWH_INV_ASSiGN_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr, wöchentlich, monatlich
Investitionsaufgabe
DWH_INV_TASK_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr, wöchentlich, monatlich
Investitionsteam
DWH_INV_TEAM_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr, wöchentlich, monatlich
Investition
DWH_INV_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr, wöchentlich, monatlich
Ressource
DWH_RES_PERIOD_FACTS
Geschäftsjahr, wöchentlich, monatlich
Die folgenden vier Zeitraumtypen dienen zum Speichern von Fakten:
  • Täglich
  • Wöchentlich
  • Monatlich
  • Abrechnungszeitraum
Beispiel: Namen für Zusammenfassungs-Faktentabellen
Die folgende Tabelle enthält Beispiele für Namen von Zusammenfassungs-Faktentabellen.
Faktenbeschreibung
Faktentabellenname
Finanzleistung
DWH_FIN_BENEFIT_SUMMARY_FACTS
Finanzplan.
DWH_FIN_PLAN_SUMMARY_FACTS
Aufgabenzuweisung
DWH_INV_ASSIGN_SUMMARY_FACTS
Investitionsaufgabe
DWH_INV_TASK_SUMMARY_FACTS
Investitionsteam
DWH_INV_TEAM_SUMMARY_FACTS
Investition
DWH_INV_SUMMARY_FACTS
Data Warehouse-Beispielabfrage
Die Data Warehouse-Abfragen sind in folgenden Aspekten einfacher als Abfragen der
Clarity PPM
-Transaktionsdatenbank:
  • Es sind keine Joins zwischen Suchtabellen erforderlich.
  • Die Joins zwischen Tabellen sind konsistent. Als Schlüssel wird immer die Ressourcen-ID verwendet.
  • Die Spaltennamen sind tabellenübergreifend konsistent.
  • Die Tabellennamen werden entsprechend einer standardmäßigen Namenskonvention zugeteilt.
Das folgende Beispiel veranschaulicht eine neue Teamabfrage.
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'
Referentielle Integrität
Zur Verbesserung der Genauigkeit der Daten verwenden Tabellen Primär- und Fremdschlüssel.
  • Sprachtabellen (enden in
    _ln
    ) haben Fremdschlüssel für die Haupttabelle.
  • Faktentabellen haben Fremdschlüssel für die Haupttabellen.
  • Fremdschlüssel-Einschränkungen enden mit "FK1".
  • Primärschlüssel-Einschränkungen enden mit "PK".
Diese Konvention reduziert Fehler und eliminiert verwaiste Datensätze (Detaildatensätze ohne Kopfzeile). Wenn ein Datensatz gelöscht wird, werden alle Datensätze in anderen Tabellen, die einen Fremdschlüssel für den aktuellen Datensatz haben, automatisch gelöscht.