Versão 11.1 IBM Cognos Analytics · Capítulo 1. Modelagem de dados no Cognos Analytics. O IBM ® Cognos Analytics fornece recursos de modelagem de dados de autoatendimento baseados

IBM Cognos AnalyticsVersão 11.1

Guia de Modelagem de Dados

IBM

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Índice

Capítulo 1. Modelagem de dados no Cognos Analytics.............................................1Interface com o usuário de modelagem .................................................................................................... 2

Capítulo 2. Módulos de dados e as suas origens...................................................... 5Origens de módulo de dados....................................................................................................................... 5

Servidores de dados............................................................................................................................... 5Pacotes................................................................................................................................................... 5Arquivos transferidos por upload...........................................................................................................6Conjuntos de dados................................................................................................................................6Módulos de dados.................................................................................................................................. 6

Criando um módulo de dados......................................................................................................................6Descobrindo tabelas relacionadas.............................................................................................................. 8Incluindo origens ou tabelas em um módulo de dados........................................................................... 10Atualizando colunas em um módulo de dados.........................................................................................10Recarregando os metadados de esquema................................................................................................11Vinculando origens novamente................................................................................................................. 12Enriquecendo pacotes............................................................................................................................... 13Configurando o armazenamento em cache de dados.............................................................................. 16

Capítulo 3. Metadados de modelagem ................................................................. 19Relacionamento......................................................................................................................................... 19

Criando um relacionamento desde o início......................................................................................... 19Operadores de junção.......................................................................................................................... 20Otimização de junção........................................................................................................................... 21

Tabelas customizadas............................................................................................................................... 22Criando tabelas customizadas.............................................................................................................23

Criando tabelas usando SQL .....................................................................................................................25Dependências de Coluna........................................................................................................................... 26

Definindo dependências de coluna......................................................................................................29Configurando dependências de coluna............................................................................................... 32

Cálculos......................................................................................................................................................34Criando cálculos básicos......................................................................................................................35Criando cálculos customizados........................................................................................................... 36

Filtrar..........................................................................................................................................................37Criando filtros integrados.....................................................................................................................37Criando filtros selecionáveis................................................................................................................ 38

Ocultando itens .........................................................................................................................................39Criando grupos de dados...........................................................................................................................40Limpando dados.........................................................................................................................................41Criando caminhos de navegação...............................................................................................................42Formatando dados.....................................................................................................................................44SQL no Cognos Analytics .......................................................................................................................... 45

Tipos de SQL suportados .................................................................................................................... 45Mostrando as informações da consulta...............................................................................................46Gerando a consulta SQL ...................................................................................................................... 46

Validando módulos de dados.................................................................................................................... 47Propriedades de objeto............................................................................................................................. 47

Capítulo 4. Membros na árvore de dados.............................................................. 51Procurando Membros................................................................................................................................ 53

iii

Configurando os limites de exibição dos membros..................................................................................54Exibindo membros relacionais.................................................................................................................. 55

Capítulo 5. Análise de data relativa...................................................................... 57Calendários de amostra ............................................................................................................................57

Criando um calendário de varejo customizado .................................................................................. 59Criando um módulo de dados para análise de data relativa.................................................................... 61Criando filtros de data relativa ................................................................................................................. 63

Criando expressões de filtro................................................................................................................ 65Variáveis de expressão ........................................................................................................................66Exemplo de filtro: Últimos 12 meses...................................................................................................68Exemplo de filtro: Próximos 4 meses.................................................................................................. 69Outros exemplos de filtros de data relativa ........................................................................................71

Customizando a data de referência ..........................................................................................................72Configurando o parâmetro global _as_of_date.................................................................................. 73

Apêndice A. Tipos de dados SQL suportados.........................................................75

Apêndice B. Recursos do Framework Manager não suportados por módulos dedados.............................................................................................................. 77

Índice Remissivo................................................................................................. 81

iv

Capítulo 1. Modelagem de dados no Cognos AnalyticsO IBM® Cognos Analytics fornece recursos de modelagem de dados de autoatendimento baseados naweb.

É possível usar a modelagem de dados no Cognos Analytics para juntar muitas origens de dados,incluindo bancos de dados relacionais, tecnologias baseadas em Hadoop, planilhas do Microsoft Excel,

arquivos de texto, etc. Usando essas origens de dados, um módulo de dados é criado e pode ser,então, usado em relatórios, painéis ou explorações.

Esquemas em estrela são a estrutura do banco de dados ideal para módulos de dados, mas os esquemastransacionais também são suportados.

É possível aprimorar um módulo de dados criando cálculos, definindo filtros e caminhos de navegação emais.

Após você salvar um módulo de dados, outros usuários poderão acessá-lo. Salve o módulo de dados emuma pasta que usuários, grupos e funções tenham permissões apropriadas para acessar. Esse processo éigual a salvar um relatório ou um painel.

Dica: A modelagem de dados no Cognos Analytics não substitui o IBM Cognos Framework Manager, oIBM Cognos Cube Designer ou o IBM Cognos Transformer, que permanecem disponíveis paramanutenção de projetos submetidos a upgrade.

Modelagem de intento

É possível usar a modelagem de intento para criar um módulo de dados. A modelagem de intento propõetabelas a serem incluídas no módulo, com base em correspondências entre os termos que você fornece eos metadados nas origens subjacentes.

A modelagem de intento reconhece a diferença entre as tabelas de fato e as tabelas de dimensão pelonúmero de linhas, pelos tipos de dados e pela distribuição dos valores dentro das colunas. Quandopossível, a proposta da modelagem de intento é uma estrela ou um floco de neve das tabelas. Se umaestrela ou um floco de neve apropriado não puder ser determinado, uma única tabela ou uma coleção detabelas será proposta.

Para obter mais informações, consulte “Descobrindo tabelas relacionadas” na página 8.

Junções automáticas

O Cognos Analytics cria automaticamente junções entre tabelas em um módulo de dados. O algoritmoautojoin (junção automática) adota uma abordagem de pontuação de diagnóstico ao decidir quais colunasserão usadas para juntar duas tabelas. O algoritmo usa um conjunto de regras que são aplicadas aoescolher as combinações de coluna entre as duas tabelas. Cada regra produz uma pontuação. Apontuação pode ser negativa. A pontuação total de todas as regras decide se uma combinação de colunase qualifica para ser uma coluna de junção.

O algoritmo autojoin usa as regras a seguir:

• A similaridade das duas colunas deve exceder um limite mínimo.

Por exemplo, os nomes SalesCountryCode e CountryCode são altamente semelhantes e podem serconsiderados uma correspondência.

• Ambas as colunas pertencem à mesma categoria semântica.

Por exemplo, a categoria Funcionário ou Produto.• Ambas as colunas possuem o mesmo atributo semântico.

Por exemplo, ambos são IDs.• Nenhuma das colunas é um identificador de linha comum.

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A coluna ID da linha pode estar em cada tabela.• Os dados nas duas colunas numéricas se sobrepõem.• O relacionamento entre as duas colunas não pode ser many-to-many.

Um relacionamento de junção será criado se quaisquer combinações de coluna entre as duas tabelasatenderem a uma pontuação de qualificação mínima. As estatísticas coletadas são usadas para assegurarque a cardinalidade seja configurada adequadamente ao construir o relacionamento. As junções criadaspelo algoritmo autojoin são salvas como relacionamentos inferidos no módulo de dados.

Para obter mais informações, consulte “Relacionamento” na página 19.

Interface com o usuário de modelagemUse a interface com o usuário de modelagem da web para visualizar, criar, aprimorar e editar módulos dedados.

O acesso a essa interface é controlado pelo recurso Modelagem baseada na web que é gerenciado poradministradores. Para obter informações adicionais, consulte o guia Gerenciando o IBM Cognos Analytics.

É possível inserir a interface com o usuário de modelagem da web a partir do portal do IBM CognosAnalytics de uma das seguintes maneiras:

• Em Conteúdo da equipe, Meu conteúdo ou Recente, localize um módulo de dados existente, que é um

objeto com este ícone e clique nele para abri-lo.

• Clique em Novo e selecione Módulo de dados. Em seguida, crie um novo módulo de dados.• Use o recurso Ativação rápida na página de boas-vindas do Cognos Analytics para fazer upload de um

arquivo. Solte o arquivo na caixa Módulo de dados e comece a criar seu módulo de dados.

Ao trabalhar com módulo de dados, é possível usar as ações Desfazer e Refazer na barra doaplicativo para reverter ou restaurar mudanças no módulo de dados na sessão de edição atual. É possíveldesfazer ou refazer até 20 vezes.

Painel Origens

O painel Origens mostra as origens de dados que o módulo de dados contém. As origens podem serservidores de dados, arquivos transferidos por upload, conjuntos de dados, pacotes e outros módulos dedados.

Exceto para pacotes, é possível expandir a origem específica para visualizar suas tabelas e colunas.Arraste as tabelas sobre o painel do módulo de dados ou diagrama para incluí-las no módulo de dados.

No menu de contexto de origem , é possível iniciar ações como vincular novamente origens ou ativar oarmazenamento de dados em cache.

Painel do módulo de dados

A árvore do módulo de dados mostra as tabelas e colunas de dados que estão incluídas no módulo dedados. Este é o espaço principal para a edição do módulo de dados.

Clique no ícone de menu de contexto para o módulo, tabela ou coluna para visualizar suas opções de

menu de texto de modelagem e edição . Aqui é possível começar a associar tabela, criar filtros ecálculos ou renomear e excluir itens.

Clique no ícone Incluir origens e tabelas na barra de ferramentas do painel para incluir origens e

tabelas em seu módulo de dados. Clicar no ícone Identificar membros de caminho de navegação

2 IBM Cognos Analytics Versão 11.1 : Guia de Modelagem de Dados

sublinha as colunas que forem membros dos caminhos de navegação. Se nenhuma das colunas estiversublinhada, o módulo de dados não conterá caminhos de navegação.

Guia Relacionamentos

Esta guia mostra o diagrama de relacionamentos de módulo de dados . O diagrama é umarepresentação gráfica de relacionamentos de tabelas em um módulo de dados. É possível usar avisualização do diagrama para examinar os relacionamentos, editar o módulo de dados e visualizar asinformações de cardinalidade para os relacionamentos.

Clique com o botão direito em uma tabela no diagrama para visualizar o menu de contexto da tabela, quepode ser seu ponto de início para criar junções ou filtros, renomear a tabela, visualizar propriedades databela ou removê-la do módulo.

Clique em qualquer junção de tabela para ver informações de resumo da junção que incluam chaves decorrespondência. Quando você clica com o botão direito na linha da junção, o menu de contexto aparececom opções para editar ou excluir a junção.

Clique com o botão direito em uma ou mais tabelas no diagrama e clique em Organização automática. Odiagrama é redesenhado em torno da primeira tabela selecionada, permitindo que você se concentre nastabelas selecionadas e em seus relacionamentos.

Na caixa Configurações do diagrama, marque a caixa de seleção Cardinalidade para mostrar acardinalidade de relacionamentos entre diferentes tabelas em seu módulo de dados. Mova a régua decontrole Graus de separação. Dependendo da posição da régua de controle, o diagrama mostradiferentes graus de relacionamentos entre tabelas. Selecione uma ou mais tabelas no diagrama e use oModo de foco para trabalhar com as tabelas selecionadas.

Guia Grade

É possível usar a visualização em grade para examinar os dados reais em colunas e linhas da tabela.

Selecione uma tabela ou coluna na árvore do módulo de dados ou no diagrama e clique no ícone de grade

para abrir a visualização de dados.

Guia de tabelas customizadas

A guia Tabelas customizadas é o espaço principal para criar, visualizar e gerenciar tabelascustomizadas em um módulo de dados. Essa guia é exibida por padrão, mesmo quando o módulo nãocontém nenhuma tabela customizada. Para iniciar a criação de uma nova tabela, clique em Criar tabelacustomizada. Se o módulo de dados já contiver tabelas customizadas, os nomes da tabela serão listadosao clicar na guia.

Para obter mais informações, consulte “Tabelas customizadas” na página 22.

Painel Validação

Para validar o módulo de dados, clique no ícone de validação na barra do aplicativo ou no painelMódulo de dados ou clique em Validar no menu de contexto de módulo de dados.

Se erros forem descobertos, o número de erros será exibido no ícone de validação na barra do aplicativo

e o ícone de validação com falha será exibido para tabelas, colunas, expressões ou junções.

Clique nos ícones de erro para visualizar as mensagens de validação. Clique no ícone Copiar nasmensagens de erro para copiar as mensagens para a área de transferência para facilitar a análise ou aimpressão.

Capítulo 1. Modelagem de dados no Cognos Analytics 3

Editor de expressões

O editor de expressão é uma ferramenta de edição SQL que pode ser usada para criar ou editar tabelasbaseadas em SQL, cálculos, filtros ou grupos de dados.

É possível criar expressões digitando o código ou arrastando itens da árvore do módulo de dados. Osrecursos de validação e visualização de dados ajudam a verificar e resolver rapidamente os problemasdas expressões. Os recursos de edição de código incluem: inserir comentários, função de conclusãoautomática, impressão elegante, modo de alto contraste e tamanhos de fonte diferentes. O painel deinformações mostra detalhes e fornece exemplos de funções suportadas que são usadas nas expressões.


Capítulo 2. Módulos de dados e as suas origensMódulos de dados são contêineres que descrevem dados e regras para combinação e formação de dadospara prepará-los para análise e visualização no IBM Cognos Analytics.

Origens de módulo de dadosMódulos de dados podem ser baseados em servidores de dados, pacotes, arquivos transferidos porupload, conjuntos de dados e outros módulos de dados. É possível combinar diversos tipos diferentes deorigens em um módulo de dados.

Ao criar um novo módulo de dados no IBM Cognos Analytics ou atualizar um módulo existente, é possívelescolher o tipo de origem de entrada na caixa de diálogo Selecionar origens.

Servidores de dadosOs servidores de dados representam bancos de dados para os quais existem conexões no CognosAnalytics.

O servidor de dados já deverá ter sido criado em Gerenciar > Conexões do servidor de dados ou emGerenciar > Console de administração, e os metadados para um ou mais esquemas no servidor dedados devem ser carregados. Apenas os esquemas nos quais os metadados foram carregados podem serusados em módulos de dados.

Quando um esquema do servidor de dados é atualizado, é possível recarregar os metadados deesquema a partir do módulo de dados. Na guia Origens, no menu de contexto do esquema, selecioneRecarregar metadados.

Para as conexões de origem de dados JDBC anteriores, assegure-se de que a caixa de seleção Permitirmodelagem baseada na web esteja marcada. Essas conexões são criadas no Console deadministração. Se a caixa de seleção Permitir modelagem baseada na web não for selecionada paraeste tipo de conexões, as conexões não estarão disponíveis em Gerenciar > Conexões do servidor dedados e não poderão ser usadas como origens do módulo de dados. Acesse Gerenciar > Console deadministração. Na guia Configuração, selecione Conexões de origem de dados e localize a conexão.Nas propriedades da conexão, clique na guia Conexão, na qual a caixa de seleção Permitir modelagembaseada na web está localizada.

Se o seu servidor de dados for o Planning Analytics , crie os módulos de dados baseados em cubo do TM1na interface de administração, assim que a conexão do servidor de dados for criada. Para obter maisinformações, consulte Criando módulos de dados a partir de cubos do Planning Analytics no guiaGerenciando o IBM Cognos Analytics.

Para obter mais informações, consulte Gerenciando o IBM Cognos Analytics.

PacotesÉ possível usar os pacotes de modo de consulta dinâmica como origens para módulos de dados.

Os pacotes do são criados no IBM Cognos Framework Manager e contêm dimensões, assuntos deconsulta, itens de consulta e outros dados. Os pacotes estão localizados em Conteúdo da equipe ou Meuconteúdo.

Dica: Assuntos de consultas e itens de consulta em pacotes são equivalentes de tabelas e colunas emmódulos de dados.

Para obter mais informações sobre os pacotes, consulte o guia Introdução ao IBM Cognos Analytics.


Arquivos transferidos por uploadArquivos transferidos por upload são arquivos de planilhas (.xlsx e .xls) e de texto (.csv) do MicrosoftExcel que contêm valores separados por vírgula, separados por guia, separados por ponto e vírgula ouseparados por barra vertical.

Os arquivos que já tiverem sido transferidos por upload para o Cognos Analytics são armazenados emConteúdo da equipe ou Meu conteúdo. Também é possível fazer upload de arquivos depois de iniciar acriação de seu módulo de dados usando o recurso de upload de arquivo na caixa de diálogo Selecionarorigens.

Para obter mais informações sobre os arquivos transferidos por upload, consulte o guia Introdução aoIBM Cognos Analytics.

Conjuntos de dadosOs conjuntos de dados contêm dados que são extraídos de pacotes ou módulos de dados.

Os conjuntos de dados são armazenados em Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo. Se os dados nopacote de origem ou no módulo de dados for mudado, a mudança será refletida no conjunto de dados.

Para obter mais informações sobre os conjuntos de dados, consulte o guia Introdução ao IBM CognosAnalytics.

Módulos de dadosOs módulos de dados existentes podem ser usados como origens para outros módulos de dados.

Os módulos de dados são salvos em Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo.

As tabelas permanecem vinculadas ao módulo de dados de origem, que é indicado pelo ícone de tabela

vinculada , e são somente leitura. Desde que as tabelas permaneçam vinculadas, as mudanças nomódulo de origem serão refletidas no novo módulo de dados. Se você quebrar o link, poderá editar astabelas. No entanto, as mudanças do módulo de origem não são mais refletidas no novo módulo.

Criando um módulo de dadosUm usuário pode criar rapidamente um módulo de dados que inclua dados de uma ou mais origens detipos diferentes.

O módulo de dados pode ser compartilhado com outros usuários e usado como uma origem para criarrelatórios, painéis, histórias e explorações.

Antes de Iniciar

Prepare origens que você planeja usar para criar o módulo de dados.

• Salve as origens em Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo.

A única exceção são os arquivos de dados que podem ser transferidos por upload enquanto o módulode dados é criado.

• Para origens de servidor de dados, crie conexões em Gerenciar > Conexões do servidor de dados.

Para obter mais informações, consulte “Servidores de dados” na página 5.

Sobre Esta Tarefa

Para acessar a interface com o usuário de modelagem de dados, os usuários precisam de permissões deexecução e de desvio para o recurso de modelagem baseada na web. Para obter informações adicionaissobre recursos, consulte o guia Gerenciando o IBM Cognos Analytics.


Procedimento

1. Na página de boas-vindas do Cognos Analytics, clique em Novo > Módulo de dados.

Dica: Uma maneira alternativa de iniciar a criação de um módulo de dados é fazer upload de arquivosde dados primeiro usando o recurso Ativação rápida. Ao soltar os arquivos na página de boas-vindasdo Cognos Analytics, na caixa Módulo de dados, é possível iniciar imediatamente a criação de seumódulo de dados. Outras origens podem ser incluídas no módulo de dados posteriormente.

2. Na caixa de diálogo Selecionar origens, selecione uma ou mais origens de qualquer tipo.

• Para selecionar um módulo de dados, um conjunto de dados, um arquivo transferido por upload ou

um pacote salvo, clique na pasta Conteúdo da equipe , Meu conteúdo ou Conteúdo

visualizado recentemente e localize a origem que deseja incluir. Se necessário, use as opçõesde procura e filtragem para localizar as origens.

• Para selecionar um servidor de dados, clique na pasta Servidores e esquemas de dados .Selecione a conexão do servidor de dados desejada. Os esquemas disponíveis no servidor de dadossão listados. Escolha o esquema que deseja usar. Somente os esquemas para os quais osmetadados estiverem pré-carregados são exibidos.

• Para fazer upload de um arquivo de dados do seu disco rígido para um local LAN, clique no ícone

Fazer upload e procure pelo arquivo. Por padrão, o arquivo é salvo em Meu conteúdo.3. Se todas as origens selecionadas contiverem uma tabela cada, o módulo de dados básico será criado e

será possível continuar com a etapa 5.4. Se qualquer uma das origens selecionadas, como uma planilha multiguias ou um servidor de dados,

contiver várias tabelas, você terá duas opções para incluir as tabelas em seu módulo de dados:

• Selecionar tabelas

Você seleciona as tabelas manualmente e clica em OK para criar o módulo de dados.• Descobrir tabelas relacionadas

É exibida uma visualização de nuvem de palavras que contém palavras-chave das origens nas quaiso módulo de dados é baseado. Selecione uma ou mais palavras-chave e clique em Avançar. Umaproposta de módulo de dados é gerada para você. É possível aceitar a proposta ou clicar emAnterior para tentar palavras-chave diferentes. Para aceitar a proposta sugerida, clique em OK. Omódulo de dados é criado para você.

Para obter mais informações, consulte “Descobrindo tabelas relacionadas” na página 8.

O módulo de dados é criado com base nas tabelas escolhidas.5. Examine o módulo de dados.

• No painel Módulo de dados, visualize as origens que estão incluídas em seu módulo de dados.

É possível expandir as origens para visualizar as tabelas, as colunas e os membros.

O ícone de link nas tabelas indica que as tabelas estão vinculadas ao módulo de dados deorigem. Para obter mais informações, consulte “Vinculando origens novamente” na página 12.

Para conexões do servidor de dados e arquivos transferidos por upload, os rótulos de tabela ecoluna são limpos em inglês e em alguns outros idiomas da maneira a seguir:

– Para arquivos únicos, a extensão do arquivo, como .xls ou .csv, é removida do rótulo da tabela.Por exemplo, Customer_analysis.csv é mudado para Análise do cliente.

– Caracteres como sublinhados (_), traço (-) ou barra (\) são substituídos pelo caractere deespaço. Por exemplo, Vehicle_class é mudado para Classe de veículo.

– Nos rótulos da coluna, todas as palavras são alteradas para letras maiúsculas. Por exemplo,Classe de veículo é mudado para Classe de Veículo.

Capítulo 2. Módulos de dados e as suas origens 7

– As sequências de camel case são divididas em palavras individuais. Por exemplo, OrderDate ouorderDate é mudado para Data de pedido.

– Espaços extras são removidos.• Para visualizar dados, selecione uma tabela ou coluna e clique na visualização de grade de dados

.

• Para visualizar relacionamentos entre tabelas, clique na guia Relacionamentos . Geralmente,os relacionamentos são detectados pelo sistema e as junções entre as tabelas são criadasautomaticamente. Se as tabelas não forem unidas, será necessário uni-las manualmente. Paraobter mais informações, consulte “Criando um relacionamento desde o início” na página 19.

• O módulo de dados é validado automaticamente. Se houver quaisquer referências quebradas, o

ícone de validação com falha será exibido na árvore do módulo de dados e no diagrama. Paraobter mais informações, consulte “Validando módulos de dados” na página 47.

6. Para criar um relatório de teste a partir do módulo de dados, clique em Experimentar na barra deferramentas do aplicativo.Uma nova guia é aberta no navegador com o IBM Cognos Analytics - Reporting aberto. O módulo dedados é mostrado na área de janela Objetos que podem ser inseridos.

7. Para salvar o módulo de dados, clique em Salvar ou Salvar como.

Resultados

O módulo de dados é criado no local em que você o salvou, em Conteúdo da equipe ou Meu

conteúdo .

O que Fazer Depois

É possível aprimorar o módulo de dados incluindo cálculos, filtros, grupos, tabelas customizadas e muitomais. Para obter mais informações, consulte Capítulo 3, “Metadados de modelagem ”, na página 19.

Descobrindo tabelas relacionadasÉ possível acionar o sistema para sugerir as tabelas mais apropriadas para seu módulo de dados. Usandoo processamento de linguagem natural e a funcionalidade baseada em IA, o sistema gera um módulo dedados que melhor representa seu caso de uso.

Essa funcionalidade é usada durante a criação de um módulo de dados ou a inclusão de novas origens outabelas a um módulo de dados.

A escolha de tabelas para o módulo de dados é baseada nas palavras-chave que você seleciona. Umavisualização de nuvem de palavras interativa mostra as palavras-chave que existem nas origensdisponíveis.

O exemplo a seguir mostra uma nuvem de palavras para uma proposta de módulo de dados baseada emquatro origens:


As cores da fonte representam as diferentes origens. O tamanho da fonte indica a ponderação da palavra-chave, que é a medida da importância da palavra-chave na origem. A seleção de palavras-chave commaior ponderação aumenta a probabilidade de criar o módulo de dados mais relevante para seu caso deuso.

Para aumentar ou diminuir o número de palavras-chave na nuvem de palavras, expanda a seçãoPalavras-chave na área de janela à direita e insira um número para a opção Limite de palavras-chave.

É possível selecionar as palavras-chave na nuvem de palavras ou digitá-las na barra de procura. Aspalavras-chave selecionadas são incluídas automaticamente na barra de procura. Para cancelar a seleçãodas palavras-chave, exclua-as da barra de procura.

Depois que você clicar em Avançar, uma proposta de módulo de dados será gerada, conforme émostrado no exemplo a seguir:

A área de janela Módulo de dados proposto mostra as tabelas que o sistema sugere para serem usadasno módulo de dados. Por padrão, é gerada uma proposta para cada origem. A pontuação de confiança daporcentagem é designada a cada proposta. A pontuação de confiança reflete a previsão da capacidade daproposta de cumprir seu objetivo de modelagem.


Selecione uma ou mais das propostas sugeridas. As propostas selecionadas são mescladas em umaproposta, e os relacionamentos de tabela são gerados.

Nota: Para aumentar o número de propostas por origem, expanda a seção Avançado na área de janelaMódulo de dados proposto e aumente o número.

Clique em OK para aceitar a proposta ou clique em Anterior e tente gerar propostas diferentes.

Incluindo origens ou tabelas em um módulo de dadosApós a criação de um módulo de dados, é possível incluir novas origens ou tabelas diferentes das origensque já estão no módulo de dados.

Sobre Esta Tarefa

É possível incluir uma combinação de tipos de origem em um módulo de dados.

Procedimento

1. Abra um módulo de dados existente.

2. No painel Módulo de dados, clique no ícone Incluir origens e tabelas .3. Selecione uma das seguintes opções:

• Incluir novas fontes

Selecione e inclua novas origens no módulo de dados.• Inclua mais tabelas

Inclua tabelas de origens que já estão no módulo de dados. Apenas tabelas que ainda não estãoincluídas no módulo de dados podem ser selecionadas.

• Descobrir tabelas relacionadas

Inclua tabelas de origens que já estão no módulo de dados. Esta opção está disponível apenas paraorigens que contêm várias tabelas, como servidores de dados e arquivos transferidos por upload devárias planilhas. Com base nas palavras-chave que você seleciona, são sugeridas tabelasrelacionadas para serem incluídas no módulo de dados. Para obter mais informações, consulte“Descobrindo tabelas relacionadas” na página 8.

4. Salve o módulo de dados.

Atualizando colunas em um módulo de dadosDepois que uma tabela em uma origem de módulo de dados é atualizada, é possível incluir ou removercolunas individuais no módulo de dados sem atualizar a tabela inteira.

Esta funcionalidade pode ser usada para os cenários a seguir:

• Uma coluna de origem foi excluída de uma tabela do módulo de dados, o módulo de dados foimodificado e salvo e o modelador deseja incluir novamente a coluna excluída no módulo de dados.

• Uma nova coluna foi incluída em uma tabela existente em um banco de dados e o modelador desejausar essa coluna no módulo de dados.

• Uma coluna foi removida ou renomeada em um banco de dados e o modelador deve atualizar o módulode dados para evitar erros de validação.

Sobre Esta Tarefa

Para módulos de dados que são baseados em servidores de dados, use a função Recarregar metadadospara recarregar os metadados de esquema mais recentes a partir do banco de dados. Para obter maisinformações, consulte “Recarregando os metadados de esquema” na página 11.


Procedimento

1. Abra o módulo de dados que deseja atualizar.

2. Clique no ícone Visualização de origem para abrir o painel Origens e expanda a árvore de origem.3. Se a origem for um esquema do servidor de banco de dados, no menu de contexto do esquema, clique

em Recarregar metadados.

As tabelas e colunas são recarregadas no estado mais recente do servidor de dados.4. Na barra de ferramentas do painel Origens, clique no ícone Configurações da árvore de origem e

marque a caixa de seleção Mostrar itens não utilizados.

• As colunas (e suas tabelas) que não estiverem no módulo de dados são destacadas no painelOrigens.

• Se a origem contiver colunas renomeadas ou se as colunas foram removidas da origem, ícones de

erro de validação aparecerão ao lado das colunas afetadas no painel Módulo de dados.5. No painel, Origens, identifique a coluna que você precisa incluir no módulo de dados e arraste a

coluna para a tabela relacionada no painel Módulo de dados. Expanda a tabela se desejar soltar acoluna em um local específico na tabela.

É possível soltar múltiplas colunas da mesma tabela de uma vez.6. Se o módulo de dados contiver erros de validação, as colunas no módulo poderão estar ausentes ou

serem renomadas na origem. Use as etapas a seguir para resolver os erros:a) Arraste as colunas renomeadas para o painel Módulo de dados.b) Remova do módulo de dados as colunas que não existem mais na origem.c) Valide o módulo de dados.

Erros de validação em potencial podem estar relacionados a referências quebradas nasexpressões, como filtros ou cálculos, que ainda podem estar referenciando as colunas removidas.Usando as informações nas mensagens de erro, atualize manualmente essas expressões.


Recarregando os metadados de esquemaQuando um esquema do banco de dados é atualizado, o esquema deve ser recarregado para que omódulo de dados permaneça sincronizado com o banco de dados.

Para criar um módulo de dados que seja baseado em uma origem do servidor de dados, os metadados doesquema do banco de dados devem ser carregados e salvos no armazenamento de conteúdo. Esta tarefaé executada por administradores no componente de administração depois que a conexão do servidor dedados é criada. Para obter mais informações, consulte "Carregando metadados" no guia Gerenciamentodo IBM Cognos Analytics.

Para módulos de dados existentes, o modelador pode recarregar os metadados do esquema depois que oesquema é atualizado. Esta etapa pode ser necessária quando você encontra erros de validação nomódulo de dados.

Procedimento

1. Abra o módulo de dados que seja baseado em uma origem do servidor de dados.

2. Clique no ícone Visualização de origem para abrir o painel Origens.3. No menu de contexto do esquema, clique em Recarregar metadados.


Resultados

As tabelas e colunas são recarregadas no estado mais recente do servidor de dados. Se a origem contiver

itens renomeados ou se os itens foram removidos da origem, ícones de erro de validação aparecerãoao lado das colunas afetadas no painel Módulo de dados.

O que Fazer Depois

Para comparar os dados no esquema e no módulo de dados, na barra de ferramentas do painel Origens,clique no ícone Configurações da árvore de origem e marque a caixa de seleção Mostrar itens nãoutilizados. As tabelas e colunas que não estiverem no módulo de dados são destacadas no painelOrigens. É possível continuar para atualizar as colunas no módulo de dados.

Vinculando origens novamenteÉ possível vincular novamente uma origem de módulo de dados a uma origem diferente. Após uma novavinculação com sucesso, os cálculos globais e os relacionamentos no módulo de dados permanecemválidos.

Aqui estão alguns cenários nos quais uma nova vinculação de uma origem pode ser útil:

• Você constrói e testa um módulo de dados com relação a uma origem de teste. Quando o módulo dedados está pronto, você vincula novamente a origem à origem de produção desejada.

• A origem atual em seu módulo de dados é inválida e uma nova origem válida deve ser usada.• Você deseja vincular novamente seu módulo de dados de um servidor de dados para outro servidor de

dados ou de um esquema para outro esquema.

A nova vinculação entre diferentes tipos de servidores de dados é suportada, bem como entreesquemas e catálogos em servidores de dados.

Dica: Origens do servidor de dados podem ser organizadas em esquemas, catálogos, ambos ounenhum.

Sobre Esta Tarefa

A origem vinculada novamente (destino) deve ser do mesmo tipo que a origem original. Um servidor dedados pode ser vinculado novamente apenas a um servidor de dados, um arquivo transferido por uploada um arquivo transferido por upload e assim por diante.

Além dos tipos de origem correspondentes, as condições a seguir devem ser atendidas:

• Todas as colunas da origem original devem existir na origem de destino e as propriedadesIdentificador de colunas (com distinção entre maiúsculas e minúsculas) e os tipos de dados devemcorresponder.

Por exemplo, o arquivo A com as colunas ColA e ColB pode ser vinculado novamente ao arquivo B comas colunas ColA e ColB. A nova vinculação ao arquivo B com as colunas colA e colB não funciona.

Os tipos de dados das colunas correspondentes devem ser compatíveis para que os cálculos e osrelacionamentos do módulo de dados permaneçam válidos. Por exemplo, quando o tipo de dados dacoluna na origem original é date, o tipo de dados da coluna na origem de destino também deve serdate, não string ou timestamp.

• Para servidores de dados, pacotes e módulos de dados, todas as tabelas da origem original devemexistir na origem de destino e as propriedades Identificador de tabelas (com distinção entremaiúsculas e minúsculas) devem corresponder. Se uma tabela correspondente não puder ser localizadacom base nesses critérios, o sistema também considerará os rótulos da tabela e identificadores decolunas correspondentes (com distinção entre maiúsculas e minúsculas) ao tentar localizar acorrespondência correta.


Se uma correspondência duplicada for localizada na origem de destino, a última tabela na lista seráusada para a correspondência.

• Colunas e tabelas extras podem existir na origem de destino.

Ao vincular novamente para uma origem que contenha uma tabela com colunas extras, é possívelincluir as colunas extras na tabela no módulo de dados arrastando a tabela da área de janela Origenspara a área de janela Módulo de dados.

• Os nomes de origem, como nomes de arquivos e de pacotes ou nomes de conexão do servidor dedados, não precisam corresponder.

Dica: A correspondência de colunas e tabelas é feita comparando suas propriedades de Identificador. Ovalor de Identificador da coluna ou tabela pode ser, mas nem sempre, igual ao nome da coluna ou tabela(Rótulo). É possível visualizar o valor de Identificador na área de janela Propriedades, seção Avançadoda coluna ou tabela.

Procedimento

1. Em Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo, abra seu módulo de dados.2. Na área de janela Origens, localize a origem que você deseja vincular novamente.3. No menu de contexto de origem, selecione Vincular novamente.4. Selecione o tipo de origem que corresponda ao tipo de origem original. Se a origem original for

servidor de dados, selecione o servidor de dados, se for um arquivo transferido por upload, selecioneum arquivo e assim por diante.

5. Clique em Concluído.

Se a nova vinculação for bem-sucedida, uma mensagem de confirmação será exibida.

Se a nova vinculação foi concluída com erros, uma mensagem será exibida sugerindo que você abra avisualização de validação na qual os problemas da nova vinculação são listados. Resolva os problemase salve o módulo de dados. Também é possível salvar o módulo de dados com problemas nãoresolvidos.

Importante: O processo de validação não detecta tipos de dados incompatíveis nas colunas. Sehouver colunas com tipos de dados incompatíveis em suas origens e se outras condições da novavinculação forem atendidas, a mensagem de nova vinculação com sucesso será exibida. Esse tipo deproblemas de dados deve ser reconciliado nas origens.

Resultados

Após vincular novamente com sucesso uma origem em um módulo de dados, relatórios e painéis que sãobaseados nesse módulo de dados poderão começar a usar a nova origem sem qualquer envolvimento dosautores de relatório.

Enriquecendo pacotesPara otimizar a experiência do usuário em componentes do IBM Cognos Analytics, como painéis eexplorações, os pacotes do Framework Manager devem ser enriquecidos.

O processo de enriquecimento associa as características de dados do Cognos Analytics, como Tempo eLocal geográfico, para consultar itens nos pacotes. As informações do processo de enriquecimentocomplementam as informações, como o tipo de dados, o nome da coluna ou o valor da propriedade Uso,que é derivado dos metadados do pacote.

Um pacote enriquecido inclui as características de dados que são necessárias para a funcionalidadebaseada em inteligência artificial (IA) no produto, como recomendações de visualização ou valorespadrão configurados de forma inteligente nas propriedades da coluna. Por exemplo, para exibir odiagrama de relacionamentos em Explorar, um pacote enriquecido deve ser usado. Caso contrário, odiagrama de relacionamentos não será exibido.


Dica: Não é possível enriquecer um pacote que inclui objetos relacionais modelados dimensionalmente(DMR). Os assuntos de consulta que incluem prompts podem ser enriquecidos, mas os dados não sãorecuperados.

O processo de enriquecimento pode ser de tempo e intensivo de memória. Portanto, ele deve serexecutado apenas quando o pacote original tiver sido mudado. Considere reenriquecer o pacote após asmudanças a seguir para o pacote:

• Nomes de assuntos de consulta, itens de consulta e namespaces são mudados.• Os tipos de dados em itens de consulta são mudados. Por exemplo, número mudado para sequência.• Novos itens de consulta são incluídos.• São mudados filtros ou expressões que alteram significativamente os valores que o assunto da consulta

retornaria.• Um arquivo de implementação é importado em um novo ambiente que usa dados diferentes da origem

usada para um enriquecimento anterior.

Quando um pacote é republicado, os metadados enriquecidos existentes não são removidos ouatualizados.

Antes de Iniciar

Para minimizar o impacto do processo de enriquecimento no sistema, considere a criação de pacotesmenores que incluam apenas um subconjunto de assuntos de consulta específicos de propósito e oenriquecimento apenas dos pacotes menores. Por exemplo, um pacote usado por autores do relatórioavançados pode expor muitos assuntos de consulta em que muitos dos assuntos de consulta não sãorelevantes ao criar painéis ou explorações. É possível criar um pacote menor fora do pacote original eincluir somente os assuntos de consulta necessários em seus painéis e explorações. Enriquecer estepacote menor requer menos tempo e memória.

Sobre Esta Tarefa

É possível enriquecer os metadados de um pacote usando o processo automático ou manual. O processoautomático avalia todos os itens de consulta de todos os assuntos de consulta selecionados no pacote eaplica automaticamente as características de dados a eles. Para minimizar o impacto no sistema, épossível cancelar a seleção de namespaces ou assuntos de consulta individuais para excluí-los doprocesso de enriquecimento. No processo manual, você aplica explicitamente as características de dadosa itens de consulta individuais.

Ao enriquecer um pacote, você geralmente começa com o processo automático. Use o processo manualpara enriquecer apenas um pequeno subconjunto de itens de consulta ou para substituir valores queforam configurados incorretamente pela opção automática.

Para acessar a funcionalidade Enriquecer pacote, você precisa de permissões de gravação para o pacote.Você também precisa das permissões necessárias para as conexões que são usadas para acessar asorigens de dados subjacentes do pacote. Uma conexão ideal pode acessar as tabelas, as visualizações eas colunas em que os assuntos de consulta são baseados e um número representativo de linhas e valoresnas tabelas e visualizações consultadas.

Procedimento

1. Localize o pacote ou seu atalho em Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo.

2. No menu de contexto de pacote ou de atalho , selecione Enriquecer pacote.

Dica: Se um pacote foi usado como uma origem de módulo de dados, será possível enriquecer opacote na interface com o usuário de modelagem, na área de janela Origens.

3. Se estiver usando o Cognos Analytics versão 11.1.5 e mais recentes, selecione uma das opçõesa seguir. Se estiver usando a versão 11.1.4 e anteriores, continue para a etapa 4.

• Enriqueça automaticamente


Na maior parte do tempo, comece com esta opção. As informações de status mostram as datas emque o pacote foi publicado e enriquecido pela última vez.

– No painel Selecionar tabelas, desmarque os assuntos de consulta que você não deseja quesejam avaliados pelo processo de enriquecimento. Por padrão, todos os assuntos de consultavisíveis no pacote são avaliados.

Esta opção fornece a oportunidade de excluir os assuntos de consulta que não são usados emseus painéis ou explorações e, portanto, reduzir o uso de tempo e memória pelo sistema.

– Marque a caixa de seleção Recuperar dados de amostra e especifique o número de linhas aserem recuperadas pela amostra de dados.

Use esta opção para extrair as características de dados mais profundas do pacote, como valoresmínimos ou máximos em cada coluna numérica, valores NULOS ou número aproximado devalores distintos em cada coluna. A extração de muitas linhas pode afetar o desempenho dosistema; se houver muito poucas linhas, as informações fornecidas podem não ser suficientes.

A desmarcação desta caixa de seleção reduz o tempo e o uso de memória do sistema, mas épossível que as informações esperadas não sejam obtidas.

– Clique em Executar.

Dependendo do número de assuntos de consulta envolvidos, o processo de enriquecimentopode levar algum tempo, potencialmente, até mesmo horas. Depois que o processo forconcluído, uma mensagem de informações mostrará os resultados do processos. Mesmo queapenas uma determinada porcentagem dos assuntos de consulta tenha sido enriquecida, vocêpode ter dados suficientes para suportar as funções IA em seus painéis e explorações.

– Clique em Close.• Enriquecer manualmente

Use esta opção para enriquecer itens de consulta individuais.

– Expanda o pacote. Em seguida, expanda um assunto de consulta e selecione um ou mais itensde consulta.

– No menu suspenso Definir representação de dados, selecione a opção que deseja que os dadosna consulta representem, Horário ou Localização geográfica, e seus respectivos valores. Ovalor Padrão permite propagar as configurações a partir da origem.

– Clique em OK.4. Se estiver usando o Cognos Analytics versão 11.1.4 e anteriores, selecione uma das opções a seguir.

• Enriqueça automaticamente

Na maior parte do tempo, comece com esta opção. As informações de status mostram as datas emque o pacote foi publicado e enriquecido pela última vez.

– Na guia Opções de Carregamento, defina as características da amostra de dados para recuperarpor meio do pacote.

Recuperar dados de amostra - marque esta caixa de seleção e especifique o número de linhas aserem recuperados por sua amostra de dados. Muitas linhas podem impactar o desempenho dosistema; poucas linhas podem não reunir informações suficientes. Desmarcar essa caixa deseleção reduz o tempo e o uso de memória pelo sistema, mas não reúne as informaçõesesperadas.

Recuperar estatísticas - marque esta caixa de seleção para extrair as características de dadosmais profundas do pacote, como valores mínimos ou máximos em cada coluna numérica, valoresNULOS ou número aproximado de valores distintos em cada coluna. Desmarcar essa caixa deseleção reduz o tempo e o uso de memória pelo sistema, mas não reúne as informaçõesesperadas.

– Na guia Tabelas, cancele a seleção dos assuntos de consulta que você não deseja que sejamavaliados pelo processo de enriquecimento. Por padrão, todos os assuntos de consulta visíveisno pacote são avaliados.


Esta opção fornece a oportunidade de excluir os assuntos de consulta que não são usados emseus painéis ou explorações e, portanto, reduzir o uso de tempo e memória pelo sistema.

– Clique em Executar.

Dependendo do número de assuntos de consulta envolvidos, o processo de enriquecimentopode levar algum tempo, potencialmente, até mesmo horas. Depois que o processo forconcluído, uma mensagem de informações mostrará os resultados do processos. Mesmo queapenas uma determinada porcentagem dos assuntos de consulta tenha sido enriquecida, vocêpode ter dados suficientes para suportar as funções IA em seus painéis e explorações.

– Clique em Close.• Substituir manualmente

Use esta opção para enriquecer itens de consulta individuais.

– Expanda o pacote. Em seguida, expanda um assunto de consulta e selecione um ou mais itensde consulta.

– No menu suspenso Selecionar uma opção, selecione a opção que você deseja que os dados naconsulta representem, Tempo ou Local geográfico e os seus valores específicos.

– Clique em Salvar.

Configurando o armazenamento em cache de dadosÉ possível ativar o armazenamento em cache de dados em um módulo de dados e especificar as opçõesde expiração de cache.

O cache é preenchido pelos conjuntos de resultados a partir de consultas SQL com servidores de dados.Essas consultas SQL se originam de widgets (visualizações em painéis, relatórios, histórias eexplorações).

Os conjuntos de resultados em cache são reutilizados quando é feita uma solicitação subsequente quegera exatamente a mesma instrução SQL ou compatível. Um exemplo de uma instrução SQL compatível équando ela é idêntica à outra instrução, com a exceção de que ela possui um ou mais filtros.

Para ver como o armazenamento em cache é usado, abra um painel, relatório, história ou exploração e,em seguida, abra outro painel, relatório e assim por diante, em que pelo menos um dos widgets temexatamente a mesma instrução SQL ou compatível.

Os resultados que são armazenados em cache a partir da solicitação de um usuário podem ser usadospara a solicitação de um usuário diferente somente quando ambos os usuários têm os mesmos perfis desegurança de dados, o que significa que as informações a seguir são as mesmas para ambos os usuários:

• Informações de conexão (nome do usuário e senha) com o servidor de dados.• Valores expandidos de blocos de comandos de conexão de origem de dados.• Segurança de dados definida no módulo de dados.• Valores expandidos das macros dentro das consultas usadas para preencher o cache.

Sobre Esta Tarefa

O armazenamento em cache de dados pode ser ativado em um nível de origem ou em um nível de tabela.Tabelas não herdam automaticamente as opções de cache de suas origens.

As opções de cache de dados a seguir podem ser especificadas para origens e tabelas:

• Nenhum cache

O armazenamento em cache de dados está desativado.• Automático

Reflete a opção de cache de dados que foi especificada para uma origem. Esta opção está disponívelapenas para tabelas.


• Customizado

Permite o armazenamento em cache de dados e permite especificar o período de tempo em que osdados serão mantidos em cache.

• Macro

Permite o armazenamento em cache de dados que são baseados em uma macro.

O armazenamento em cache de dados não será aplicável a dados do cubo OLAP, conjuntos de dados earquivos transferidos por upload mesmo se a configuração cache de dados estiver disponível na interfacecom o usuário.

Procedimento

1. Em Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo, abra um módulo de dados.2. Para especificar o armazenamento em cache de dados para uma origem, execute as etapas a seguir:

a) Clique na área de janela Visualização de origem b) No menu de contexto de origem, selecione Cache de dados.c) Especifique uma das opções de cache e clique em OK.

3. Para especificar o armazenamento em cache de dados para uma tabela, execute as etapas a seguir:a) Na área de janela Módulo de dados, selecione uma ou mais tabelas e, no menu de contexto, clique

em Propriedades.b) Em propriedades Avançadas, localize a propriedade Cache de dados.c) Especifique uma das opções de cache e clique em OK.

A opção de cache Automático reflete a opção de cache que foi especificada na origem. Porexemplo, se o cache de dados de origem foi configurado como Customizado, com o limite detempo de 1 dia, a opção de cache automático para a tabela será mostrada como Automático (1dia). Se múltiplas tabelas forem selecionadas, a opção de cache da tabela que foi selecionadaprimeiro será mostrada como a opção automática para o grupo de tabelas selecionado.


Resultados

Os resultados em cache são retidos durante o período de tempo que é especificado na configuraçãoCache de dados. O registro de data e hora da entrada de cache é o horário no início da solicitação, que éo momento antes do início da execução de consulta.

Quando campos de tabelas diferentes que possuem configurações de cache diferentes são usadosjuntos, o cache é retido durante o período de tempo do cache que tiver a menor configuração para atabela. Por exemplo, se o cache de dados de uma tabela for configurado para 5 minutos e de outra tabelafor configurado para Nenhum cache, nenhum armazenamento em cache ocorrerá para a visualização queusa campos de ambas as tabelas.

O que Fazer Depois

A configuração Cache de dados em módulos de dados pode ser sobrescrita em painéis e histórias.Nesses componentes, também é possível ativar o armazenamento em cache de dados do navegador, oque permite que os aplicativos clientes armazenem os resultados da consulta no navegador. Oarmazenamento em cache de dados do navegador não está disponível nos relatórios do Cognos Analytics.



Capítulo 3. Metadados de modelagemO módulo de dados inicial que você cria manualmente ou usando a modelagem de intenção pode sermodificado, editado e aprimorado.

É possível aprimorar seu módulo de dados incluindo novas tabelas ou origens, aplicando filtros, criandocálculos e caminhos de navegação, mudando a formatação de colunas, etc.

RelacionamentoUm relacionamento une tabelas logicamente relacionadas que os usuários desejam combinar em umaúnica consulta.

O Cognos Analytics detecta automaticamente os relacionamentos entre tabelas em um módulo de dadosusando o algoritmo de junção automática. Para obter mais informações, consulte “Junções automáticas”na página 1.

É possível modificar ou excluir relacionamentos ou criar relacionamentos novos para que o módulo dedados represente corretamente a estrutura lógica de seus negócios. Verifique se os relacionamentosrequeridos existem no módulo de dados, se a cardinalidade está configurada corretamente e se aintegridade referencial é forçada.

O diagrama fornece uma visualização gráfica dos relacionamentos de tabelas em um módulo de dados. Épossível usar o diagrama para criar, examinar e editar os relacionamentos.

Criando um relacionamento desde o inícioÉ necessário criar relacionamentos quando eles não são detectados pelo IBM Cognos Analytics.

Sobre Esta Tarefa

Os relacionamentos podem ser criados entre tabelas da mesma origem e de diferentes origens.

O diagrama é o local mais conveniente para visualizar todos os relacionamentos do módulo de dados edescobrir rapidamente as tabelas desconectadas.

Importante: A lista de chaves possíveis no editor de relacionamento exclui as medidas. Isso significa quese uma linha em uma coluna for identificada erroneamente como uma medida, mas você desejar usá-lacomo um identificador, a linha não aparecerá na lista suspensa de chaves. É necessário examinar omódulo de dados para confirmar se a propriedade de uso está correta em cada coluna na tabela.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados ou no diagrama, clique na tabela para a qual você deseja criar um

relacionamento e, no menu de contexto da tabela , clique em Novo > Relacionamento.

Dica: Também é possível começar criando um relacionamento usando os métodos a seguir:

• Na árvore do módulo de dados ou no diagrama, clique pressionando a tecla Ctrl sobre as duastabelas que deseja associar em um relacionamento e clique em Relacionamento.

• Na guia Relacionamentos nas propriedades da tabela, clique em Incluir um relacionamento.

Se o módulo de dados não incluir a tabela necessária, será possível arrastar a tabela de Origensselecionadas diretamente para o diagrama.

2. Na caixa de diálogo Criar relacionamento, selecione a segunda tabela a ser incluída norelacionamento.

Dependendo do método usado para iniciar o relacionamento, a segunda tabela já pode estar incluída,e você só precisará fazer a correspondência das colunas.


3. Localize as colunas correspondentes em ambas as tabelas e selecione Corresponder colunasselecionadas. Por exemplo, é possível corresponder as colunas ID do produto.

As colunas correspondentes são destacadas na grade de dados. Pode ser necessário clicar emAtualizar para recuperar os dados.

4. Clique em Colunas correspondidas para especificar o operador de junção para a correspondência.

Na caixa de diálogo Correspondências definidas, selecione um operador de junção. Por padrão, ascolunas são correspondidas com base em valores semelhantes ao usar o operador igual (=). Noentanto, também é possível corresponder colunas com base em um intervalo de valores escolhendoum operador de junção diferente. Para obter mais informações, consulte “Operadores de junção” napágina 20.

5. Clique no ícone de configurações de relacionamento . Por padrão, as configurações derelacionamento são detectadas da origem.

Revise e, se necessário, modifique as seguintes configurações:Tipo de relacionamento

Os seguintes tipos podem ser especificados: junção interna, junção externa esquerda, junçãoexterna direita e junção externa integral.

CardinalidadeOs seguintes tipos podem ser especificados: 1 para 1, 1 para muitos e muitos para 1.

OtimizaçãoUse os filtros de otimização para reduzir o número de linhas de dados recuperadas quando ajunção é executada. Para obter mais informações, consulte “Otimização de junção” na página 21.

6. Clique em OK.

ResultadosO novo relacionamento aparece na guia Relacionamentos, na página de propriedades das tabelas unidas,e na visualização do diagrama.

O que Fazer Depois

Para visualizar ou editar todos os relacionamentos definidos para uma tabela, acesse a guiaRelacionamentos nas propriedades da tabela. Clique no link de relacionamento e faça as modificações.Para visualizar um relacionamento no diagrama, clique na linha de junção para abrir uma visualizaçãográfica do relacionamento. Para editar um relacionamento a partir do diagrama, clique com o botãodireito na linha de junção e clique em Editar relacionamento.

Para excluir um relacionamento para uma tabela, acesse a guia Relacionamentos nas propriedades da

tabela e clique no ícone Remover para o relacionamento necessário. Para excluir o relacionamento dodiagrama, clique com o botão direito na linha associando as duas tabelas e clique em Remover.

Operadores de junçãoOs operadores de junção são usados para especificar o tipo de correspondência entre colunas unidas emum relacionamento.

Por padrão, os valores são comparados usando o operador igual (=). Quando você usa um operadordiferente de igual (=), você cria junções que são baseadas em um intervalo de valores.

Os seguintes operadores de junção são suportados:

Igual (=)Os valores nas colunas esquerda e direita são idênticos ou semelhantes. Os valores são consideradossemelhantes quando têm um tipo de dado ou acento diferente ou quando faz distinção entremaiúscula e minúscula. Por exemplo, os valores a seguir são considerados semelhantes:

• Renee, RENEE e Renée• A sequência "123" e o número inteiro 123


Menor que (<)Os valores na coluna à esquerda são menores que os valores na coluna à direita.

Maior que (>)Os valores na coluna à esquerda são maiores que os valores na coluna à direita.

Menor ou igual a (<=)Os valores na coluna à esquerda são menores ou iguais aos valores na coluna à direita.

Maior ou igual a (>=)Os valores na coluna à esquerda são maiores ou iguais aos valores na coluna à direita.

Menor e maior que (<>)Os valores nas colunas à esquerda e à direita são diferentes.

=NOs valores nas colunas à esquerda e à direita são iguais, mesmo que ambos sejam nulos.

Os operadores de junção são usados ao criar ou editar relacionamentos. Para obter mais informações,consulte “Criando um relacionamento desde o início” na página 19.

Otimização de junçãoÉ possível otimizar as junções aplicando filtros a elas.

Um relatório pode precisar de uma consulta que requeira uma junção relacional em diversas origens dedados. Por exemplo, um banco de dados de transação pode ser usado para localizar um conjunto dedetalhes do cliente que são, em seguida, associados a um armazém de vendas corporativas. As junçõesem diferentes origens de dados relacionais podem ser executadas por meio da execução da consultalocal.

No IBM Cognos Analytics, é possível otimizar como essas junções são executadas usando filtros. Aconsulta que está conduzindo a junção é executada, um conjunto de valores de chaves é reunido e, emseguida, é incluído na consulta executada com relação à outra origem de dados. Ao estender ospredicados (critérios de filtro) para a origem de dados, a quantidade de processamento de dados localque a junção deve executar é reduzida. Como resultado, o desempenho é aprimorado significativamente.

Os seguintes filtros de junção estão disponíveis:

Nenhuma filtragemA otimização é desativada.

Valores exclusivosOs valores da tabela com 1 cardinalidade são usados para filtrar valores da tabela com muitascardinalidades. O filtro usa uma única expressão IN. Para um relacionamento 1 para 1, a filtragem éaplicada à segunda tabela.

Intervalo de valoresOs valores da tabela com 1 cardinalidade são usados para filtrar valores da tabela com muitascardinalidades. O filtro usa uma única expressão BETWEEN com os valores mínimo e máximo. Para umrelacionamento 1 para 1, a filtragem é aplicada à segunda tabela.

Valores exclusivos em uma subconsultaOs valores da tabela com 1 cardinalidade são usados para filtrar valores da tabela com muitascardinalidades. O filtro é gerado em uma subconsulta. Para um relacionamento 1 para 1, a filtragem éaplicada à segunda tabela.

Valor único ou intervalo de valoresA cardinalidade é ignorada e os valores da tabela à esquerda são usados para filtrar valores da tabelaà direita. Este filtro usa o predicado IN ou BETWEEN. Uma massagem de erro será exibida se aotimização não puder ser aplicada.

Se os tipos de servidor de dados forem diferentes, certifique-se de que os tipos de dados das colunascorrespondidas sejam compatíveis. Caso contrário, pode ser necessário editar a expressão de junção paracast explicitamente os tipos de dados.

Capítulo 3. Metadados de modelagem 21

No Cognos Analytics versões 11.1.6 e 11.1.7, pode ocorrer um erro de otimização de filtro. Para obtermais informações, veja "Erro de otimização de junção de filtro XQE-PLN-0355" no Guia do usuário doFramework Manager.

Tabelas customizadasAs tabelas customizadas são criadas a partir de outras tabelas no módulo de dados.

Ao incluir tabelas customizadas, você cria uma visualização mais abstrata e orientada a negócios dosdados nos módulo de dados.

As opções de interface com o usuário para criação de tabelas customizadas são baseadas nas operaçõesSQL, como cópia, visualização, união, intersectar e excetuar. Para obter mais informações, consulte“Criando tabelas customizadas” na página 23.

As tabelas customizadas funcionam da mesma forma que outras tabelas no módulo de dados. É possívelusá-las para criar relacionamentos, cálculos, filtros e outras tabelas customizadas.

A guia Tabelas customizadas é usada para criar, visualizar e gerenciar tabelas customizadas em ummódulo de dados. A guia é exibida mesmo quando o módulo não contém nenhuma tabela customizada.Para iniciar a criação de uma nova tabela, clique em Criar tabela customizada.

Se o módulo de dados já contiver tabelas customizadas, os nomes da tabela serão listados quando vocêabrir a guia. No exemplo a seguir, o módulo de dados contém duas tabelas customizadas: Vendas deproduto e Devoluções de produto.

Os diferentes tipos de tabelas customizadas são identificados por ícones diferentes. A tabela a seguirespecifica os ícones associados às tabelas customizadas:

Ícone Tipo da tabela

Exibir

Unir

união

Except

Interseção

No menu de contexto de tabela , é possível acessar as opções da tabela padrão para criar umrelacionamento, um cálculo, filtros e assim por diante. Clicar na opção Visualizar definição ou no nomeda tabela abre o fluxograma de consulta da tabela, no qual é possível visualizar as tabelas das quais atabela customizada é construída. Por exemplo, o diagrama a seguir de uma tabela customizada


denominada Vendas de produto mostra que a tabela é criada como uma visualização de três tabelas:Vendas de produto, Cliente e Produto.

O diagrama é sincronizado com a árvore de dados. É possível executar as mesmas ações do menu decontexto da tabela no diagrama e na árvore de dados.

Criando tabelas customizadasÉ possível criar uma tabela customizada mesclando ou copiando as tabelas e as colunas selecionadas nomódulo de dados. As tabelas customizadas podem ser usadas para criar novas tabelas customizadas.

Sobre Esta Tarefa

Se a tabela customizada for baseada em várias tabelas, as propriedades da tabela que foi selecionadaprimeiro serão aplicadas à tabela customizada. Por exemplo, as propriedades Uso ou Cache de dados natabela customizada são herdadas da primeira tabela. As colunas na tabela customizada também herdamsuas propriedades, como Rótulo ou Agregado, a partir das colunas na primeira tabela.

Procedimento

1. Na árvore de dados, no menu de contexto de módulo de dados, de tabela (ou múltiplas tabelas) ou

pacote , clique em Novo > Tabela.

Também é possível iniciar a criação de uma tabela customizada na guia Tabela personalizadaclicando em Criar tabela customizada.

2. Selecione as tabelas e as colunas a serem incluídas na tabela customizada.

É possível clicar no ícone de inclusão para incluir novas tabelas ou no ícone de remoção pararemover tabelas da lista. Essas opções não estão disponíveis para um pacote.

• Se você iniciou o processo para uma tabela individual ou para várias tabelas, os nomes da tabelaaparecerão na caixa de diálogo Criar nova tabela, na área de janela Tabelas selecionadas. Atabela que foi selecionada primeiro está na parte superior da lista.

• Se você iniciou o módulo de dados por meio do menu de contexto do módulo de dados, nenhumnome de tabela aparecerá na área de janela Tabelas selecionadas inicialmente. Clique emSelecionar tabelas para incluir tabelas que já estão no módulo de dados.


• Se você iniciou o processo por meio de um menu de contexto de pacote, a caixa de diálogo Criaruma visualização associada será exibida. Somente essa opção está disponível para pacotesporque as tabelas que são originadas de pacotes podem ser usadas para criar apenasvisualizações. Apenas objetos relacionais no pacote são visíveis. Objetos do OLAP não são visíveis.

Conclua a criação da visualização.3. Dependendo de sua seleção de tabelas na etapa anterior, uma ou mais das opções a seguir estão

disponíveis para criar a nova tabela. Selecione uma opção.Crie uma cópia de uma tabela

Essa opção está disponível quando uma tabela é selecionada. É possível copiar todas as colunasda tabela ou apenas as colunas selecionadas. A nova tabela está desassociada da tabela base paraque as mudanças em uma tabela não sejam refletidas na outra tabela. Quando você copia umatabela não customizada, o resultado é uma tabela não customizada. Quando você copia umatabela customizada, o resultado é uma tabela customizada.

Crie uma visualização de uma tabelaEssa opção fica disponível quando uma ou mais tabelas são selecionadas. As colunas nas tabelasbases são referenciadas na visualização. As propriedades da coluna na visualização sãoindependentes da tabela base. É possível selecionar ou cancelar a seleção de colunas para incluirem sua nova tabela.

Crie uma visualização unidaEssa opção está disponível quando duas tabelas são selecionadas. É possível selecionar oucancelar a seleção de colunas para incluir em sua nova tabela. Continue para criar uma junçãoentre as duas tabelas. Para obter mais informações, consulte “Criando um relacionamento desde oinício” na página 19.

Crie uma união de tabelasEssa opção está disponível quando duas ou mais tabelas são selecionadas. Todas as tabelasselecionadas têm o mesmo número de colunas. As colunas estão na mesma ordem e os seus tiposde dados são compatíveis. A nova tabela inclui todas as linhas de todas as tabelas selecionadas.

Dica: O ícone de ajuda no produto fornece informações sobre tipos de dados incompatíveisquando as colunas com tais tipos de dados são descobertas.

Crie uma interseção de tabelasEssa opção está disponível quando duas tabelas são selecionadas. Ambas as tabelas têm omesmo número de colunas. As colunas estão na mesma ordem e os seus tipos de dadoscorrespondem. A nova tabela inclui apenas linhas que são compartilhadas entre as duas tabelas.

Criar uma exceção de tabelasEssa opção está disponível quando duas tabelas são selecionadas. Ambas as tabelas têm omesmo número de colunas. As colunas estão na mesma ordem e os seus tipos de dadoscorrespondem. A nova tabela inclui apenas linhas que existem na primeira tabela.

4. Prossiga com as etapas específicas da opção e, em seguida, clique em Concluir.

O diagrama de tabela customizada aparece na guia Tabelas customizadas.

Além disso, o nome da tabela é incluído na visualização de lista na guia Tabelas customizadas e naparte superior da árvore de dados.

Nota: As cópias das tabelas não customizadas não são consideradas tabelas customizadas e não têmfluxogramas de consulta.


O que Fazer Depois

Para visualizar o diagrama de tabela customizada posteriormente, no menu de contexto da tabela naárvore de dados, selecione Visualizar definição. A mesma opção está disponível para a tabela navisualização de lista na guia Tabelas customizadas.

Para editar a tabela customizada, selecione a opção de edição relacionada no menu de contexto da tabelana árvore de dados. Por exemplo, se tabela customizada for uma visualização associada, a opção de


edição será Editar tabela associada. A mesma opção está disponível no diagrama de tabela customizadana guia Tabelas customizadas.

Para mudar o nome da tabela customizada, abra a tabela Propriedades e, na guia Geral, modifique apropriedade Rótulo.

Nas tabelas customizadas que foram criadas usando as operações união, intersectar e excetuar,as colunas duplicadas são removidas por padrão. Para incluir as duplicatas, no menu de contexto databela, clique em Propriedades e sob Avançado, configure a propriedade Duplicados como Preservar.

Criando tabelas usando SQLÉ possível criar novas tabelas em um módulo de dados que sejam baseadas em uma sintaxe SQLcustomizada. A SQL é executada em uma origem que já está no módulo de dados.

Se a validação SQL for bem-sucedida, a tabela será preenchida com um conjunto de nomes de colunasprojetadas e linhas de dados.

Os tipos suportados de SQL incluem Cognos SQL, SQL nativa e SQL de passagem. Para obter maisinformações, consulte “Tipos de SQL suportados ” na página 45.

Procedimento

1. No menu de contexto de módulo de dados , selecione Criar tabela usando SQL.2. No editor de tabela, digite o nome da tabela.3. No menu suspenso Tipo de SQL, selecione o tipo de SQL a ser usado.4. No menu suspenso Origem, selecione a origem para associar à tabela. Para conexões do servidor de

dados, selecione o nome de conexão. Para outros tipos de origens, selecione a localização de origem,que é o Conteúdo da equipe ou Meu conteúdo.

5. Na caixa Expressão, digite ou cole a sintaxe SQL para sua tabela. A sintaxe é executada apenas naorigem selecionada na etapa anterior.

O editor de expressão fornece as seguintes opções de validação de sintaxe e edição:

• - valide a sintaxe. É possível validar a instrução completa ou somente os segmentos de códigoselecionados.

• - visualize colunas e linhas na sua tabela projetada. Se a sintaxe não estiver correta, as colunasnão serão exibidas.

• - visualize descrições de funções e exemplos de seus usos.

• - insira o cursor em qualquer lugar em uma linha de código e selecione este botão paracomentar a linha inteira. Para comentar múltiplas linhas de código, selecione as linhas e selecioneeste botão. A sequência de comentário (--) é incluída no início de cada linha selecionada.

Dica: Para comentar as seções de código, coloque manualmente o texto entre as sequências aseguir: /* e */

• - aplique formatação ao código.

• - use o modo de alto contraste.• Mude o tamanho da fonte.

6. Clique em OK para salvar a tabela.

É possível salvar a tabela, mesmo que ela contenha erros de sintaxe e editar a sintaxe posteriormente.No entanto, não é possível modificar nenhum aspecto da tabela SQL, ou visualizar seus dados nagrade, até que a tabela seja validada com sucesso.


Resultados

O nome da tabela aparece na parte superior da árvore de módulo de dados. Para editar a SQL de tabela,por meio do menu de contexto da tabela, clique em Editar tabela de SQL. Também é possível editar umaexpressão de coluna em uma tabela baseada em SQL. No entanto, as atualizações subsequentes para ainstrução SQL original podem sobrescrever a expressão atualizada.

O que Fazer Depois

É possível usar e modelar tabelas baseadas em SQL da mesma maneira que outras tabelas de módulo dedados. Por exemplo, é possível criar relacionamentos entre esse tipo de tabelas e outras tabelas.Também é possível criar cálculos e caminhos de navegação que incluam colunas dessas tabelas.

Dependências de ColunaUse o recurso de dependência de coluna para esclarecer a granularidade de dados em uma tabela ouvisualização para evitar a contagem duplicada de valores repetidos quando os dados são agregados.

Esse recurso é equivalente aos determinantes no Framework Manager, mas fornece mais flexibilidade,pois é possível especificar mais de uma hierarquia por tabela, visualização, assunto de consulta ouconjunto de dados. Para obter mais informações, consulte "Determinantes" no guia do IBM CognosFramework Manager.

Nota: Os termos tabela, visualização, assunto de consulta e conjunto de dados neste documentorepresentam o mesmo conceito: uma coleção de dados. Além disso, o termo tabela é usado emdiscussões sobre a implementação de dependências de coluna.

Há três cenários comuns, descritos nas seções a seguir, nos quais pode ocorrer a contagem duplicada.Em cada cenário, é necessário especificar as dependências de coluna para evitar a contagem duplicada.Lembre-se de sempre verificar ou revisar as dependências de coluna ao testar os resultados esperados.

Cenário 1

Nesse cenário, uma tabela contém os dados replicados (tabela não normalizada).

Por exemplo, na tabela a seguir, que contém Receita no nível do dia e Destino de vendas no nível domês, os valores de Destino de vendas são repetidos para cada dia do mês.

Figura 1. Tabela não normalizada que inclui fatos em diferentes níveis de granularidade

Antes das dependências da coluna serem aplicadas, o valor total do Destino de vendas é mostradocomo 288.140.500, o que está incorreto.


Figura 2. Valor total antes das dependências da coluna serem aplicadas

Depois que as dependências da coluna são aplicadas, o valor total do Destino de vendas é mostradocomo 57.628.100, o que é correto.

Figura 3. Valor total depois que as dependências da coluna são aplicadas

Cenário 2

Esse cenário envolve a junção de uma chave em um nível mais alto de granularidade em tabelas dedimensões. Uma tabela de dimensões no lado 1..1 ou 0..1 de um relacionamento, contendo atributos, éunida a uma tabela de fatos no lado 1..n ou 0..n de um relacionamento. As colunas na tabela dedimensões têm valores repetidos.

No exemplo a seguir, uma tabela de dimensões Tempo que contém dados para cada data de calendário éunida, usando a Chave do mês, a uma tabela de fatos contendo os dados do Destino de vendas nonível do mês.

Figura 4. Tabela de Tempo e tabela de Destino de vendas unidas na Chave do mês

Ao criar uma consulta, os valores de data do calendário são exibidos com os dados do Destino devendas, os valores de cada mês são retornados para cada valor de data. O resultado é um valor deresumo de Destino de vendas agregado de 288.140.500, que é inflado por um fator igual ao númerode dias no mês.


Figura 5. Valor de resumo antes das dependências da coluna serem aplicadas

Depois que as dependências da coluna são aplicadas, o valor de resumo Destino de vendas émostrado como 57.628.100, que é o valor esperado.

Figura 6. Valor de resumo depois que as dependências da coluna são aplicadas

Cenário 3

Nesse cenário, as medidas em uma tabela de dimensões estão envolvidas.

No exemplo a seguir, a tabela Dim de treinamento de funcionário (à esquerda) contém asmedidas Custo do curso e Dias de curso. As mesmas medidas existem na tabela Fato detreinamento de funcionário. A tabela Dim de treinamento de funcionário é unida à tabelaFato de treinamento de funcionário no campo Chave de treinamento. A tabela Dim defuncionário (à direita), que introduz mais granularidade, é unida à tabela Fato de treinamento defuncionário no campo Chave do funcionário. Quando são criadas consultas baseadas nessas trêstabelas, há o perigo de contar duas vezes as medidas na tabela Dim de treinamento defuncionário.


Figura 7. Relacionamentos entre as tabelas de dimensões e de fatos

Ao consultar nas três tabelas, talvez você deseje ver as medidas Custo do curso e Dias de cursoagregadas tanto para a granularidade do curso quanto para a granularidade do funcionário. A saída derelatório a seguir mostra como é possível atingir esse efeito usando o recurso de dependências da coluna.

Figura 8. Saída de relatório com as medidas agregadas em diferentes níveis de granularidade

Com as dependências da coluna definidas, as primeiras medidas de Custo do curso e Dias decurso não são contadas duas vezes na linha de resumo En de nome do curso. No entanto, a segundainstância dessas medidas, da tabela Fato de treinamento de funcionário, são agregadas paracada funcionário dentro do agrupamento En de nome do curso. Na linha Geral - Resumo, o Custodo curso para os dois cursos é mostrado como 750, e a receita que foi gerada por todos os alunos quefizeram o curso é mostrada como 2.250.

Definindo dependências de colunaDefine as dependências de coluna para assegurar que os dados factuais sejam agregados corretamentecom base nas chaves ou nos atributos dessas chaves que são usados na consulta.

Os grupos de dependência de coluna estão relacionados uns com os outros em um grupo de hierarquiaem uma ordem de granularidade grossa para fina.

Dica: Um atributo é uma coluna que tem a propriedade Uso configurada como Atributo ou Identificador.Um fato é uma coluna que tem a propriedade Uso configurada como Medida.


Sobre Esta Tarefa

Não é necessário especificar dependências da coluna para todas as tabelas. Faça isso apenas quandouma contagem duplicada aconteceria. A sua decisão de especificar dependências de coluna afeta outroscomponentes do Cognos Analytics, como relatórios ou painéis.

Procedimento

1. Abra um módulo de dados existente ou crie um novo módulo que seja baseado em uma origem quecontenha tabelas com dados repetidos em diferentes níveis de granularidade.

2. Identifique as colunas de atributo e de fato que podem causar contagem duplicada. Por exemplo, atabela pode conter dados no nível de mês, trimestre e ano.

Verifique se as propriedades da coluna e os formatos de dados estão devidamente especificados. Porexemplo, mude a propriedade Uso para Atributo ou designe o formato de dados de Moeda paracolunas de fato (medidas). Salve o módulo de dados.

3. Para ver como os dados são agregados antes que a dependência de coluna seja especificada, épossível criar um relatório com base no módulo de dados salvo. Mais tarde, será possível usar esserelatório para verificar o efeito da aplicação da dependência de coluna na agregação de dados.

4. No menu de contexto de tabela (clique com o botão direito) , selecione Especificar dependênciasde coluna.

A visualização Dependências de coluna é aberta.5. Arraste as colunas de atributo que você identificou na etapa 2, como Ano, Trimestre, Mês e Dia do

painel Módulo de dados para a visualização Dependências de coluna.

6. Clique no ícone de grupo e desenhe uma linha do atributo do nível mais alto para a esquerda doatributo do próximo nível. Agrupe as colunas em uma ordem lógica para criar um grupo de hierarquia.

Repita essa ação para cada nível até que a hierarquia esteja completa da granularidade grossa parafina.

7. Arraste quaisquer atributos ou medidas relacionados, como Trimestre (legenda), Mês(legenda), Destino de vendas, Dada e Receita, dentro da área de atributo relacionada.

Nota: Cada coluna da tabela precisa estar em um grupo. Caso contrário, serão mostrados avisos devalidação.

É possível visualizar os grupos na Visualização horizontal ou na Visualização vertical.8. Verifique e, se necessário, modifique as configurações de dependência da coluna. Para obter mais

informações, consulte “Configurando dependências de coluna” na página 32.9. Salve o módulo de dados.

Resultados

O exemplo de cenário 1 a seguir mostra como agrupar as colunas de hierarquia e incluir seus atributosem uma tabela não normalizada que inclui fatos em diferentes níveis de granularidade.

Figura 9. Exemplo de dependências de coluna para o cenário 1


O exemplo do cenário 2 a seguir mostra as dependências coluna em uma dimensão Tempo que podemser relacionadas a diferentes níveis de granularidade. É possível ver como as colunas na dimensão Tempopodem ser agrupadas, e seus atributos incluídos. Nesse caso, a dimensão Tempo é associada à tabela defatos Destino de vendas na Chave do mês e à tabela Fato de vendas na Chave do dia. Ahierarquia da tabela de dimensões Tempo é especificada e configurada para evitar a contagem duplicadaquando uma consulta inclui o nível Chave do dia e o fato Destino de vendas, que se repetiria paratodos os dias no mês.

Figura 10. Exemplo de dependências de coluna para o cenário 2

O exemplo de cenário 3 a seguir mostra como as dependências da coluna podem ser definidas quandouma tabela de dimensões contém medidas. A dependência de coluna é construída em torno da colunaChave do treinamento exclusiva. Todas as outras colunas são aninhadas abaixo como atributos dacoluna Chave de treinamento. Nesse caso, não há hierarquia nos dados de dimensão, portanto,apenas um grupo de dependência é definido.


Figura 11. Exemplo de dependências de coluna do cenário 3

Configurando dependências de colunaDepois de definir um grupo de dependência de coluna e um grupo de hierarquia, é possível definir asconfigurações de dependência de coluna para colunas individuais.

As seguintes definições de configuração estão disponíveis:

• Exclusivo ou Repetido

Essa configuração especifica se cada valor de linha é exclusivo ou repetido. Geralmente, todos osníveis, exceto o nível mais baixo em uma hierarquia, têm chaves repetidas. Exclusivo significa que achave não se repete em nenhuma linha nos dados.

• Dependente ou Independente

Essa configuração especifica se o valor de nível pai é necessário para identificar a chave do nível atual.Por exemplo, uma chave de mês definida como um número no intervalo de 1 a 12, requer que as chavesde nível pai identifiquem a qual ano e trimestre a chave pertence. Inversamente, uma chave de mêsdefinida como 20190101 não requer que as chaves pai identifiquem isso porque os valores de mês(01), trimestre (01) e ano (2019) estão incluídos na chave.

• Mínimo , Máximo e Agrupar por ou Média

Essa configuração especifica se o SQL deverá ser gerado com a cláusula Min, Max, Avg ou Group byao agregar os dados. Mínimo é a configuração padrão. Use Mínimo, Máximo ou Média para atributos dedados nos quais há mais de um valor para uma chave específica. Por exemplo, o valor chave YOW podeter os valores de nome do aeroporto Macdonald Cartier Airport, Ottawa InternationalAirport, Ottawa/Macdonald–Cartier International Airport ou Macdonald–CartierInternational Airport. Nesse caso, selecione a configuração Mínimo ou Máximo para evitar acontagem dupla.

Quando os atributos de dados não se repetem, o que significa que eles são consistentes em todos osdados para cada chave, a configuração Agrupar por poderá ser usada. Essa configuração não se aplicaa medidas.


Para medidas, você pode desejar usar a configuração Média quando os valores numéricos foremsemelhantes. Por exemplo, quando os valores são 1000001, 1000002 e 1000003.

Se a dependência da coluna for definida como Mínimo ou Máximo, mudar a propriedade Uso da colunado identificador ou do atributo para medir, ou o contrário, não afetará a dependência da coluna. Noentanto, se a dependência de coluna for configurada como Agrupar por (identificadores ou atributos)ou Média (medidas), mudar essa propriedade configurará a dependência de coluna para Mínimo.

Procedimento

1. Abra a visualização Dependências da coluna da tabela.2. Dentro das colunas, clique nos ícones que representam as diferentes configurações de dependência

de coluna e ajuste as configurações conforme o necessário. Por exemplo, clique no ícone de

configuraçãoExclusivo ou Repetido .3. Salve o módulo de dados.4. Opcional: Para ver como os dados são agregados depois que a dependência de coluna é especificada,

é possível criar um relatório com base no módulo de dados salvo. Compare os resultados agregadoscom o relatório da etapa três no tópico “Definindo dependências de coluna” na página 29.

Resultados

O exemplo cenário 1 a seguir mostra como configurar colunas em uma tabela não normalizada. Nesse

caso, todas as chaves possuem valores repetidos , exceto para Day Key, que possui um valor

para cada linha de dados. Cada chave é independente , pois não requer a chave de nível pai paraidentificá-la. Por fim, todos os atributos para cada grupo de dependências de coluna são configurados

como Agrupar por , pois os valores são consistentes.

Figura 12. Exemplo de configuração de dependências da coluna para o cenário 1

O exemplo do cenário 2 a seguir mostra como as colunas em uma dimensão Tempo podem ser

configuradas. Nesse caso, todas as chaves possuem valores repetidos , exceto para Day Key, que

possui um valor exclusivo para cada linha de dados. Os valores Chave do trimestre e Chave domês não podem ser identificados sem o nível de chave Ano. Os trimestres e os meses são representadospor números no intervalo de 1 a 4 e de 1 a 12. Portanto, essas colunas devem ser configuradas como

Dependente . Year e Day Key são configurados como Independentes , pois seus valores podemidentificá-los. Todos os valores de atributo são consistentes, exceto Month En, de modo que eles são

configurados como Agrupar por . No entanto, Month En tem valores como August, Aug., Aug e

August 08, por isso ele deve ser configurado como Mínimo .


Figura 13. Exemplo de configuração de dependência da coluna para o cenário 2

O exemplo de cenário 3 a seguir mostra como configurar colunas em uma tabela de dimensões que

contém medidas. O Training Key é exclusivo e independente . Os valores Course Code e

Course Name são todos consistentes e podem ser configurados como Agrupar por .

Figura 14. Exemplo de configuração de dependência da coluna para o cenário 3

CálculosOs cálculos permitem responder perguntas que não possam ser respondidas pelas colunas de origem.

Os cálculos de módulo de dados estão disponíveis para todos os componentes, explorações, painéis,histórias ou relatórios do Cognos Analytics que usam o módulo de dados como uma origem.


Os módulos de dados suportam os tipos de cálculos a seguir:

• Cálculos independentes

Esses tipos de cálculos, também referidos como cálculos globais, residem fora de uma tabela em ummódulo de dados. Os cálculos independentes podem fazer referência a colunas em qualquer tabela nomódulo. É possível mover um cálculo independente para uma pasta para organizar melhor os itens nomódulo de dados.

• Cálculos integrados

Esses tipos de cálculos, também referidos como cálculos de tabela, residem dentro de uma tabela emum módulo de dados. Os cálculos integrados podem fazer referência a colunas somente na mesmatabela.

É possível criar cálculos aritméticos básicos e cálculos customizados mais complexos.

Criando cálculos básicosÉ possível criar cálculos aritméticos básicos para colunas com tipos de dados numéricos.

Sobre Esta Tarefa

A expressão para esses cálculos é predefinida e é necessário selecionar apenas o operador matemáticoadequado e, em alguns casos, um valor constante. Por exemplo, é possível criar uma coluna Receitamultiplicando os valores de Quantidade e Preço unitário.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados, clique com o botão direito em uma ou duas colunas que você desejausar no cálculo.

Para cálculos baseados em duas colunas, clique com Ctrl pressionado para selecionar as colunas. Ascolunas podem estar em duas tabelas diferentes. A coluna que foi selecionada primeiro é usada comoo primeiro operando no cálculo.

Também é possível criar os cálculos no nível da pasta.2. Clique em Criar cálculo.3. Especifique o nome de cálculo sobrescrevendo o nome gerado automaticamente.4. Para Expressão, se o seu cálculo for baseado em uma coluna, escolha o operador necessário e

especifique o valor constante.

Se o seu cálculo for baseado em duas colunas, assegure-se de que a ordem das colunas esteja corretae escolha o operador necessário. Se a ordem das colunas estiver incorreta, clique em Cancelar e inicieo cálculo novamente selecionando as colunas na ordem adequada.

5. Marque a caixa de seleção Calcular após agregação ou deixe-a desmarcada.

Quando você deixa esta caixa de seleção desmarcada, o cálculo é executado sobre os valores decoluna antes que eles sejam agregados. Se você marcar essa caixa de seleção, o cálculo seráexecutado após os valores serem agregados. Os resultados do cálculo podem ser diferentes em cadacaso.

6. Clique em OK para concluir o cálculo ou clique em Usar o editor de cálculo para visualizar aexpressão de cálculo ou para modificá-lo.

Resultados

Um cálculo baseado em uma coluna é criado como um cálculo integrado. O cálculo é incluído na partesuperior da lista de colunas na tabela. É possível movê-lo para uma pasta dentro da mesma tabela.

Um cálculo baseado em duas colunas pode ser criado como um cálculo integrado ou independente. Se ascolunas forem da mesma tabela, um cálculo integrado será criado. Ele é incluído na parte superior da listade colunas na tabela. Se as colunas forem de tabelas diferentes, um cálculo independente será criado.


Ele é incluído na parte superior da árvore do módulo de dados, fora de qualquer tabela. É possível movereste cálculo para uma pasta de nível de módulo.

O que Fazer Depois

A coluna calculada pode ser usada da mesma forma que outras colunas na tabela. Em seu menu decontexto, é possível acessar as ações diferentes para editar o cálculo, formatar seus dados ou removê-lo.

O cálculo pode ser usado em relatórios, painéis, explorações e outro conteúdo do Cognos Analytics.

Criando cálculos customizadosPara criar um cálculo customizado, deve-se definir sua própria expressão usando o editor de expressão.

O editor de expressão fornece funções e operadores para criar suas expressões. Ele também incluiexemplos e a documentação de função e valida as expressões. Para obter mais informações sobre comousar o editor de expressão, consulte este blog na comunidade do produto.

Sobre Esta Tarefa

Os cálculos customizados podem ser baseados em uma coluna ou em múltiplas colunas de diferentestabelas.

Procedimento

1. Na árvore de módulo de dados, clique com o botão direito no nome do módulo de dados, em um nomede tabela ou em um nome de pasta e clique em Cálculo.

Nota: Também é possível criar cálculos a partir da visualização Relacionamentos ou Tabelascustomizadas.

2. No editor de expressão que é exibido, especifique o nome de cálculo sobrescrevendo o nome geradoautomaticamente.

3. Na caixa Expressão, defina a expressão para seu cálculo usando os recursos do editor de expressão.

• Para inserir uma função para sua expressão, digite o primeiro caractere do nome da função eselecione a função da lista suspensa de funções sugeridas. Por exemplo, a expressão a seguir podeser usada para concatenar o nome e o sobrenome de uma pessoa e para criar uma coluna calculadachamada Name:

concat ( [Sales target (query)].[Equipe de vendas].[First name], [Sales target (query)].[Equipe de vendas].[Last name])

• Para incluir colunas da tabela em sua expressão, arraste e solte uma ou mais colunas da árvore demódulo de dados para a caixa Expressão. O nome da coluna é incluído no local onde você coloca ocursor no editor de expressão.

Dica: Também é possível clicar duas vezes na coluna na árvore do módulo de dados e o nome dacoluna aparece no editor de expressão.

4. Clique em Validar para verificar se a expressão é válida. O cálculo será criado, mesmo que aexpressão não seja válida, mas não será utilizável.

5. Marque a caixa de seleção Calcular após agregação ou deixe-a desmarcada.

Quando você deixa esta caixa de seleção desmarcada, o cálculo é executado sobre os valores decoluna antes que eles sejam agregados. Se você marcar essa caixa de seleção, o cálculo seráexecutado após os valores serem agregados. Os resultados do cálculo podem ser diferentes em cadacaso.

6. Clique em OK.

Resultados

Um cálculo baseado em uma coluna é criado como um cálculo integrado. O cálculo é incluído na partesuperior da lista de colunas na tabela. É possível movê-lo para uma pasta dentro da mesma tabela.


https://community.ibm.com/community/user/businessanalytics/blogs/ian-henderson1/2019/10/17/cognos-analytics-modelling-expression-editor

Um cálculo baseado em duas ou mais colunas pode ser criado como um cálculo integrado ouindependente. Se as colunas forem da mesma tabela, um cálculo integrado será criado. Ele é incluído naparte superior da lista de colunas na tabela. Se as colunas forem de tabelas diferentes, um cálculoindependente será criado. Ele é incluído na parte superior da árvore do módulo de dados, fora dequalquer tabela. É possível mover este cálculo para uma pasta de nível de módulo.

O que Fazer Depois

A coluna calculada pode ser usada da mesma forma que outras colunas na tabela. Em seu menu decontexto, é possível acessar as ações diferentes para editar o cálculo, formatar seus dados ou removê-lo.

O cálculo pode ser usado em relatórios, painéis, explorações e outro conteúdo do Cognos Analytics.

FiltrarUm filtro especifica as condições que as linhas devem atender para que sejam recuperadas de tabelasquando o módulo de dados é usado com relatórios, painéis, explorações e outro conteúdo do CognosAnalytics.

Os módulos de dados suportam os seguintes tipos de filtros:

• Filtros integrados.

Esses filtros são sempre aplicados a uma tabela quando o módulo de dados é utilizado em painéis,relatórios, explorações e assim por diante.

• Filtros selecionáveis.

Esses filtros são criados como itens selecionáveis na árvore do módulo de dados, dentro de uma tabelaou na raiz do módulo de dados. Os usuários podem decidir se devem aplicar esses filtros em painéis,relatórios, explorações e assim por diante.

Os filtros de segurança são um tipo diferente de filtros que são especificados no nível de origem. Paraobter mais informações, consulte #unique_36.

Criando filtros integradosCrie filtros integrados para customizar a visualização de dados no módulo de dados para casos de usoespecíficos.

Por exemplo, é possível filtrar dados que sejam irrelevantes para determinadas geografias, períodos detempo, linhas de produtos e assim por diante.

Sobre Esta Tarefa

Filtros integrados podem ser criados para uma coluna única ou para múltiplas colunas em uma tabela.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados, localize a tabela na qual você deseja incluir filtros e escolha uma dasopções a seguir:

• Para criar um filtro para uma única coluna na tabela, clique em Filtrar no menu de contexto dacoluna.

• Para criar filtros para múltiplas colunas em uma tabela, clique em Gerenciar filtros no menu decontexto da tabela. Na guia Filtros, selecione a coluna para a qual você deseja criar o filtro e cliqueem Incluir um filtro.

A opção Por meio do editor de expressão permite que você crie um filtro usando o editor deexpressão. Especifique o nome do filtro, digite sua expressão e clique em OK. Em seguida, épossível continuar incluindo filtros usando essa opção ou continuar na etapa 2.

2. Especifique os valores de filtro. As opções para selecionar valores dependem do tipo de dados dacoluna.


• Para colunas com tipos de dados inteiros e decimais, há duas opções para especificar os valores:Intervalo e Itens individuais. Ao escolher Intervalo, é possível usar a régua de controle paraespecificar os valores de intervalo ou digitar os valores de início e de término do intervalo. Aoescolher Itens individuais, marque as caixas de seleção que estiverem associadas aos valores.

Dica: É possível inserir valores decimais somente para colunas com o tipo de dados decimais. Aotentar inserir um valor decimal para uma coluna com o tipo de dados de número inteiro, oseparador decimal é desmarcado.

• Para colunas com tipos de dados de data e hora (registro de data e hora), especifique um intervalode valores antes, depois ou entre a data e hora selecionadas ou selecione valores individuais.

• Para colunas com tipos de dados de texto, marque as caixas de seleção que estiverem associadasaos valores.

Para selecionar valores que estão fora do intervalo especificado, clique em Inverter.3. Clique em OK para salvar o filtro.

Observe que o efeito do filtro não é mostrado automaticamente para os membros na árvore de dados.Para ver esse efeito, clique na ação Atualizar membros na coluna relacionada na árvore de dados.

4. Se você usou a opção Gerenciar filtros, é possível continuar criando filtros para outras colunas natabela. Os filtros que você criou são listados na guia Filtros.

Resultados

Depois que um filtro integrado é criado, o ícone de filtro aparece ao lado dos nomes de coluna e detabela no painel de módulo de dados, no diagrama e no editor de expressão.

O ícone de filtro em uma tabela indica que a tabela contém pelo menos um filtro integrado. Todos osfiltros integrados que uma tabela contém são listados nas propriedades da tabela, na guia Filtros.

O que Fazer Depois

Para editar um filtro em uma única coluna, clique em Filtrar e modifique as condições do filtro no menude contexto da coluna. Para remover o filtro, clique em Limpar tudo.

Para editar ou remover filtros integrados de uma tabela, clique em Gerenciar filtros no menu de contextoda tabela. Na guia Filtros, visualize ou edite os filtros ou remova-os.

Criando filtros selecionáveisCrie filtros selecionáveis quando desejar fornecer aos usuários a opção de aplicar os filtros em painéis,relatórios, explorações e assim por diante.

Os filtros sugerem possíveis opções para filtrar dados no módulo de dados, mas os usuários tambémpodem visualizar dados não filtrados.

Sobre Esta Tarefa

Os filtros selecionáveis podem ser criados dentro ou fora de uma tabela, na raiz do módulo de dados.

Procedimento

1. Abra um módulo de dados e decida qual tipo de filtro selecionável você deseja criar.

• Para criar um filtro dentro de uma tabela, clique em Filtrar no menu de contexto da tabela.

A opção Filtrar também está disponível para uma pasta dentro da tabela e para a tabela nodiagrama.

• Para criar um filtro fora de uma tabela, clique em Filtrar no menu de contexto do módulo de dados.

A opção Filtrar também está disponível para uma pasta na raiz do módulo de dados.

O editor de expressão é exibido.


2. Digite o nome do filtro.3. No painel Expressão, forneça a expressão de filtro usando os recursos do editor de expressão.4. Clique em OK

Resultados

O filtro é incluído como uma entrada independente na árvore do módulo de dados com o ícone de filtro

antes do nome do filtro. Os filtros criados no nível da pasta são incluídos na pasta aplicável.

O que Fazer Depois

Para editar o filtro, clique em Editar filtro no menu de contexto do filtro. Para remover o filtro, clique emRemover no menu de contexto do filtro.

Ocultando itensÉ possível ocultar itens em um módulo de dados, como tabelas, colunas, arquivos transferidos por uploade pastas.

Os itens ocultos não são visíveis na árvore de metadados em relatórios, painéis, histórias e explorações,mas são totalmente funcionais no produto.

Sobre Esta Tarefa

Use este recurso para fornecer uma visualização clara dos metadados para os usuários de relatórios,painéis, histórias e explorações. Por exemplo, ao ocultar as colunas que são referenciadas em um cálculo,a árvore de metadados na interface de relatório ou de painel mostra apenas a coluna de cálculo, mas nãoas colunas referenciadas. Quando você oculta as colunas de identificador que são usadas como chavespara junções, as chaves não são expostas em relatórios, painéis, histórias ou explorações, mas as junçõesficam funcionais em todas as interfaces.

Os itens somente leitura a seguir não podem ser ocultados por padrão:

• Pacotes.

Como solução alternativa para esse problema, crie uma pasta na árvore do módulo de dados e mova opacote com todo o seu conteúdo para essa pasta. Em seguida, oculte a pasta.

• Tabelas que são vinculadas ao módulo de dados de origem, que é indicado pelo ícone de tabela

vinculada .

Para solucionar esse problema, na árvore do módulo de dados, no menu de contexto de tabela ,selecione Quebrar link. O link é quebrado e agora é possível ocultar a tabela.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados, clique no ícone de menu de contexto para um item, como umatabela ou coluna, e clique em Ocultar dos usuários.

Também é possível selecionar diversos itens para ocultar de uma vez.

Dica: Para mostrar os itens ocultos, clique no ícone do menu de contexto do item oculto e clique emMostrar.


ResultadosOs rótulos nos itens ocultos são esmaecidos na árvore do módulo de dados e no diagrama. Além disso, naguia Geral das propriedades do item, a propriedade Ocultar dos usuários é selecionada.


Os itens ocultos não são visíveis na árvore de metadados em relatórios, painéis, histórias e explorações enão podem ser selecionados para serem usados em visualizações.

Criando grupos de dadosÉ possível organizar os dados da coluna em grupos customizados para que seja mais fácil ler e organizaros dados.

Por exemplo, na coluna Código do funcionário, é possível agrupar funcionários em intervalos, comode 0 a 100, de 101 a 200, e 200 e além. Na coluna Gerente, é possível agrupar os gerentes de acordocom suas posições, como Gerente de primeira linha, Gerente sênior e assim por diante.

Sobre Esta Tarefa

Dependendo do tipo de dados da coluna, é possível criar grupos de dados usando os estilos a seguir:

• Estilo numérico.

Cada grupo de dados inclui um intervalo de valores. Por padrão, esse estilo está disponível para colunascom tipos de dados numéricos. No entanto, ao criar o grupo de dados, é possível alternar para o estilode texto e continuar alternando entre os dois estilos até salvar o grupo.

• Estilo de texto.

Cada grupo de dados inclui valores individuais. Por padrão, esse estilo está disponível para colunas comtipos de dados de texto. Para colunas com tipos de dados numéricos, é possível alternar para esseestilo ao criar um grupo de dados.

Nota: Ao trabalhar com colunas que contêm grandes números de itens, pode ser mais eficiente definirgrupos condicionais manualmente usando o editor de expressão.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados, clique com o botão direito na coluna na qual você deseja agrupardados e clique em Criar grupo de dados.

2. Se você selecionou uma coluna numérica, configure os grupos da seguinte maneira:a) No campo Nome, especifique um nome para a coluna agrupada.b) No menu Grupos, selecione o número de grupos que você deseja criar. Cada grupo é designado

automaticamente a um número igual de valores. Quando você muda o número de grupos, osvalores são redistribuídos dinamicamente e os valores do intervalo são configurados.

c) Na coluna Nomes de grupo, substitua os rótulos gerados automaticamente por nome que façamsentido para você. No entanto, se você mudar o número de grupos, os rótulos customizados serãolimpos e os rótulos gerados automaticamente serão restauradas para cada grupo.

d) Se necessário, bloqueie manualmente os Valores de borda do intervalo para cada grupo. Osvalores de borda do intervalo Superior e Inferior podem ser mudados para entradas numéricas.

Para retornar para a distribuição de valores igual, clique no ícone Reconfigurar distribuição .e) Para criar um grupo para valores NULL, marque a caixa de seleção Agrupar valores NULL como e

digite um nome para o grupo.f) Se desejar alternar para o estilo de texto, clique em Criar um grupo de dados (estilo de texto) e

continue na etapa 3. É possível continuar alternando entre as caixas de diálogo Criar um grupo dedados (estilo numérico) e Criar um grupo de dados (estilo de texto) até clicar em Criar.

g) Clique em Criar.A coluna agrupada aparece na parte superior da lista de colunas na tabela. No entanto, se vocêmarcou a caixa de seleção Substituir a coluna existente, a coluna agrupada substituirá a colunaoriginal na tabela.

3. Se você selecionou uma coluna de texto, configure os grupos da seguinte maneira:


a) No campo Nome, especifique um nome para a coluna agrupada.b) Na caixa Grupos, clique em Novo grupo e digite um nome de grupo.c) Na caixa Renomeando itens na coluna, com a tecla Ctrl pressionada, selecione os valores a serem

incluídos no grupo e clique em Incluir no grupo . Os valores são movidos para a caixa Itens degrupo.

Nota: O número máximo de itens que podem ser pré-carregados na caixa Itens restantes nacoluna é 32000. É possível selecionar entre esses itens para incluí-los nos grupos que você define.

d) Repita as etapas b a c para criar mais grupos.e) Opcional: Para criar um grupo que contenha todos os valores que ainda não estão incluídos em

nenhum grupo, marque a caixa de seleção Agrupar valores restantes e futuros em e digite umnome para o grupo.

f) Opcional: Para substituir a coluna original na tabela pela coluna agrupada, marque a caixa deseleção Substituir a coluna existente.

g) Clique em OK.A coluna agrupada aparece na parte superior da lista de colunas na tabela. No entanto, se vocêmarcou a caixa de seleção Substituir a coluna existente, a coluna agrupada substituirá a colunaoriginal na tabela.

O que Fazer Depois

Para editar a coluna agrupada, clique com o botão direito na coluna e selecione Editar grupo de dados.

Não é possível mudar o estilo do grupo de dados para colunas com tipos de dados numéricos editando ogrupo de dados.

Limpando dadosOs dados são sempre confusos e inconsistentes. Talvez você queira limpar seus dados para torná-losmais limpos e para facilitar a leitura.

Sobre Esta Tarefa

As opções Limpar que estão disponíveis para uma coluna dependem do tipo de dados da coluna.Algumas opções podem ser especificadas para múltiplas colunas com o mesmo tipo de dados e somentepara algumas colunas exclusivas.

As opções a seguir estão disponíveis para limpar os dados:

Espaço em BrancoAparar espaços em branco do início e do final

Marque esta caixa de seleção para remover das sequências o espaço em branco à esquerda e àdireita.

Converter casos paraMAIÚSCULA, minúscula, Não mude

Use esta opção para mudar da diferença entre maiúsculas e minúsculas de todos os caracteres nasequência para maiúscula ou minúscula, ou assegure-se de que a diferença entre maiúsculas eminúsculas de cada caractere individual seja inalterada.

Retornar uma subsequência de caracteresRetorne uma sequência que inclua somente parte da sequência original em cada valor. Por exemplo,um código do funcionário pode ser armazenado como CA096670, mas é necessário somente onúmero 096670 para que essa opção seja usada para remover a parte CA. É possível especificar essaopção somente para colunas exclusivas.


Para o valor Iniciar, digite um número que represente a posição de um caractere na sequência queiniciará a subsequência. O número 1 representa o primeiro caractere na sequência. Para o valorComprimento, especifique o número de caracteres que serão incluídos na subsequência.

Valores NULLEspecifique as opções de manipulação de NULL para colunas com texto, numéricas, de data e detipos de data e hora que permitem valores NULL. Quando o Cognos Analytics detectar que uma colunanão permite valores NULL, essas opções não estarão disponíveis para essa coluna.

O valor padrão para cada opção depende do tipo de dados da coluna. Para dados de texto, o padrão éuma sequência vazia. Para números, o padrão é 0. Para datas, o padrão é 2000-01-01. Para horário, opadrão é 12:00:00. Para data e hora (registro de data e hora), o padrão é 2000-01-01T12:00:00.

O campo de entrada para cada opção também depende do tipo de dados da coluna. Para texto, ocampo de entrada aceita caracteres alfanuméricos, para números, o campo de entrada aceitasomente entrada numérica. Para datas, o selecionador de data é fornecido para selecionar a data, epara horário, um selecionador de horário é fornecido para selecionar a hora.

As opções de manipulação de NULL a seguir estão disponíveis:

Substituir esse valor por NULL

Substitui por NULL os valores do texto, números, data e hora, conforme você especifica no campo deentrada.

Por exemplo, se você desejar usar uma sequência vazia em vez de NULL em uma determinada coluna,mas o arquivo transferido por upload às vezes usa a sequência n/a para indicar que o valor édesconhecido, será possível substituir n/a por NULL e, em seguida, escolher substituir NULL pelasequência vazia.

Substituir valores NULL por

Substitui valores NULL pelos valores de texto, números, data e hora, conforme você especifica nocampo de entrada.

Por exemplo, para a coluna Nome do Meio, é possível especificar os seguintes valores a serem usadospara células em que o nome do meio não existe: n/a, none, ou a sequência vazia padrão. Para acoluna Quantia de Desconto, é possível especificar 0.00 para células em que a quantia édesconhecida.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados, clique no ícone de menu de contexto para uma coluna e clique emLimpar.

Dica: Para limpar dados em múltiplas colunas de uma vez, controle e selecione as colunas que desejalimpar. A opção Limpar estará disponível somente se o tipo de dados de cada coluna selecionada for omesmo.

2. Especifique as opções aplicáveis para a coluna ou as colunas selecionadas.3. Clique em Limpar.

ResultadosApós concluir a operação Limpar, o editor de expressão criará automaticamente uma expressão para acoluna ou colunas modificadas. Para visualizar a expressão, abra o painel de propriedades da coluna eclique na expressão que é mostrada para a propriedade Expressão.

Criando caminhos de navegaçãoUm caminho de navegação é uma coleção de colunas sem medida que os usuários de negócios podemassociar para exploração de dados.


Quando um módulo de dados contém caminhos de navegação, os usuários do painel podem realizar drilldown e voltar para mudar o foco da sua análise, percorrendo os níveis de informações. Os usuáriospodem realizar drill down de coluna para coluna no caminho de navegação seguindo a ordem das colunasno caminho de navegação, ou escolhendo a coluna na qual eles desejam continuar.

Sobre Esta Tarefa

É possível criar um caminho de navegação com colunas que estão logicamente relacionadas, tais comoano, mês, trimestre, semana. Também é possível criar um caminho de navegação com colunas que nãoestão relacionadas logicamente, como produto, cliente, estado, cidade.

Colunas de tabelas diferentes podem ser incluídas em um caminho de navegação. A mesma coluna podeser incluída em vários caminhos de navegação.

Um módulo de dados pode ter vários caminhos de navegação.

Procedimento

1. No painel do módulo de dados, comece criando um caminho de navegação usando um dos seguintesmétodos:

• No menu de contexto de módulo de dados , clique em Propriedades e, em seguida, clique naguia Caminhos de navegação. Clique em Incluir um caminho de navegação. Na caixa de diálogoCriar caminho de navegação, arraste colunas do painel do módulo de dados para o painel docaminho de navegação. Altere a ordem das colunas conforme necessário. Clique em OK.

• Na árvore do módulo de dados, selecione uma ou mais colunas e, no menu de contexto dequalquer uma das colunas selecionadas, clique em Criar caminho de navegação. As colunasselecionadas são listadas na caixa de diálogo Criar caminho de navegação. Clique em OK.

Dica: O nome padrão do caminho de navegação inclui nomes da primeira e da última coluna nocaminho. É possível mudar esse nome.

2. Salve o módulo de dados para preservar o caminho de navegação.

3. Para modificar um caminho de navegação, no menu de contexto de módulo de dados , clique emPropriedades e, em seguida, clique na guia Caminhos de navegação. Clique no link Editar para ocaminho que você deseja modificar. Na caixa de diálogo Editar caminho de navegação, é possívelfazer as seguintes modificações:

• Para incluir colunas diferentes, arraste as colunas do módulo de dados para o caminho denavegação. É possível selecionar múltiplas colunas e arrastá-las todas elas de uma vez.

• Para remover colunas, clique no ícone para a coluna.• Para mudar a ordem das colunas, arraste-as para cima ou para baixo.• Para mudar o nome do caminho de navegação, sobrescreva o nome existente.

O nome padrão reage à ordem mudada das colunas. Se você sobrescrever o nome padrão, ele nãomudará mais quando a definição do grupo for modificada. O nome não pode estar em branco.

Resultados

O caminho de navegação é incluído no módulo de dados e está disponível para os usuários em painéis e

histórias. Se você selecionar a opção Identificar membros de caminho de navegação na barra deferramentas do módulo de dados, as colunas que forem membros do caminho de navegação serãosublinhadas.

O que Fazer Depois

O modelador pode modificar o caminho de navegação a qualquer momento e salvar novamente o módulode dados.


Para visualizar o caminho de navegação ao qual uma coluna pertence, no menu de contexto de coluna

, clique em Propriedades > Caminhos de navegação. Clique no nome do caminho de navegação paravisualizar ou modificar sua definição.

Para visualizar todos os caminhos de navegação em um módulo de dados, no menu de contexto de

módulo de dados , clique em Propriedades > Caminhos de navegação. Clique no nome do caminhode navegação para visualizar ou modificar sua definição. Para excluir um caminho de navegação, clique

no ícone Remover para o caminho.

Formatando dadosO formato de dados da coluna especifica como os valores de coluna são exibidos em painéis, histórias,explorações ou relatórios. É possível escolher um tipo de formato, como texto, porcentagem ou moeda.

As planilhas do Microsoft Excel transferidas por upload retêm os formatos de dados da coluna que foramdefinidos no Excel. Esses formatos são configurados como formatos de dados padrão nos módulos dedados de base que são criados por meio dessas planilhas.

Cada tipo de formato contém propriedades que especificam ainda mais como os dados são exibidos.Inicialmente, as propriedades são configuradas com base nas opções de formato que são retornadas daorigem. Se nenhuma opção for retornada da origem, a propriedade será configurada para o padrão domódulo de dados.

Sobre Esta Tarefa

Alguns caracteres fazem distinção de idioma e são exibidos corretamente somente quando seu código deidioma suportar a fonte aplicável. Por exemplo, para que símbolos monetários japoneses sejam exibidoscorretamente, seu código de idioma deve ser configurado para japonês.

Será possível definir o tipo de formato para várias colunas ao mesmo tempo se as colunas contiverem omesmo tipo de dados.

Procedimento

1. Na árvore do módulo de dados, em um menu de contexto de coluna, , clique em Formatar dados.2. Na caixa de diálogo Formato de dados, selecione o Tipo de formato apropriado.

Por exemplo, é possível selecionar Data, Hora, Data/Hora ou outro tipo.

Se os dados não foram formatados na origem, o tipo Não formatado será designado no módulo dedados. Se a origem fornecer um formato, o formato será refletido no módulo.

O formato Customizado é uma opção avançada na qual é possível fornecer sua própria sequência deformatação e usá-la para formatar os dados.

3. Especifique propriedades para o tipo de formato selecionado.

Por exemplo, para o tipo Data, é possível especificar o Separador de data, as propriedades Estilo dedata e Ordenação de data. Para o tipo Moeda, é possível especificar a propriedade Número de casasdecimais.

A configuração Padrão é específica para a propriedade à qual ela se refere. É possível visualizar opadrão para cada propriedade, clicando no ícone de informações ao lado da propriedade. Porexemplo, para o separador de milhares, o valor padrão é herdado do idioma do conteúdo do usuário.Para as casas decimais padrão, se a propriedade não estiver configurada, o número de casas decimaisvariará de acordo com o número renderizado.

Clique em Opções avançadas para visualizar e especificar mais propriedades de formato de dados.Clique em Reconfigurar propriedades se você desejar reconfigurar as propriedades para os valorespadrão.


4. Clique em OK para aplicar a formatação.

SQL no Cognos AnalyticsSQL é a linguagem padrão de mercado para criar, atualizar e consultar sistemas de gerenciamento debanco de dados relacional.

Tipos de SQL suportadosO IBM Cognos Analytics suporta três tipos de SQL: Cognos SQL, SQL nativo e SQL de passagem.

Cognos SQL

O Cognos SQL é uma implementação da SQL padrão. Ele funciona com todas as origens de dadosrelacionais e tabulares. Este é o tipo ideal de SQL para uso com aplicativos do Cognos Analytics. Épreferível usar o Cognos SQL porque é possível ter menos restrições de banco de dados. O Cognos SQLmelhora o desempenho da tabela, por exemplo, removendo elementos não utilizados no momento daconsulta.

O Cognos SQL não suporta SQL não padrão.

SQL Nativo

O SQL nativo usa construções SQL específicas do fornecedor. Use SQL nativo para transmitir a instruçãoSQL inserida no banco de dados. O Cognos Analytics pode incluir instruções no que você inserir. Umainstrução SQL nativa pode referenciar apenas uma origem de dados.

Esse tipo de SQL deve ser completamente autocontido. Ele não pode referenciar nada fora dessa SQL,como prompts do banco de dados, variáveis ou formatação nativa que, normalmente, seriam fornecidospelo aplicativo de chamada.

Se estiver confortável trabalhando com uma versão de SQL nativo, é possível usar palavras-chave quenão estão disponíveis no Cognos SQL e copiar e colar instruções SQL de outros aplicativos para o CognosAnalytics.

Esse tipo de SQL pode não funcionar com uma origem de dados diferente.

Passagem SQL

Use SQL de passagem quando a instrução SQL inserida não for válida dentro de uma tabela derivada,como em uma cláusula With ou OrderBy. Geralmente, você deve usar SQL de passagem somente seprecisar criar uma tabela que contém construções específicas da origem.

O SQL de passagem permite usar SQL nativo sem nenhuma das restrições que a origem de dados impõeem subconsultas (as tabelas SQL de passagem não são processadas como subconsultas). Em vez disso, oSQL para cada tabela é enviado diretamente para a origem de dados na qual os resultados da consultasão gerados.

O desempenho é mais lento porque cada tabela é enviada para a origem como uma instrução separada,em vez de ser otimizada pelo Cognos Analytics. Portanto, ao escolher entre o SQL nativo e o SQL depassagem, você deve decidir qual é mais importante: o desempenho ou o uso de SQL que não é permitidoem uma subconsulta.

O SQL de passagem deve ser completamente autocontido. Não deve fazer referência a nada fora desseSQL, como prompts de banco de dados, variáveis ou formatação nativa, que normalmente seria fornecidopelo aplicativo de chamada.

Uma instrução SQL de passagem pode não funcionar com uma origem de dados diferente.


Mostrando as informações da consultaOs modeladores podem visualizar e copiar informações sobre a consulta (SQL) que foram usadas paragerar tabelas e relacionamentos para origens de dados baseadas em SQL.

Os tipos de origem aos quais esse recurso se aplica incluem servidores de dados, pacotes e módulos dedados que são baseados em servidores de dados e pacotes.

Os seguintes tipos de informações de consulta são suportados:

• Cognos SQL

Uma instrução SQL que usa a implementação do IBM Cognos do SQL padrão.• SQL Nativo

Uma instrução SQL que usa construções SQL específicas do fornecedor.• Resposta da consulta

A resposta completa que contém todas as mensagens que foram geradas quando a consulta foiprocessada.

Para obter mais informações, consulte “Tipos de SQL suportados ” na página 45.

Procedimento

1. Para visualizar a SQL de tabela, na árvore de dados, no menu de contexto de tabela , selecioneMostrar informações sobre a consulta. Para visualizar o SQL do relacionamento, na guiaRelacionamentos, clique com o botão direito na junção de relacionamento no diagrama e selecioneMostrar informações de consulta.

2. Por padrão, as informações da consulta são geradas como Cognos SQL. No menu Tipo deinformações de consulta, é possível mudar as opções de visualização para SQL nativo ou Respostade consulta.

3. Para copiar a SQL para a área de transferência, clique no ícone Copiar . (...).

Gerando a consulta SQLÉ possível especificar como o Cognos Analytics gera o SQL que recupera dados de tabelas quando asconsultas são executadas.

Use a propriedade Lista de itens nas tabelas para especificar o tipo de geração de SQL. Dependendo daconfiguração especificada para essa propriedade, o SQL de consulta gerado inclui todas as colunas ouapenas as selecionadas.

Procedimento

1. Na tabela Propriedades, na guia Geral, na seção Avançado, localize a propriedade Lista de item.2. Selecione uma das seguintes configurações:

Todos(as)O SQL gerado contém todas as colunas na tabela.

UtilizadosO SQL gerado contém apenas as colunas que são usadas pela consulta diretamente e as colunasque são necessárias para a junção.

AutomáticaEssa é a configuração padrão. Ela funciona de forma idêntica à configuração Todos.


Resultados

As configurações de geração de consulta especificadas aplicam-se às consultas em painéis, relatórios,histórias e explorações.


Validando módulos de dadosUse o recurso de validação para verificar referências de objeto inválido dentro de um módulo de dados.

A validação identifica os problemas a seguir:

• Uma tabela ou coluna na qual um módulo de dados se baseia não existe mais na origem.• Uma expressão de cálculo é inválida.• Um filtro faz referência a uma coluna que não existe mais no módulo de dados.• Uma tabela ou coluna que é referenciada em uma junção não existe mais no módulo de dados.

Sobre Esta Tarefa

A validação automática e manual do módulo de dados está disponível. A validação automática estáativada por padrão. É possível desativar a validação automática e iniciar a validação manualmente, senecessário.

Com a validação automática, os resultados são atualizados após cada atualização do módulo de dados.

Procedimento

1. Na barra do aplicativo ou no painel Módulo de dados, clique no ícone de validação . Também épossível clicar em Validar no menu de contexto do módulo de dados.

A área de janela de validação é aberta.2. Para ativar ou desativar a validação automática, clique no interruptor de duas posições Automático.

Para validar o módulo de dados manualmente, clique em Validar.3. Verifique erros de validação.

Os indicadores a seguir especificam que o módulo de dados contém erros:

• O número de erros é exibido na parte superior do ícone de validação na barra do aplicativo

• O ícone de validação com falha será exibido na árvore do módulo de dados e no diagrama, aolado da coluna em que o erro é descoberto.

4. Clique nos ícones de erro para visualizar o número de erros e os detalhes sobre os erros.

Os erros são listados no painel Problemas de validação.5. Visualize as mensagens de erro clicando no link Mostrar detalhes para cada problema. Para visualizar

o log de todos os erros, clique no ícone de validação na barra do aplicativo e, em seguida, cliqueem Visualizar detalhes.

Para copiar as mensagens de erro para a área de transferência, clique no ícone Copiar .6. Usando as mensagens de validação, tente resolver os erros.

É possível salvar o módulo de dados com erros de validação e resolver os erros posteriormente.

Propriedades de objetoÉ possível visualizar e modificar as propriedades do módulo de dados, da tabela, da coluna e da pasta nainterface de modelagem.

As propriedades podem ser acessadas no menu de contexto de módulo, tabela, coluna ou pasta ouusando o ícone Propriedades


na barra do aplicativo.

É possível visualizar ou modificar as propriedades a seguir na guia Geral da área Propriedades.

Rótulo

Especifica o nome do item. Não é possível mudar o rótulo dos membros. Para mudar o rótulo de ummódulo de dados, salve o módulo usando a opção Salvar como.

Aplica-se a: todos os itens.

Ocultar de usuários

Use esta propriedade para ocultar itens, como tabelas, colunas, pacotes ou pastas, em um módulo dedados. Os itens ocultos são esmaecidos na interface de modelagem. Esses itens não são visíveis emoutras interfaces, como relatórios ou painéis. Para obter mais informações, consulte “Ocultandoitens ” na página 39.

Aplica-se a: tabela, coluna, pasta.

Expressão

Mostra a expressão subjacente para uma coluna. Clique em Visualizar ou editar para abrir o editor deexpressão, no qual é possível modificar a expressão.

Aplica-se a: coluna.

Comentários

Use esta propriedade para especificar informações opcionais sobre o módulo, a tabela ou a coluna. Ocomentário não está disponível fora do ambiente de modelagem.


Dica de tela

Use esta propriedade para especificar uma descrição opcional simples da tabela ou coluna. A dica detela aparece quando se coloca o ponteiro sobre o nome da tabela ou coluna no ambiente demodelagem, de relatório ou de painéis.


Uso

Essa propriedade identifica o uso desejado para os dados na coluna.

O valor da propriedade inicial é baseado no tipo de dados que a coluna representa na origem. Énecessário verificar se a propriedade está configurada corretamente. Por exemplo, se você importaruma coluna numérica que participa de um relacionamento, a propriedade Uso será configurada comoIdentificador. É possível mudar esta propriedade.

Os tipos de Uso a seguir são suportados:

IdentificadorRepresenta uma coluna que é usada para agrupar ou resumir dados em uma coluna Medida coma qual eles têm um relacionamento. Ele também pode representar um tipo de coluna, comoíndice, data ou hora. Por exemplo, Número da fatura ou Data da fatura.

MedidaRepresenta uma coluna que contém dados numéricos que podem ser agrupados ou resumidos,como Custo do produto.

AtributoRepresenta uma coluna que não é um Identificador ou uma Medida, como Descrição.

Agregação

A propriedade Agregado define o tipo de agregação que é aplicado a uma coluna de resumo em umrelatório ou painel. Por exemplo, quando o valor da propriedade Agregação da coluna Quantidade é


Total e é agrupado pelo Nome do produto em um relatório, a coluna Quantidade no relatóriomostra a quantidade total de cada produto. Os dados agregados melhoram o desempenho daconsulta e ajuda a recuperar dados mais rapidamente.

O tipo de agregação nova vinculação é herdado da origem. Ao modificar essa propriedade, é possívelselecionar valores que a origem não fornece, como média ou máxima. Para saber qual valor agregadoé necessário, deve-se entender o que os dados representam. Por exemplo, se você agrega Númeroda peça, os valores agregados que se aplicam são contagem, contagem distinta, máximo e mínimo.

Os tipos de agregação a seguir são suportados:

• Nenhum (nenhuma agregação está configurada para uma coluna)• Médio• Contar• Contagem distinta• Máximo• Mínimo• Total

Tipo de dado

O tipo de dados da coluna é herdado da origem e não pode ser modificado no módulo de dados.

Representa

Use esta propriedade para especificar se uma coluna inclui a data/hora ou um tipo de local geográficode dados. Essas informações são usadas nos ambientes de relatórios e de painéis que sugeremvisualizações padrão mais apropriadas, entre outras possibilidades.

Localização geográficaOs valores incluem Continente, Subcontinente, País, Região, Estado ou município, Condado,Cidade, Código postal, Endereço da rua, Posição, Latitude e Longitude.

TempoOs valores incluem Data, Ano, Trimestre, Período, Mês, Semana, Dia, Hora, Minuto e Segundo.

Membros

Use essa propriedade para ativar ou desativar a exibição de membros relacionais na árvore de dadosde uma coluna. As definições a seguir estão disponíveis:Automática

Os membros podem ser expandidos na árvore de dados. A classificação é ativada, e os membrossão classificados pela coluna atual. A ordem de classificação é Crescente. Essa é a configuraçãopadrão.

AtivadoOs membros podem ser expandidos na árvore de dados. É possível selecionar a coluna pela qualclassificar e configurar a ordem de classificação como Crescente ou Descender. Os membros quesão mostrados na árvore de dados não se ajustam dinamicamente à ordem de classificaçãoalterada. Use a ação Atualizar membros no menu de contexto da coluna para que a ordem declassificação seja refletida na árvore de dados.

DesativadoOs membros não podem ser expandidos na árvore de dados. Os membros mostradosanteriormente são removidos, e novos membros não podem ser carregados para a coluna.

Para obter mais informações, consulte “Exibindo membros relacionais” na página 55.

Identificador

Para tabelas e colunas, o valor da propriedade é herdado da origem e não pode ser mudado nomódulo de dados. O valor de Identificador da coluna ou tabela pode ser, mas nem sempre, igual aonome da coluna ou tabela (Rótulo).


É possível visualizar a propriedade Identificador na seção Avançado do painel Propriedades.

Fonte

Mostra o nome da origem e o caminho para uma tabela ou coluna. É possível visualizar a propriedadeOrigem na seção Avançado do painel Propriedades


Capítulo 4. Membros na árvore de dadosA árvore do módulo de dados mostra o conteúdo de origens relacionais e dimensionais. Em origensrelacionais e dimensionais, os membros são mostrados na árvore de dados.

Para visualizar o conteúdo de uma origem dimensional, expanda o pacote que contém os itens de origem.Os membros dimensionais são os nós da pasta Membros.

Os membros relacionais são os nós das colunas nas origens relacionais.

É possível iniciar a procura por membros da árvore de dados no menu de contexto de hierarquias,níveis, membros ou colunas. Para obter mais informações, consulte “Procurando Membros” na página53.

Fontes relacionais

Para origens relacionais, cada valor exclusivo em uma coluna é mostrado como um membro na árvore dedados. Esses tipos de membros são mencionados como membros relacionais.

No módulo de dados de amostra a seguir, a coluna Região contém os seguintes membros: Centro-oeste,Nordeste, Sul e Oeste.

O modelador pode desativar a exibição de membros relacionais para uma coluna específica. Para obtermais informações, consulte “Exibindo membros relacionais” na página 55.

Origens dimensionais

Os dados dimensionais estão disponíveis por meio de pacotes. Expanda o pacote para visualizar seuconteúdo. O conteúdo pode incluir dimensões, hierarquias, níveis, membros e pastas.

O gráfico a seguir mostra um exemplo de árvore de dados dimensionais em um módulo de dados:


A árvore de dados inclui os seguintes itens:

1. Pacote

Os pacotes são subconjuntos de modelos de Framework Manager que contêm itens que podem serusados para criar módulos de dados, conjuntos de dados, relatórios, painéis e explorações. Ospacotes também podem ser contêineres para origens dimensionais, como cubos do Planning Analyticse PowerCubes.

2. Dimensão da medida

Dimensões de medida são coleções de fatos. Elas são compostas apenas por itens quantitativos.3. Dimensão

As dimensões são grupos amplos de dados descritivos sobre um aspecto principal de uma empresa,como produtos, datas ou mercados.

4. Hierarquia

As hierarquias são agrupamentos de dados específicos em uma dimensão.5. Pasta de membros

As pastas Membros contêm os membros disponíveis para uma hierarquia ou um nível.6. Membro

Os membros são itens exclusivos dentro de uma hierarquia. Um membro pode ser um contêiner paraoutros membros.

7. Nível

Os níveis são posições dentro da hierarquia dimensional que contêm informações da mesma ordem dedetalhes e possui atributos em comum. Pode haver vários níveis em uma hierarquia, começando pelonível-raiz.

O modelador pode restringir o número de membros que são carregados na árvore de dados ao expandirpela primeira vez um nó que contenha membros e ao clicar no link Carregar mais. A configuração dolimite de membros retornados em uma busca é feita no nível do módulo de dados, para todas as buscasde membros. Para obter mais informações, consulte “Configurando os limites de exibição dos membros”na página 54.

Os modeladores não podem criar junções entre os itens de dados dimensionais e não podem visualizar oconteúdo na grade.


Procurando MembrosA procura por membros retorna apenas os membros. Esse tipo de procura é separado da procura demetadados, que não retorna membros.

A procura de membros funciona de forma idêntica em módulos de dados, painéis, histórias eexplorações.

Cada membro nos resultados da pesquisa inclui o nome exclusivo de membro (MUN), que é umidentificador exclusivo de um membro no Cognos Analytics. Para obter mais informações sobre MUNs,procure o Guia do usuário do IBM Cognos Analytics Framework Manager ou o Guia do Usuário do IBMCognos Analytics Transformer.

Sobre Esta Tarefa

A procura de membros pode ser chamada no menu de contexto de uma hierarquia, um nível, um membroou uma coluna. A procura busca todos os filhos do item a partir do qual ela foi chamada. Para níveis, aprocura inclui apenas os membros filhos imediatos. Um membro relacional não tem filhos, portanto, omenu de procura não está disponível para ele.

Os resultados da procura são limitados aos membros que os usuários têm permissões para visualizar.

O limite do sistema para os resultados da procura é 50. Se houver mais de 50 correspondências, serápossível clicar em Carregar mais para carregar as próximas 50 correspondências localizadas pelaprocura.

Se um membro não for localizado, poderá ser necessário refinar o texto de procura ou navegar para umnível inferior na árvore de dados e iniciar a procura a partir dele.

Não é possível chamar a procura de membros de uma pasta Membros.

Procedimento

1. Expanda a árvore de dados para visualizar seus nós.

2. No menu de contexto de uma hierarquia, nível, membro ou coluna, selecione Procurar membros.3. Na barra de procura, digite o texto da procura.

Os membro correspondentes são listados nos resultados da procura.

Se o número de membros retornados for superior a 50, o link Carregar mais será incluído abaixo doconjunto de resultados recuperados. Quando esse link for clicado, um outro conjunto de membroscorrespondentes será carregado.

Cada membro nos resultados da procura inclui o nome exclusivo do membro (MUN). Passe o cursorsobre o MUN exibido para ver seu valor inteiro. Aqui está um exemplo de um MUN :

M1.[automation_Great_Outdoors_Company.mdc].[Produtos].[Products].[Product line]->:[PC].[@MEMBER].[1]

Se a procura não retornar nenhum membro, digite um texto diferente. A procura é redefinida sempreque você digita um novo texto.

4. Para sair da procura de membros, clique em Cancelar na barra de procura.

Você é retornado à árvore de dados.

O que Fazer Depois

Em painéis, histórias e explorações, é possível executar operações nos membros que são localizados pelaprocura.

Capítulo 4. Membros na árvore de dados 53

Configurando os limites de exibição dos membrosO limite de exibição de membros especifica o número máximo de membros a serem carregados nos nósde árvore de dados para cada solicitação de busca.

Ocorre uma solicitação de busca na primeira vez em que um nó com membros é expandido ou ao clicarem Carregar mais.

Para origens dimensionais, os membros estão localizados na pasta Membros ou como itens-filhos de umnó do Membro. Para origens relacionais, os membros são itens filhos de uma coluna.

Sobre Esta TarefaOs limites de exibição de membros são especificados no nível do módulo de dados e aplicam-se aosmembros de todas as origens das quais o módulo de dados é composto.

Procedimento

1. Abra as propriedades de módulo clicando no ícone de propriedades

na barra do aplicativo.2. Na guia Geral, especifique a propriedade Limite de exibição de membros usando uma das seguintes

opções:

• Configurar o limite

Configure o número máximo de membros a serem exibidos nos nós de árvore de dados(hierarquias, níveis, membros e colunas) para cada solicitação de busca.

Insira um número inteiro entre 1 e 3000 no campo Limite de membros. O número padrão é 15.

Para Mais membros, especifique como exibir membros acima do limite especificado. Selecioneuma das opções a seguir:

– Carregar mais

O link Carregar mais é incluído ao nó da árvore de dados abaixo dos membros que já estãocarregados. Quando o link é clicado, o próximo conjunto de membros é carregado. O número demembros no conjunto é igual ao número que é especificado como limite de membros.

– Procura

O link Procurar é incluído no nó da árvore de dados abaixo dos membros que já estãocarregados. Os usuários podem usar esse link para procurar membros.

• Limite do sistema

O limite do sistema é carregar até 3000 membros para cada solicitação de busca.• Somente link de procura

Nenhum membro é exibido na árvore de dados. Nesse caso, o link Procurar é incluído na árvore dedados que os usuários podem usar para buscar membros.


Resultados

O limite de exibição de membros afeta os membros no módulo de dados, assim como os painéis, asexplorações e as histórias que usam o módulo de dados como origem.


Exibindo membros relacionaisPara origens de dados relacionais, é possível ativar ou desativar a exibição de membros na árvore domódulo de dados de uma coluna.

Além disso, é possível configurar a ordem de classificação dos membros quando eles forem exibidos naárvore do módulo de dados ou nas visualizações em painéis, histórias, explorações ou relatórios queusam o módulo de dados como origem. Por padrão, o IBM Cognos Analytics carrega itens na ordem quefoi definida na origem de dados.

Sobre Esta Tarefa

As propriedades de exibição de membros são especificadas no nível da coluna, para colunas sem medida.

Procedimento

1. Selecione uma ou várias colunas sem medida nas mesmas tabelas ou em outras diferentes.2. Na barra do aplicativo, clique no ícone de propriedades

para abrir o painel de propriedades.3. Na guia Geral, localize a propriedade Membros e selecione uma das configurações a seguir:

• Automático

Os membros podem ser expandidos na árvore de dados. A classificação é ativada, e os membrossão classificados pela coluna atual. A ordem de classificação é Crescente. Essa é a configuraçãopadrão.

• Ativado

Os membros podem ser expandidos na árvore de dados. É possível selecionar a coluna pela qualclassificar e configurar a ordem de classificação como Crescente ou Descender. Os membros quesão mostrados na árvore de dados não se ajustam dinamicamente à ordem de classificaçãoalterada. Use a ação Atualizar membros no menu de contexto da coluna para que a ordem declassificação seja refletida na árvore de dados.

• Desativado

Os membros não podem ser expandidos na árvore de dados. Os membros mostradosanteriormente são removidos, e novos membros não podem ser carregados para a coluna.


Resultados

A exibição de membros que é especificada no módulo de dados é usada como a exibição padrão naárvore de metadados de painéis, histórias e explorações. A ordem de classificação de membros pode sersobrescrita em visualizações.

Capítulo 4. Membros na árvore de dados 55


Capítulo 5. Análise de data relativaCom o recurso de datas relativas, é possível analisar medidas filtradas por períodos de data que sãorelativos a uma data específica. Exemplos de filtros de data relativa incluem trimestre atual, últimotrimestre, trimestre até a data ou mês até a data.

Ao usar datas relativas, é possível criar relatórios e painéis que mostram resultados filtrados por data emdiferentes visualizações, tabelas cruzadas e assim por diante. Por padrão, as medidas filtradas por datanos dados usam a data de hoje como a data de referência na análise.

A implementação desse recurso usa um subconjunto de amostras base do Cognos Analytics 11.1.0 queincluem os módulos de dados do calendário de amostra, do calendário gregoriano e do calendáriofiscal. Certifique-se de que as amostras estejam disponíveis na instalação do Cognos Analytics antes deiniciar outras tarefas relacionadas. Para obter mais informações, consulte “Calendários de amostra ” napágina 57.

Dica: As amostras base são instaladas com o servidor Cognos Analytics e um administrador importa asAmostras para Install_11_1_0 da implementação de amostra para o armazenamento de conteúdo. Paraobter mais informações, consulte "Importando as amostras de base" no Guia de amostras do IBM CognosAnalytics.

Para ativar a análise de data relativa no Cognos Analytics, você deve criar um módulo de dados quemapeie seus dados para um calendário. Esse módulo de dados pode então ser usado como uma origempara a análise de data relativa em relatórios e painéis. Para obter mais informações, consulte “Criandoum módulo de dados para análise de data relativa” na página 61.

Se desejar customizar a data de referência para análise de data relativa com base em funções do usuário,use o parâmetro global _as_of_date. Para obter mais informações, consulte “Customizando a data dereferência ” na página 72.

Após a configuração do ambiente do Cognos Analytics para análise de data relativa, os usuários podemusar os filtros de data relativa e medidas para executar a análise de dados em relatórios e painéis. Paraobter mais informações, consulte "Análise de data relativa" no Guia de relatório do IBM Cognos Analytics.

Vídeo

Aqui está um vídeo que captura o processo de criação de um módulo de dados para análise de datarelativa: vídeo (https://youtu.be/4lDrF3jx98g).

Calendários de amostraAs amostras de base do IBM Cognos Analytics incluem um conjunto de calendários de amostra que sãonecessários para configurar a análise de data relativa.

Os módulos de dados do calendário de amostra e suas origens podem ser localizados na pasta Conteúdoda equipe > Calendários.

As seguintes amostras estão disponíveis nesta pasta:

• Módulo de dados do calendário gregoriano.

Contém datas de 1 de janeiro de 1950 a 31 de dezembro de 2050.• Módulo de dados de calendário fiscal.

Contém datas de março 1 de 1950 a 28 de fevereiro de 2050.• Pasta Calendários fiscais.


https://youtu.be/4lDrF3jx98g

Esta pasta contém 12 módulos de dados do calendário de amostra. Cada um desses calendáriosabrange 100 anos (1950 a 2050), mas as datas em cada calendário iniciam em um mês diferente. Omês no nome do calendário indica o início de um ano fiscal. Por exemplo, o módulo de dados 02. 1 defevereiro é o calendário de amostra para o ano fiscal, começando em 1 de fevereiro.

O calendário 03. 1 de março é igual ao Calendário fiscal e o calendário 01. 1 de janeiro é igual aocalendário gregoriano.

• Módulo de dados Retail calendar_454_2016_2022.

Contém datas de 31 de janeiro de 2016 a 30 de janeiro de 2023. O calendário de varejo é baseado noNational Retail Federation (NRF) 4-5-4 Calendar. Também é possível gerar um calendário de varejocustomizado. Para obter mais informações, consulte “Criando um calendário de varejo customizado ”na página 59.

• Pasta Arquivos de origem.

Essa pasta contém os arquivos .csv de origem para os módulos de dados dos calendários. Os arquivoscontêm datas para os calendários associados.

Colunas e datas nos módulos de dados do calendário de amostra

As datas são listadas nas seguintes colunas:

TheDateA data de referência principal para cada linha.

PD_TheDateDia anterior a partir de TheDate. As datas nessa coluna são um dia antes de TheDate.

ND_TheDatePróximo dia a partir de TheDate. As datas nessa coluna são um dia depois de TheDate.

dYearA data que é o início do ano ao qual TheDate pertence.

Dica: Os calendários fiscais são denotados pelo ano em que o calendário termina.

PY_TheDateAno anterior para TheDate. As datas nessa coluna são um ano antes de TheDate.

NY_TheDatePróximo ano para TheDate. As datas nessa coluna são um ano depois de TheDate.

dQuarterA data que é o início do trimestre ao qual TheDate pertence.

PQ_TheDateTrimestre anterior para TheDate. As datas nessa coluna são um trimestre antes de TheDate.

NQ_TheDatePróximo trimestre para TheDate. As datas nessa coluna são um trimestre depois de TheDate.

dMonthA data que é o início do mês ao qual TheDate pertence.

PM_TheDateMês anterior para TheDate. As datas nessa coluna são um mês antes de TheDate.

NM_TheDatePróximo mês para TheDate. As datas nessa coluna são um mês depois de TheDate.

Importante: Não modifique os nomes de colunas nos módulos de dados de amostra e nos arquivos .csv,pois isso quebraria os filtros de data relativa nos calendários de amostra.

Filtros predefinidos nos módulos de dados do calendário de amostra

Os módulos de dados dos calendários de amostra contêm um conjunto de filtros de datas predefinidas.Esses filtros podem ser usados para executar análise de data relativa em diferentes tipos devisualizações.


https://nrf.com/resources/4-5-4-calendar

Os filtros a seguir estão predefinidos nos calendários de amostra:

• Semana anterior • Mês anterior (não disponível no calendário de varejo)• Trimestre anterior• Ano anterior• Semana atual • Mês atual• Trimestre atual• Ano atual• WTD (semana até a data) • MTD (mês até a data)• QTD (trimestre até a data)• YTD (ano até a data)• WTD anterior • MTD anterior• QTD anterior• YTD anterior• Mesma semana ano passado • Mesmo mês do último trimestre• Mesmo mês do ano passado• Mesmo trimestre do ano passado• Mesmo MTD no último trimestre• Mesmo MTD no ano passado• Mesmo QTD do ano passado

É possível visualizar a expressão associada a cada filtro clicando em Editar filtro em seu menu decontexto.

Também é possível criar seus próprios filtros customizados. Para obter mais informações, consulte“Criando filtros de data relativa ” na página 63.

Criando um calendário de varejo customizadoSe a amostra Retail calendar_454_2016_2022 pronta para uso não for suficiente para suasnecessidades de relatório ou de painel, será possível criar o seu próprio calendário de varejo.

Sobre Esta Tarefa

Use o módulo de dados Retail 454 Calendar 2016-2022 generator que está incluído com as amostrasdo Cognos Analytics para gerar o calendário de varejo customizado. É possível modificar os anos de inícioe de encerramento do calendário ou reafirmar quais anos têm apenas 52 semanas.

Use o National Retail Federation (NRF) 4-5-4 Calendar como uma referência.

Procedimento

1. Na pasta Conteúdo da equipe > Calendários > Ferramentas, localize o módulo de dados Retail 454Calendar 2016-2022 generator.

2. Usando a opção Salvar como, salve o módulo de dados do gerador de calendário com um nomediferente no local em que os outros módulos de dados do calendário estão localizados, que éConteúdo da equipe > Calendários > Ferramentas.

Use esta cópia do gerador de calendário para continuar as suas edições.

Capítulo 5. Análise de data relativa 59

https://nrf.com/resources/4-5-4-calendar

3. No painel Módulo de dados, no menu de contexto da tabela , selecione Editar tabela SQL.

A tabela SQL é mostrada no editor de expressão.4. No campo Nome, mude o nome da tabela para que ele reflita o novo intervalo de data. Por exemplo,

digite Retail 454 Calendar 2016-2023.5. Na caixa Expressão, modifique a tabela SQL conforme necessário.

Siga as etapas nos comentários para modificar o código. Por exemplo, para incluir anos no calendáriode varejo, siga as etapas de 1 a 5.

• Etapa 1: defina o número de anos com 364 dias e número de anos com 371 dias.

No calendário de 2016 a 2022, os anos 2016, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022 têm 364 dias, e o anode 2017 tem 371 dias, o que se reflete na seguinte instrução select:

select R + 1 from gen_rows where (6 * 364 + 1 * 371) >= R

Se você mudar os anos de início ou de encerramento, deverá especificar um número adequado deanos com 364 dias e anos com 371 dias, conforme definido no calendário da NRF. Por exemplo, paraestender o calendário para incluir o ano NRF 2023, que tem 371 dias, use a seguinte instruçãoselect:

select R + 1 from gen_rows where (6 * 364 + 2 * 371) >= R

A nova instrução reflete que os anos 2016, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022 têm 364 dias e os anos2017 e 2023 têm 371 dias.

• Etapa 2: especifique a data de início para o calendário.

No calendário de 2016 a 2022, o dia 31 de janeiro de 2016 é o primeiro dia do ano de varejo 2016,que se reflete na seguinte instrução select:

select _add_days ( date '2016-01-31' , R ) from gen_rows

Se você deseja usar uma data de início diferente, use a data conforme definido no calendário NRF.Para estender o calendário para incluir o ano NRF 2023, a data de início permanece inalterada.

• Etapa 3: especifique dYear (a data de início do ano-calendário de varejo atual).

Na instrução case a seguir, cada cláusula when representa a data de início de um ano-calendário devarejo. Para estender o calendário para incluir o ano NRF 2023, é incluída uma nova cláusula when,conforme destacado em fonte negrito no código abaixo:

case when D >= '2023-01-29' then cast ('2023-01-29' as date) when D >= '2022-01-30' then cast ('2022-01-30' as date) when D >= '2021-01-31' then cast ('2021-01-31' as date) when D >= '2020-02-02' then cast ('2020-02-02' as date) when D >= '2019-02-03' then cast ('2019-02-03' as date) when D >= '2018-02-04' then cast ('2018-02-04' as date) when D >= '2017-01-29' then cast ('2017-01-29' as date) when D >= '2016-01-31' then cast ('2016-01-31' as date) else null end as dYear,

• Etapa 4: especifique dyear_PY (a data de início do ano-calendário de varejo anterior).

Na instrução case a seguir, cada cláusula when representa a data de início do ano-calendárioanterior e add_days representa o número negativo de dias no ano-calendário de varejo anterior. Acláusula when em negrito define a data de início para o ano anterior (NRF 2022) para todos os diasno ano NRF 2023.

case when D >= '2023-01-29' then _add_days ( cast( '2023-01-29' as date), -364 ) when D >= '2022-01-30' then _add_days ( cast( '2022-01-30' as date), -364 ) when D >= '2021-01-31' then _add_days ( cast( '2021-01-31' as date), -364 ) when D >= '2020-02-02' then _add_days ( cast( '2020-02-02' as date), -364 ) when D >= '2019-02-03' then _add_days ( cast( '2019-02-03' as date), -364 ) when D >= '2018-02-04' then _add_days ( cast( '2018-02-04' as date), -371 ) when D >= '2017-01-29' then _add_days ( cast( '2017-01-29' as date), -364 )


when D >= '2016-01-31' then _add_days ( cast( '2016-01-31' as date), -364 ) else null end as dYear_PY,

• Etapa 5: especifique dyear_NY (a data de início do próximo ano-calendário de varejo).

Na instrução case a seguir, cada cláusula when representa a data de início do próximo ano-calendário de varejo e add_days representa o número de dias no ano-calendário de varejo atual. Acláusula when em negrito define a data de início para o próximo ano (NRF 2024). Essa data é 371dias depois de 2023-01-29`, já que o ano NRF 2023 tem 371 dias.

case when D >= '2023-01-29' then _add_days ( cast( '2023-01-29' as date), 371 ) when D >= '2022-01-30' then _add_days ( cast( '2022-01-30' as date), 364 ) when D >= '2021-01-31' then _add_days ( cast( '2021-01-31' as date), 364 ) when D >= '2020-02-02' then _add_days ( cast( '2020-02-02' as date), 364 ) when D >= '2019-02-03' then _add_days ( cast( '2019-02-03' as date), 364 ) when D >= '2018-02-04' then _add_days ( cast( '2018-02-04' as date), 364 ) when D >= '2017-01-29' then _add_days ( cast( '2017-01-29' as date), 371 ) when D >= '2016-01-31' then _add_days ( cast( '2016-01-31' as date), 364 ) else null end as dYear_NY

6. Clique em OK para salvar a expressão. Em seguida, clique em Salvar para salvar o módulo de dados.

Você criou um novo módulo de dados do gerador de calendário de varejo.7. Crie um arquivo CSV por meio do seu módulo de dados do gerador de calendário de varejo da seguinte

maneira:a) Usando o novo módulo de dados do gerador de calendário de varejo como uma origem, crie um

relatório de lista no Cognos Analytics Reporting.b) Arraste todas as colunas da tabela de calendário customizado para a lista.c) Opcional: Classifique a coluna TheDate como Crescente.d) Execute o relatório usando a opção Executar CSV para gerar a saída CSV.e) Salve o arquivo .csv do relatório no local em que os outros arquivos .csv do calendário estão

salvos. Os arquivos de origem de calendário atuais estão localizados na pasta Conteúdo da equipe> Calendários > Arquivos de origem.

8. Substitua os dados no módulo de dados Retail calendar_454_2016_2022 pelos dados do novocalendário de varejo da seguinte maneira:a) Em Conteúdo da equipe > Calendários, abra o módulo de dados Retail

calendar_454_2016_2022.

b) Expanda a Visualização de origem .c) No painel Origens, clique com o botão direito no arquivo .csv do módulo e selecione Vincular

novamente.d) Selecione o arquivo .csv para o calendário de varejo customizado a ser usado como a nova

origem.9. Salve o calendário de varejo atualizado com um nome diferente em Conteúdo da equipe >

Calendários ou em um local diferente.

Criando um módulo de dados para análise de data relativaPara ativar a análise de data relativa, é necessário criar um módulo de dados no qual os dados denegócios estão associados a um calendário.

Neste módulo de dados, pelo menos uma coluna de datas deve ser associada a um calendário, e pelomenos uma coluna de medida deve ser associada à coluna de datas. Essa associação é feita usando apropriedade da coluna Referência de consulta.


Antes de Iniciar

Os calendários de amostra devem estar disponíveis.

Sobre Esta Tarefa

É possível criar um novo módulo de dados a partir do zero ou incluir recursos de data relativa em ummódulo de dados existente.

Dica: A pasta Conteúdo da equipe > Amostras > Datas relativas contém as amostras Relatório Boston311 e Painel Boston 311 que ilustram a implementação desse recurso em um relatório e painel. A pastaDados que é incluída com essas amostras contém os módulos de dados associados e os seusarquivos .csv de origem. É possível usar essas amostras como uma referência quando você cria seumódulo de dados.

Procedimento

1. Crie um módulo de dados ou abra um módulo de dados existente.2. Verifique se as origens de dados de negócios contêm pelo menos uma coluna de datas e uma coluna

de medida.a) No menu de coluna de data, selecione Propriedades > Geral. Certifique-se de que a propriedade

Tipo de dados da coluna esteja configurada como Date.

Se a propriedade Tipo de dados estiver configurada como Timestamp, será possível mudar o tipopara Date usando a função cast no editor de expressão.

Se a origem de dados for um arquivo Excel ou um arquivo CSV, as datas na coluna de datas deverãoser formatadas com a notação ISO 8601 yyyy-mm-dd.

b) No menu de coluna de medição, selecione Propriedades > Geral. Certifique-se de que apropriedade Uso da coluna esteja configurada como Measure.

Se a propriedade Uso estiver configurada como Identifier, será possível mudar a propriedadepara Measure.

Dica: Se a sua origem de módulo de dados estiver vinculada à sua origem, que é indicada pelo ícone

de link , será necessário quebrar o link. Caso contrário, o módulo de dados será somente leitura enão será possível modificar suas propriedades. Para quebrar o link, selecione a opção Quebrar link nomenu de módulo de dados. No entanto, não quebre os links em nenhum dos módulos de dados docalendário de amostra.

3. No painel Módulo de dados, clique no ícone Incluir origens e tabelas . No painel Módulo de

dados, clique no ícone Incluir origens e tabelas para incluir uma origem de calendário, que podeser uma das origens a seguir:

• O módulo de dados de calendário gregoriano de amostra na pasta Conteúdo da equipe >Calendários.

• O módulo de dados Calendário fiscal de amostra na pasta Conteúdo da equipe > Calendários.• Um dos módulos de dados de amostra na pasta Conteúdo da equipe > Calendários > Calendários

fiscais.• O módulo de dados Retail calendar_454_2016_2022 de amostra na pasta Conteúdo da equipe >

Calendários.4. Na origem de dados de negócios especificada nas etapas 1 e 2, associe pelo menos uma coluna de

datas ao calendário e pelo menos uma coluna de medida à coluna de datas.a) Para a coluna de datas que você deseja associar ao calendário, abra Propriedades e localize a

propriedade Referência de consulta. No menu suspenso Referência de consulta, selecione onome da origem de calendário incluída no módulo de dados. Se necessário, repita esta etapa paraoutras colunas de datas.


Os filtros de data relativa, como Ano anterior, Mês anterior, MTD etc., aparecem sob a coluna dedatas. Para visualizar a lista completa de filtros, consulte “Calendários de amostra ” na página 57.

b) Para a coluna de medida que você deseja associar à data, abra Propriedades e localize apropriedade Referência de consulta. No menu suspenso Referência de consulta, selecione acoluna de datas a ser referenciada. Se você definiu Referência de consulta para várias colunas dedatas, escolha a coluna de datas que seja apropriada para esta medida. Se necessário, repita estaetapa para outras colunas de medida.

Dica: Para especificar a mesma propriedade Referência de consulta para múltiplas colunas demedida, faça uma multisseleção de colunas e configure a propriedade.

Um conjunto de medidas filtradas por data, com o nome da medida entre colchetes, aparece sob acoluna de medida. Por exemplo, Ano anterior [Receita], Mês anterior [Receita] ouMTD [Receita].

Para usar uma ou mais das medidas filtradas por data em cálculos, é possível criar os cálculossomente no módulo de dados, e não nas tabelas que contêm essas medidas. Os cálculos aparecem naparte superior da árvore do módulo de dados.

5. Salve o módulo de dados em uma pasta em Conteúdo da equipe.

Dica: Se você incluir ou remover um filtro de um módulo de dados do calendário, os módulos de dadosque fazem referência a esse calendário por meio da propriedade Referência de consulta nãorefletirão a mudança até que eles sejam fechados e reabertos.

Resultados

O módulo de dados agora pode ser usado para criar painéis e relatórios.

Criando filtros de data relativaUm filtro de data relativa especifica um intervalo de datas que são relativas ao parâmetro global_as_of_date.

Os calendários gregoriano e fiscal de amostra já contêm uma série de filtros de data relativa predefinidos.Se você precisar de filtros customizados, será possível incluí-los nesses calendários.

Antes de Iniciar

1. Conheça as colunas no calendário de amostra.

Novos filtros são incluídos nos módulos de dados de calendário gregoriano ou fiscal de amostra. Paraentender como esses calendários são estruturados, observe as colunas e visualize as datas emcolunas diferentes na mesma linha. Por exemplo, no módulo de dados do calendário gregoriano, paraa coluna TheDate com o valor de 30 de setembro de 2018, os valores relacionados para as colunasdYear, PY_TheDate e dMonth são mostrados na tabela a seguir:

TheDate dYear PY_TheDate dMonth

2018-09-30 2018-01-01 2017-09-30 2018-09-01

Para obter mais informações, consulte “Calendários de amostra ” na página 57.2. Conceitualize o limite inferior e o limite superior do filtro com relação ao parâmetro global

_as_of_date.

Um filtro de data relativa define um intervalo de datas entre as datas de limite inferior (início dointervalo) e de limite superior (término do intervalo) do filtro. Os limites inferior e superior sãoconfigurados com relação a uma data de referência que é o valor do parâmetro _as_of_date.

Por exemplo, para um filtro de ano até a data (YTD), a data limite inferior é o primeiro dia do primeiromês no ano que contém a data _as_of_date. A data limite superior é a data que é o valor do parâmetro


_as_of_date. Se o parâmetro _as_of_date for 19 de dezembro de 2018 (TheDate), a data limiteinferior será 1º de janeiro de 2018 e a data limite superior será 19 de dezembro de 2018.

Por padrão, o parâmetro _as_of_date tem um valor de hoje. No entanto, ele pode ser configurado parauma data diferente. Para obter mais informações, consulte “Customizando a data de referência ” napágina 72

3. Construa a expressão de filtro.

O elemento crítico para a criação de um filtro de data relativa é a expressão de filtro. Familiarize-secom a sintaxe de expressão e com as variáveis antes começar a inserir o código no editor deexpressão. Para obter mais informações, consulte “Criando expressões de filtro” na página 65.

Procedimento

1. Na pasta Conteúdo da equipe > Calendários, abra o módulo de dados do calendário de amostra noqual você planeja incluir o novo filtro.

O módulo de dados contém uma tabela com um número de filtros existentes. Inclua seu novo filtronesta tabela.

2. No menu de contexto da tabela, clique em Filtrar.3. No editor de filtro que é exibido, digite o nome do novo filtro.4. Na área de janela Expressão, digite ou cole a expressão de filtro.

Por exemplo, para criar o filtro Últimos 12 meses, insira a expressão a seguir:

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_theDate' , $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

Outro exemplo de filtro que pode ser usado é Próximos 4 meses.

Para obter mais informações, consulte “Criando expressões de filtro” na página 65.5. Valide a expressão.

A validação das expressões de filtro de data deve ser feita manualmente porque o botão de validação

no editor de expressão não valida expressões macro. Portanto, é possível confirmar visualmenteque os seguintes elementos estão corretos:

• A expressão é precedida com o comentário // validate: 1 = 1.• O bloco externo da função macro queryValue é colocado entre marcas de hash (#).• Cada queryValue possui colchetes () correspondentes para seus dois argumentos.

Dica: É possível depurar expressões de filtro no Reporting. Para fazer isso, abra um relatório quecontenha os filtros de datas relativas e configure a opção de validação no relatório como Informações.

6. Clique em OK.O novo filtro é incluído na tabela de calendário na parte superior da lista de filtros. É possível arrastar ofiltro para mudar sua posição na lista. O filtro é criado mesmo se a expressão contiver erros. Paramodificar o filtro, a partir de seu menu de contexto, clique em Editar filtro.

ResultadosO novo filtro está agora disponível para os módulos de dados que fazem referência a esse calendário pormeio da propriedade Referência de consulta e pode ser usado para análise de data relativa.

Dica: O novo filtro, assim como outros filtros no calendário, deve permanecer oculto.


Criando expressões de filtroUm filtro de data relativa baseia-se em uma expressão. A expressão define os limites inferior e superiordo filtro e a linha de tempo entre os limites. A linha de tempo é mapeada para a macro queryValue.

Ao criar um novo filtro, você insere a expressão no editor de expressão.

Use a sintaxe a seguir para criar a expressão de filtro:

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= lower_bound_date expression#AND#$_this.parent.idForExpression# <= upper_bound_date expression#

Por exemplo, o filtro do ano até a data (YTD) que está disponível nos módulos de dados de calendários deamostra usa a expressão a seguir:

Neste filtro, a expressão 1 é o filtro lower_bound_date expression. Expressão 2 é o filtroupper_bound_date expression.

Os blocos de código de limites inferior e superior são combinados usando o operador AND.

Dica: O comentário // validate: 1 = 1 deve sempre ser incluído no início da expressão.

O lower_bound_date expression e o upper_bound_date expression são os elementos que devem serdefinidos para seu filtro. A parte restante da expressão permanece inalterada para todos os filtros.

Para obter uma descrição das variáveis que são usadas em expressões de filtro de data relativa, consulte“Variáveis de expressão ” na página 66.

Para definir as expressões de limites inferior e superior, é necessário concluir as tarefas a seguir:

• Identifique os intervalos de movimentação para a linha de tempo de filtro• Mapeie cada intervalo de movimentação para uma macro queryValue

Identifique os intervalos de movimentação para a linha de tempo do filtro

Uma linha de tempo inicia a partir da data _as_of_date e, em seguida, usa um ou mais intervalos demovimentação (unidades de tempo) para atingir a data de limites inferior ou superior.

Os calendários de amostra suportam os intervalos de movimentação a seguir: dia, mês, trimestre e ano.

Um intervalo de movimentação é expresso usando as seguintes colunas de calendário:

• PD_TheDate - move para o dia anterior• ND_TheDate - move para o dia seguinte• dYear - move de volta para o primeiro dia do ano• PY_TheDate - move de volta para a mesma data ou equivalente no ano anterior• NY_TheDate - move para frente para a mesma data ou equivalente no ano seguinte• dQuarter - move de volta para o primeiro dia do trimestre• PQ_TheDate - move de volta para a mesma data ou equivalente no trimestre anterior• NQ_TheDate - move para frente para a mesma data ou equivalente no trimestre seguinte• dMonth - move de volta para o primeiro dia do mês• PM_TheDate - move de volta para a mesma data ou equivalente no mês anterior


• NM_TheDate - move para frente para a mesma data ou equivalente no mês seguinte

O tipo de filtro implica quais colunas são usadas para expressar a linha de tempo. Por exemplo, no filtrode ano até a data (YTD), a coluna dYear é o intervalo de movimentação de limite inferior, conformemostrado no gráfico a seguir. Não há intervalo de movimentação de limite superior para este filtro.

Mapeie os intervalos de movimentação para as macros queryValue

Depois de identificar os intervalos de movimentação para os limites inferior e superior do filtro, énecessário mapear cada intervalo de movimentação para uma macro queryValue.

O queryValue usa a sintaxe a seguir.

#queryValue($_this.parent.split.ref + move_interval ,$_this.parent.split.ref + ‘.TheDate =‘ + date)#

Por exemplo, aqui é como o intervalo de movimentação dYear é mapeado para a macro queryValue(partes do código em negrito) na expressão de filtro de ano até a data (YTD):

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#AND#$_this.parent.idForExpression# <= #$_as_of_date#

Dependendo do tipo de filtro de data, sua expressão pode incluir diversas macros queryValueaninhadas, como no filtro YTD Anterior a seguir:

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

AND#$_this.parent.idForExpression# <= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

É possível localizar outro exemplo de macros queryValue aninhadas no filtro Próximos 4 meses.

Variáveis de expressãoA expressão de filtro de data relativa utiliza um conjunto de variáveis para definir as condições do filtro.As variáveis são avaliadas para valores específicos quando o filtro é aplicado nas visualizações.

Use as informações neste tópico ao criar expressões de filtro de data relativa.

A expressão de filtro Ano anterior a seguir a partir do calendário gregoriano de amostra pode ser usadacomo uma ilustração ao ler descrições das variáveis:

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date))#AND


#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

$_this.parent

Esta variável refere-se a uma coluna da tabela do tipo Date cuja propriedade Referência de consultaestá configurada para o calendário que você está referenciando. A tabela com a coluna Date está nomódulo de dados que é usado para análise de data relativa. Para obter mais informações, consulte“Criando um módulo de dados para análise de data relativa” na página 61.

Por exemplo, no módulo de dados a seguir, $_this.parent refere-se à coluna Data de abertura.

As duas variáveis a seguir funcionam dentro do contexto da coluna Date:

• $_this.parent.idForExpression

Essa variável é avaliada para o idForExpression para a coluna Date. A idForExpression é oidentificador integral que identifica exclusivamente a coluna Date dentro do módulo de dados. Esseidentificador não é visualizável a partir da interface com o usuário.

• $_this.parent.split.ref

Essa variável é avaliada para o calendário que é referenciado pela propriedade Referência de consultada coluna Date.

Todos os filtros de data no calendário, incluindo os novos que você inclui, estão acessíveis como filtros-filhos da coluna Date no módulo de dados que faz referência a esse calendário por meio da propriedadeReferência de consulta. Os filtros são usados para a análise de data relativa em relatórios e painéis.

queryValue

O queryValue é uma das funções macro que o Cognos Analytics fornece.

Dica: Para visualizar a descrição da macro queryValue, clique na guia de funções no editor deexpressão e procure pela macro. A descrição é mostrada na área de janela Informações.

Dentro do contexto de filtros de data relativa, o queryValue retorna o valor de data a partir da colunaDate especificada, na data especificada. A coluna Date especificada é o primeiro parâmetro para afunção queryValue. O segundo parâmetro é a data especificada.

No exemplo a seguir do filtro do ano até a data (YTD), o queryValue retorna, a partir da coluna docalendário dYear, a data em que a data TheDate do calendário é igual à data _as_of_date.

#queryValue($_this.parent.split.ref + ‘.dYear’, $_this.parent.split.ref + ‘.TheDate = ‘ + $_as_of_date)#


Exemplo de filtro: Últimos 12 mesesEste tópico fornece uma expressão para um filtro de data que inclui os últimos 12 meses com relação aoparâmetro _as_of_date.

Cole essa expressão no editor de filtro para criar o filtro de data Últimos 12 meses.

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_theDate' , $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

Aqui estão as etapas que foram usadas para construir esta expressão:

1. Identifique as colunas do calendário a serem usadas.

O filtro usa as colunas de calendário TheDate, dMonth e PY_TheDate do módulo de dados Calendáriogregoriano de amostra.

Para obter mais informações, consulte “Calendários de amostra ” na página 57.2. Defina os limites inferior e superior do filtro.

O limite inferior do filtro é o primeiro dia do mês que é 12 meses antes do mês que contém a data queé representada pelo parâmetro _as_of_date. O limite superior do filtro é o último dia do último mêscompleto, em relação à data que é representada pelo parâmetro _as_of_date.

A tabela a seguir mostra os intervalos de movimentação para a data de limite inferior quando a data_as_of_date (TheDate) é 19 de janeiro de 2019.

TheDate PY_TheDate dMonth

2019-01-19 2018-01-19

2018-01-19 2018-01-01

A data de limite inferior do filtro é 2018-01-01. A data limite superior do filtro é 2018-12-31.3. Defina os intervalos de movimentação para as linhas de tempo de limites inferior e superior.

A linha de tempo consiste em intervalos de movimentação que são baseados nas colunas PY_TheDatee dMonth.

Os intervalos de movimentação a seguir existem para a linha de tempo de limite inferior:

• Intervalo de movimentação 1: PY_TheDate• Intervalo de movimentação 2: dMonth

O intervalo de movimentação para a linha de tempo de limite superior é dMonth.

Aqui está uma representação gráfica dos intervalos de movimentação para a linha de tempo de limiteinferior quando 19 de janeiro de 2019 é a data _as_of_date.

4. Mapeie cada intervalo de movimentação para uma macro queryValue.

A expressão do limite inferior consiste em duas macros queryValue. Cada queryValue é mapeadopara um intervalo de movimentação dentro da expressão de limite inferior. O intervalo de


movimentação inicial (PY_TheDate) é aninhado dentro do segundo intervalo de movimentação(dMonth), conforme mostrado abaixo:

#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_theDate' , $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

A expressão do limite superior consiste em uma macro queryValue, conforme mostrado a seguir:

#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

Esta expressão usa o sinal de menor que (<) porque o filtro inclui apenas datas anteriores ao limitesuperior, não igual ao limite superior em si.

Exemplo de filtro: Próximos 4 mesesEste tópico fornece uma expressão para um filtro de data que inclui os próximos 4 meses com relação aoparâmetro _as_of_date.

É possível colar essa expressão no editor de filtro para criar o filtro de data Próximos 4 meses.

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)# AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) ) ) ) ) )#

Aqui estão as etapas que foram usadas para construir esta expressão:

1. Identifique as colunas do calendário a serem usadas.

A expressão usa as colunas TheDate, dMonth e NM_TheDate a partir do Calendário gregoriano deamostra.

Para obter mais informações, consulte “Calendários de amostra ” na página 57.2. Defina os limites inferior e superior do filtro.

O limite inferior do filtro é o primeiro dia do mês que contém a data que é representada peloparâmetro _as_of_date. O limite superior é o último dia do mês, que é 3 meses após o mês quecontém a data _as_of_date.

A tabela a seguir mostra os intervalos de movimentação para as datas de limite superior quando adata _as_of_date (TheDate) é 19 de dezembro de 2018.


TheDate NM_TheDate dMonth

2018-12-19 2019-01-19 2018-12-01

2019-01-19 2019-02-19

2019-02-19 2019-03-19

2019-03-19 2019-04-19

2019-04-19 2019-04-01

3. Defina os intervalos de movimentação para os limites inferior e superior.

A linha de tempo do filtro consiste em intervalos de movimentação que são baseados nas colunasNM_TheDate e dMonth.

O intervalo de movimentação para a linha de tempo de limite inferior é dMonth.

A linha de tempo de limite superior inclui os seguintes intervalos de movimentação:

• Intervalo de movimentação 1: NM_TheDate• Intervalo de movimentação 2: NM_TheDate• Intervalo de movimentação 3: NM_TheDate• Intervalo de movimentação 4: NM_TheDate• Intervalo de movimentação 5: dMonth

Aqui está uma representação gráfica da linha de tempo quando a data _as_of_date é 19 de dezembrode 2018.

4. Mapeie cada intervalo de movimentação para uma macro queryValue.

A expressão de limite inferior consiste em uma macro queryValue, conforme mostrado abaixo:

#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

A expressão de limite superior consiste em 5 macros queryValue, aninhadas uma dentro da outra.Cada queryValue é mapeado para um intervalo de movimentação. Os intervalos de movimentaçãoanteriores são aninhados dentro dos intervalos de movimentação posteriores, conforme mostradoabaixo:

#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) ) ) ) ) )#


Esta expressão usa o sinal de menor que (<) porque o filtro inclui apenas datas anteriores ao limitesuperior, não igual ao limite superior em si.

Outros exemplos de filtros de data relativaEste tópico fornece exemplos de expressões de filtro de data relativa.

Copie e cole a expressão selecionada no editor de filtro ao criar o filtro.

Nota: Para transmitir a validação, a linha // validate: 1 = 1 deve permanecer na expressão comoum comentário.

Estão disponíveis os seguintes exemplos:

• “Últimos 12 meses completos” na página 71• “Mês anterior no ano passado” na página 71• “Ano até agora dois anos atrás” na página 71• “Ano anterior ontem” na página 72• “Ano anterior dois anos atrás” na página 72• “Ontem” na página 72

Últimos 12 meses completos

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date))#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

Mês anterior no ano passado

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PM_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)))#AND#$_this.parent.idForExpression# < # queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

Ano até agora dois anos atrás

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )


)#

AND#$_this.parent.idForExpression# <= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

Ano anterior ontem

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# = _add_days ( #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#, -1 )

Ano anterior dois anos atrás

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) ) )#

AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

Ontem

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# = _add_days ( #$_as_of_date#, -1 )

Customizando a data de referênciaO parâmetro global _as_of_date é usado para a análise de data relativa. O parâmetro permite que vocêaltere a data em que seus períodos de data relativa são baseados.

Por padrão, os períodos de data relativos são baseados na data atual. Por exemplo, quando a data atualfor 15 de julho de 2018, o filtro YTD (ano até a data) incluirá dados de 1 de janeiro a 15 de julho de 2018,e o filtro de mês anterior incluirá dados de 1 de junho a 30 de junho de 2018. Ao configurar uma dataespecífica como um valor para o parâmetro _as_of_date, sua análise é feita a partir dessa data.

Antes de Iniciar

Após a configuração do parâmetro _as_of_date por um administrador, efetue log-out e login novamenteno Cognos Analytics para que este parâmetro seja exibido para você.

Se esse parâmetro não for configurado, consulte “Configurando o parâmetro global _as_of_date” napágina 73 para obter mais informações.

Procedimento

1. Na página de boas-vindas do Cognos Analytics, selecione o ícone na barra do aplicativo.


2. Para o parâmetro _as_of_date, selecione uma nova data usando o selecionador de calendário e cliqueem Aplicar.

Dica: O parâmetro pode ter nomes diferentes, dependendo do rótulo especificado para ele peloadministrador.

3. Execute novamente os relatórios e painéis que usam datas relativas.

ResultadosOs dados nos relatórios e painéis são atualizados com base na nova data de referência.

Configurando o parâmetro global _as_of_dateÉ possível configurar o parâmetro global _as_of_date e disponibilizá-lo para todas as funções do sistemae do locatário. Os administradores locais podem customizar esse parâmetro para funções de usuárioespecíficas.

Procedimento

1. Acesse Gerenciar > Customização e selecione a guia Parâmetros.2. Dependendo da versão do Cognos Analytics, execute uma das etapas a seguir:

• Na versão 11.1.4 e mais recentes, clique no link Novo e digite _as_of_date no espaço fornecido.Pressione Enter no teclado.

• Na versão 11.1.3 e anteriores, clique no link Importar e importe o parâmetro _as_of_date dorelatório "Selecionador de data do parâmetro global" de amostra. Este relatório está localizado emConteúdo da equipe > Amostras > Datas relativas > Ferramentas.

3. No menu de contexto do parâmetro _as_of_date , clique em Propriedades.4. Especifique um rótulo customizado para o parâmetro. Para especificar um rótulo específico do idioma,

ao lado de Idiomas, clique em Configurar. Também é possível incluir uma descrição do parâmetro oudesativá-lo.

5. Marque a caixa de seleção Aplicado a todas as funções.

Ao selecionar essa propriedade, todas as funções do usuário do sistema e do locatário podem usaresse parâmetro.

Se você for um usuário local do Cognos Analytics e quiser customizar este parâmetro para funçõesespecíficas, não marque a caixa de seleção Aplicado a todas as funções. Em vez disso, continue paraa etapa 6.

6. Customize o parâmetro as_of_date para funções específicas da seguinte maneira:a) Em Gerenciar > Pessoas, selecione a guia Contas.b) Localize a função para a qual deseja customizar esse parâmetro e, no painel Propriedades da

função, selecione a guia Customização .c) Próximo a Parâmetros, clique em Configurações.d) Marque a caixa de seleção ao lado do parâmetro _as_of_date especificado na etapa 2.

Clique em OK para concluir a configuração deste parâmetro sem alterar a data padrão, que é a dataatual. Para configurar uma data específica, selecione o link Configurar valores, selecione a data eclique em Aplicar.

e) Se necessário, repita as etapas b a d para outras funções. A data selecionada pode ser diferentepara funções diferentes.

7. Faça logout e efetue login novamente.

Resultados

Todos os usuários no sistema ou locatário agora podem ver a caixa de diálogo Meus parâmetros e oparâmetro _as_of_date fica disponível para os usuários ao executarem relatórios ou painéis que incluem


os filtros e medidas de data relativa. Os usuários podem customizar esse parâmetro de acordo com suasnecessidades. Para obter mais informações, consulte “Customizando a data de referência ” na página 72.


Apêndice A. Tipos de dados SQL suportadosO serviço de consulta do IBM Cognos Analytics suporta os tipos de dados relacionais padrão querepresentam valores numéricos, de caractere, ou temporais.

Quando módulos e modelos de dados são criados e as consultas são planejadas e executadas, a origemde dados é necessária para descrever os metadados da coluna, como o tipo de dados, a precisão, aescala e a capacidade de nulidade, para o serviço de consulta. Isso inclui colunas em tabelas ouvisualizações retornadas por uma consulta ou transmitidas como parâmetros para procedimentos,funções ou parâmetros de consulta. O serviço de consulta mapeia os tipos de dados da coluna de origempara os tipos suportados por ele. Se o tipo de dados de origem não for suportado pelo serviço deconsulta, ele será tratado como um tipo desconhecido.

A lista a seguir mostra os tipos de dados suportados pelo serviço de consulta:

Tipos numéricos precisos e imprecisos

Os seguintes tipos numéricos precisos são suportados: smallint, número inteiro, bigint, decimal edecfloat.

Os seguintes tipos numéricos imprecisos são suportados: valor flutuante (real tratado como valorflutuante) e precisão dupla.

Quando os fornecedores de banco de dados suportam tipos de dados numéricos equivalentes aostipos que o serviço de consulta suporta, o serviço de consulta mapeia facilmente os tipos de dados deorigem para os tipos que ele suporta.

Quando os fornecedores de banco de dados usam um tipo de dados "número" geral, em que ointervalo de valores que uma coluna ou um parâmetro pode manter é determinado pela precisão e aescala da coluna, o serviço de consulta deve determinar qual dos seus tipos de dados integradosdevem ser usados para o mapeamento. O serviço de consulta designa o tipo de dados com base naprecisão e na escala dos metadados. Por exemplo, uma coluna no ORACLE que é descrita comoNUMBER(3) é mapeada para o tipo smallint. As colunas com precisão superior são mapeadas paratipos de dados de maior precisão (número inteiro, bigint ou decimal) ou imprecisos (precisão dupla).Para valores numéricos muito grandes, o serviço de consulta pode usar o tipo de dados decfloat.

Tipos de caracteres

Os seguintes tipos são suportados: char, varchar, clob, national char, national varchar e national clob.

Os Character Large Objects (clob) podem conter sequências grandes e impor restrições sobre comoelas podem ser usadas em uma consulta. Para obter mais informações, consulte o parâmetroibmcognos.maxvarcharsize em Gerenciando o IBM Cognos Analytics.

Tipos de data/hora

Os seguintes tipos são suportados: data, hora, hora com fuso horário, registro de data e hora eregistro de data e hora com fuso horário.

Tipos de intervalos

Os seguintes tipos são suportados: intervalo de ano a mês e intervalo de ano a segundo.

Tipos lógicos

O tipo suportado é booleano.

O serviço de consulta não retorna o tipo booleano para relatórios ou painéis.

Tipos desconhecidos

O serviço de consulta pode não suportar um tipo de dados que seja equivalente ao tipo de dados deorigem. Um modelo do Framework Manager ou um módulo de dados que inclua colunas com taistipos de dados mostram o tipo como um tipo de dados desconhecido. O serviço de consulta não pode


executar nenhum processamento de consulta local em valores com o tipo de dados desconhecido eos valores não podem ser exibidos em relatórios e painéis.

Uma coluna de um tipo desconhecido pode ser referenciada em expressões (cálculos ou filtros)processadas pela origem de dados subjacente. Por exemplo, uma tabela inclui uma coluna espacial.Um relatório ou modelo pode incluir um filtro de detalhes que a origem de dados usa para avaliar seum cliente está localizado em uma distância do valor espacial especificado. A origem de dados deveavaliar a expressão no filtro.

Se uma tabela inclui uma coluna de sequência de bits, o relatório ou o modelo que usa a coluna podeincluir uma expressão para converter a sequência de bits em um tipo, como número inteiro, que ésuportado pelo mecanismo de consulta. A expressão deve ser suportada pela origem de dados.

Algumas origens de dados são suportadas por meio de um driver JDBC do fornecedor. Nesses casos,pode ser possível converter automaticamente o tipo e os valores de um tipo de dados integrado em umtipo suportado pelo serviço de consulta. O serviço de consulta não estaria ciente do tipo de dadosoriginal. Para obter mais informações sobre o mapeamento dos tipos de dados integrados defornecedores para os tipos de dados JDBC, consulte os guias de referência ou programação SQLaplicáveis dos fornecedores.


Apêndice B. Recursos do Framework Manager nãosuportados por módulos de dados

Os usuários de longa data do IBM Cognos Business Intelligence que estão acostumados a modelar noIBM Cognos Framework Manager podem estar curiosos para saber como esses dois ambientes demodelagem se relacionam entre si.

Os módulos de dados atualmente não suportam algumas das capacidades de modelagem que oFramework Manager fornece. Os seguintes recursos do Framework Manager não são totalmentesuportados pelos módulos de dados:

Diversos cubosNo Framework Manager, é possível incluir diversos cubos em um pacote que é, então, usado comouma origem de dados no Cognos Analytics. Como resultado, os usuários podem criar relatórios,painéis ou explorações com base em diversos cubos que são empacotados como uma origem. Osmódulos de dados atualmente suportam um cubo por módulo.

Esquemas dinâmicosNo Framework Manager, a conexão de origem de dados, cubo, catálogo ou esquema pode serconfigurada para ser selecionada dinamicamente, com base em uma macro. Isso permite que osusuários criem modelos que sejam independentes da origem com a qual os dados são buscados. Aorigem pode ser selecionada no tempo de execução com base na macro, que pode ser baseada nascredenciais do usuário que a está visualizando.

Procedimentos armazenadosNo Framework Manager, é possível importar procedimentos armazenados do banco de dados comoum objeto de consulta que pode aceitar parâmetros, e pode recuperar ou atualizar dados com basena natureza do procedimento armazenado.

Metadados MultilínguesUm modelo de Framework Manager pode conter diversos idiomas, permitindo que os modeladoresforneçam metadados para os objetos de relatórios em diversos idiomas. Os metadados apresentadosaos usuários são baseados no Código de idioma do conteúdo que eles selecionam na sessão doCognos Analytics.

Interface com o usuário de prompts e parâmetrosNo Framework Manager, é possível configurar as propriedades do prompt padrão, como o tipo deprompt, os valores de uso e de exibição, ou referência de item de filtro, em cada item de consulta nainterface com o usuário.Esse tipo de interface com o usuário atualmente não existe em módulos de dados. Para criar novosparâmetros e prompts em módulos de dados, é necessário usar as funções macro - prompt() epromptmany(), assim como a sintaxe ?parameter? em expressões. Os módulos de dados nãopodem gerar uma visualização prévia de dados para parâmetros não resolvidos, mas os parâmetrosfuncionam como esperado em relatórios e painéis.

Segurança de ObjetoNo Framework Manager, é possível especificar a segurança nos objetos de relatório, como assuntosde consulta e itens de consulta (tabelas e colunas). A segurança do objeto determina quais objetosum usuário pode ver na árvore de metadados em relatórios ou painéis.

Mapas de parâmetrosNo Framework Manager, os modeladores podem substituir dinamicamente um valor por outro usandomapas de parâmetros. Os mapas de parâmetros têm duas colunas, uma coluna para o valor que vocêdeseja passar por meio de uma expressão de macro que está chamando o mapa de parâmetros e aoutra coluna para o valor que você gostaria de substituir pelo primeiro valor.

GovernorsOs Governors em um modelo de Framework Manager permitem modificar consultas em tempo deexecução. Por exemplo, ao usar governors, será possível especificar o número máximo de tabelas derelatório ou o limite de tempo de execução da consulta.


Relacionamentos (associações) com expressõesNo Framework Manager, os modeladores podem criar condições de junção complexas ecustomizadas diretamente na caixa de diálogo Definição de relacionamento.A interface com o usuário Editar relacionamento em módulos de dados não suporta junçõescustomizadas.

Publicar, mudar impacto e relatar dependênciasNo Framework Manager, é possível localizar dependências de relatório em objetos especificados,bem como um impacto de publicação com base em mudanças feitas no modelo. Como resultado, omodelador pode notificar autores de que seus relatórios podem ser afetados pela mudança nomodelo.

Variáveis de entrada do SAP HANANo Framework Manager, ao importar uma visualização do SAP HANA que incorpora um parâmetro deentrada, os parâmetros são expostos como uma aba no assunto de consulta da origem de dados. Issopermite que os modeladores forneçam um valor codificado por hard ou um valor dinâmico usandouma expressão macro.

Classificação de objetos de consultaNo Framework Manager, é possível mudar a ordem dos objetos com base em seus nomes. Os objetospodem ser ordenados em ordem crescente ou decrescente. O escopo de reordenação aplica-se aobjetos e seus filhos, e inclui descendentes de objetos filhos.

Model AdvisorO Model Advisor no Framework Manager é usado para analisar modelos. Ele procura áreasproblemáticas com base nas diretrizes de modelagem do Cognos Analytics.

NamespacesOs namespaces do Framework Manager são contêineres que organizam e qualificam exclusivamenteo conteúdo em um modelo. Como resultado, o mesmo nome pode ser usado para diversos objetos,desde que residam em namespaces diferentes. Por exemplo, você pode ter um assunto de consultachamado Time no namespace A e um assunto de consulta chamado Time no namespace B. O nomedo namespace faz parte do identificador de objeto para que os objetos possam ser distinguidos unsdos outros.

Apresentação de agrupamento de esquema em estrelaO agrupamento de esquema em estrela refere-se à apresentação de tabelas de fatos e suas tabelasde dimensões relacionadas. O Framework Manager usa namespaces e atalhos para permitir que osmodeladores apresentem os agrupamentos de esquemas em estrela para autores. Cada namespacecontém uma tabela de fatos e suas dimensões relacionadas. Namespaces com a mesma dimensãoneles são considerados dimensões compartilhadas, que podem ser usados para consultar fatos devários namespaces que contêm as dimensões compartilhadas.Os módulos de dados não suportam namespaces e atalhos para auxiliar os autores a entender oescopo de relacionamento entre os objetos. No entanto, os modeladores podem permitir que osautores acessem somente o acesso ao módulo de dados para ver esse escopo por meio do diagramade relacionamento.

Context ExplorerO Context Explorer no Framework Manager fornece uma visualização do modelo com base em umobjeto existente. No Context Explorer, os modeladores podem visualizar, testar e modificar relaçõesde um objeto existente. Eles também podem ocultar um objeto, mudar o layout, encaixar todos osobjetos na janela (com aumento e diminuição de zoom), imprimir, pré-visualizar diagramas antes daimpressão e mudar a configuração da página. O Context Explorer é muito útil quando resolução deproblemas de modelagem.O modo de foco em módulos de dados oferece algumas capacidades semelhantes, mas afuncionalidade é limitada.

Automação de modeloNo Framework Manager, as construções de modelos podem ser automatizadas. Essa funcionalidade évalorizada por muitos OEMs que desejam automatizar as construções de modelos para seus clientes.


Detectando relacionamentosO Framework Manager permite o uso de critérios específicos para detectar e criar relacionamentosentre tabelas durante e após a importação. Os módulos de dados podem detectar atualmenterelacionamentos durante a importação, mas não após a importação.

Apêndice B. Recursos do Framework Manager não suportados por módulos de dados 79


Índice Remissivo

Caracteres Especiaisárvore de dados dimensionais 51

Aarquivos transferidos por upload 6

Ccache de dados 16cálculos

cálculos básicos 35cálculos customizados 36criando 34

calendáriosanálise de data relativa 57

caminho de navegaçãocriando 42eliminando 42

colunasformatting 44incluindo ou removendo 10

conjunto de dados 6customizando datas relativas 72

Ddatas relativas

calendários de amostra 57configurando 57criando um módulo de dados 61customizando a data de referência 72Parâmetro global _as_of_date 72

descobrindo tabelas relacionadaskeywords 8

Eeditando módulos

erros de validação 47

Ffiltros

integrado 37otimização de junção 21selecionável 38

filtros integradoseditando 37remover 37

filtros selecionáveiseditando 38remover 38

formattingcolunas 44

Framework Managercomparação com módulos de dados 77

Iinformações de consulta 46

Veja também SQLinterface com o usuário

modelagem 2

Jjunções

filtros de otimização 21junções de intervalo 20operadores de junção 20

junções automáticas 1

Llimpeza

colunas em módulos 41

Mmembros

árvore de dados dimensionais 51metadados

módulos de dados 19recarregando 11

modelagem de dados 1modelagem de intento 1módulos

editando 41limpando dados 41ocultando itens 39validando 47

módulos de dadosanálise de data relativa 61atualizando colunas 10comparação com o Framework Manager 77incluindo origens 10incluindo tabelas 10interface com o usuário 2metadados 19propriedades de tabela e coluna 47recarregando metadados 11vinculando novamente origens 12

Oocultando

de itens 39origens

armazenamento em cache de dados 16vinculando novamente em um módulo de dados 12

Índice Remissivo 81

origens de módulo de dadosarquivos transferidos por upload 6conjunto de dados 6módulos de dados 6pacotes 5servidores de dados 5

Ppacotes 5parâmetro global as_of_date

datas relativas 72propriedade agregada 47propriedade de uso 47propriedade do identificador 47propriedades

tabelas e colunas 47

Rredo

Editando módulos de dados 2relacionamentos

criando novo 19editando 19exibindo SQL 46remover 19visão geral 19

Sservidores de dados 5SQL

criando tabelas 25gerado em consultas 46Veja também informações de consulta

TTabelas

criando tabelas de SQL 25descobrindo tabelas relacionadas 8exibindo SQL 46incluindo em módulos de dados 10

tabelas customizadaseditando 23visualizando 23

Uundo

Editando módulos de dados 2

Vvalidando

módulos 47vinculando novamente

origens em um módulo de dados 12visualização de nuvem de palavras 8


IBM®

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Versão 11.1 IBM Cognos Analytics · Capítulo 1. Modelagem de dados no Cognos Analytics. O IBM ® Cognos Analytics fornece recursos de modelagem de dados de autoatendimento baseados