Genesis64: Kontekstualizacja i analiza zestawów danych dzięki BI Server

Bartłomiej Pień Bez kategorii

AnalytiX-BI daje możliwość spójnego wizualizowania danych. Narzędzie pozwala na łączenie danych z wielu źródeł, nadawania im relacji oraz ich analizę.

Serwer BI umożliwia użytkownikowi konfigurację danych Buisness Inteligence (BI) poprzez import danych z wielu źródeł do Modelu Danych (Data Model). Model danych organizuje je w zbiór tabel (zestawów danych) powiązanych zależnościami. Dane z różnych źródeł mogą być zawarte w tej samej tabeli jako podstawa do obliczanych wartości w kolumnach. Taka organizacja danych pozwala użytkownikowi na wykorzystanie elementów wizualnych BI, szczególnie w ramach KPIWorX. BI Serwer został stworzony, aby zapewnić użytkownikom systemu Genesis64:

  • Zwiększoną dostępność do danych,
  • Przetwarzanie danych,
  • Modelowanie i kontekstualizację danych,
  • Przyśpieszyć odczyt danych dzięki ich buforowaniu,
  • Rozwiązanie problemu fragmentyzacji wizualizacji.

Jak działa BI Serwer?

Serwer BI jest elementem wizualizacji i analizy Business Intelligence. Dostarcza on narzędzia do modelowania danych, które umożliwiają wydobycie informacji i wiedzy wywiadowczej z surowych danych. Zużycie danych konfigurowane jest w Data Flows. W najprostszej postaci, Data Flows odpowiada za odczyt danych ze źródła danych i normalizuje je do zbioru danych. Źródła danych obejmują dane historyczne (nieprzetworzone i zagregowane), alarmy historyczne, FDD, Analizę Jakości oraz ogólne zbiory danych (GridWorX i Web Services). W ramach Data Flow możliwe jest również dalsze przetwarzanie danych poprzez tworzenie kryteriów filtrowania wierszy, usuwanie niechcianych kolumn lub tworzenie kolumn obliczeniowych na podstawie wyrażeń. Po skonfigurowaniu modeli przetwarzania danych, narzędzia do modelowania umożliwiają tworzenie modeli danych (Data Models), które podobne są do bazy danych SQL i zasadniczo są zbiorem tabel, relacji i widoków. Tabele są połączone z Data Flows, które zapewniają schemat i dane dla samej tabeli. Po zdefiniowaniu tabel można utworzyć powiązania między tabelami w modelu danych. Widoki (Views) działają jak wirtualne tabele, dzięki czemu użytkownicy mogą definiować i nazywać często używane niestandardowe zapytania.

 

Zapraszam do zapoznania się z przygotowanym ekranem prezentującym możliwości AnalitiX-BI zaimplementowane w KPI WorX:

Ekran Demo

 

Konfiguracja BI Serwer

Do wykorzystania danych pochodzących niezbędne jest skonfigurowanie Data Model oraz Data Flow. Pierwszym krokiem jest skonfigurowanie data flow. Przedstawiony poniżej wpis będzie opierał się na analizie danych historycznych pochodzących z przykładowej konfiguracji modułu Hyper Historian.

Konfiguracja Data Flow

Zanim zaczniemy, upewnij się że usługa Hyper Historian jest włączona, oraz skonfigurowane są zmienne w Hyper Historian.

  1. Otwórz Workbench i rozwiń moduł AnalitiX by znaleźć BI Server.
  2. Kliknij PPM na Data Flows i stwórz nowy folder o nazwie Sygnaly
  3. Podobnie jak w poprzednim kroku, w nowo stworzonym folderze stwórz Data Flow o nazwie Nazwy.
  4. Po stworzeniu Data Flow ukaże się okno, w którym dodaje się źródła danych.
  5. W sekcji Steps kliknij  Click here to add a new step, a następnie wybierz Dimensions > Historical Tags.
  6. Za pomocą Click to add multiple tags dodaj tagi historyczne z folderu Various Signals znajdującego się w Historical Data > Hyper Historian > Configuration. Po dodaniu tagów, w sekcji Data Flow Preview pojawi się podgląd pobranych.
  7. Dodaj kolejny Data Flow, tym razem o nazwie Dane. W sekcji Steps kliknij  Click here to add a new step i wybierz Historical
    Data > Hyper Historian Raw Data.
  8. Tak jak w kroku 6. dodaj zmienne oraz określ daty początku i końca zakresu, z którego dane będą pobierane.
  9. Po pobraniu danych istnieje wiele możliwości interakcji np. filtrowanie wierszy, czy też dodanie nowej kolumny.

Konfiguracja Data Model

Model Danych (Data Model) służy do definiowania relacji między tabelami Data Flow.

  1. Utwórz nowy model danych o nazwie Sygnaly klikając PPM na Data Models wybierając New Data Model.
  2. W nowo stworzonym modelu danych zaznacz okienko online i zaakceptuj zmiany.
  3. Następnie na modelu danych Sygnaly kliknij PPM i dodaj tablicę danych (Data Table).
  4. W nowo stworzonym obiekcie, w oknie Data Source dodaj  wcześniej stworzony Data Flow Nazwa.
  5.  Ponownie wykonaj krok 4. dodając Data Flow Dane.
  6. Powróć do modelu danych Sygnaly, następnie przeciągnij górną część tabeli Nazwy na górę tabeli Dane. Upewnij się że przeciągasz Dane na Nazwy!
  7. Po połączeniu tabel otworzy się edytor relacji. Przy poprawnej konfiguracji powinno się wyświetlić Primary key table jako Nazwy oraz Foreign key jako Dane. Stwórz nowy element i z list rozwijanych wybierz kolumny PointName.
  8. Kliknij Ok i zaakceptuj zmiany.

Konfiguracja Data Views

Data Views używane do wstępnej konfiguracji zapytań, które chcesz często używać w GridWorX Viewer.

  1. By stworzyć nowy Data View kliknij PPM na modelu danych Sygnaly i wybierz Add Data View. Nadaj obiektowi dowolną nazwę.
  2. W oknie Data Source wklej następujące zapytanie:
    SELECT Nazwy.Name, Sum(Dane.Value) FROM Nazwy
    INNER JOIN Dane ON Nazwy.PointName = Dane.PointName
  3. Kliknij poza oknem Data Source aby zobaczyć podgląd. Następnie zaakceptuj zmiany.

Tak skonfigurowany zestaw danych BI Server może być wykorzystywany w GraphWorX oraz KPI WorX. Kolejny wpis poświęcę temu tematowi, czyli wykorzystaniu danych z BI Serwer w KPI WorX oraz GraphWorX.

Elmark Automatyka udostępnia wersję demo oprogramowania GENESIS64 w celu osobistego przetestowania funkcjonalności pakietu. Skontaktuj się z nami na ICONICS@elmark.com.pl w celu otrzymania wersji testowej lub oferty handlowej.

Komentarz do “Genesis64: Kontekstualizacja i analiza zestawów danych dzięki BI Server

Comments are closed.