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1 Oracle Direct Seminar <Insert Picture Here> 入門の方も歓迎! 多次元データベースの考え方からノウハウ教えます 日本オラクル株式会社 Fusion Middleware 事業統括本部 EPM/BI 第一 SC 部 2010 年 4 月 6 日

2 本日の内容 多次元とは Essbase 多次元データベースの構造 Essbase キューブ作成ノウハウ 無償技術サービス Oracle Direct Concierge SQL Server からの移行アセスメント MySQL からの移行相談 PostgreSQL からの移行相談 Access からの移行アセスメント Oracle Database バージョンアップ支援 Oracle Developer/2000 Web アップグレード相談 パフォーマンス クリニック Oracle Database 構成相談 Oracle Database 高可用性診断 システム連携アセスメント システムセキュリティ診断 簡易業務診断 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 2

3 <Insert Picture Here> 多次元とは Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 3

4 多次元とは そもそも 次元 とは データの切り口 分析の視点 時間 科目 組織 商品 シナリオ バージョン 得意先 etc 世の中にある多くの業務データは多次元で定義されています 例えば どこの企業でもありがちな以下の財務帳票は 時間次元 組織次元 時間次元 シナリオ次元 勘定科目次元 9 月累計 ( 時間次元 ) の 事業部計 ( 組織次元 ) の 売上原価 ( 勘定科目次元 ) の 計画 ( シナリオ次元 ) の数値は 48,000 でした Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 4

5 多次元分析とは ゴルフの内訳は? 地域別での予実は? 月次ベースでは? 全社半期売上高 ( 百万 ) 実績予算予実 ゴルフ 6,592 6, テニス 2,973 3, スキー 2,526 2, 野球 4,613 4, 全商品 16,705 16, マウス操作でドリルダウン / 視点切り替え ( ピボット ) が可能 全社 製品詳細 支店別 時系列 S Ð À Ñ \ Z \ À ºÞÙÌ ÌÞ(W) 2,274 2, ºÞÙÌ ÌÞ(I) 2,027 2, ºÞÙ̳ª± 2,117 1, ± ¾»Ø S t 6,592 6, e j X À Ñ \ Z \ À 1,440 1, å ã ¼ à ª S Ð 2,973 3, 実績 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 半期 ゴルフ 1, ,237 1,027 1,098 1,230 6,592 テニス ,973 スキー ,526 野球 ,613 全商品 2,659 2,504 3,299 2,673 2,628 2,941 16,705 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 5

6 多次元型データベースの概念 ダイス ( 軸の切替 ) 地域次元 商品次 地域次元 地区 A 地区 B 地区 C カテコ リ A カテコ リB 元カテコ リC 地区 A 地区 B 地区 C 時間次元 4 月 5 月 6 月 時間次元 4 月 5 月 6 月 製品次元 カテコ リA カテコ リB カテコ リC スライス カテゴリC カテゴリB カテゴリA 4 月 5 月 6 月 7 月 ドリルダウン / ドリルアップ 地区 B 店舗 A 店舗 B 地区 E 地区 D 地区 C 地区 B 地区 A 店舗 C カテコ リ C 地区 A 4 月 5 月 6 月 地区 B カテコ リB 4 月 5 月 6 月地区 C 地区 A 地区 B カテコ リA 月 5 月 6 月地区 C 地区 A 地区 B 地区 C 地区 A 地区 B 地区 C 店舗 A 店舗 B 店舗 C 4 月 5 月 6 月 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 6

7 多次元分析に便利なツールが OLAP(BI) ツールです OLAP 方式 DB 実装方式代表的ツール名 OLAP/BI ツール M-OLAP OLAP 側でキューブを作り バッチでの事前データ取込 集計が必要 事前集計のため 集計済のデータアクセスは早い キューブあたりに保持できるデータ量には制限がある ( 明細よりも集計データ向き ) ライトバック ( 書込 ) 機能に対応している製品も多く 豊富な財務関数と組み合わせてシミュレーション 予測 計画策定業務に活用されることも多い 多次元に特化した物理 DB を利用 擬似的に RDB を組み合わせ M-OLAP 生成 Oracle Essbase COGNOS Power Play SAP BW Micro Strategy R-OLAP RDB に直接アクセスしてデータを検索するため リアルタイム分析が可能であり 明細の扱いにも強い 検索パフォーマンスが遅い場合には 集約テーブルを DB 側に事前に作り対応することが多い BI ツールまたは DB でスタースキーマを生成する クライアントにて検索スキーマ作成 (2 層 :EUC 型 ) BI サーバ上で検索スキーマを設定し ユーザーは Web から利用 (3 層 : 統合型 ) Oracle Discoverer Hyperion Interactive Reporting (BRIO) Oracle BIEE Business Objects Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 7

8 M-OLAP と R-OLAP データ要件 多 細 明細に近いデータ どちらが良い悪いではなく システムの目的 要件に応じて活用 より集計されたデータ 情報の量 粒度 尐 大 R-OLAP (RDB+BI) M-OLAP (MDDB) 明細に近い情報非財務情報 販売分析店舗情報売上 在庫分析顧客分析テ ータヘ ースマーケティンク 異常値管理 分析 参照 検索 部門 ( 店舗収益 ) 損益管理月次決算予算実績管理予算編成 原価管理管理会計 集約情報財務 会計情報予測 シミュレーション 複数の表を組み合わせでリレーショナル DB に格納 - 多種ベンダーが出す BI ツールと RDBMS との組み合わせ - SQL パフォーマンスチューニング手法が豊富 格納データの量と柔軟性 トランザクションに強い - 書き込みと参照の排他制御技術など オンライン処理と集計処理の混在など 汎用的に利用が可能 集計 / 計算ロジックに対するパフォーマンスの課題 - 複雑な分析 操作都度計算のため 性能劣化の懸念 - Excel などからの書込み データ修正の実装が困難 マスタ設計の自由度 - 複数のテーブルを組み合わせることで 様々なデータ要件に柔軟に対応可能 多次元 Cube( キューブ ) と呼ばれるバイナリー形式で格納 - ユーザが必要とする集計値を予めバッチで計算し格納 優れたクエリーに対するパフォーマンス - 集計済みデータを検索するので R-OLAP と比べ非常に処理が速い - 必要な情報の切り口について 次元 により実アドレスからアクセスできるため データアクセスが非常に早い 格納データのサイズ / 形式の制限 - 大量の更新トランザクションには向かず 明細データの管理には複数キューブを作る事や ドリルスルーの機能で RDB と組み合わせ対応 Excel との親和性 / 書込 ( ライトバック ) 機能 - Excel との高い親和性と書込み機能によりシミュレーション 予測 計画策定業務にも活用可能 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 8

9 Oracle の M-OLAP 製品 Essbase とは? OLAP の概念を生み出した分析志向の多次元データベース Essbase と OLAP の関係 Relational DB のモデル提唱 Essbase 登場 Essbase と RDB との差異を明確にするために OLAP の概念を提唱 Essbase の開発コンセプト Essbase = Extended Spreadsheet Server Database Spreadsheet Essbase RDB,OLAP の生みの親 E.F.Ted.Codd 高々 2 次元での情報分析 財務モデルの計算が不向き 多次元データを分析モデルの構造のまま DB として格納 財務モデルを想定した機能搭載 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 9

10 Oracle Essbase の特長多次元データベース (M-OLAP) の草分け的存在 市場シェア No1 Essbase の主な特長 1. 高いユーザ操作性 Excel との高い親和性 ビジネス階層構造でのマスタ管理 VB,C,Java によるアプリ開発も可能 2. 高度な計数処理能力 ライトバック機能による予算 予測策定 シミュレーションへの応用 豊富な関数ライブラリの提供 3. 豊富な分析基盤を提供 会計 財務に特有の機能を搭載 ビジュアル分析機能も搭載 シナリオ 分析用次元の設定例 ( 登録数は上限なし ) 会社 Essbase 地域 事業勘定科目 BU 製品 分析用途の情報を 次元 として登録 各次元項目は 階層構造 で事前に集計 Web でのレポーティング (BI ツールとの組合せ ) Excel での分析 ( 標準インタフェースとして提供 ) 多次元のデータを視覚的に表現 (Visual Explorer) 膨大な計数情報をマウス操作で自由に抽出 但しパフォーマンス セキュリティ等の問題とのトレードオフ (10 次元前後の利用実績が通常 ) DB の構築数にも制限はなし Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 10

11 明細データの取扱いにも強い Essbase オプション強力な集計アルゴリズムを持つ ASO オプション 財務系データに強みを持つ従来の集計アルゴリズム (BSO) に加えて 新たな分析ストレージ 集計ストレージ (ASO) も具備し これにより大規模データセットでも高速に取り扱えます 従来のキューブ作成時間が大幅に減尐 ( 時間単位が分単位に ) 更にキューブサイズも大幅縮小 (10 分の 1 以下 ) 100 万超のメンバ項目数でも十分対応可能 BSO と ASO の使い分け ( イメージ ) Analytic Services(Essbase Server) Essbase Analytics( 基本 ) Enterprise Analytics( 拡張 ) 密 BSO と ASO の適性領域とキューブの統合 配賦計算や財務分析に特有の複雑な計算は BSO 予算 & 財務連結 計算の複雑性 シミュレーションや書込みが必要な分野も BSO 予測 収益性分析 大量の積み上げ計算を高速に行う場合は ASO 物流 調達分析 大量の明細が必要となる分析は ASO 顧客分析 データボリューム データセット 疎 集計ストレージ ブロックストレージ 双方のストレージを結合 パーティショニング技術により 両タイプのストレージを密結合し一つの仮想キューブとして提供 BSO 適性 ASO 適性 単純 ( 但し高度な集計 ) 計算 複雑 データ特性に応じた最適なローディングを実現 BSO(Block Storage Option) ASO(Aggregate Storage Option) Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 11

12 Essbase 活用シナリオ例 BI の分野だけでなく 財務 管理会計 生産管理の分野でも多くの実績 シナリオ該当部門想定課題 1 計画系 予算管理 実績管理シミュレーション 2 損益管理系 売上 / 見込み管理機種 顧客別損益管理 3 生産管理系 製販売在庫 (PSI) 調整 需給調整 4 原価管理系 原価企画 ライフサイクルコスティング 5 エクセル統制系 計数データの集中管理 経営層 (CXO) 経営企画部経理部各部の予算担当者 経理部財務部経営企画部販売統括部 生産管理部営業管理部経営企画部 経理部原価企画部原価管理部企画 設計部 Excel 利用者全体 予算編成はエクセルでの力作業になり非常に負荷がかかる 予実差異分析はやっているけど そもそも当初予算の精度が低くて困っている 分析 シミュレーションが中々手付かずの状態 組織別の損益管理は出来ているが 製品別や機種別 顧客別 ルート別管理が行えていない 精度の高いフォーキャストを行いたい 営業部門で計数データを早く還元したい 在庫や生産拠点の稼働率状況が見えないため 生産計画を勘や経験に頼ってしまう 計画業務を基幹システムと別に Excel を駆使して遂行 部材の納期確認に時間が要する 財務報告用途の原価計算に閉じてしまい 意思決定に活用出来ていない 原価シュミレーションができていない 明細データへのトレースが出来ない 会社の重要な意思決定を行う計数データはエクセルで管理されていて 属人化している データの確認や検証作業ができていない 二重管理が多く 負荷が大きい Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 12

13 Essbase を中核に据えたマネジメント エクセレンス BIEE/Essbase : Management Excellence 営業統括 販売計画策定 売上 原価企画 経営企画 財務経理 管理会計 損益計算書 C/F 計算書貸借対照表 予算編成 スプレッドシート統制 原価シミュレーション 販社 営業 販売計画 予測 代理店 需要 見通 標準原価 実態コスト想定原価 生産 出荷担当 需給調整 KPI ベースの予算策定 BI-EE BI Apps KPI ダッシュボード 在庫実績 在庫 出荷計画 Data Warehouse Operational Excellence 受発注 生産 物流 在庫 販売 顧客 人事 給与 勤怠 会計 ERP Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 13

14 <Insert Picture Here> Essbase 多次元データベースの構造 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 14

15 次元の疎密設定 密 (Dense) 次元 データ ブロック内のセル ( データ ) を構成する次元疎 (Sparse) 次元 データ ブロックを構成する次元 密 疎 Year 時間 Account 会計 Scenario Product Market メンバ数 保管メンバ数 Scenario 次元は疎にするケースも多い Block 1 データ ブロックのセル数 = 密次元の保管メンバ数の組み合わせ = =1000 セル 1 セル =8 バイト 1 データ ブロックのサイズ =1000 セル 8 バイト =8000 バイト =7.8KB Block インデックスファイル (.ind) 各ブロックのポインタを持つ Account セル Block Block データ ブロック各疎次元のメンバの組み合わせ毎に作成される 疎次元を構成 次元 データファイル (.pag) Year 次元 Scenario 次元 密次元を構成 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 15

16 疎密設定について 次元の疎密設定は Essbase データベース (= キューブ ) の計算 データ取得のパフォーマンスに大きく影響するため 大変重要です 疎密設定の方法 (EAS 管理コンソール ) アウトラインの [ プロパティ ] タブ データ ストレージ自動構成 false に変更 ( デフォルトは true) 次元ストレージタイプで各次元の 疎 密 を選択 ブロックサイズの確認 (EAS 管理コンソール ) データベースを右クリック [ プロパティ ] の [ 統計 ] タブ [ ブロック ] セクションの [ ブロックサイズ ] あくまで目安であるが 100KB を超えない程度に設定するのがよい 大きすぎてもデータブロックがメモリに載るスピードが遅くなり 小さすぎてもデータブロックを跨る計算が多く発生してしまうので問題 疎密の設定自動構成を False にしてそれぞれの次元に対して 疎 密を設定 ブロックサイズの確認 自分で保管メンバ数を掛け合わせて算出するのではなく データベースの統計タブで確認が可能 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 16

17 <Insert Picture Here> Essbase キューブ作成ノウハウ Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 17

18 キューブをどの単位で作成するか 1 つのキューブに全ての項目を定義できるのが理想ですが キューブのサイズが大きくなりすぎるとパフォーマンスの劣化が生じてしまうため キューブ分割を検討します キューブを分けることのメリット 保持するメンバ数が限定でき 計算 データ取得パフォーマンスが向上 他グループ 事業部ユーザの処理に影響を受けにくくなる アプリケーションごとに設定できるメモリ容量に上限がある ログはアプリケーションごとに出力されるため ログ解析がしやすい キューブを分けることのデメリット 標準機能のレポートの表 ( グリッド ) は 1 データベースから出力される 1 つの表に対して複数のキューブからデータを取得する必要がある場合 開発が必要 データの集約するためのキューブを作成する必要がある 運用対象のキューブが増えるため 管理工数が増大する傾向にある Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 18

19 キューブを分けるときのポイント キューブを分けるのかどうかは お客様の要件に応じた判断が必要になります その際のポイントを挙げておきます 次元メンバ数 = データ量 特に計算パフォーマンスに影響 計算内容 分析項目を分けられるかどうか レポートレイアウト 1 レポートとして見たいかどうか 管理 運用面 管理するキューブが増える = 運用負荷増 キューブが増えるとインタフェース本数が増える傾向にある キューブ分割例 組織の違いによる分析項目 処理の違いを意識 事業部別キューブ, 全社集計キューブ データ粒度の違いを意識 実績キューブ, 予実管理キューブ 業務 ( 管理科目 ) の違いによる分析項目 処理の違いを意識 販売分析キューブ, 損益管理キューブ, PSI キューブ Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 19

20 キューブ間のデータ連携方法 キューブ分割したら 多くの場合はキューブ間の連携が必要になることが多いです ここではキューブ間の連携方法について挙げておきます キューブ間連携方法 パーティションニング ( 複製 透過 リンク 関数によるデータ参照 データのエクスポート + インポート バッチジョブ化が可能 全社 Cube 他システム連携 A 事業 Cube B 事業 Cube Z 事業 Cube ODI(ETL ツール ), Essbase ルールファイルによるデータ連携 RDBMS への明細ドリルスルー ERP にある仕訳 明細データにリンクさせたいときに効果的 Essbase Studio, Essbase Integration Services により設定 XOLAP Ver11 の新機能 Essbase Studio により設定 Essbase キューブにはデータを持たず ソースシステムにのみデータを保持する Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 20

21 よく定義される次元例 ( データの切り口 ) Essbase では自由に次元が定義できます 但し お客様の分析したいデータの切り口 軸は Essbase で管理される業務ごとに大体決まってきます また 出力レポートの中から切り口 ( 軸 ) の洗い出しをすると 定義する次元を決めていくことができます 勘定科目, 会計次元 ( 売上高, 売上原価, 利益, 利益率 ) 売上, 原価などの金額だけでなく 数量, 人数などの項目も定義可能 会計 タグを付けることで タイム バランスなどの会計情報の設定が可能に KPI はここで定義されることが多い 組織次元 ( 全社計, 経理部, 東京支店 ) 会社組織, 事業部などを定義 シナリオ次元 ( 実績, 予算, 予測 ) 業務シナリオを定義 予実管理をする場合は必ず定義 バージョン次元 ( 確定, 作業用, シミュレーション ) シナリオ次元と組み合わせて使うことが多い 予算編成等 ステップごとに数値を保存しておき比較したいケースに使われる Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 21

22 よく定義される次元例 ( データの切り口 ) 時間軸を表す次元の定義方法には 会計年度 と 期間 を分けるパターンと 一緒に定義をするパターンがあります どちらが正しいということはなく お客様の要件 管理のしやすさなどの観点から決定されます 会計年度次元 (2009 年度, 2010 年度 ) 期間次元 (1 月, 2 月, 3 月, 第 1 四半期, 上期 ) 会計年度次元と合わせて時間次元として定義し 年の下に半期 四半期 月メンバを配置することもある 会計年度と期間を 1 つの次元で定義するパターン 会計年度次元と期間次元を別々に定義するパターン 時間次元 会計年度次元 期間次元 2009 年度 2009 年度 年計 2009 年上期 2010 年度 上期 2009 年第 1 四半期 2009 年 1 月 2009 年 2 月 2009 年 3 月 2009 年第 2 四半期 2011 年度 2012 年度 第 1 四半期 第 2 四半期 1 月 2 月 3 月 2010 年度 2010 年上期 2010 年第 1 四半期 2011 年度 下期 第 3 四半期 第 4 四半期 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 22

23 よく定義される次元例 ( データの切り口 ) 商品次元 顧客 ( 得意先 ) 次元 商品, 顧客次元は販売 売上管理で定義されることが多い 単位次元 (1, 千, 百万 ) メンバ計算式 + 動的計算を組み合わせて作成 通貨次元 (JPY, USD, EUR ) 通貨換算が必要な場合に定義 プロジェクト etc Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 23

24 アウトラインの並び順を意識する 特に計算スクリプトで計算順序を指定しなければ アウトラインでの次元の並び順に計算が実行されます そのため アウトラインの並び順は重要です アウトラインの推奨される並び順序 保管メンバの多い密次元 保管メンバの尐ない密次元 保管メンバの尐ない疎次元 保管メンバの多い疎次元 疎次元の計算を実行してしまうと データブロックが先に数多く作成されてしまい 計算対象のデータブロックがメモリに存在しない確率が高くなり ディスク IO が発生しやすくなります 先にデータブロック内の計算である密次元の計算を実行し ブロックの数が尐ない疎次元から計算を実行した方がより高い計算パフォーマンスが得られます 但し 計算スクリプトの記述の仕方で計算の順序付けはできるので レポーティングを重視した並びにすることもあります 密 疎 保管メンバの多い密次元 保管メンバの尐ない密次元 保管メンバの尐ない疎次元 保管メンバの多い疎次元 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 24

25 次元階層の設計テクニック 集計メンバ ( 親 ) 明細メンバ ( 子 ) で階層を作ると 階層の並びでの積上計算を活用できますし レポーティングでのドリルダウンによる明細遡及 ドリルアップによる集計がきれいに定義できます 集計 明細階層 ( 計算結果メンバ 計算元メンバ ) メンバの集計記号 (+,-,*,/ など ) を活用し 集計メンバが親 集計メンバの計算の元となる明細メンバを子として定義 グルーピング階層 メンバのグルーピングに活用 ( レポーティング 計算 メンバ項目の整理など ) その他 計算のためのメンバのグルーピング ( フラグ付け ) には UDA( ユーザ定義属性 ) も便利 メンバをまとめるというだけの用途なので 親メンバには通常 ラベルのみ 子孫 子 ) などの関数を使い グルーピング階層での計算範囲指定も可能 集計 明細階層例 : 売上総利益 ( 親 ) = + 売上高 ( 子 ) - 売上原価 ( 子 ) グルーピング階層例 : Ratios メンバ ( 親 ) で比率関連メンバをまとめる Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 25

26 メンバ定義のテクニック ( データストレージ ) メンバのタイプに応じたデータストレージの設定が必要です データストレージの設定によりデータベースのブロックサイズ データベース関連ファイルのサイズも大きく変わってきますので 注意が必要です データの保管 デフォルトでの設定 レベル 0 メンバ 疎次元メンバは保管メンバが多い 動的計算 メンバ計算式が定義されているメンバ 密次元での集計 ( 親 ) メンバで使うと効果的 ( 積上計算をスクリプトで実行する必要がなくなるだけでなく ブロックサイズの削減にも繋がります ) 子の多い疎次元メンバに使うとデータ取得のパフォーマンスが劣化する 共有しない Hyperion Planning でのデフォルト設定 親と子メンバが 1 対 1 のときに暗黙の共有関係として同じデータが保持されるが 親と子でデータを共有させたくない場合に使用 暗黙の共有とは Essbase により勝手に共有関係が設定される状態のこと 暗黙の共有例 : 親メンバである コーヒー飲料 と子メンバである BASS コーヒー は 1:1 であるため 子である BASS メンバ の値が親である コーヒー飲料 に自動的に格納されている Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 26

27 メンバ定義のテクニック ( データストレージ ) ラベルのみ メンバのグルーピングに使用 共有メンバの活用例分析用階層の作成 共有メンバ 共有メンバを活用することで データを 2 重持ちすることなく 別の分析用の階層を作成することが可能 地域別顧客分析階層 ( データの保管 メンバで作成 ) 販売チャネル別顧客分析階層 ( 共有メンバ ( レベル 0 のみ ) で作成 ) Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 27

28 メンバ定義のテクニック ( 会計次元編 ) バランスデータに対しては タイムバランス設定の活用を検討します タイムバランス (TB) の活用 B/S 科目, 人員数などバランスでデータを持ちたいときに活用 #Missing 値, 0 のスキップを活用すると時間タグの付いた次元の集計メンバにバランス値が格納される タイムバランスの設定方法 (EAS 管理コンソール ) [ 会計タグ ] の設定されている次元 ( 通常 勘定科目次元 ) のメンバに設定が可能 メンバの設定の [ 会計情報 ] のところでタイムバランス スキップオプションの設定可能 データを積上後 集計メンバである 第 1 四半期 の結果が 期首在庫 メンバは TB 期首 に設定されているため 1 月の値である 100 になる 追加在庫 メンバは何も設定されていないので そのまま 1~3 月が足され 330 になる 期末在庫 メンバは TB 期末 に設定されているため 3 月の値である 120 になる 期末在庫その 2 メンバは TB 期首 Missing のスキップ に設定されているため Missing である 3 月の値がスキップされ 2 月の値の 110 になる Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 28

29 累計データの算出に動的時系列を活用する レポート要件に多い累計の算出ですが Essbase では設定ひとつで対応が可能です 累計データの自動算出 動的時系列機能を使うと 設定 1 つで Essbase の側で自動的に累計計算をしてくれます ( メンバ計算式 スクリプトを記述する必要はない ) 動的時系列の設定方法 (EAS 管理コンソール ) 時間 タグを付けた次元メンバを右クリック [ 動的時系列 ] を選択 [ 動的時系列メンバーの定義 ] 画面により設定 動的時系列の使い方 Excel アドイン, FR, WA など Essbase のレポーティングツールにより累計データ が取得できます 動的時系列の設定 使いたい系列メンバにチェックをし どの世代単位で累計を出すかを選択 また 別名を入れることも可能 累計データの取得 特に計算を記述することなく 左記メンバの定義で選択した系列メンバ または 別名と累計を出したい月を半角括弧でくくると 累計が自動算出されます Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 29

30 OTN ダイセミでスキルアップ!! 一般的な技術問題解決方法などを知りたい! セミナ資料など技術コンテンツがほしい! Oracle Technology Network(OTN) を御活用下さい 一般的技術問題解決には OTN 掲示版の データベース一般 をご活用ください OTN 掲示版は 基本的に Oracle ユーザー有志からの回答となるため 100% 回答があるとは限りません ただ 過去の履歴を見ると 質問の大多数に関してなんらかの回答が書き込まれております 過去のセミナ資料 動画コンテンツは OTN の OTN セミナーオンデマンドコンテンツ へ ダイセミ事務局にダイセミ資料を請求頂いても お受けできない可能性がございますので予めご了承ください ダイセミ資料は OTN コンテンツオンデマンドか セミナ実施時間内にダウンロード頂くようお願い致します Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 30

31 OTN セミナーオンデマンドコンテンツ 期間限定にて ダイセミの人気セミナーを動画配信中!! ダイセミのライブ感はそのままに お好きな時間で受講頂けます OTN オンデマンド 掲載のコンテンツ内容は予告なく変更になる可能性があります 期間限定での配信コンテンツも含まれております お早めにダウンロード頂くことをお勧めいたします Copyright 2010, Oracle. All rights reserved. 31

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