Business Intelligence and Data WarehouseGoals, Trends, and Complexities of Supporting                 an Integrated SGHE O...
Business Intelligence and Data WarehouseODS foundations:   Project Vision   Initial server configuration    ODS Metadat...
Business Intelligence and Data Warehouse  Project baselines: A vision & sponsorship                                       ...
Business Intelligence and Data Warehouse   Additional questions to ask:         What is the project scope?         What ...
Business Intelligence and Data WarehouseServer Preparation: Key things to remember   Oracle Solaris 10 update 6 or above ...
Business Intelligence and Data WarehouseConfiguration issues  Server Preparation:   Oracle user account creation:   cat /...
Business Intelligence and Data WarehouseNote: Banner vs. Oracle                                                    7
Business Intelligence and Data WarehouseODS metadata  During deployment a static webpage is delivered    for user/develop...
Business Intelligence and Data WarehouseODS metadata       http://tbrtap01.tbr.edu:9250/metadata/ODS_index.html   9
Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS concepts:   1st – You have to get it integrated and running    DBMS_CAPTU...
Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS concepts:Streams Capture:                Reads the database redo logs. Col...
Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS Validation:  Source systems  select CAPTURE_NAME, STATUS from DBA_CAPTURE;...
Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS Validation:  SELECT MTVPARM_EXTERNAL_CODE,   MTVPARM_INTERNAL_CODE_2 from ...
Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS Validation  Ensure that aq_tm_processes is not explicitly set    to 0 (Or...
Business Intelligence and Data Warehouse                            Database Server # A                                   ...
Business Intelligence and Data Warehouse                                           16
Business Intelligence and Data WarehouseFeeding and Care of the data stream:    Data security:  Are the feeds behind fire...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges:    Impact analysis – testing change management?             ...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges:   Demand Management:  A Lesson in what not to allow…        ...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Change management                                           ...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Data Quality         Access       data /odbc        uploads ...
Business Intelligence and Data Warehouse    Design/Analyze Major System changes:                Require an understanding ...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Defects and Config FAQ 1‐BFL58F ‐ ODS 8.2 install stop respo...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Oracle support  Note 273674.1 Streams Configuration Report a...
Business Intelligence and Data WarehouseOpen Discussion                                           25
Business Intelligence and Data Warehouse 10 Minute Break                                           26
Business Intelligence and Data WarehouseEDW foundations: In this section we discuss   Establishing project timelines   W...
Business Intelligence and Data Warehouse      Building Time lines supporting your projects                                ...
Business Intelligence and Data WarehouseEDW work is:     Building Patterns out of Random Chaos/Mashups?     ‐ Not!      I...
Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges:              Organization: structured or a mashup?        Bu...
Business Intelligence and Data WarehouseEDW metadata:        http://tbrtap01.tbr.edu:9250/metadata/EDW_index.html   31
Business Intelligence and Data WarehouseEDW work supports predictive analysis:    [e.g.] Profiling at risk students (goal...
Business Intelligence and Data WarehouseAnalytics: Predictive Analysis methods using Longitudinal Studies on Students     ...
Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data  Schemes such as: Single or Composite   Wh...
Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data  Range – maps data to a partition based on...
Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data  Schemes such as: Single or Composite   Si...
Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data  Schemes such as: Single or Composite   Co...
Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data  Schemes such as: Composite   Composite – ...
Business Intelligence and Data WarehouseETL: Oracle 11g Warehouse Builder               (extract, transform, & load)Instal...
Business Intelligence and Data WarehouseReporting:   Snapshots of the system:         FREEZE dates for Analytics   Tren...
Business Intelligence and Data WarehouseReporting:   Impact of load:     Scheduling and heavy resource use   Adding Leg...
Business Intelligence and Data WarehouseArgos Co‐op datablock code available: Admissions Dashboard:    Admissions Dashboa...
Business Intelligence and Data WarehouseCourse Enrollment Summary Report:    Course enrollment by academic period, colleg...
Business Intelligence and Data WarehouseFinancial Analytics ‐ Departmental Expense:    Uses OLAP cube for financial expen...
Business Intelligence and Data WarehouseFinancial Aid Student:    The Financial Aid Student datablock can be     used to ...
Business Intelligence and Data WarehouseGrant and Project:    Use the Grant and Project datablock to understand     the t...
Business Intelligence and Data WarehouseWorkforce Turnover Summary Report:    Work force turnover by start/end date, gend...
Business Intelligence and Data WarehouseGraduation Completion:    The Graduation Completion datablock can be     used to ...
Business Intelligence and Data WarehouseProgram Enrollment Trends:    Uses OLAP cube to present program enrollment     tr...
Business Intelligence and Data WarehouseTwelve project ‘success’ factors to remember:    Build a system the customer can ...
Business Intelligence and Data WarehouseTwelve project ‘success’ factors to remember:    Analytical efforts provide insig...
Business Intelligence and Data WarehouseTwelve project ‘success’ factors to remember:    Truth and Transparency in the da...
Business Intelligence and Data Warehouse   Q&A ?                                           53
Business Intelligence and Data Warehouse Master Note for Streams Recommended Configuration [ID 418755.1] Streams Secure ...
Business Intelligence and Data Warehouse 11gR2 Streams Concepts and Administration ‐ e17069.pdf 11gR2 Streams Replicatio...
Business Intelligence and Data WarehouseContact Information:    Greg Turmel    Sr. Database Administrator    Office of Inf...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Summit 2011 ods edw technical

1,708 views

Published on

BI / DW track: presentation delivered Monday October 17th at Summit 2011 held at MTSU

Published in: Technology, Business
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,708
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
38
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Summit 2011 ods edw technical

  1. 1. Business Intelligence and Data WarehouseGoals, Trends, and Complexities of Supporting  an Integrated SGHE ODS/EDW  Data and Date Driven  Knowledge System BAS S118 Greg Turmel Sr. Database Administrator Tennessee Board of Regents Date/Time:  Monday,   October 17  10 am ‐ 12:30 pm 1
  2. 2. Business Intelligence and Data WarehouseODS foundations:  Project Vision  Initial server configuration   ODS Metadata  STREAMS concepts  Feeding and Care of the data stream:  A total commitment to quality (from everybody)  Technical Challenges Open discussion: 2
  3. 3. Business Intelligence and Data Warehouse Project baselines: A vision & sponsorship  Vision First Stage Sponsorship Executive Management Implementation Plans Second Stage Resource Pool Defined Operational Management Infrastructure and Technical SupportThird Stage Commitment to Quality Project Resources – Integration Systems Management 3
  4. 4. Business Intelligence and Data Warehouse Additional questions to ask:  What is the project scope?  What business requirement is driving the effort?  What is the source system for record retrieval?   What resources exist for the datastore?   What resources exist to support a Data  Warehouse?  What resource does the organization have in  supporting data modeling / design?   What experience does the resources have? (Source/Target – Logical/Physical designs)  What Extraction methods (tools/technologies)  will be used?Can’t answer these basic questions then the project will have questionable results…… 4
  5. 5. Business Intelligence and Data WarehouseServer Preparation: Key things to remember  Oracle Solaris 10 update 6 or above  Oracle 11gR2 (11.2.0.1) Binaries installed/patched  Oracle account – Modified .profile ulimit – n 65536 ulimit – s 16384 Note: [OWB JAVA errors]  Oracle 11g memory management uses ‘projects’  Oracle 11g no longer uses the companion cd  Oracle 11gR2 drops 32 bit libraries – binary  support  Oracle OWB is now a default / part of the database 5
  6. 6. Business Intelligence and Data WarehouseConfiguration issues Server Preparation:  Oracle user account creation:   cat /etc/password  oracle:x:101:101::/u01/home/oracle:/bin/ksh  Oracle Project creation:  cat /etc/project  user.oracle:100:Oracle:::process.max‐sem‐ nsems=(priv,256,deny);project.max‐sem‐ ids=(priv,100,deny);project.max‐shm‐ ids=(priv,100,deny);project.max‐shm‐ memory=(priv,7516192768,deny)  Assign memory allocation to the project: limits 6
  7. 7. Business Intelligence and Data WarehouseNote: Banner vs. Oracle 7
  8. 8. Business Intelligence and Data WarehouseODS metadata  During deployment a static webpage is delivered  for user/developer and architectural purposes  The metadata can be updated by your IT staff   [e.g.] Feeding the database with Campus data 8
  9. 9. Business Intelligence and Data WarehouseODS metadata  http://tbrtap01.tbr.edu:9250/metadata/ODS_index.html 9
  10. 10. Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS concepts: 1st – You have to get it integrated and running  DBMS_CAPTURE_ADM  DBMS_PROPAGATION_ADM  DBMS_APPLY_ADM  These Oracle packages are utilized by the ODS  installation to create the Oracle® Streams queues.   These packages are called from the ODS package  ODSSTG.MGKSTRC during the installation of ODS 8.2. SGHE: FAQ 1‐81W3F1  ‐‐ ODS 8.2 and Oracle® Streams FAQ 1‐81W3A9  ‐‐ Oracle Doc Id 290605.1 Oracle Streams STRMMON Monitoring Utility 10 FAQ 1‐81W38Z  ‐‐ Oracle Doc Id 273674.1 Streams Configuration Report and Health Check Script
  11. 11. Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS concepts:Streams Capture:   Reads the database redo logs. Collects DML  and DDL changes that have been made on  the Banner source tableStreams Propagation:  The process moves changes (LCR) from the  Banner source DB to the ODS target DBStreams Apply: Takes the changes into the ODS stage tables.  Matches and updates the modified record in  the ODS target tableError Queue:  Low level streams data errors encountered  can be reviewed and reprocessed.  11
  12. 12. Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS Validation:  Source systems select CAPTURE_NAME, STATUS from DBA_CAPTURE; BPRA_BANNER$CAP                ENABLED select PROPAGATION_NAME, DESTINATION_DBLINK,  STATUS from DBA_PROPAGATION; BPRA_BANNER$PROP ODSD.TBR.EDU ENABLED Validate streams configuration: No duplication 12
  13. 13. Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS Validation: SELECT MTVPARM_EXTERNAL_CODE,  MTVPARM_INTERNAL_CODE_2 from MTVPARM  WHERE MTVPARM_INTERNAL_CODE_GROUP = STAGE  CONFIGURATION AND MTVPARM_INTERNAL_CODE =  SOURCE ALIAS;  TEST.TBR.EDU BPRA_BANNER Populating MGRSDAX from Banner GTVSDAX   On ODS: desc MGRSDAX; (describe)  On Banner: desc GTVSDAX; (describe) 13
  14. 14. Business Intelligence and Data WarehouseSTREAMS Validation  Ensure that aq_tm_processes is not explicitly set  to 0 (Oracle Support recommends – unset the parameter): ‐ FAQ 1‐2USESE Oracle Metalink Note 428441.1  ‐ "Warning: aq_tm_processes Set To 0" – Alert Log  ALTER DATABASE RENAME GLOBAL_NAME TO  fully_qualified_database_name;  DATA_PUMP_DIR – setting it is a requirement. select DIRECTORY_PATH from dba_directories where  DIRECTORY_NAME = DATA_PUMP_DIR; 14
  15. 15. Business Intelligence and Data Warehouse Database Server # A Database Server # BUser or process input Banner Transactional System Operational Data Store Changes Complex Join Query Queue Queue Streams Capture Propagation Streams Apply Write 15
  16. 16. Business Intelligence and Data Warehouse 16
  17. 17. Business Intelligence and Data WarehouseFeeding and Care of the data stream:   Data security:  Are the feeds behind fire walls?  Masking:  Are you using production quality  data in TEST?  Compliance:  Are you capturing and transmitting  SSN, Health, or transactions?  Exploits:  Are you blocking SQL Injection?  Audit:  Are you regularly scheduling a  review?  Monitor:  Are you proactively monitoring  systems? 17
  18. 18. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Impact analysis – testing change management?  Dataload Dataload Dataload Change Management Banner   Change Management Datamart Change Management EDW  Change Management ODS  Dataload Dataload Dataload Dataload Dataload Dataload 18
  19. 19. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges:  Demand Management:  A Lesson in what not to allow… 8* Methods MTP (Move to production process) Change Management Banner   PPRD DEVL PROT PROTROY CSPPRD TSTH 19
  20. 20. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Change management 20
  21. 21. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Data Quality  Access data /odbc uploads EDWDataDataDataData Oracle 11g datamartData Oracle 10g datamartData Oracle 9i datamartData 21
  22. 22. Business Intelligence and Data Warehouse Design/Analyze Major System changes:  Require an understanding in how changes affect down line systems: Reporting – [e.g.] KPI’s  EDW 8.2 GOAL: testing EDW 8.2 workshops Oracle Fusion April: End of Product life: April: Installing EDW Middle Tier WLB 11gR1 SGHE Banner 7.x May: Installing EDW TN Mods: SMO Banner – June 15: Gen 8.4 June: Installing EDW July 15: Student 8.51 - delivered Luminis 4.3 - Solaris 10 HR 8.5: IPEDS Note – No 8.2 EDW 8.2 GOAL: productionOracle 11gR1 Banner 9: ReleasedBanner Database Sept 2011 Comm Framework Stu Class Schedule Stu Course Catalog April: Prepare and begin delivering SGHE EDW Workshops - Enhancing BI efforts across the State 22
  23. 23. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Defects and Config FAQ 1‐BFL58F ‐ ODS 8.2 install stop responding when ETL scripts (section 3.7.3) are  executed in a production environment. Defect 1‐BNA5XL student_etl_install.sql SATURN.SOTVCUR ERROR: ORA‐20000: Adding  supplemental log data terminated with the following error: ORA‐14450: attempt to  access a transactional temp table already in use  Related FAQs: FAQ 1‐BPCU06 ODS 8.2 Report Staging Area Status DBA_APPLY_ERROR ORA‐01403  FAQ 1‐DKNNNB ODS 8.2 Streams error ORA‐01435: user does not exist. FAQ 1‐GBP75K ODS 8.2 ORA‐04031 unable to allocate bytes of shared memory  FAQ 1‐AXHXP3 ‐ How to restage the ODS 8.2 / 8.2.1 staging tables FAQ 1‐C8Y1U1 ‐ How to restage one specific ODS 8.2 stage table. FAQ 1‐CHWKO1 ODS 8.2 Streams Banner Source data not propagating to ODS target FAQ 1‐IEH1Z4 ODS 8.2 Oracle Streams Spilled messages and BPRA_BANNER$CAP queue FAQ 1‐IGVVDY ODS 8.2 and Oracle Streams and Init.ora Parameter GLOBAL_NAMES FAQ 1‐JF68GU ODS 8.2 and How to reload the data only for a staged table in BPRA FAQ 1‐I4UP5C ‐ Is my Oracle environment ready for ODS 8.2 and Oracle Streams? FAQ 1‐BU6KRN ‐ ODS8.2 how to reconcile stage tables 23
  24. 24. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges: Oracle support  Note 273674.1 Streams Configuration Report and Health Check Note 437838.1 Streams Specific Patches Note 238455.1 Streams Supported and Unsupported Datatypes Note 782541.1 Streams Replication Supplemental Logging Note 290605.1 Oracle Streams STRMMON Monitoring Utility Note 365648.1 Explain TXN_LCR_SPILL_THRESHOLD in Oracle Note 265201.1 Troubleshooting Streams Error ORA‐1403 No Data Note 779801.1 Streams Conflict Resolution Note 461278.1 Example of a Streams Heartbeat Table Note 313478.1 Performing Manual DDL in a Streams Environment Note 335516.1 Streams Performance Recommendations  Note 730036.1 Overview /Troubleshooting Streams Performance A complete list of streams articles on Metalink: Knowledge  tab ‐> Database ‐> Information Integration ‐> Streams 24
  25. 25. Business Intelligence and Data WarehouseOpen Discussion 25
  26. 26. Business Intelligence and Data Warehouse 10 Minute Break 26
  27. 27. Business Intelligence and Data WarehouseEDW foundations: In this section we discuss  Establishing project timelines  What STREAMS baselines are needed  Technical challenges  EDW Metadata  Argos delivered cubes for the reporting community Open discussion: 27
  28. 28. Business Intelligence and Data Warehouse Building Time lines supporting your projects ODS/EDW 8.2 implementation Timeline as of September 2011*Refres her Tra i ni ng 2011 2012 2013Task or Effort SEPT OCT NOV DEC  JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEPT OCT NOV DEC JAN FEB MAR APRODS 8.2 Tra i ni ng                  *ODS 8.2 Tes t Impl ement ODSTODS 8.2 Prod Impl ement ODSPEDW 8.2 Tra i ni ngEDW 8.2 Tes t Impl ement EDWTEDW 8.2 Prod Impl ement EDWPODS 8.3 Pa tchi ng Tenta ti ve ScheduleEDW 8.3 Pa tchi ng Tenta ti ve Schedule 28
  29. 29. Business Intelligence and Data WarehouseEDW work is:  Building Patterns out of Random Chaos/Mashups?  ‐ Not!   It is highly refined with specific deliverables:  Goal orientated – Subject studied over time  ‐ (Trending, Strategic, Decisions)   Non‐Volatile – data is historical based on  criteria  ‐ (Month, Year)  ‐ not dynamic (Do not edit data) 29
  30. 30. Business Intelligence and Data WarehouseTechnical challenges:  Organization: structured or a mashup? Business Requirements Business Requirements Analysis Mashup Ideas Design Discovery Implementation Testing & Evaluation Evolution Selection Retirement Deployment Composition Usage Deployment Retirement Application Usage 30Resource: IEEE computer.org/itpro
  31. 31. Business Intelligence and Data WarehouseEDW metadata: http://tbrtap01.tbr.edu:9250/metadata/EDW_index.html 31
  32. 32. Business Intelligence and Data WarehouseEDW work supports predictive analysis:   [e.g.] Profiling at risk students (goal focused) ‐ behavior in their high school, freshman,  sophomore, junior years… ‐ Financial assistance, parental capacity to help,  scholarships available… ‐ Leadership roles, involvement in the community   [e.g.] Cost associated with lost opportunities with  graduating a student across the system 32
  33. 33. Business Intelligence and Data WarehouseAnalytics: Predictive Analysis methods using Longitudinal Studies on Students What if:  We identified the Cost associated with losing students?  Revenue over time lost associated with these students?   Educated to a certain level and they disappear?   What was the impact to the University or College system?   The economic area impacted? The State education results?Student Population  Avg # of Class hours  Sum total of all students  Lost Cost per class taken Avg cost of tuition lost Campus level 5367 $166.00 24 3984 $21,382,128.00 CC Sophomore 11629 $166.00 24 3984 $46,329,936.00 CC Freshman 853 $366.00 24 8784 $7,492,752.00 University Junior  5118 $366.00 24 8784 $44,956,512.00 University Sophomore 11089 $366.00 24 8784 $97,405,776.00 University Freshman $217,567,104.00 33
  34. 34. Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data Schemes such as: Single or Composite  Why: Creates faster queries in reporting (tuning)  Single: Range, Hash, or List Composite: Two dimensions [e.g.] Order/Shipped  Range – (Range) (Hash) (List) List – (Range) (Hash) (List) 1. Manageability 2. Availability 3. Pruning  34
  35. 35. Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data Range – maps data to a partition based on a range of values.  01.01.2010  until 12.31.2010 01.01.2011  until 12.31.2011 Hash – maps data to a partition based on an algorithm key that evenly distributes across devices. List – maps data specifically to lists of discrete values such as West Tennessee Region, Middle Tennessee Region, or East Tennessee Region. 35
  36. 36. Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data Schemes such as: Single or Composite  Single – Level (Range, Hash, or List) http://download.oracle.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e16541.pdf 36
  37. 37. Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data Schemes such as: Single or Composite  Composite – Level (Range, Hash, or List) http://download.oracle.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e16541.pdf 37
  38. 38. Business Intelligence and Data WarehouseStorage Requirements: Partitioning data Schemes such as: Composite  Composite – Level (Range, Hash, or List)  Fiscal Year  – July 1st ‘11 until June 30th ‘12  Calendar Year  – Jan 1st ‘11 until Dec 31st ‘11  Academic Year  – August 2011 until May ‘12  Joined with regional designation:  West Tennessee  Middle Tennessee  East Tennessee 38
  39. 39. Business Intelligence and Data WarehouseETL: Oracle 11g Warehouse Builder (extract, transform, & load)Install and Admin Guide ‐ b31280Lesson 1: Creating OBIEE Meta for OLAP 11g Cubes http://st‐curriculum.oracle.com/obe/db/11g/r1/olap/biee/createbieemetadata.htmLesson 2: Building OLAP 11g Cubes http://st‐curriculum.oracle.com/obe/db/11g/r1/olap/cube/buildicubes.htmLesson 3: Querying OLAP 11g Cubes http://st‐curriculum.oracle.com/obe/db/11g/r1/olap/cube/querycubes.htm 39
  40. 40. Business Intelligence and Data WarehouseReporting:  Snapshots of the system:   FREEZE dates for Analytics  Trend Analysis:   Focus points  Scatter plots  Dealing with outliers  Define collection:  Build cube based on need, not everything 40
  41. 41. Business Intelligence and Data WarehouseReporting:  Impact of load:  Scheduling and heavy resource use  Adding Legacy Data:  Criteria to set – Integration of archival data  Updates:  No update processes / no data tweaking  activities 41
  42. 42. Business Intelligence and Data WarehouseArgos Co‐op datablock code available: Admissions Dashboard:   Admissions Dashboard with multiple forms,  enrollment OLAP, KPI, Demographic and test scores. Course Registration EDW:   The Course Registration datablock displays the  generated credits and number of seats (and all  available measures) by academic year and academic  period. 42
  43. 43. Business Intelligence and Data WarehouseCourse Enrollment Summary Report:   Course enrollment by academic period, college, and  department.Enrollment Ethnicity:   Shows ethnicity of enrolled students based on term.Enrollment Trend Analysis:   Displays enrolled student name and Banner ID based  on Academic year and term. 43
  44. 44. Business Intelligence and Data WarehouseFinancial Analytics ‐ Departmental Expense:   Uses OLAP cube for financial expenses by  department with several dimensionsFinancial Aid Pre‐Student:   Uses the Financial Aid Pre‐Student datablock to  understand the trends in pre‐student acceptance  and enrollment based on how financial aid  amounts are allocated. 44
  45. 45. Business Intelligence and Data WarehouseFinancial Aid Student:   The Financial Aid Student datablock can be  used to understand the trends in packaging  financial aid awards, and to support  improved allocation of financial aid amounts General Ledger EDW:   Use the General Ledger datablock to  understand the trends in the general ledger  activity, and to better manage overall  financial health of the institution. 45
  46. 46. Business Intelligence and Data WarehouseGrant and Project:   Use the Grant and Project datablock to understand  the trends in grants and other sponsored research  projects, and to better understand and manage  research funding and spending.Recruiting and Admission:   Recruiting and Admission datablock trends in  recruiting and admissions. To better manage the  enrollment funnel, and to understand trends in  financial aid awarding to new students to better  manage financial aid funds. 46
  47. 47. Business Intelligence and Data WarehouseWorkforce Turnover Summary Report:   Work force turnover by start/end date, gender,  department, employer, class and ethnicity.Workforce Headcount Analytics:   Uses OLAP cube to present Workforce analytics.  Comes with several dimensions. 47
  48. 48. Business Intelligence and Data WarehouseGraduation Completion:   The Graduation Completion datablock can be  used to understand graduation trends, and to  monitor and improve graduation rates.Operating Ledger:   The Operating Ledger datablock can be used to  understand the trends in operating expenses and  revenue to help you to better plan and forecast. 48
  49. 49. Business Intelligence and Data WarehouseProgram Enrollment Trends:   Uses OLAP cube to present program enrollment  trends. Several dimensions are included.  49
  50. 50. Business Intelligence and Data WarehouseTwelve project ‘success’ factors to remember:  Build a system the customer can use ‐ Think:  Customer oriented results ‐ quick, meaningful,  clear  Answer problems that keep coming up during  conversations... [e.g.] Student Retention &  Graduation Rates  Big picture is Important, but... create value now.  Dont push people into a project, create a project  customers find value in 50
  51. 51. Business Intelligence and Data WarehouseTwelve project ‘success’ factors to remember:  Analytical efforts provide insight into solving the  problems – knowing the difference in what is  pushing/pulling a project (Discovery vs. Economic)  Did you hear the customer? Did you arrive at a  consensus? Did you use the KIS (keep it simple)  method? Did you engage the customer in a review?  Did you tell friends (expand its value)  Feedback... user experience   If you lost your audience... why, then fix (change)  the direction 51
  52. 52. Business Intelligence and Data WarehouseTwelve project ‘success’ factors to remember:  Truth and Transparency in the data, the collection  methods, the logic in any transformation =  competence and value to the customer   No one cares about a personal ego, the technology,  or commitment ‐ What is the customers viewpoint =  Whats the product and Whats in it for them?  Measure and cost out the project including human  resources (time & energy)  Never give up. One failure does not equal the  abandonment of a project 52
  53. 53. Business Intelligence and Data Warehouse Q&A ? 53
  54. 54. Business Intelligence and Data Warehouse Master Note for Streams Recommended Configuration [ID 418755.1] Streams Secure Queues & Using DBMS_STREAMS_ADM.SET_UP_QUEUE to Setup  the Secure Queue [ID 230902.1] Streams Support for Compression [ID 763997.1] How To Exclude A Table From Schema Capture And Replication When Using  Schema Level Streams Replication [ID 239623.1] How To Configure Streams Real‐Time Downstream Environment [ID 753158.1] How To Setup Schema Level Streams Replication with a Downstream Capture  Process with Implicit Log Assignment [ID 733691.1] How To Access Streams Or Advanced Queuing Information From The 10.2  Dbconsole [ID 336061.1] Banner Operational Data Store 8.2 Handbook / Architecture  54
  55. 55. Business Intelligence and Data Warehouse 11gR2 Streams Concepts and Administration ‐ e17069.pdf 11gR2 Streams Replication Administrators guide ‐ e10705.pdf 11gR2 Streams Advanced Queuing users guide ‐ e11013.pdf 11gR2 Oracle Database Warehouse Builder ‐ Concepts ‐ e10581.pdf 11gR2 Oracle Database Warehouse Builder Release Notes ‐ e10585.pdf 11gR2 Oracle Warehouse Builder Data Modeling ‐ ETL ‐ Data Quality guide ‐ e10935.pdf BPRA Upgrades ‐ Oracle 11g/OWB 11g, PM App Dependencies, Jim Carter, Brian Large:  http://www.edu1world.org/CommonsBI/wiki/document/4754 Post‐Installation Steps for Oracle Warehouse Builder 11g Release 2 (11.2.0.2)  http://download.oracle.com/docs/cd/E11882_01/relnotes.112/e10585/toc.htm 55
  56. 56. Business Intelligence and Data WarehouseContact Information: Greg Turmel Sr. Database Administrator Office of Information Technology Tennessee Board of Regents 1415 Murfreesboro Rd. #358 Nashville, TN. 37217 615.366.4467 (Office) 615.365.1598 (Fax) http://itinfo.tbr.edu (IT website) http://twitter.com/datahaulr http://www.linkedin.com/in/gturmel http://www.slideshare.net/gturmel http://itinfo.tbr.edu/itinfo/tiki‐download_file.php?fileId=515 56

×