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Reports fail with Logical drill graph level-‘to’ does not exist Error After Upgrade to 11.1.1.9.0
APPLIES TO: Business Intelligence Suite Enterprise Edition – Version 11.1.1.9.0 and later Information in this document applies to any platform. SYMPTOMS After an upgrade from 11.1.1.7.140715 to 11.1.1.9.0, certain reports – those based on the ABC subject area – now fail and throw the error below. It was further determined that a newly created report with just the Customer > Customer No presentation column would also throw the error. Error View Display Error Logical drill graph level-‘to’: ‘####’ – does not exist. SQL: ‘{call NQSGetLogicalDrillGraph(‘ABC’,’%’,’####’,’%’)}’ Error Details Error Codes: KZDX4O6Q Location: saw.views.evc.activate, saw.subsystem.portal.pagesImpl, saw.subsystem.portal, saw.httpserver.processrequest, saw.rpc.server.responder, saw.rpc.server, saw.rpc.server.handleConnection, saw.rpc.server.dispatch, saw.threadpool.socketrpcserver, saw.threads A Global Consistency Check of the 11.1.1.9.0 RPD returned…
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[nQSError: 14025] Non esiste alcuna tabella dei fatti al livello di dettaglio richiesto
SI APPLICA A: Business Intelligence Suite Enterprise Edition – Versione 11.1.1.9.170418 e versioni successive Le informazioni contenute in questo documento si applicano a qualsiasi piattaforma. Sintomi EMISSIONE CHIARIMENTO ============================ Problema visto: dopo l'aggiornamento da OBIEE 10g a 11g il report genera il seguente errore: Stato: HY000. Codice: 10058. [NQODBC] [SQL_STATE: HY000] [nQSError: 10058] Si è verificato un errore generale. [nQSError: 43113] Messaggio restituito da OBIS. [nQSError: 43119] Query non riusci[nQSError: 14025]ta: non esiste alcuna tabella dei fatti al livello di dettaglio rich[,,[AGENCY.Agency]i[POPULATION.Population]esto: ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,]. [nQSError: 14081] Potrebbe essere possibile valutare questa query se si rimuove uno dei seguenti riferimenti di colonna: AGENCY. Agenzia, POPULATION. Popolazione (HY000) Gli stessi rapporti funzionano bene…
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[nQSError: 14025] No fact table exists at the requested level of detail
APPLIES TO: Business Intelligence Suite Enterprise Edition – Version 11.1.1.9.170418 and later Information in this document applies to any platform. SYMPTOMS ISSUE CLARIFICATION ============================ Issue Seen : After Upgrading from OBIEE 10g to 11g the report throws the following error : State: HY000. Code: 10058. [NQODBC] [SQL_STATE: HY000] [nQSError: 10058] A general error has occurred. [nQSError: 43113] Message returned from OBIS. [nQSError: 43119] Query Failed: [nQSError: 14025] No fact table exists at the requested level of detail: [,,[AGENCY.Agency],[POPULATION.Population],,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,]. [nQSError: 14081] You may be able to evaluate this query if you remove one of the following column references: AGENCY.Agency, POPULATION.Population (HY000) The same reports are working fine in 10g. CAUSE The…
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Data Scientist: chi è e cosa fa
Ormai ne abbiamo sentito parlare un pò tutti: il Data Scientist, da qualche anno, è tra le figure prefessionali più ricercate. Chi è e cosa fa esattamente? Ecco alcune risposte che possiamo trovare sul web: Cosa fa il Data Scientist? Un po’ statistico, un po’ informatico, un po’ economista, ma anche esperto di marketing e appassionato di comunicazione. È il data scientist, il mestiere che già nel 2013 la Harvard Business Review definiva come la “professione più sexy del 21esimo secolo”. In Italia è una figura professionale richiesta? E come si diventa data scientist? Secondo Claudio Sartori, Direttore scientifico del Nuovo Master in Data Science di Bologna Business School in un’intervista riportata su sarce.it…
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I primi 30 anni del Data Warehouse
Era il febbraio 1998 quando un articolo fu pubblicato sull'IBM System Journal, Volume 27, Numero 1: "Un'architettura per un business e un sistema informativo" L'articolo è stato pubblicato da B. A. Devlin e P. T. Murphy e aveva il seguente astratto: L'ambiente di elaborazione delle transazioni in cui le aziende mantengono i loro database operativi era l'obiettivo originale per l'informatizzazione ed è ora ben compreso. D'altra parte, l'accesso alle informazioni aziendali su larga scala da parte di un utente finale per la creazione di report e l'analisi dei dati è relativamente nuovo. All'interno di IBM, l'informatizzazione dei sistemi informativi sta progredendo, trainata dalle esigenze aziendali e dalla disponibilità di strumenti…
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The first 30 years of the Data Warehouse
It was February 1998 when an article was published in the IBM System Journal, Volume 27, Number 1: “An architecture for a business and information system” The article was published by B. A. Devlin and P. T. Murphy and had the following abstract: The transaction-processing environment in which companies maintain their operational databases was the original target for computerization and is now well understood. On the other hand, access to company information on a large scale by an end user for reporting and data analysis is relatively new. Within IBM, the computerization of informational systems is progressing, driven by business needs and by the availability of improved tools for accessing…
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Prevedere le malattie cardiache con la visualizzazione dei dati OraclePredict Heart Disease with Oracle Data Visualization
Un post interessante è stato pubblicato ieri sul blog Oracle Analytics da Joseph Kuttikat, spiega come gli strumenti di Machine Learning possono essere utilizzati per analizzare i dati medici e come questi strumenti possono essere utilizzati per estrarre informazioni importanti per la salute e la prevenzione. I dati analizzati riguardano casi di malattie cardiache (tra cui malattia coronarica, ipertensione, e ictus). Le malattie cardiache rappresentano circa 1 di ogni 3 decessi negli Stati Uniti, ovvero quasi 801.000 decessi in un anno, secondo l'American Heart Association, La malattia cardiovascolare è la principale causa globale di morte, con oltre 17,3 milioni di decessi all'anno nel 2013 , un numero che dovrebbe crescere…
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Predict Heart Disease with Oracle Data Visualization
An interesting post was published yesterday on the Oracle Analytics Blog by Joseph Kuttikat, explains how Machine Learning tools can be used to analyze medical data and how these tools can be used to extract important information for health and prevention. The analyzed data concern cases of Heart Disease (including Coronary Heart Disease, Hypertension, and Stroke). Heart Disease accounts for about 1 of every 3 deaths in the US, or nearly 801,000 deaths in one year, according to the American Heart Association, Cardiovascular disease is the leading global cause of death, accounting for more than 17.3 million deaths per year in 2013, a number that is expected to grow to…
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Tendenze di Business Intelligence per il 2018
Nel prossimo anno, ci sarà una nuova tecnologia in grado di fornire informazioni sui dati migliori e più veloci, nuovi usi per i vecchi strumenti di BI e un cambiamento nella strategia di analisi per i data cruncher ovunque. Vuoi scoprire cosa c'è di nuovo, in via di sviluppo e vecchio cappello nel mondo della business intelligence? Dai un'occhiata alle cinque tendenze di business intelligence per il 2018 che abbiamo evidenziato di seguito. 1. Analisi aumentata Immagina di essere in grado di inviare una query verbale al tuo software di analisi dei dati e non solo di ottenere dati pertinenti, ma raccomandazioni preziose e che cambiano la strategia. L'analisi aumentata è…
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Business Intelligence Trends for 2018
In the upcoming year, there will be new technology that can deliver better and faster data insights, new uses for older BI tools, and a shift in analytics strategy for data crunchers everywhere. Do you want to find out what’s new, developing, and old hat in the business intelligence world? Take a look at the five business intelligence trends for 2018 that we’ve highlighted below. 1. Augmented Analytics Imagine being able to submit a verbal query to your data analytics software and not just get pertinent data back, but valuable, strategy-changing recommendations. Augmented analytics is the combination of several data processes that could ultimately provide you with a simple, actionable, data-driven…
Data Science and Machine Learning
