Deductor ошибка подключения к источнику данных

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Для корректной работы с БД (хранилищем) Firebird при локальном подключении необходимо чтобы были установлены сервер и клиент СУБД. При этом сервер должен быть запущен.

Дистрибутивы СУБД можно скачать с официального сайта производителя https://firebirdsql.org/en/firebird-2-5. При установке следует учитывать разрядность используемой операционной системы. Также должны совпадать версии клиентской части (fbclient.dll) и сервера.

Если проблему с локальным протоколом не удалось устранить рекомендуется использовать локальный сетевой протокол для соединения с БД (localhost:c:/Downloads/farma.gdb).

Без установки сервера СУБД Firebird возможно использование Embedded версии.

Если требуется одновременный доступ к файлу БД из нескольких программ (Loginom и Deductor), то наличие сервера СУБД обязательно, сервер должен быть запущен.

Loginom — аналитическая платформа, позволяющая в единой среде выполнить все этапы бизнес-анализа от консолидации данных и построения моделей до визуализации и интеграции в бизнес-процесс.

Рисунок 1. Компоненты платформы Loginom

Работа с Loginom Desktop аналогична Studio, за исключением отсутствующих механизмов интеграции и коллективной работы.

Функционал компонента	Desktop	Studio
Проектирование сценариев	•	•
Обработка данных	•	•
Визуализация	•	•
Управление файлами	•
Администрирование	•
Многопользовательская работа	•
Интеграция	•/-	•

Платформа Loginom предлагается в 5-ти редакциях:

Рисунок 2. Редакции платформы

Различия между редакциями связаны с кейсами использования и механизмами интеграции в корпоративную IT-среду.

Источник

Deductor ошибка подключения к источнику данных

Loginom — аналитическая платформа, позволяющая в единой среде выполнить все этапы бизнес-анализа от консолидации данных и построения моделей до визуализации и интеграции в бизнес-процесс.

Рисунок 1. Компоненты платформы Loginom

Работа с Loginom Desktop аналогична Studio, за исключением отсутствующих механизмов интеграции и коллективной работы.

Функционал компонента	Desktop	Studio
Проектирование сценариев	•	•
Обработка данных	•	•
Визуализация	•	•
Управление файлами	•
Администрирование	•
Многопользовательская работа	•
Интеграция	•/-	•

Платформа Loginom предлагается в 5-ти редакциях:

Рисунок 2. Редакции платформы

Различия между редакциями связаны с кейсами использования и механизмами интеграции в корпоративную IT-среду.

Источник

Ч то делать при возникновении ошибок

В ходе обработки данных с использованием Deductor могут возникать различные ошибки. Иногда определить причину возникновения той или иной ошибки нелегко, но существуют некоторые рекомендации, которые помогут определить место и причину появления ошибки и исправить ее. Локализация и устранение ошибок в равной мере ложатся на плечи аналитика и администратора системы.

В процессе выполнения сценария обработки возможно появление различных ошибок, о которых Deductor будет сообщать пользователю. Рассмотрим способы решения некоторых из них.

Первое, что следует сделать при появлении окна с сообщением об ошибке – это установить источник сообщения. Если сообщение об ошибке исходит от операционной системы, значит, возникли серьезные неполадки в ее работе или работе программы. К сообщениям операционной системы, в частности, относятся все, связанные с ошибками доступа к памяти (access violation). В этом случае следует перезапустить программу, возможно, с перезагрузкой компьютера. Если ошибка не исчезает, отправьте описание своих действий, текст сообщения об ошибке, конфигурацию используемых аппаратных и программных средств и, по возможности, набор входных данных разработчикам программы по адресу deductor@basegroup.ru. Описывать действия, приведшие к появлению ошибки, следует как можно более подробно, чтобы разработчики смогли их повторить и установить причину возникновения. Информация о способах устранения ошибки будет выслана в ответном письме.

Эти же действия следует выполнить, если Deductor некорректно самостоятельно завершает работу («падает») или зависает.

Если сообщение об ошибке исходит от Deductor, следует определить место и причину ее возникновения. Ошибка, как правило, возникает при выполнении какого-либо определенного узла. В интерактивном режиме этот узел можно определить вручную, последовательно выполняя все узлы сценария. В пакетном режиме – с помощью подробного лога, в который записывается информация о выполнении каждого узла. После определения места возникновения ошибки следует внимательно ознакомиться с текстом сообщения. В нем обычно есть краткая информация о причинах ошибки. Например, сообщение « Столбец XXX должен существовать в исходном источнике данных » говорит о том, что столбец, обрабатываемый в узле, был удален из набора данных, либо у него просто поменялось имя. Такая ошибка возникает при перенастройке вышестоящих узлов или появлении изменений в источнике данных. Для ее устранения нужно либо откатить внесенные перенастройкой изменения, либо перенастроить узел, вызывающий ошибку, на работу с новым набором данных.

Часто ошибки вызываются тем, что в наборе данных появляются пустые значения (NULLзначения). Многие обработчики не способны работать с полями, содержащими пустые значения. Это касается, прежде всего, обработчиков группы Data Mining. Пустые значения могут появиться из-за изменений в источнике данных, перенастройки узлов, особенностей обработки некоторых граничных значений в узлах и т.д. От пустых значений следует избавляться с помощью фильтрации или табличной замены. Фильтрация полностью убирает из набора данных строки, содержащие пустые значения в указанных полях. С помощью же табличной замены можно поменять пустые значения на другие, нейтральные для дальнейшей обработки, например, на ноль.

При импорте данных из текстового файла и экспорте данных в хранилище по окончании операции возможно появление лог-файла, открываемого в текстовом редакторе. При импорте такой лог создается в случае появления ошибок преобразования типов. Например, в качестве разделителя целой и дробной части числа была указана точка, в то время как в действительности им является запятая. В результате Deductor не сможет выполнить преобразование прочитанного из файла числа к вещественному типу и добавит сообщение в лог. При экспорте в хранилище лог создается при наличии в наборе данных NULL-значений или в случае, когда тип загружаемых данных не соответствует типу данных объекта хранилища.

Так как Deductor активно работает с графической информацией, то в системе может наступить дефицит графических ресурсов. Это вызовет появление бесконечного числа окон с сообщениями стр. 188 из 192

об ошибках. В такой ситуации следует по возможности закрыть окна визуализаторов и другие приложения, выполняющиеся в системе. После этого сообщения об ошибках пропадут. В критических случаях поможет принудительная перезагрузка системы.

Часто возникают ситуации, связанные с ошибкой доступа к источнику данных. Например, когда недоступен нужный сетевой ресурс, локальный источник данных был перемещен в другой каталог, переименован настроенный источник данных. В сообщении об ошибке в этом случае обычно находится достаточно информации для локализации и устранения ошибки. При получении сообщения об ошибке вида « Хранилище данных с именем XXX не найдено », « Файл

ХХХ не найден » и т.п. следует проверить указанный источник данных на существование и доступность и внести соответствующие изменения в настройки источника.

При работе сценария с хранилищем Deductor Warehouse для импорта данных используются идентификаторы объектов хранилища. Идентификаторы создаются автоматически при создании новых объектов, но их можно заменить на другие. В тех случаях, когда структура хранилища создается заново, у объектов с теми же параметрами и назначениями, что и в предыдущем хранилище, могут оказаться другие идентификаторы. В результате созданные ранее сценарии не смогут работать с новым хранилищем, выводя сообщения об ошибках при импорте. Таким образом, для корректной работы сценария необходимо, чтобы одинаковые объекты у нового и старого хранилища имели одинаковые имена. Для внесения изменений в существующие объекты хранилища, в частности их переименования следует использовать Редактор метаданных.

З аключение

Выше рассмотрены вопросы, связанные с построением аналитических систем.

На рынке программного обеспечения существует множество разрозненных приложений, предназначенных для консолидации и анализа данных. Построение аналитической системы в этом случае происходит следующим образом. Для очистки данных используется отдельная программа. Данные для нее готовятся в специальном формате. После очистки, обработанные данные сохраняются в какой-либо файл или базу данных. Далее, для построения моделей используются другие программы, для которых данные также должны быть представлены в определенном формате и сохранены в отдельный файл. Обычно эти программы содержат собственные способы визуализации результатов. Но чтобы получать различные сводки данных необходимо опять использовать отдельную программу для построения OLAP куба. Причем для каждой программы необходимо где-то сохранять настройки. Как видно такой подход к построению аналитической системы достаточно неудобен и требует много времени. Нередко не обходится без написания дополнительных программ, обеспечивающих взаимодействие различных аналитических модулей.

Deductor позволяет пройти все шаги построения аналитических систем в рамках единой платформы. Имеется возможность интеграции с различными источниками данных: файлы различных форматов, базы данных, собственное хранилище данных. Результаты обработки представляются в виде таблиц и к ним снова можно применять различные методы обработки. Нет необходимости использовать промежуточные источники данных. Архитектура построения сценариев позволяет произвести практически любой анализ. Deductor является универсальной платформой и никак не привязан к какой-либо предметной области. Он позволяет пройти все этапы общего для любой предметной области алгоритма извлечения полезных знаний из данных.

Наличие самообучающихся алгоритмов позволяет легко адаптировать построенную систему к специфике работы предприятия. Возможность переобучить модель на новых данных обеспечивает переносимость сценария в филиалы организации.

Широкий спектр визуализаторов позволяет получать результаты анализа в удобном для восприятия виде. OLAP-куб, как один из методов визуализации данных, позволяет получать разнообразные срезы данных и сам предоставляет аналитические возможности. Он строится на основе таблиц данных, поэтому его можно получить на любом шаге сценария. Анализ «что-если» позволяет протестировать построенную модель на новых данных.

Экспорт данных дает возможность интегрировать программу с существующими корпоративными учетными системами.

Наличие в Deductor всех необходимых инструментов анализа, минимальные сроки разработки готовых решений, возможность наращивать и адаптировать созданное решение гарантируют быстрое получение качественного результата и превосходную отдачу в будущем.

Источник

Deductor ошибка подключения к источнику данных

Loginom — аналитическая платформа, позволяющая в единой среде выполнить все этапы бизнес-анализа от консолидации данных и построения моделей до визуализации и интеграции в бизнес-процесс.

Рисунок 1. Компоненты платформы Loginom

Работа с Loginom Desktop аналогична Studio, за исключением отсутствующих механизмов интеграции и коллективной работы.

Функционал компонента	Desktop	Studio
Проектирование сценариев	•	•
Обработка данных	•	•
Визуализация	•	•
Управление файлами	•
Администрирование	•
Многопользовательская работа	•
Интеграция	•/-	•

Платформа Loginom предлагается в 5-ти редакциях:

Рисунок 2. Редакции платформы

Различия между редакциями связаны с кейсами использования и механизмами интеграции в корпоративную IT-среду.

Источник

Подключение к Deductor Warehouse

Для начала работ с уже существующим хранилищем данных нужно зарегистрировать его в Deductor Studio, сообщив местонахождение и параметры подключения к базе данных. Эти действия называются подключением к хранилищу данных. Мы только что проделывали подобные шаги при создании нового хранилища. Подключение существующего хранилища проводится аналогично.

После настройки всех необходимых параметров можно проверить доступ к новому хранилищу

данных. Для этого следует воспользоваться кнопкой , в результате чего будет предпринята попытка соединения с базой данных хранилища. Если соединение будет успешным, то появится сообщение

Соединение успешно протестировано

и хранилище будет готово к работе. В противном случае будет выдано сообщение об ошибке, вследствие которой соединение невозможно. В этом случае нужно проверить параметры подключения, при необходимости внести в них изменения и протестировать подключение еще раз.

Теперь подключенное хранилище можно использовать для экспорта и импорта данных.

Создание структуры хранилища с помощью Редактора метаданных

Перед тем, как приступить к загрузке данных во вновь созданное хранилище, необходимо задать его структуру, т.е. определить, какие процессы, измерения, факты и свойства будут в нем содержаться. Для этого предназначен Редактор метаданных.

Редактор метаданных предоставляет удобный интерфейс для работы со своими объектами Deductor Warehouse. В окне Редактора можно создавать новые процессы и измерения, добавлять к процессам факты, а к измерениям – атрибуты, удалять процессы, факты, атрибуты и неиспользуемые измерения, производить очистку процессов и измерений, т.е. выполнять основные операции с метаданными хранилища.

Редактор метаданных может быть вызван с помощью всплывающего меню, нажатием кнопки на панели инструментов закладки Подк лючени я . В левой части окна Редактора показано дерево объектов хранилища (кубы, процессы, измерения, атрибуты и факты). Кубы, измерения, атрибуты и факты процессов сгруппированы в одноименные папки.

В правой части окна отображаются параметры выделенного объекта:

§ Имя – внутреннее название объекта, используется при формировании запросов, в названии допустимы только латинские символы и числа;

§ Метка – уникальное обозначение объекта, видимое пользователям Deductor, его можно изменить для любого объекта, введя новое значение в этом поле;

§ Описание – комментарий к объекту;

§ Тип данных – тип данных объекта: строковый, числовой и т.д.

§ Видимый – признак включения объекта в множество объектов, доступных конечному пользователю при импорте;

§ Вид данных и Назначение данных – установки, подсказывающие последующим узламобработчикам настройки столбцов по умолчанию.

Источник

Мы используем функцию Always Encrypted в SQL Server для шифрования нескольких столбцов. Шифрование отлично работает на стороне MVC/SQL. Единственная проблема, которая у нас есть, связана с сервером отчетов SQL. Возможность запускать отчеты, когда строка подключения к источнику данных

Server=mssqlserver;Database=MYDATABASE;Integrated Security=true

Но когда я пытаюсь запустить отчеты из приложения MVC, оно автоматически добавляет Column Encryption Setting=enabled в строку подключения.

Server=mssqlserver;Database=MYDATABASE;Integrated Security=true;Column Encryption Setting=enabled

Когда я ввожу учетные данные и нажимаю «Проверить соединение», выдает ошибку

Ключевое слово не поддерживается: «настройка шифрования столбца».

Из-за указанной выше ошибки он не может подключиться к источнику данных «MYDATABASE». Попытался дать разрешение учетной записи службы сервера отчетов и учетной записи, используемой для подключения к базе данных, для доступа к ключам для шифрования/дешифрования, но безуспешно. Как я могу решить эту проблему? Мы используем SQL Server 2017.