IT, BI, DWH, DM, AI

  Az Oracle Data Integrator (ODI) egy adatintegrációs szoftver, amely lehetővé teszi az adatok kezelését és átalakítását különböző rendszerek között.  Az ODI használata során két fő modellt különböztetünk meg: a logikai és a fizikai modellt. Ezek a modellek kulcsfontosságúak az adatintegrációs folyamatok megértésében és kezelésében. A logikai modell az adatintegrációs folyamat magas szintű absztrakcióját jelenti. Ez a modell független az adatforrások fizikai jellemzőitől, és az üzleti szabályokat, adattranszformációkat és az adatfolyamot ábrázolja. A logikai modell célja, hogy egyértelműen definiálja az adatok átalakításának szabályait és folyamatát anélkül, hogy részletezné az adatok fizikai tárolásának módját. A fizikai modell a logikai modell konkrét implementációját jelenti az adatbázis-kezelő rendszerben. Ez a modell tartalmazza az adatforrásokra, célokra és az adatintegrációs folyamatokra vonatkozó specifikus információkat, mint például a kapcsolódási paramétereket, a végrehajtás

Az ODI (Oracle Data Integrator) ELT (Extract, Load, Transform) adattöltési módot alkalmaz.  Ebben a módszerben az adatokat      először kinyerik (Extract) az adatforrásból,       majd betöltik (Load) a cél adatbázisba vagy adattárolóba,      végül, a transzformációkat (Transform) közvetlenül a cél adatbázisban vagy adattárolóban végzik el, nem előre az ODI motorjában. Fő különbségek az ETL és ELT között: Adattranszformáció helye : ETL : Az adatok transzformációja az ETL folyamat során történik meg, mielőtt az adatokat a cél adatbázisba vagy adattárolóba töltik volna. ELT : Az adatok transzformációja közvetlenül a cél adatbázisba vagy adattárolóba történik. Az adatokat először betöltik, majd az adatbázis motorjával vagy egyéb eszközökkel végzik el rajtuk a transzformációkat. Teljesítmény és skálázhatóság : ETL : Az ETL folyamat általában jobban skálázható és teljesítménycentrikus, mivel a transzformációkat előre definiált ETL motorok végzik. ELT : Az ELT lehetővé teszi, hogy az adatbázi

  Az Oracle Data Integrator (ODI) különböző Knowledge Modulokat (KM-eket) használ az adatintegrációs folyamatok támogatására.  Ezek a modulok előre megírt kódot tartalmaznak, amelyeket az ODI használ az adattranszformációk és adatbetöltési feladatok végrehajtására.  Az ODI-ban többféle Knowledge Modul található, amelyek különböző célokat szolgálnak.  Itt van néhány példa a különböző típusú Knowledge Modulokra: Reverse-Engineering Knowledge Modules (RKM-ek) : Ezek a modulok segítenek a metadata visszafejtésében, vagyis az adatbázis szerkezetének és az adatok megismerésében. RKM Oracle RKM SQL RKM File Loading Knowledge Modules (LKM-ek) : Ezek a modulok az adatok betöltésére szolgálnak a forrás rendszerekből a köztes tárolóba (staging area). LKM SQL to Oracle LKM File to SQL LKM Oracle to SQL Integration Knowledge Modules (IKM-ek) : Ezek a modulok az adatok integrálására és transzformálására szolgálnak a köztes tárolóból a célrendszerbe. IKM Oracle Incremental Update IKM SQL to SQL IKM O

  Ha egy meglévő töltő MAP forrás tábláját egy másikkal kell helyettesítened az Oracle Data Integratorban (ODI), a következő lépéseket kell követned: Lépések Backup készítése : Mielőtt bármit módosítanál, készíts biztonsági mentést a meglévő mappingről, hogy bármikor visszaállíthasd az eredeti állapotot, ha szükséges. Új forrás tábla importálása : Importáld az új forrás táblát az ODI Repository-ba. Ezt az ODI Studio Designer moduljában teheted meg. Kattints a "Reverse Engineer" gombra az új tábla struktúrájának beolvasásához. Mapping megnyitása : Nyisd meg az ODI Studio-ban a módosítani kívánt mappinget (Mapping, Integration Interface). Régi forrás tábla eltávolítása : A mappingben keresd meg a meglévő forrás táblát. Kattints a jobb gombbal a forrás táblára, majd válaszd az "Delete" vagy "Remove" opciót. Ügyelj arra, hogy ne töröld véletlenül a mapping többi részét. Új forrás tábla hozzáadása : Húzd be az új forrás táblát a modellek (Models) panelből a map

 A szoftver fejlesztés során az implementáció tehát több lépésben, és sokszor párhuzamosan zajlik, szükséges, hogy az egyes programállapotok, jól követhetőek legyenek, ezt a feladatot a verziókövető rendszer ek ( revision control system ) látják el pl. CVS , Apache Subversion SVN ), Mercurial Git, GitHub Fejlesztés folyamat fő jellemzői: • egy közös tárolóban ( repository ) tartják kódokat • ezt a fejlesztők lemásolják egy helyi munkakönyvtárba, és amelyben dolgoznak ( working copy • a módosításokat visszatöltik a központi tárolóba ( commit • a munkakönyvtárakat az első létrehozás ( checkout ) után folyamatosan frissíteni kell ( update Az AI-alapú fejlesztői élmény elvárásai • Használja az Ön által megadott kontextust, és szintetizálja a kódot • Konvertálja a megjegyzéseket kóddá • Automatikus kitöltés az ismétlődő kódokhoz • Automatikus javaslat tesztek • Alternatívák megjelenítése, választási lehetőség GitHub Copilot Az eszköz mély tanulási modelleket és természetes

  Az alkotás egy új szintjét hozza el a Mesterséges Intelligencia generátor képessége. Egy parancs, prompt teremtő ereje (és a mesterséges intelligencia tanulási folyamata és megvalósítása) létre hoz valamit. Minta kimondanánk, hogy LEGYEN és ennek hatására lesz egy eredmény. Bizony nem mindig az jön létre amit szerettünk volna, de kis finomítgatással rávezethetjük az elvárásunkhoz közelebb álló megvalósításra az aktuális mesterséges intelligencia alkalmazást (ez lehet pl. DallE3 motor amely bing alól elérhető :  https://www.bing.com/images/create )  Képgalériába menthető :  https://www.bing.com/saves?&FORM=SAVBIC A tartalom mellet a stílus is nagyon fontos Impressionism:  Soft brush strokes, focus on light and its changing qualities. Surrealism:        Dream-like scenes with illogical, fantastical arrangements. Cubism:             Abstracted forms, viewed from multiple angles simultaneously. Art Nouveau:     Elegant, flowing lines, often inspired by natural forms. Expressionism: