Explicação das opções de modelagem

Dimensões representam categorias que fornecem perspectiva sobre seus dados numéricos; por exemplo, categoria de produto, data, região, centro de custo, etc. As dimensões podem conter propriedades que descrevem mais detalhadamente uma dimensão. Por exemplo, você pode ter uma dimensão para o cliente que tem propriedades como número de telefone e endereço para descrever mais detalhadamente a dimensão do cliente.

As dimensões também podem ser agrupadas em uma visão hierárquica; por exemplo, tempo (ano, trimestre, mês), geografia (país, região, localização), estrutura do empregado (executivo, gerente, empregado), etc.

As medidas representam os valores numéricos que você está analisando; por exemplo, receita de vendas, salário, número de empregados, quantidade vendida, etc. Às vezes, essas quantidades estão contidas em uma única dimensão referida como uma dimensão do tipo Conta (e provavelmente com o nome Conta ou algo semelhante). Nesta situação, os valores numéricos representam as partidas individuais em um balanço da empresa, demonstração de resultados, demonstração de resultados, etc. Mas você também pode apresentar os valores numéricos como elementos individuais chamados Medidas.

Juntas, dimensões e medidas são o framework para visualizar dados, seja uma linha de tendência de receita ao longo do tempo ou uma comparação tabelar da margem bruta em diferentes regiões.

Os modelos são compostos por dimensões e medidas e representam um subconjunto específico de dados; por exemplo, vendas, produção, finanças, expedição, etc.

Os modelos são as fontes de dados primárias para histórias do SAP Analytics Cloud.

No SAP Analytics Cloud, existem dois estilos de modelos:

1. Os modelos de análise são somente leitura.
2. Os modelos de planejamento são lidos/gravados.

Os modelos de análise são usados estritamente para relatórios e análises de dados somente leitura. Uma dimensão de data está disponível, mas não é obrigatória, e você pode removê-la do modelo durante a fase de design.

Por que uma dimensão de data é opcional? Um cenário é que o modelo representa somente dados atuais. Como os usuários sabem que os dados estão sempre "atuais", não há necessidade de uma dimensão de data.

Os modelos de planejamento são pré-configurados com as dimensões necessárias para Data e Versão. Essas dimensões são necessárias porque as atividades de planejamento são ditadas por períodos e os números de planejamento são destinados a diferentes finalidades – orçamento, previsão e planejamento. Os modelos de planejamento oferecem suporte a recursos de segurança no nível do modelo e da dimensão.

Ao trabalhar com um modelo de planejamento em uma história, os usuários com permissões de planejamento podem criar suas próprias versões dos dados do modelo. Esses usuários também podem gravar dados no modelo digitando novos valores, copiando e colando dados e usando ações de dados.

A área Modelador do SAP Analytics Cloud é onde você cria modelos. De acordo com sua estratégia de integração de dados, você pode criar um novo modelo de duas maneiras:

1. Criar um modelo.
2. Crie um modelo de dados em tempo real.

Um conjunto de dados é uma coleção simples de dados normalmente apresentados em um formato tabelar. Você pode usar um conjunto de dados como base para uma história.

O SAP Analytics Cloud tem dois tipos de conjuntos de dados:

1. Os conjuntos de dados incorporados são incorporados em uma história e exclusivos dessa história. Eles não podem ser compartilhados fora da história, nem atualizados.
2. Conjuntos de dados públicos são conjuntos de dados independentes e podem ser compartilhados entre diferentes histórias.

Ambos os tipos de conjuntos de dados podem ser aprimorados com a funcionalidade básica de preparação e transformação de dados.

Nenhum dos conjuntos de dados pode ser programado para atualização; você deve reimportar manualmente os dados atualizados. O SAP Analytics Cloud faz a correspondência automática das colunas dos dados recém-adquiridos com as colunas dos dados existentes, mas quaisquer transformações de dados anteriores serão perdidas.

Se você importar dados de um arquivo simples, só poderá reimportar um arquivo compatível: um arquivo que tenha o mesmo número de colunas que o arquivo original e com os mesmos nomes de coluna e tipos de dados que no arquivo original.

Ambos os conjuntos de dados podem ser protegidos para permitir que os usuários os acessem ou não. No entanto, a segurança de propriedade ou baseada em coluna específica não tem suporte para nenhum conjunto de dados.

Você pode converter um conjunto de dados incorporado em um conjunto de dados público. No entanto, uma limitação dos conjuntos de dados públicos é não poder alterar sua fonte de dados. Por exemplo, se seu conjunto de dados público foi criado originalmente a partir de um arquivo simples, mas agora você deseja usar uma consulta do SAP Business Warehouse, você não tem a opção de fazer essa modificação. Por outro lado, os conjuntos de dados incorporados permitem que você modifique a fonte de dados por meio da opção Adicionar novos dados.

Você também pode converter um conjunto de dados incorporado em um modelo, mas as transformações feitas no conjunto de dados serão perdidas e precisarão ser recriadas no modelo. No entanto, um conjunto de dados público não pode ser convertido em um modelo.

No geral, conjuntos de dados e modelos se complementam. Os conjuntos de dados são perfeitos para casos de uso ad hoc e não controlados com base nos dados adquiridos. Os modelos são utilizados quando o caso de uso requer mais cenários de planejamento e análise de dados governados.

Em resumo, as principais diferenças entre conjuntos de dados e modelos são as seguintes: