Explication des options de modélisation

Les dimensions représentent des catégories qui fournissent une perspective sur vos données numériques, par exemple, la catégorie de produit, la date, la région, le centre de coûts, etc. Les dimensions peuvent contenir des propriétés qui décrivent plus précisément une dimension. Par exemple, vous pouvez avoir une dimension pour le client qui a des propriétés telles que le numéro de téléphone et l'adresse pour décrire plus précisément la dimension client.

Les dimensions peuvent également être répercutées au niveau supérieur dans une vue hiérarchique, par exemple, la période (année, trimestre, mois), la géographie (pays, région, site), la structure du salarié (cadre dirigeant, cadre dirigeant, salarié), etc.

Les mesures représentent les valeurs numériques que vous analysez, par exemple le chiffre d'affaires, le salaire, le nombre de salariés, la quantité vendue, etc. Parfois, ces quantités sont contenues dans une dimension unique appelée dimension de type Compte (et probablement avec le nom Compte, ou quelque chose de similaire). Dans ce cas, les valeurs numériques représentent les postes individuels d'un bilan du groupe, d'un compte de résultat, d'un compte de résultat, etc. Mais vous pouvez également présenter les valeurs numériques sous forme d'éléments individuels appelés Mesures.

Ensemble, les dimensions et les mesures constituent la structure d'affichage des données, qu'il s'agisse d'une courbe de tendance du chiffre d'affaires au fil du temps ou d'une comparaison tabulaire de la marge brute dans différentes régions.

Les modèles sont composés de dimensions et de mesures et représentent un sous-ensemble spécifique de données, par exemple, les ventes, la production, les finances, l'expédition, etc.

Les modèles sont les sources de données primaires pour les présentations SAP Analytics Cloud.

Dans SAP Analytics Cloud, il existe deux styles de modèles :

1. Les modèles analytiques sont en lecture seule.
2. Les modèles de planification sont en lecture/écriture.

Les modèles analytiques sont utilisés strictement pour le reporting et l'analyse des données en lecture seule. Une dimension Date est disponible mais n'est pas requise et vous pouvez la retirer du modèle lors de la phase de conception.

Pourquoi une dimension Date est-elle facultative ? L'un des scénarios est que le modèle ne représente que les données actuelles. Comme les utilisateurs savent que les données sont toujours "actuelles", il n'est pas nécessaire d'utiliser une dimension Date.

Les modèles de planification sont préconfigurés avec les dimensions requises pour la date et la version. Ces dimensions sont requises car les activités de planification sont dictées par des périodes et les nombres de planification sont destinés à différents objectifs (budget, prévision et planification). Les modèles de planification prennent en charge les fonctionnalités de sécurité au niveau du modèle et de la dimension.

Lorsque vous travaillez avec un modèle de planification dans une présentation, les utilisateurs disposant des autorisations de planification peuvent créer leurs propres versions des données du modèle. Ces utilisateurs peuvent également écrire des données dans le modèle en saisissant de nouvelles valeurs, en copiant et collant des données et en utilisant des actions sur les données.

La zone Modéliseur de SAP Analytics Cloud est l'endroit où vous créez des modèles. Selon votre stratégie d'intégration des données, vous pouvez créer un modèle de l'une des deux façons suivantes :

1. Créez un modèle.
2. Créez un modèle de données en ligne.

Un jeu de données est une simple collection de données généralement présentées dans un format tabulaire. Vous pouvez utiliser un jeu de données comme base pour une présentation.

SAP Analytics Cloud comporte deux types de jeux de données :

1. Les jeux de données intégrés sont intégrés à une présentation et sont propres à cette présentation. Ils ne peuvent pas être partagés en dehors de la présentation ni actualisés.
2. Les jeux de données publics sont des jeux de données autonomes et peuvent être partagés entre différentes présentations.

Les deux types de jeux de données peuvent être étendus avec une fonctionnalité de préparation et de transformation des données de base.

Aucun jeu de données ne peut être planifié pour une actualisation ; vous devez réimporter manuellement les données mises à jour. SAP Analytics Cloud met automatiquement en correspondance les colonnes des données nouvellement acquises avec les colonnes des données existantes, mais toute transformation de données précédente sera perdue.

Si vous importez des données à partir d'un fichier plat, vous pouvez uniquement réimporter un fichier compatible : un fichier qui a le même nombre de colonnes que le fichier d'origine et avec les mêmes noms de colonnes et types de données que dans le fichier d'origine.

Les deux jeux de données peuvent être sécurisés pour permettre aux utilisateurs d'accéder ou non au jeu de données. Cependant, la sécurité spécifique basée sur des colonnes ou des propriétés n'est prise en charge pour aucun jeu de données.

Vous pouvez convertir un jeu de données intégré en jeu de données public. Cependant, l'une des limites du jeu de données public est que vous ne pouvez pas modifier sa source de données. Par exemple, si votre jeu de données public a été créé à l'origine à partir d'un fichier plat mais que vous souhaitez maintenant utiliser une requête SAP Business Warehouse, vous n'avez aucune option pour effectuer cette modification. En revanche, les jeux de données intégrés vous permettent de modifier la source de données via l'option Ajouter de nouvelles données.

Vous pouvez également convertir un jeu de données intégré en modèle, mais toutes les transformations que vous avez effectuées dans le jeu de données sont perdues et doivent être recréées dans le modèle. Cependant, un jeu de données public ne peut pas être converti en modèle.

Globalement, les jeux de données et les modèles se complètent. Les jeux de données sont parfaits pour les cas d'utilisation ad hoc non gérés basés sur des données acquises. Les modèles sont utilisés lorsque le cas d'utilisation requiert davantage de scénarios d'analyse et de planification de données gouvernées.

En résumé, les principales différences entre les jeux de données et les modèles sont les suivantes :